CN104507064B - 基于PageRank算法的应急通讯话务优先排序方法 - Google Patents
基于PageRank算法的应急通讯话务优先排序方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于PageRank算法的应急通讯话务优先排序方法，其特征在于：包括：S1：确定区域的正常峰值话务量，然后确定所需的基站数量；S2：确定应用于该区域的基站；S3：采集在该区域中注册到这些基站的移动终端的号码；S4：针对这些号码中不同号码之间的呼入、呼出的通话数量，采用PageRank算法计算得到各号码的PageRank值；依据PageRank值对所有号码进行分级；S5：依据不同的话务量情况下的基站的承载能力，确定允许通话的号码数量；S6：优先允许一预设白名单中的号码进行通话；针对剩余的允许通话的号码数量：依据预先设定的规则，级别允许其中几个级别的号码通话。
Description
技术领域
本发明涉及无线通讯领域，尤其涉及一种基于PageRank算法的应急通讯话务优先排序方法。
背景技术
随着各种恐怖袭击事件、飓风海啸等突发事件的发生，通信系统也往往受到不同程度的破坏，甚至处于基本瘫痪状态，给后续的很多应急事件处理及救援工作带来了许多障碍；此外，在日益频繁的体育赛事、演唱会等大型活动期间，通信系统也往往出现瞬时骤增的话务需求。因此，政府和运营商对应急通信机制的研究的重视度也不断提高。
应急通信是指在由于人为或自然原因导致的突发紧急情况发生时，由于通信需求在一定时间段内骤然增加，必须科学合理利用各种通信资源、通信手段和通信策略的一种系统。研究表明，美国针对类似“911”等突发的通信拥塞和破坏事件，对公众无线业务进行优化，主要采取了以WPS(Wireless Priority Service无线优先服务)为代表的应急通信措施，在应急通信情况下优先保障应急通信用户的无线通信处于优先服务，提高其呼叫成功率。例如，在2005年卡特里娜飓风发生时，四千多个应急保障用户接受了WPS服务，呼叫成功率由当时普通用户高峰移动电话呼叫成功率的不足10％提高到＝84％。英国是采取ACCOLC(Access Overload Control，接入超载控制)的通信网络管理方案，对持有特殊SIM卡的人员提供“优先”服务。日本则利用限制通话时长的方法来减少话务拥塞，主要策略是缩短用户单次的通话时长，可以让更多的人能够通话，同时在通话时长控制的机制中保障高优先级的通话，限制普通的通话。
我国在大型应急通信保障研究方面起步较晚，且关注点往往集中在无线通信的硬件方面，对于策略研究较少涉猎。例如，在汶川地震后，移动通信运营商在全国范围内建设了一定数量的超级基站，应对洪水、地震等自然灾害，保障在应急通信时设备的正常使用。然而，一方面超级基站数量有限，另一方面由于地震等自然灾害及大型运动会、演出活动的出现地点时常迁移，导致紧急情况下出现“潮涌”通话需求时，现有的公众通信网络基本无法正确将应急指挥、救援的呼叫与一般通话需求加以区分，使得重要的呼叫需求被整个网络的通信拥塞所淹没，错过了突发事件的最佳处理时机。
发明内容
本发明要解决的技术问题是如何在保证应急通信系统中重要呼叫的优先通话并对其余呼叫进行选择性排序。
为了解决这一技术问题，本发明提供了一种基于PageRank算法的应急通讯话务优先排序方法，包括：
准备阶段：
S1：确定区域的正常峰值话务量，然后根据该正常峰值话务量确定所需的基站数量；
S2：根据所需的基站数量确定应用于该区域的基站；
S3：采集在该区域中注册到这些基站的移动终端的号码；
S4：调取这些号码一段时间内的通话记录，针对这些号码中不同号码之间的呼入、呼出的通话数量，采用PageRank算法计算得到各号码的PageRank值；从而将号码区分为不同的级别；
应急阶段：
S5：依据不同的话务量情况下的基站的承载能力，确定允许通话的号码数量；
S6：优先允许一预设白名单中的号码进行通话；
针对剩余的允许通话的号码数量：
依据预先设定的规则，允许其中几个级别的号码通话；对于其他级别的号码，以一定的比例允许其中一个或几个级别的号码通话。
可选的，在所述步骤S1中，所述峰值话务量由区域内的正常峰值人数、相应通讯运营商的市场占有率以及依据特定呼损率确定的单用户话务量三者的乘积来确定。
可选的，在所述步骤S1中，还包括确定一话务量标准值作为判断是否为突发话务量的情况；
在应急阶段，若大于该话务量标准值，则判定为突发话务量的情况，则实施步骤S5和S6；
若不大于该话务量标准值，则判定为未发生突发话务量的情况，则允许所有号码通话。
可选的，在所述步骤S4中，所述PageRank值通过以下公式获得：
式中：
p1,p2,...pn是被研究的电话号码，PageRank(pj)是Pj链入呼入通话的数量，L(Pj)是Pj链出呼出通话的数量，而N是所有通话的数量。由于存在一些出链为0，也就是那些不链接任何其他电话，但它却能够被许多电话呼叫(如114只有呼入没有呼出)。因此需要对PageRank公式进行修正，即在简单公式的基础上增加了阻尼系数q，q一般取值q＝0.85。
PageRank值是一个特殊矩阵中的特征向量。这个特征向量为：
R是如下等式的一个解：
如果电话号码i有指向电话号码j的一个通话，则：
l(pi，Pj)＝1。
否则：
l(pi，pj)＝0。
本发明首次将该算法引入了应急通讯话务优先排序领域中。有效的提高了通信系统的使用效率，使得系统能够在突发事件时满足更多人的通信需求，基本能够保障应急通信的需求。可见，在应急通信出现的常见故障话务拥塞的应对研究中，将大数据分析的方法与社交网络最新研究成果想结合，通过PageRank算法制定科学的黑白名单策略来应对话务拥塞，可以有效的保障通信资源的最大利用。
具体实施方式
以下将具体介绍本发明的构思，其列举了一可选的实施例，可以认为，本领域技术人员在不改变本发明精神和内容的范围内能够进行修改和润色。
首先，先介绍下PageRank算法在无线通信话务拥塞应对中的原理：
PageRank是一种在搜索引擎中根据网页之间相互的链接关系计算网页排名的技术。该技术最早由Google公司提出，主要用来标识网页的等级或重要性。其级别从1到10，PR值越高说明该网页的重要性越高。PageRank算法的基本理念是，将某页面的每一个链接都看作是对该页面的一次投票，一个页面被链接的次数越多，就意味着获得其他网页的投票越多，即就构成了所谓的“链接流行度”——用以显示多少人愿意将他们的网页和你的网页挂钩。换个角度来说，如果将网页看作一个个体的话，那么该个体在社交圈中认识的人越多，他在网络上就显得越发重要。基于这一理念，如果能够根据不同用户的重要程度及呼叫关系将每一个呼叫用户等效为一个个页面，就可以尝试使用PageRank算法对无线通信重要呼叫优先级进行排序，从而有效降低话务拥塞风险。
例如，如果将移动电话的每一次不同电话号码间的通话连成一条拓扑线，那么再对海量的话务需求按照此法进行链接，即可发现通话网络间将形成若干个小社区群。而社区之间则通过一些关键用户沟通连结，这些关键用户具有大量的电话联通性。根据斯坦福大学提供的移动电话的社会化用户网络视图来源http://hci.stanford.edu/jheer/ projects/vizster/)结合对移动通信服务机构所提供的通信记录统计分析，可以发现：
第一，如果将位于通话社区群内的有诸多链接关系的关键用户去除，那么整个通话网络虽然不会解体但是通话效率将大大下降；
第二，如果将通话社区外的关键用户去除，那整个通话网络很快将分解。
也就是说，当应急通信风险发生时，如果要保障通信设施能够满足最高的话务——该区域所有人同时通话需求，那么根据测算，在现有的无线通信技术条件下，每1万人正态分布的区域共需建立约50个基站，这无论是从物理建设环境角度还是经济角度来看，均是不现实的。此外，由于通信设施的自身的处理能力远远小于大规模的同时通话需求，在出现突发事件时，整个移动通信网络将面临着类似互联网DDOS(Distributed Denialof Service，分布式数据攻击)情形的语音攻击。也即是说，即便是在无物理故障的情况下，该通信网络也会被突发同时通话所冲击，造成全网通话拥塞，而传统的话务疏导在这重情况下基本无效。
面对上述情况，仅仅依照现有的通信技术手段，是无法同时解决这么多的同时通话连接的，必须做出选择性的通信保障。即在应急通信时，对通话需求进行优先排序，允许重要电话优先通过，在通信资源尚有余量的情况下允许少量其他电话通过，具体的解决办法是利用PageRank算法，对应急通信话务需求进行优先排序，建立一个应急通信的黑白话务名单。
基于该理念，借助PageRank算法思想不难发现，如果想根据某一原则既要保证白名单用户的一定程度优先级，又希望能够让白名单之外的其余用户可以通话，但同时避免出现全网负荷过高现象，首先就要找到个人客户中的“超级节点”。超级节点客户对于人际关系网络的联通性非常重要，在应急通信发生时，由于信息是以类似核反应的方式激发式扩散，移动通信网络不仅会在局部受到类似DDOS的语音攻击，伴随信息的迅速传播还将会对整个市域、省域带来巨大的话音攻击，所以在非常时期必须抑制超级节点客户的通话呼叫。
根据复杂网络的研究结果可知，只需移除掉很少比例的顶点就可以完全摧毁网络中的最大联通集团。具体作法是：首先，通过基站分布结合地理坐标系统确定需应急保障区域内的通信范围；其次，在确定通信范围的基础上对涉及保障区域的基站做特定标识；然后，通过这些基站采集手机用户注册信息，并将用户号码信息与运营商计费营帐系统所关联；最后，通过分析用户的通话频率及呼出号码找出在移动通信逻辑呼叫用户中的超级节点，即通过大数据分析找出时属多个社区的节点的用户，并将这些超级节点用户置为最需要先抑制通话的人群，即纳入通信黑名单。
据此，我们明确以下两条应急通话策略：第一，白名单的通话需求无条件通行；
第二，在通信能力尚有余量的情况下，黑名单的通话需求按节点的强弱程度从弱到强随机通过，超级节点一律不能通过，只有通信危机结束后超级节点才可以正常通过。
可见，基于PageRank算法思想的利用对移动通信中社区人员的联系关系的研究，制定出的通话黑白名单，理论上完全可以在话务拥塞时保障重要通话的正常使用，并在话务强度逐步减弱时逐步释放资源对公众用户开放。而在整个研究过程中，所需要解决的关键问题是如何确定黑名单，并对其进行优先排序。
以下将具体介绍基于PageRank算法的应急通信话务优先排序方法：
在移动通信的通话网络模型中，单用户通话行为的PageRank值可以等效为节点在社会网络中的影响力。通过分析节点在社区内部以及社区外部的影响力，利用PageRank算法对该影响力进行描述与分析。
话务量又称为话务强度，是度量通信系统话务业务量或繁忙程度的指示，它是指在单位时间(1小时)内平均呼叫次数N和单次呼叫平均时间的积。
A＝N*S
话务量A的单位是爱尔兰(Erlang)。1个“爱尔兰”单位是指1个通话通道被连续占用1个小时的话务强度，如果在1小时内不停的占用这个通话通道，那么这个信道的话务量即为1个爱尔兰，同时这是一个信道的最大话务量。由于用户的通话基本上是个随机事件，基本不可能连续占用信道，故单信道的话务量一定小于一个爱尔兰。
呼损率是指当移动通信系统的全部信道都被占用后，若再有新的呼叫请求则该呼叫将被阻塞，呼损率就是这些呼叫被阻塞的概率。呼损率可以用来评估一个通信系统的接续质量，简单来说，呼损率就是呼叫接不通的比例。
本发明诸多可选实施例均提供了一种基于PageRank算法的应急通讯话务优先排序方法，包括：
准备阶段：
S1：确定区域的正常峰值话务量，然后根据该正常峰值话务量确定所需的基站数量；
S2：根据所需的基站数量确定应用于该区域的基站；
S3：采集在该区域中注册到这些基站的移动终端的号码；
S4：调取这些号码一段时间内的通话记录，针对这些号码中不同号码之间的呼入、呼出的通话数量，采用PageRank算法计算得到各号码的PageRank值；从而将号码区分为不同的级别；
应急阶段：
S5：依据不同的话务量情况下的基站的承载能力，确定允许通话的号码数量；
S6：优先允许一预设白名单中的号码进行通话；
针对剩余的允许通话的号码数量：
依据预先设定的规则，允许其中几个级别的号码通话；对于其他级别的号码，以一定的比例允许其中一个或几个级别的号码通话。
可选的，在所述步骤S1中，所述峰值话务量由区域内的正常峰值人数、相应通讯运营商的市场占有率以及依据特定呼损率确定的单用户话务量三者的乘积来确定。
可选的，在所述步骤S1中，还包括确定一话务量标准值作为判断是否为突发话务量的情况；
在应急阶段，若大于该话务量标准值，则判定为突发话务量的情况，则实施步骤S5和S6；
若不大于该话务量标准值，则判定为未发生突发话务量的情况，则允许所有号码通话。
具体到本实施例中，正常情况下，通信系统中的呼损率和话务量存在互斥关系。下面将以某大型体育赛事的开幕式所面临的话务拥塞为案例，阐述PageRank算法在应急通信话务优先排序时的具体分析方法。
赛场内话务量＝赛场内的总人数*市场占有率*GSM渗透率*每用户话务量
由于比赛开闭幕式为话务量最大时间，故：
场馆内的总人数＝上座率*座位数+工作人员(含公安、武警、消防等)+演员+运动员
其中，根据与组委会的沟通、收集资料，预测开闭幕式的场馆总人数在38000人左右。
市场占有率＝(本市市场占有率*K1+本省市场占有率*K2+全国市场占有率*K3)/(K1+K2+K3)*100％
其中，K1、K2、K3〉＝0，可以按照用户组成比例计算。由于动态测算不同区域用户数较为困难，通常市场占有率参数可以取本地、本省、全国中的最大值作为参考，这里分析的某运营商省内市场占有率为最高值为70％。
若GSM渗透率取参数100％，每用户话务量按照较高值选取为0.023erl/user，故：
场馆内某运营商预计客户数约为：38000user*70％＝26600user
场馆内正常峰值话务量为＝38000user*70％*100％*0.03erl/user＝798erl
按照2％的呼损率(单用户话务量0.023erl)来查爱尔兰表，可以知道单基站承载用户数约为6469个，一个覆盖26600人的区域所需基站数大约为4-5个，考虑一定容灾能力，这里取5个基站来满足业务的正常覆盖。
如果单基站用户数为26600/6＝4433，单基站话务量为4433*0.03＝132erl，也就是说在单基站话务量是正常话务量4.7倍时，系统已经接近极限。可见，在面临10倍以上突发话务量的情况下，如果要保障系统的正常运行，就需要启动通话抑制策略。
以上过程可以抽象为以下步骤：
准备阶段：
S1：确定区域的正常峰值话务量，然后根据该正常峰值话务量确定所需的基站数量；
在所述步骤S1中，所述峰值话务量由区域内的正常峰值人数、相应通讯运营商的市场占有率以及依据特定呼损率确定的单用户话务量三者的乘积来确定。
可选的，在所述步骤S1中，还包括确定一话务量标准值作为判断是否为突发话务量的情况；
在应急阶段，若大于该话务量标准值，则判定为突发话务量的情况，则实施步骤S5和S6；
若不大于该话务量标准值，则判定为未发生突发话务量的情况，则允许所有号码通话。
在项目模拟阶段，结合Google地图根据无线覆盖区域及比赛场地分布，我们找到了5个基站，在2个小时内共采集到约26612个移动号码在赛场区域的5个基站进行了注册。
以上步骤可以抽象为：
S2：根据所需的基站数量确定应用于该区域的基站；
S3：采集在该区域中注册到这些基站的移动终端的号码；
利用事先设定好的程序首先将这26612个用户的1周内的通话记录进行处理，对于每个不同号码之间的呼叫视为一条从呼叫者到被呼叫者之间的单向箭头连线，通过使用PageRank算法的计算机模拟爬虫程序，得出相应数据。
式中：
p1,p2,...pn是被研究的电话号码，PageRank(pj)是Pj链入呼入通话的数量，L(Pj)是Pj链出呼出通话的数量，而N是所有通话的数量。由于存在一些出链为0，也就是那些不链接任何其他电话，但它却能够被许多电话呼叫(如114只有呼入没有呼出)。因此需要对PageRank公式进行修正，即在简单公式的基础上增加了阻尼系数q，q一般取值q＝0.85。
PageRank值是一个特殊矩阵中的特征向量。这个特征向量为：
R是如下等式的一个解：
如果电话号码i有指向电话号码j的一个链接，则：
l(pi，pj)＝1。
否则：
l(pi，pj)＝0o
以上步骤可以抽象描述为：
步骤S4中的：调取这些号码一段时间内的通话记录，针对这些号码中不同号码之间的呼入、呼出的通话数量，采用PageRank算法计算得到各号码的PageRank值；
通过标准话务量，根据爱尔兰表可以算出基站单基站承载用户数(按2％呼损率计算)＝6469，5个基站的用户数为32345。经过与运动会组委会确认最终需要保障的白名单用户数量约为450人，据此可以推断出不同话务量情况下基站的承载能力。结合PagerRank算法统计的用户分布情况，从而得出一个相对合理的通话抑制策略。如果正常突发1.2倍话务量，现有基站完全能够满足用户的通话；如果突发1.2倍以上话务量，将出现基站处理瓶颈，这时可以启动相应的抑制策略。
例如，当突发话务量为2倍时，5个基站的处理能力约为16170个用户，此时可以允许白名单用户及PageRank0-PageRank4的用户正常通话，PageRank 6的用户按60％概率允许通话。
以上步骤可以抽象描述为：
在步骤S4中，从而将号码区分为不同的级别；
应急阶段：
S5：依据不同的话务量情况下的基站的承载能力，确定允许通话的号码数量；
S6：优先允许一预设白名单中的号码进行通话；
针对剩余的允许通话的号码数量：
依据预先设定的规则，允许其中几个级别的号码通话；对于其他级别的号码，以一定的比例允许其中一个或几个级别的号码通话。
通过这种分析过程我们可以得出在话务量从1到10的白名单通话策略，见表1。
表1PagerRank白名单通话策略
从上表可以看出，通过区分不同Rank值的用户，可以保障在不同突发话务量情况下尽可能多的人可以正常通信。
综上所述，经过计算机对表1中的不同话务量的情形进行模拟测试发现，该白名单策略有效的提高了通信系统的使用效率，使得系统能够在突发事件时满足更多人的通信需求，基本能够保障应急通信的需求。可见，在应急通信出现的常见故障话务拥塞的应对研究中，将大数据分析的方法与社交网络最新研究成果想结合，通过PageRank算法制定科学的黑白名单策略来应对话务拥塞，可以有效的保障通信资源的最大利用。
Claims (4)
1.一种基于PageRank算法的应急通讯话务优先排序方法，其特征在于：包括：
准备阶段：
S1：确定区域的正常峰值话务量，然后根据该正常峰值话务量确定所需的基站数量；
S2：根据所需的基站数量确定应用于该区域的基站；
S3：采集在该区域中注册到这些基站的移动终端的号码；
S4：调取这些号码一段时间内的通话记录，针对这些号码中不同号码之间的呼入、呼出的通话数量，采用PageRank算法计算得到各号码的PageRank值；从而将号码区分为不同的级别；
应急阶段：
S5：依据不同的话务量情况下的基站的承载能力，确定允许通话的号码数量；
S6：优先允许一预设白名单中的号码进行通话；
针对剩余的允许通话的号码数量：
依据预先设定的规则，允许其中几个级别的号码通话；对于其他级别的号码，以一定的比例允许其中一个或几个级别的号码通话。
2.如权利要求1所述的基于PageRank算法的应急通讯话务优先排序方法，其特征在于：在所述步骤S1中，所述峰值话务量由区域内的正常峰值人数、相应通讯运营商的市场占有率以及依据特定呼损率确定的单用户话务量三者的乘积来确定。
3.如权利要求1所述的基于PageRank算法的应急通讯话务优先排序方法，其特征在于：在所述步骤S1中，还包括确定一话务量标准值作为判断是否为突发话务量的情况；
在应急阶段，若大于该话务量标准值，则判定为突发话务量的情况，则实施步骤S5和S6；
若不大于该话务量标准值，则判定为未发生突发话务量的情况，则允许所有号码通话。
4.如权利要求1所述的基于PageRank算法的应急通讯话务优先排序方法，其特征在于：在所述步骤S4中，所述PageRank值通过以下公式获得：
<mrow>
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</mrow>
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</mrow>
式中：
n:是所研究的第n个电话号码的代码，从1－N的正整数，p1,p2,...pn是被研究的第n个电话号码，i、j是指电话号码i和电话号码j的代码，从1－N的正整数，且i≠j，pj是指研究的第j个电话号码,pi是指研究的第i个电话号码，PageRank(pj)是Pj链入呼入通话的数量，L(Pj)是Pj链出呼出通话的数量，而N是所有通话的数量，q为阻尼系数；
PageRank值是一个特殊矩阵中的特征向量；这个特征向量为：
<mrow>
<mi>R</mi>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
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</mtr>
</mtable>
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</mrow>
R是如下等式的一个解：
如果电话号码i有指向电话号码j的一个通话，则：
l(pi，pj)＝1；
否则：
l(pi，pj)＝0。
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