CN104349366A - 一种基于gis的无线网络问题关联分析方法 - Google Patents

一种基于gis的无线网络问题关联分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于GIS的无线网络问题关联分析方法，首先通过hadoop软件分别对异常话单、网络故障以及用户反馈信息进行处理，再将处理的结果分别生成图片，通过ArcGis地理处理服务器将生成的图片按照经纬度叠加在同一个地理图层，并呈现给维护人员，维护人员再结合图层进行关联分析，得到当前用户通话异常产生的原因。这样不仅提高了网络分析的效率，而且具有省时、省力、准确度高的特点，能够适应当今社会网络网络规模日益增长的趋势。

Description

一种基于GIS的无线网络问题关联分析方法
技术领域
本发明属于网络优化技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于GIS的无线网络问题关联分析方法。
背景技术
现有的网络优化技术是先对网络性能指标进行统计，初步找出异常指标继而判断存在网络问题的基站，再通过人工分析的方式分别进行话单分析、天馈分析、小区CFC分析、小区接入距离分析、导频污染分析、邻区分析等，最终判断网络问题发生的原因，进行优化处理。
然而，随着电信运行商网络规模的不断扩大，通信业务的高速增长、以及业务类型和用户业务模型的不断变化，导致网络优化工作量的急剧加大，因此通过人工分析网络问题的方式就显得效率低下，并且耗时、耗力、易出错，由于不能及时处理网络问题，还可能导致用户使用感知度下降。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于GIS的无线网络问题关联分析方法，通过ArcGis地理处理服务器将网络中的故障信息生成图片，再在同一图层中呈现，便于维护人员进行关联分析，这样具有省时、省力、准确度高的特点。
为实现上述发明目的，本发明一种基于GIS的无线网络问题关联分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、hadoop采集、处理故障信息
(1.1)、处理用户异常话单
通过hadoop采集CDT服务器中海量用户的通话话单，并将用户通话话单携带的信息存储到Vertica，其中，通话话单携带的信息包括：用户通话号码IMSI、起呼小区、释放小区、话单状态、经纬度、用户通话异常时间点；
hadoop再将话单状态为正常的通话话单去掉，保留话单状态为掉话或接入失败的通话话单，并记为异常话单；
根据异常话单携带的经纬度信息，ArcGis地理处理服务器将产生异常话单的用户通话位置按照对应的话单状态分别生成图片，标记为Ai，i＝1,2，分别表示话单状态为：掉话或接入失败；最后标注出图片Ai的经纬度坐标，再在地图上通过地理位置坐标叠加的方式将图片Ai呈现在GIS上；
(1.2)、处理网络中的故障问题
Hadoop先从OMC维护网管系统、路测结果系统、探针测量系统、告警网管系统中采集故障数据，再将采集的故障数据按照故障原因进行分类汇总，即将故障原因相同的故障数据汇总到同一类，在同一类故障数据中又按故障的重要性依次排列，最后将故障数据携带的网元、时间、重要性、经纬度信息存储在Vertica；
根据故障数据携带的经纬度信息，ArcGis地理处理服务器将故障数据的故障产生位置按照对应的故障原因生成图片，标记为Bj，j＝1,2,…,n，n表示故障原因的种类，最后标注出图片Bj的经纬度坐标，再在地图上通过地理位置坐标叠加的方式将图片Bj呈现在GIS上；
(1.3)、处理网络中用户反馈信息
Hadoop通过ODS接口在大数据系统中采集用户的反馈信息，根据采集的时间先后顺序，将采集的用户反馈信息按照反馈类别进行分类汇总，即将同一类别的用户反馈信息归为一类，同时将用户反馈信息携带的网元、时间、重要性、经纬度信息存储在Vertica；
再根据用户反馈信息携带的经纬度信息，ArcGis地理处理服务器将用户反馈信息的位置按照反馈的类别生成图片，标记为Ck，k＝1,2,…,m，m分别表示用户反馈信息的类别，最后标注出图片Ck的经纬度坐标，再在地图上通过地理位置坐标叠加的方式将图片Ck呈现在GIS上；
(2)、图片关联呈现
ArcGis地理处理服务器将步骤(1)所述的图片Ai、Bj、Ck按照各自对应的经纬度叠加在同一个地理图层，再将同一个地理图层中所有的图片呈现给维护人员；
(3)、维护人员进行关联分析
维护人员根据地理图层中图片的经纬度找到用户通话产生异常的位置，结合通话话单携带的信息，关联出该用户通话时占用的小区信息，然后在Vertica中读取所关联小区发生的故障问题，根据故障数据携带的时间信息找到故障发生的时间点Ta，再将故障发生的时间点Ta与用户通话异常的时间点Tb进行关联，即取时间点Tb前后t小时内发生的故障作为参考点，结合故障的重要性判定当前用户通话异常产生原因。
本发明的发明目的是这样实现的：
本发明基于GIS的无线网络问题关联分析方法，首先通过hadoop软件分别对异常话单、网络故障以及用户反馈信息进行处理，再将处理的结果分别生成图片，通过ArcGis地理处理服务器将生成的图片按照经纬度叠加在同一个地理图层，并呈现给维护人员，维护人员再结合图层进行关联分析，得到当前用户通话异常产生的原因。这样不仅提高了网络分析的效率，而且具有省时、省力、准确度高的特点，能够适应当今社会网络网络规模日益增长的趋势。
同时，本发明基于GIS的无线网络问题关联分析方法还具有以下有益效果：
(1)、通过ArcGis地理处理服务器将网络中所有的故障信息呈现在同一图层中，这样便于维护人员进行关联分析，具有省时、省力的特点；
(2)、通过hadoop软件采集、处理故障信息，保证了网络分析的准确性。
附图说明
图1是本发明基于GIS的无线网络问题关联分析方法的流程图；
图2是GIS呈现无线网络中用户通话异常的位置图；
图3是GIS呈现无线网络中网络故障的位置图；
图4是GIS呈现无线网络中用户反馈信息的位置图；
图5是GIS呈现无线网络问题的关联图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
实施例
为了方便描述，先对具体实施方式中出现的相关专业术语进行说明：
GIS(Geographic Information System)：地理信息系统；
Hadoop:分布式海量数据处理架构；
CDT(Central Daylight Time)：话单采集服务器；
Vertica:列式数据库；
ArcGis:地理信息处理平台；
OMC(Operation and Maintenance Center):操作维护网管；
ODS(Operational Data Store):运营数据仓储；
图1是本发明基于GIS的无线网络问题关联分析方法的流程图。
在本实施例中，如图1所示，本发明基于GIS的无线网络问题关联分析方法，主要包括三个步骤：
ST1、hadoop采集、处理故障信息；
ST2、图片关联呈现；
ST3、维护人员针对图片进行关联分析；
下面结合实例具体上述三个步骤作详细说明，如下：
ST1、hadoop采集、处理故障信息；
(1.1)、处理用户异常话单
通过hadoop采集CDT服务器中海量用户的通话话单，并将用户通话话单携带的信息存储到Vertica，其中，通话话单携带的信息包括：用户通话号码IMSI、起呼小区、释放小区、话单状态、经纬度、用户通话异常时间点；
hadoop再将话单状态为正常的通话话单去掉，保留话单状态为掉话或接入失败的通话话单，并记为异常话单；
本实施例中，用户通话话单携带的信息为：IMSI为460030767251957的用户在时间点2014-10-01 09:36通话的过程中产生网络异常事件“掉话”，掉话时经纬度为102.12、26.48，位与“16_16_1双流学苑路1”小区附近，并占用“16_16_1双流学苑路1”小区进行通话，则hadoop将该条用户通话话单记为异常话单；
根据异常话单携带的经纬度信息：102.12、26.48，ArcGis地理处理服务器将产生异常话单的用户通话位置按照对应的话单状态(掉话)生成图片，标记为A1，最后标注出图片A1的经纬度坐标102.12、26.48，再在地图上通过地理位置坐标叠加的方式将图片A1呈现在GIS上；
本实施例中，如图2所示，选择2014-10-01 09:36时间点时，GIS上呈现出该时刻用户通话产生异常的位置，图中箭头位置为A1，即为“16_16_1双流学苑路1”小区；
(1.2)、处理网络中的故障问题
Hadoop先从OMC维护网管系统、路测结果系统、探针测量系统、告警网管系统中采集故障数据，再将采集的故障数据按照故障原因进行分类汇总，即将故障原因相同的故障数据汇总到同一类，在同一类故障数据中又按故障重要性依次排列，最后将故障数据携带的网元、时间、重要性、经纬度信息存储在Vertica；
其中，故障数据按照故障原因进行分类汇总为：
设备问题：系统故障、资源过载、终端原因、传输故障、核心网故障、设备故障；
覆盖问题：弱覆盖、越区覆盖、干扰、导频污染；
容量问题：反向链路差；
配置问题：跨屏指配、邻区错配、邻区漏配、配置故障；
中断问题：外部中断、1X中断；
其中，以配置问题为例，其故障重要性的优先级别为：跨屏指配>邻区错配>邻区漏配>配置故障；
本实施例中，以“16_16_1双流学苑路1”小区为例，该小区在2014-10-0107:25和2014-10-01 09:32这2个时间点分别出现一次容量问题和配置问题，
根据容量问题和配置问题携带的经纬度信息，ArcGis地理处理服务器将故障数据的故障产生位置按照对应的故障原因生成图片，标记为B1和B2，最后标注出图片B1和B2的经纬度坐标，再在地图上通过地理位置坐标叠加的方式将图片B1和B2呈现在GIS上；
本实施例中，如图3所示，当前视图下呈现出当前网络存在的故障问题，容量问题和配置问题分别用不同的颜色在GIS上呈现，供优化人员使用；
(1.3)、处理网络中用户反馈信息
Hadoop通过ODS接口在大数据系统中采集用户的反馈信息，采集的用户反馈信息包括：待建站、用户投诉、感知差，根据采集的时间先后顺序，将采集的用户反馈信息按照反馈类别进行分类汇总，即将同一类别的用户反馈信息归为一类，同时将用户反馈信息携带的网元、时间、重要性、经纬度信息存储在Vertica；
本实施例中，以“16_16_1双流学苑路1”小区为例，该小区在2014-10-0109:34这个时间点出现用户投诉，根据用户投诉携带的经纬度信息，ArcGis地理处理服务器将用户反馈信息的位置按照反馈的类别生成图片，标记为C1，最后标注出图片C1的经纬度坐标，再在地图上通过地理位置坐标叠加的方式将图片C1呈现在GIS上；
本实施例中，如图4所示，在2014-10-01 09:34时刻，GIS呈现出该时刻所有的投诉、感知、待建站信息供维护人员及规划部门使用，其中，箭头处的用户投诉信息即为C1；
ST2、图片关联呈现
ArcGis地理处理服务器将步骤(1)所述的图片A1、B1、B2、C1按照各自对应的经纬度叠加在同一个地理图层，再将同一个地理图层中所有的图片呈现给维护人员；
ST3、维护人员针对图片进行关联分析
本实施例中，如图5所示，维护人员根据地理图层中图片的经纬度找到用户通话产生异常的位置，结合通话话单携带的信息，关联出该用户通话时占用的小区信息即“16_16_1双流学苑路1”小区，然后在Vertica中读取“16_16_1双流学苑路1”小区发生的故障问题即容量问题和配置问题，其中容量问题为反向链路差，配置问题为跨频指配、邻区错配、邻区漏配，根据故障数据携带的时间信息找到故障发生的时间点2014-10-01 07:25和2014-10-01 09:32，再将故障发生的时间点与用户通话异常的时间点2014-10-01 09:36进行关联，即取时间点2014-10-01 09:36前后1小时内发生的故障作为参考点，即将容量问题和配置问题作为参考点，结合故障的重要性判定当前用户通话异常产生原因，由于跨频指配故障优先级高于邻区错配和邻区漏配，输出结果用户掉话的原因为跨频指配故障。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (3)

1.一种基于GIS的无线网络问题关联分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、hadoop采集、处理故障信息
(1.1)、处理用户异常话单
通过hadoop采集CDT服务器中海量用户的通话话单，并将用户通话话单携带的信息存储到Vertica，其中，通话话单携带的信息包括：用户通话号码IMSI、起呼小区、释放小区、话单状态、经纬度、用户通话异常时间点；
hadoop再将话单状态为正常的通话话单去掉，保留话单状态为掉话或接入失败的通话话单，并记为异常话单；
根据异常话单携带的经纬度信息，ArcGis地理处理服务器将产生异常话单的用户通话位置按照对应的话单状态分别生成图片，标记为Ai，i＝1,2，分别表示话单状态为：掉话或接入失败；最后标注出图片Ai的经纬度坐标，再在地图上通过地理位置坐标叠加的方式将图片Ai呈现在GIS上；
(1.2)、处理网络中的故障问题
Hadoop先从OMC维护网管系统、路测结果系统、探针测量系统、告警网管系统中采集故障数据，再将采集的故障数据按照故障原因进行分类汇总，即将故障原因相同的故障数据汇总到同一类，在同一类故障数据中又按故障的重要性依次排列，最后将故障数据携带的网元、时间、重要性、经纬度信息存储在Vertica；
根据故障数据携带的经纬度信息，ArcGis地理处理服务器将故障数据的故障产生位置按照对应的故障原因生成图片，标记为Bj，j＝1,2,…,n，n表示故障原因的种类，最后标注出图片Bj的经纬度坐标，再在地图上通过地理位置坐标叠加的方式将图片Bj呈现在GIS上；
(1.3)、处理网络中用户反馈信息
Hadoop通过ODS接口在大数据系统中采集用户的反馈信息，根据采集的时间先后顺序，将采集的用户反馈信息按照反馈类别进行分类汇总，即将同一类别的用户反馈信息归为一类，同时将用户反馈信息携带的网元、时间、重要性、经纬度信息存储在Vertica；
再根据用户反馈信息携带的经纬度信息，ArcGis地理处理服务器将用户反馈信息的位置按照反馈的类别生成图片，标记为Ck，k＝1,2,…,m，m分别表示用户反馈信息的类别，最后标注出图片Ck的经纬度坐标，再在地图上通过地理位置坐标叠加的方式将图片Ck呈现在GIS上；
(2)、图片关联呈现
ArcGis地理处理服务器将步骤(1)所述的图片Ai、Bj、Ck按照各自对应的经纬度叠加在同一个地理图层，再将同一个地理图层中所有的图片呈现给维护人员；
(3)、维护人员进行关联分析
维护人员根据地理图层中图片的经纬度找到用户通话产生异常的位置，结合通话话单携带的信息，关联出该用户通话时占用的小区信息，然后在Vertica中读取所关联小区发生的故障问题，根据故障数据携带的时间信息找到故障发生的时间点Ta，再将故障发生的时间点Ta与用户通话异常的时间点Tb进行关联，即取时间点Tb前后t小时内发生的故障作为参考点，结合故障的重要性判定当前用户通话异常产生原因。
2.根据权利要求1所述的基于GIS的无线网络问题关联分析方法，其特征在于，所述的故障数据按照故障原因进行分类汇总为：
设备问题：系统故障、资源过载、终端原因、传输故障、核心网故障、设备故障；
覆盖问题：弱覆盖、越区覆盖、干扰、导频污染；
容量问题：反向链路差；
配置问题：跨屏指配、邻区错配、邻区漏配、配置故障；
中断问题：外部中断、1X中断。
3.根据权利要求1所述的基于GIS的无线网络问题关联分析方法，其特征在于，所述的用户反馈信息包括：待建站、用户投诉、感知差。
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