CN103841595B - 一种基站信息监管系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基站信息监管系统，包括用户信息管理模块和基站信息管理模块，所述用户信息管理模块将用户划分为管理员和维护人员，并赋予不同的权限，所述管理员和维护人员通过用户信息管理模块验证合法后方可访问基站信息管理模块并进行相应的操作，所述基站信息管理模块包括基站信息查看模块、基站信息修改模块、基站环境参数查询模块和基站工作状态查询模块，其中基站信息查看模块和基站信息修改模块对应名称、地址等常规基站信息，所述基站环境查询模块能够查询的信息包括基站温度、基站湿度、外界温度、外界湿度、外界风速和外界风向，所述基站工作状态查询模块能够查询的信息包括基站功率、基站上行流量和基站下行流量。

Description

一种基站信息监管系统

技术领域

本发明属于移动通信基站的监管领域。

背景技术

随着通信技术的不断进步，移动通信变得越来越便捷，手机也成为了日常生活中的重要组成部分。通信质量的好坏，直接影响着人民群众的生活，关系着通信运营商的市场竞争力，因此覆盖良好的、稳定的通信网成为了提升通信服务质量、完善服务功能的基本保证。

目前，基站的设备越来越复杂化，加上基站原有的广泛、散布的特点，给基站的管理带来了更多的挑战。作为传统的维护体制，人工的、分散的、点对点的维护工作，其效率较低，难以实现基站信息的实时监控以及统一管理，而且占用大量的人力资源，已不再适合现在的通信状况。

本发明正是在上述背景下开展相关研究工作，针对通信网中基站群的结构规模、分布情况，融合人工智能技术和面向对象的编程技术，以建立一套功能完善的软件系统，该系统具有实时性、便捷性等特点，能够实现基站管理的系统化、规范化，此外，针对基站用电情况，要求系统能够对电功率情况进行智能预测，从而进一步实现科学管理。在通信网中，众多的基站散布在各个角落，因此，基站的维护工作是很具挑战性的。同时，这些基站群每时每刻都有很大的信息，要对这些信息进行科学的管理，一套合理、有效、实用的基站信息管理系统显得十分必要。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基站信息监管系统。

为了实现上述发明目的，采用的技术方案如下：

一种基站信息监管系统，包括用户信息管理模块和基站信息管理模块，所述用户信息管理模块将用户划分为管理员和维护人员，并赋予不同的权限，所述管理员和维护人员通过用户信息管理模块验证合法后方可访问基站信息管理模块并进行相应的操作，所述基站信息管理模块包括基站信息查看模块、基站信息修改模块、基站环境参数查询模块和基站工作状态查询模块，其中基站信息查看模块和基站信息修改模块对应名称、地址等常规基站信息，所述基站环境查询模块能够查询的信息包括基站温度、基站湿度、外界温度、外界湿度、外界风速和外界风向，所述基站工作状态查询模块能够查询的信息包括基站功率、基站上行流量和基站下行流量。

本发明通过用户信息管理模块和基站信息管理模块，对人员进行监管，通过验证的不同人员再通过基站信息管理模块对基站的信息，以及基站环境参数和基站工作状态进行监管。

进一步地，所述基站工作状态查询模块还包括电功率预测模块，所述电功率预测采用BP神经网络技术实现基站功率的职能预测，最后查询出来的数据有表格、绘图两种显示形式，表格显示形式可参考信息管理系统的开发流程，绘图显示形式可参考基站环境参数查询模块的绘图功能的开发流程，而关于电功率预测功能的实现，采用的是BP神经网络技术，BP神经网络是一个有导师的学习过程，在训练前设置好预期目标作为输出向导，通过不断修正每个神经元的权值，使最终输出更加拟合目标输出。

本发明的有益效果是：

1、与传统的维护方式相比，本系统所实现的信息化管理可以很好地减少维护工作量，可以有效地降低人力资源方面的经济支出。

2、能够实现信息的实时更新，能够及时了解到基站的工作状态。

3、可以对信息进行可视化显示，能够更直观地把信息显示出来。

4、通过系统的信息预测功能，特别用电功率预测，可作为分析、决策的参考，在基站出现异常情况时能够发挥出重要作用。

附图说明

图1为本发明的结构示意图。

图2为本发明的数据库设计架构图。

图3为用户登录模块工作流程图。

图4为基站环境参数查询模块工作流程图。

图5为BP神经网络算法流程图。

图6为基站工作状态查询模块工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的说明。

本发明的系统结构如附图1所示，系统由用户注册模块、用户登录模块、查看个人资料模块、修改个人资料模块、查看其他用户信息模块、修改其他用户资料模块、查看基站信息模块、修改基站信息模块、查看基站环境参数模块、查看基站工作状态模块、JavaMail模块、Socket模块、GIS模块组成，其中用户注册模块、用户登录模块、查看个人资料模块、修改个人资料模块、查看其他用户信息模块、修改其他用户资料模块属于用户信息管理模块，其中查看其他用户信息模块和修改其他用户资料模块属于管理员的专属权限，而其他模块则由管理员和维护人员共有权限；查看基站信息模块、修改基站信息模块、查看基站环境参数模块、查看基站工作状态模块属于基站信息管理模块，且查看基站环境参数模块和查看基站工作状态模块的输出结果可以采用表格显示和视图显示两种方式；用户信息管理模块和基站信息管理模块属于本系统的必要模块，而JavaMail模块、Socket模块、GIS模块属于拓展功能模块。

为了采用计算机软件实现本系统，需要对本系统进行数据库设计，涉及到的实体有：用户实体、基站实体、基站环境参数信息实体、基站工作状态信息实体。并把系统相关的信息分为4张数据表，分别是：用户信息表、基站信息表、基站环境参数信息表、基站工作状态信息表，下面对各表进行介绍。

用户信息表：用于记录用户的基本信息，其字段包括用户名、密码、权限、类型、姓名、邮箱、电话、管理区域、公司、地址，具体设计如下表所示。

表4-1用户信息表（user）

字段名	数据类型	长度	允许空	说明
					username	varchar	16		用户名（主键）
password	varchar	32		密码
					type	varchar	30	yes	类型
permission	int	5	yes	权限
					area	varchar	30	yes	管理区域
name	varchar	16	yes	姓名
					email	varchar	30	yes	邮箱
phone	varchar	30	yes	电话
					company	varchar	50	yes	所属公司
address	varchar	50	yes	公司地址

基站信息表：用于记录基站的基本信息，其字段包括基站编号、建立时间、区域、地址、管理员、维护人员，具体设计如下表所示。

表4-2基站信息表（station_info）

字段名	数据类型	长度	允许空	说明
					stationindex	varchar	30		基站编号（主键）
area	varchar	30		区域
					creattime	varchar	30	yes	建立时间
address	varchar	50	yes	地址
					admin	varchar	16	yes	管理员
operator	varchar	16	yes	维护人员

基站环境参数信息表：用于记录基站环境参数的采集信息，其字段包括基站编号、区域、采样时间、站内温度、站内湿度、外界温度、外界湿度、外界风速、外界风向，具体设计如下表所示。

表4-3基站环境参数信息表（station_env_date_area）

字段名	数据类型	长度	允许空	说明
					actiontime	varchar	16		数据采样时间（主键）
stationindex	varchar	32		基站编号
					area	varchar	30		区域
temperature	double	N/A	yes	站内温度（℃）
					humidity	double	N/A	yes	站内湿度（%）
temperature_out	double	N/A	yes	外界温度（℃）
					humidity_out	double	N/A	yes	外界湿度（%）
windspeed	double	N/A	yes	外界风速（m/s）
					winddirection	varchar	30	yes	外界风向

基站工作状态信息表：用于记录基站工作状态的采集信息，其字段包括基站编号、区域、采样时间、功率、上行流量、下行流量，具体设计如下表所示。

表4-4基站工作状态信息表（station_net_date_area）

字段名	数据类型	长度	允许空	说明
					actiontime	varchar	30		数据采样时间（主键）
stationindex	varchar	30		基站编号
					area	varchar	30		区域
power	double	N/A	yes	功率（kw）
					upflow	double	N/A	yes	上行流量（MB）
downflow	double	N/A	yes	下行流量（MB）

本实施例采用MVC（Model-View-Controller）开发模式，把系统整体划分为三个核心部件，分别是：模型(model)、视图(view)、控制器(controller)。根据MVC模式架构的思想，把系统的功能划分出各个组件，其中，属于视图层的组件为JSP，属于控制层的组件为ActionServel，属于模型层的组件有：用户注册、用户登录、查看个人资料、修改个人资料、查看人员、查看其他人员资料、修改其他人员资料、查看基站信息、修改基站信息、查看基站环境参数表、查看基站工作状态表、查看基站环境参数图、查看基站工作状态图。应用UML建模工具Rational Rose，对本系统进行建模，设计各个组件之间的依赖关系如附图2所示。

在动态建模过程中可以根据系统功能特点进行划分，可划分出三大模块，分别是用户信息管理模块、基站信息管理模块、拓展功能模块，下面将分别做详细介绍。

在用户信息管理模块中，系统要求实现的模块有：用户登录模块、用户注册模块、查看个人资料模块、修改个人资料模块、查看用户模块、查看其他用户资料模块、修改其他用户资料模块，对于以上模块，对应着同一个数据表（表user），只有成为合法的用户才能够使用各个功能模块，要求用户处于在线状态，同时在打开新的页面时都会检测用户是否在线，从而提高了安全性。该模块在表现层的设计为“登录”页面，打开页面时页面会自动生成验证码，提交信息时将对所填写的信息进行初始的检测判断，如检测用户登录信息是否填写完整、验证码是否正确等等，通过检测后，所填写的密码将进行MD5信息摘要算法处理。综上所述，该模块的流程图如附图3所示。

在基站信息管理功能板块中，系统要求实现的模块包括：基站信息查看模块、基站信息修改模块，对应数据表station_info；基站环境参数查询模块，对应数据表station_env_date_area；基站工作状态查询模块，对应数据表station_net_date_area，下面对分别各个模块进行介绍。

一、基站信息查看、修改模块

该两个模块可以归类于信息管理功能，主要针对基站的名称、地理位置等常规信息，这两个功能模块可以参考上述的用户信息模块的开发流程、思路，根据MVC模式进行开发。

二、基站环境参数查询模块

在基站环境参数查询模块方面，系统所要求查询的指标有：基站温度、基站湿量、外界温度、外界湿度、外界风速、外界风向等，所查询出来的数据有表格、绘图两种显示形式，下面重点介绍绘图显示形式。

绘图显示形式的站环境参数查询模块，在表现层的设计为“环境参数图”页面，在页面中加载所生成的图片，从而实现基站信息的可视化，查询时，在前端页面填写好相关的查询信息，点击“查询”按钮，所填写的信息将通过form表单形式发送到相应的控制器，控制器随即生成模型层的相应类的实例，并调用类里面的成员方法函数对取出的相关数据进行处理，接下来调用了其他的方法，通过这些设定的方法，能够取出相应的数据，存入绘图数据集中。终上所述，基站环境参数查询模块（绘图）的流程图如附图4所示。

在基站工作状态查询中，系统所要求查询的指标有：基站功率、基站上行流量、基站下行流量，同时，系统要求能够实现基站功率的职能预测，最后查询出来的数据有表格、绘图两种显示形式，表格显示形式可参考信息管理系统的开发流程，绘图显示形式可参考基站环境参数查询模块的绘图功能的开发流程，而关于电功率预测功能的实现，采用的是BP神经网络技术。

BP神经网络正是一个有导师的学习过程，在训练前设置好预期目标作为输出向导，通过不断修正每个神经元的权值，使最终输出更加拟合目标输出，其训练过程如下：

第一步：初始化算法的参数，其中包括输入层的神经元个数、隐含层的数量与神经元个数、输出层的神经元个数、各层的权值与阀值、目标输出、预期平均误差等，初始化的规则如下：

（一）输入层的神经元个数由样本的输入个数决定，两者的个数应一致。

（二）输出层的神经元个数由样本目标输出个数决定，两者的个数应一致。

（三）隐含层的数量与神经元个数越多，算法的最终结果会越准确，但是这会对算法的收敛速度带来负面影响，一般来说，算法只设置1个隐藏层，并适当地选择该层的神经元个数。

（四）权值和阀值作为算法的修正参数，是BP神经网络的重要部分，在每次训练过后都会作适当的修正，是算法的最终输出越来越接近目标输出，而在初始化时一般是设置为区间（0,1）之间的随机数。

（五）目标输出作为算法结果的参考，是训练过程的导师，必须采用已有的、正确的数据。

（六）预期平均误差可以理解为训练输出与目标输出的相似程度，该值越小，最终的输出越趋近于目标输出，但迭代计算次数也会越多。

第二步：在设定好算法的参数后，就要准备学习样本，包括输入、输出参数。为了使算法能更快地收敛，应该先通过归一化处理对样本的输入、输出参数进行转换，使参数的值在区间(0,1)之间。

第三步：在确定学习样本后，通过每个样本数据对网络进行训练计算。本算法中只有一个隐含层，该层的输入由式5.1计算可得，其中表示隐含层，k表示第样本数，表示输入层第i个神经元与隐含层第h个神经元的连接权值, 表示输入层第i个神经元的输出值（样本输入值），表示隐含层第h个神经元的阀值。计算隐含层输入之后通过Sigmond函数（式5.2）进行归一化处理，其中表示隐含层输入，计算的结果就是隐含层输出。

第四步：输出层神经元的输入值由式5.3计算可得，其中表示第k样本的输出层输出，表示最后层隐含层第h个神经元与输出层第o个神经元的连接权值，表示隐藏层第h个神经元的输出值，表示输出层第o个神经元的阀值，该神经元的输出值由式5.4计算可得，按照式5.5求出该输出结果的误差，其中表示第j个样本的第i个输出的误差，表示第j个样本的第i个目标输出，代表第j个样本的第i个实际输出。同时按照式5.6,式5.7求出输出层误差和输入层误差。

第五步：每当一次迭代计算结束后， 对实际平均误差与设置好的预期平均误差进行对比，当实际平均误差大于预期平均误差时，按照式5.8和式5.9计算出修改后的权值，从而实现权值的修正。

通过不断反复上面的五个步骤进行算法的训练，当满足E<ε(ε为预期平均误差）时，即实际的均方小于期望均方，则完成了整个训练过程，建模成功，算法可进入实现过程，此时输入数据将会输出对应的预测结果，其中代表第j个样本的k个输入；表示第i个样本的个输入；η表示学习率。根据BP神经网络模型的训练过程，可以得到该算法的实现流程图，如附图5。

上述的BP神经网络算法作为预测用到的算法，应用在基站工作状态查询模块（绘图功能）中，该模块的工作流程如下：

查询时，在前端页面填写好相关的查询信息，点击“查询”按钮，所填写的信息将通过form表单形式发送到相应的控制器（StationServlet.java），控制器StationServlet随即将模型层的类Station_net_chartdao.java进行实例化，并调用其成员方法get_net_chart()，该方法对取出的相关数据进行处理，其中就包括运用BP神经网络算法进行预测处理，其对应的流程图如附图6所示。

三、拓展功能板块

在拓展功能板块中，系统要求实现的模块包括：信息推送模块、GIS模块、以太网接口模块，下面分别介绍各个模块的实现过程。

一、信息推送模块

该模块要求实现基站状态信息推送功能，从业务逻辑方面分析，该模块应该实现邮件的定时发送，并且要求保证内容信息的实时性，可采用JSP定时器、JDBC、JavaMail技术进行开发。下面将介绍工作原理及相关代码。

二、GIS模块

该模块可以通过地图的直接显示基站的位置，可以在地图界面中直接进行操作，本系统中采用的是百度地图的API，主要通过Javascript编程实现。

从百度官方提供的应用资料可知，要使用百度的地图功能，就要求申请密钥并且必须调用其服务器的Javascript库。为进一步提高本系统性能，决定从百度官方服务器中获取该地图功能的Javascript库，保存到本系统Javascript库中，该步骤涉及到的Javascript库有：gis.js、gis_distanceTool.js。这样一来，GIS模块的运行速度、稳定性都得到了有效提高。

页面成功调用API后就能够实现基本的地图显示功能，若要在GIS界面上直接进行操作，需要应用AJAX技术来实现基站信息的异步交互。

三、以太网接口模块

该模块主要用于实现与基站传感器（硬件接口）、移动终端进行交互，主要采用以太网套接字通信技术。下面介绍其实现过程。

（一）与硬件接口连接

基站传感器是与单片机相连接，传感器把信息传到单片机中，单片机进行信息处理以后，以串行通信的方式发送到以太网转换器，从而实现串口到以太网的转换。而本系统的工作就是要捕获这些从基站发送过来的信息，主要通过Socket编程实现，本系统作为通信过程的服务端，基站的硬件接口作为客户端，服务端负责监听以太网的连接请求，在接收到客户端的请求以后建立连接，并接收基站信息，通过处理以后，把信息录入到数据库中，从而实现了信息的自动化存储，同时，系统可以对信息进行分析，向硬件接口发送指令，从而实现基站的智能调控。

（二）与移动终端的连接

移动终端主要是基站维护人员的手机软件（基于安卓开发的基站信息管理系统），该连接过程要求本系统与手机终端进行Socket通信，本系统作为通信过程的服务端，手机终端作为客户端，则服务端负责接受客户端的操作请求（如基站信息的查询请求、基站状态的查询请求等等），服务器在识别用户、处理请求以后，向该移动终端发送相应的数据，由移动终端进行显示。

Claims (3)

1.一种基站信息监管系统，其特征在于包括用户信息管理模块和基站信息管理模块，所述用户信息管理模块将用户划分为管理员和维护人员，并赋予不同的权限，所述管理员和维护人员通过用户信息管理模块验证合法后方可访问基站信息管理模块并进行相应的操作，所述基站信息管理模块包括基站信息查看模块、基站信息修改模块、基站环境参数查询模块和基站工作状态查询模块，其中基站信息查看模块和基站信息修改模块对应名称、地址等常规基站信息，所述基站环境查询模块能够查询的信息包括基站温度、基站湿度、外界温度、外界湿度、外界风速和外界风向，所述基站工作状态查询模块能够查询的信息包括基站功率、基站上行流量和基站下行流量；

所述基站工作状态查询模块还包括电功率预测模块，所述电功率预测采用BP神经网络技术实现，其包括如下操作：

第一步：初始化算法的参数，其中包括输入层的神经元个数、隐含层的数量与神经元个数、输出层的神经元个数、各层的权值与阀值、目标输出、预期平均误差等，初始化的规则如下：

输入层的神经元个数由样本的输入个数决定，两者的个数应一致；

输出层的神经元个数由样本目标输出个数决定，两者的个数应一致；

隐含层的数量与神经元个数越多，算法的最终结果会越准确，但是这会对算法的收敛速度带来负面影响，一般来说，算法只设置1个隐藏层，并适当地选择该层的神经元个数；

权值和阀值作为算法的修正参数，是BP神经网络的重要部分，在每次训练过后都会作适当的修正，是算法的最终输出越来越接近目标输出，而在初始化时一般是设置为区间（0,1）之间的随机数

目标输出作为算法结果的参考，是训练过程的导师，必须采用已有的、正确的数据

预期平均误差可以理解为训练输出与目标输出的相似程度，该值越小，最终的输出越趋近于目标输出，但迭代计算次数也会越多；

第二步：在设定好算法的参数后，就要准备学习样本，包括输入、输出参数，为了使算法能更快地收敛，应该先通过归一化处理对样本的输入、输出参数进行转换，使参数的值在区间(0,1)之间；

第三步：在确定学习样本后，通过每个样本数据对网络进行训练,计算本算法中只有一个隐含层，该层的输入由式5.1计算可得，其中表示隐含层，k表示第样本数，表示输入层第i个神经元与隐含层第h个神经元的连接权值, 表示输入层第i个神经元的输出值（样本输入值），表示隐含层第h个神经元的阀值,计算隐含层输入之后通过Sigmond函数（式5.2）进行归一化处理，其中表示隐含层输入，计算的结果就是隐含层输出:

第四步：输出层神经元的输入值由式5.3计算可得，其中表示第k样本的输出层输出，表示最后层隐含层第h个神经元与输出层第o个神经元的连接权值，表示隐藏层第h个神经元的输出值，表示输出层第o个神经元的阀值，该神经元的输出值由式5.4计算可得，按照式5.5求出该输出结果的误差，其中表示第j个样本的第i个输出的误差，表示第j个样本的第i个目标输出，代表第j个样本的第i个实际输出，同时按照式5.6,式5.7求出输出层误差和输入层误差:

第五步：每当一次迭代计算结束后， 对实际平均误差与设置好的预期平均误差进行对比，当实际平均误差大于预期平均误差时，按照式5.8和式5.9计算出修改后的权值，从而实现权值的修正:

通过不断反复上面的五个步骤进行算法的训练，当满足E<ε(ε为预期平均误差）时，即实际的均方小于期望均方，则完成了整个训练过程，建模成功，算法可进入实现过程，此时输入数据将会输出对应的预测结果；

其中代表第j个样本的k个输入；表示第i个样本的个输入；η表示学习率。

2.根据权利要求1所述的基站信息监管系统，其特征在于所述用户信息管理模块赋予管理员的权限包括：注册；登录；查看、修改个人资料；修改其他用户的个人信息；删除其他的用户账号；预留个人权限、管理区域属性；查询所负责管理区域的基站环境信息；查询所负责管理区域的基站工作状态信息；对所负责管理区域的基站电功率参数进行预测；所述用户信息管理模块赋予维护人员的权限包括：注册；登录；查看、修改个人资料；预留个人权限、管理区域属性；查询所负责管理区域的基站环境信息；查询所负责管理区域的基站工作状态信息；对所负责管理区域的基站电功率参数进行预测。

3.根据权利要求1所述的基站信息监管系统，其特征在于还包括拓展功能模块，所述拓展功能模块包括信息推送模块，GIS模块和网络接口模块，所述信息推送模块以邮件、短信、微信和微博等方式实现基站状态信息推送功能，所述GIS模块拓展功能板块能够通过地图的直接显示基站的位置，并支持在地图界面中直接进行操作，所述网络接口模块采用以太网套接字通信技术实现与基站传感器和移动终端进行交互。