CN106454900A - 基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统 - Google Patents

基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统 Download PDF

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Abstract

一种基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，可解决运营商在网络服务质量监测与管理领域，无法直观反映出用户通过智能终端设备使用网络的实际感知体验情况的技术问题。包括数据采集系统和决策分析系统，数据采集系统设置在智能终端，决策分析系统设置在服务端，所述数据采集系统和决策分析系统通过通信网络通信连接。本发明拟通过采用智能终端设备开发技术实现各类移动通信网络服务的数据采集与测试，以精确再现用户使用数据业务网络的全程体验，从而对分析无线网络服务质量、问题定位和快速解决问题提供有效手段。

Description

基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统
技术领域
本发明涉及无线网络技术领域，具体涉及一种基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统。
背景技术
通过智能终端设备即手机、平板等实现各类移动通信网络服务的数据采集与测试，当前已从传统的基于网元层面的网络优化向基于用户感知的业务质量层面转变。
目前运营商在网络服务质量监测与管理领域主要采用专业测试仪表或基于笔记本电脑的测试工具，但这类工具所监测的数据偏重于基础网络的信号数据，而且无法直观反映出用户通过智能终端设备使用网络的实际感知体验。
发明内容
本发明提出的一种基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，可解决运营商在网络服务质量监测与管理领域只能采用专业测试仪表采集基础网络信号数据，无法直观反映出用户通过智能终端设备使用网络的实际感知体验情况的技术问题。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，包括数据采集系统和决策分析系统，数据采集系统设置在智能终端，决策分析系统设置在服务端，所述数据采集系统和决策分析系统通过通信网络通信连接，其特征在于：所述数据采集系统包括网络测试模块和感知分析模块，所述网络测试模块包括设备数据采集、网络信号采集、用户感知数据采集和环境信息采集，所述感知分析模块包括网络环境分析、信号干扰分析和信号强度分析；所述决策分析系统包括数据分析和辅助决策，所述辅助决策包括用户数据业务行为分析、数据业务流量套餐模型及用户营销辅助分析。
进一步的，所述数据采集系统还包括采集方式，所述采集方式包括自动发起、按需定制及主动发起。
进一步的，所述数据采集系统通过设置虚拟设备层，支持外接标准协议的无线信号传感器。
进一步的，所述设备数据采集包括SIM认证、PEAP认证，所述网络信号采集包括信噪比测试、信号强度测试，所述用户感知信号采集包括FTP测试、HTTP测试、WEB测试、PING测试，所述环境信息采集包括运营商网络、漫游测试、隔离测试和AP关联。
进一步的，所述数据分析包括三网对比分析、客户感知分析、运维测试分析、网络环境分析、指标优化体系、用户感知模型、多目标决策优化分析及网络性能主动预警呈现。
进一步的，所述感知分析还包括访问延迟分析和问题反馈分析。
进一步的，所述通信网络为2G、3G、4G及WIFI之一。
进一步的，所述数据采集系统还包括任务下载和路测管理。
进一步的，所述决策分析系统还包括分析方式，所述分析方式包括海量数据分析、评估体系分析及专家库分析。
进一步的，所述智能终端为手机或平板电脑。
由上述技术方案可知，本发明的基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统具有以下有益效果：
本发明将智能终端设备、无线通信和商业智能等技术相结合，利用智能终端对移动通信网络(2G/3G/WIFI/4G)业务质量数据进行全方位采集，精准展现用户真实感知体验，运用商业智能技术对采集到的数据进行评估、分析。
因此，本系统拟通过采用智能终端设备开发技术实现各类移动通信网络服务的数据采集与测试，以精确再现用户使用数据业务网络的全程体验，从而对分析无线网络服务质量、问题定位和快速解决问题提供有效手段。
同时，本系统能够基于准确的用户数据通信感知结果，结合运营商实际业务需求，综合运用专家库、人工智能和数理统计等技术设计面向移动网络通信数据业务的网络质量评估模型和精确的用户(群)的数据行为模型，模型的建立一方面能基于多目标决策分析给出优化方向和建议，为运营商的网络基础规划建设、网络质量调优提供科学指导，另一方面通过对用户行为模型进行分析，可以统计用户使用网络的流量特征、时段特征、区域特征、应用特征、社会特征，便于市场营销部门进行针对性的营销，提升市场营销尤其是针对数据业务营销的效果。
附图说明
图1是本发明的结构示意图；
图2是本发明的数据采集模块的技术原理图；
图3是本发明的决策分析模块的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明：
如图1、图2和图3所示，本实施例所述的基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统采用Client/Server架构，包括数据采集系统和决策分析系统。
如图2所示，数据采集系统基于Android框架，并对Android核心进行深度定制开发，在Linux内核层、Android运行时库和Android框架层开发无线设备驱动模块、无线协议解析模块，并通过自定义开发的JNI组件植入Android系统，在代码层面链接应用系统层与Android核心层，有效填补Android系统在无线网络数据采集方面的缺失，并实现扩展支持各种外接传感器设备。
数据采集系统支持自动发起、按需定制、主动发起多种操作方式，支持点测、路测多种测试模式，数据采集范围包括设备基本属性、信号强度、频点、LAC/CI、AP关联、Web认证、PEAP认证(移动专有)、SIM认证、PING数据、HTTP感知、FTP感知、音视频感知、漫游感知、隔离访问，从而满足运营商不同业务、不同目标的测试需求。
数据采集系统通过在同一测试点针对2G/3G/WIFI/4G四张无线通信网络实施测试，附加位置信息获取，关联出AP的BISSD、2G/3G/4G服务区的LAC/CI与邻区LAC/CI信息，从而准确判定指定区域2G/3G/WIFI/4G四网覆盖的叠加关系，梳理出不同网络制式的关联数据，为运营商后期网络优化和扩容发展提供基础。
所述数据采集系统通过对Android核心层进行深度定制开发，在移动终端中设计“虚拟设备层”，通过自主开发无线设备驱动模块和无线协议解析模块，能够接入来自不同厂家、不同协议的各类标准协议的无线信号传感器，如硬件探针设备，支持通过USB、蓝牙多种标准协议驱动传感器工作，并采集手机芯片无法获取的各类网络信号数据，使系统具备良好的外延性和扩展性。
数据采集系统系统安装在智能终端设备端，基于对网络芯片和接口协议的深入研究，实现对基础网络设备数据、网络信号数据、业务质量数据和用户感知数据的全方位采集，覆盖我国移动运营商的2G(GSM、CDMA1X)、3G(TD、WCDMA、CDMA2000)、4G(TD-LTE和FDD-LTE)和WIFI(CMCC、Chinaunicom、ChinaNet)。
所述数据采集系统子系统基于Android平台，并对其核心层进行深度定制开发；Linux核心层开发语言采用C，遵守C99标准，符合AndroidLinux内核编程规范；Android核心库及框架层开发语言采用Java，遵循JDK5.0及以上标准，符合JNI技术规范；应用层开发语言采用Java，遵循JDK5.0及以上标准，符合Android SDK 4.0及以上规范；
所述数据采集系统还包括任务下载和路测管理。任务下载是由服务端发起定制任务，网优运维人员按照指定的任务进行无线网络信号覆盖的数据采集。路测管理是以地理空间数据经纬度为基准，使用数据采集系统对服务端指定的路段，进行无线网络信号覆盖数据采集。
如图3所示，所述决策分析系统部署在服务端，应用专家库、人工智能和数理统计、大数据分析多种技术手段并结合多目标决策理论方法对海量数据进行管理与分析，提供测试评估服务、指标优化服务以及业务与用户感知优化服务。首先，通过对现已运行的网络所进行的常规性和专项性测试数据，进行相应的处理、分析、归类、整理和评估，提供相关的测试评估报告。其次，在对相关基础测试数据进行准确有效的研判的基础上，以网络指标为中心，分别建立覆盖评估体系、容量评估体系、频率评估体系、话务评估体系、参数评估体系和信令评估体系。并针对运营商具体需求，配置各个体系中的KPI(关键性能指标)，依照相关需求的重要性水平从网络的接入性、保持性和完整性等维度实施具体分析，以达到提升网络性能指标，提高设备利用率、改善网络运行质量。
最后，在测试评估数据和指标优化数据的基础上进一步挖掘网络信息，建立用户业务模型、行为特征分析模型、终端性能模型等，为移动通信用户细分群体的分析及定制指导、新业务性能评估及感知优化，精细化市场营销等提供支撑，为客户经营决策提供技术支持及参考依据。
所述决策分析系统数据子系统基于B/S架构，采用JavaEE技术，编程语言为Java，遵循JavaEE5.0及以上标准；操作系统兼容Windows、Linux和Unix等；数据库兼容Oracle、SQLServer和MySQL等；中间件兼容Weblogic、Websphere、Apusic、Jboss、Tomcat等；大数据处理采用Apache Hadoop等开源项目；
本实施例的设备端与服务端数据通信符合以下技术标准：同步数据通信采用HTTPPOST技术，数据格式遵循JSON规范；异步数据通信采用FTP数据包，数据包格式遵循XML规范；
本实施例的技术指标：
A.满足不少于12种移动通信网络的数据采集。具体包括GSM、CDMA1X、TD、WCDMA、
CDMA2000、CMCC、Chinanet、Chinaunicom和TD-LTE、FDD-LTE等；
B.适应不少于6个品牌的主流手机客户端和平板电脑，包括三星、HTC、联想、华为、中兴、小米等，支持主流Android手机芯片(高通、联发科等)；
C.采集数据包括(但不限于)设备基本属性、信号强度、频点、LAC/CI、AP关联、
Web认证、PEAP认证(移动专有)、SIM认证、PING数据、HTTP感知、FTP感知、音视频感知、邮件类数据业务感知、即时通讯类数据业务感知、漫游感知、隔离访问等；
D.支持自动发起、按需定制、主动发起等多种操作方式，支持点测、路测、自动测试等多种测试模式；
E.建立覆盖评估体系、容量评估体系、频率评估体系、话务评估体系、参数评估体系
和信令评估体系，并实现基于KPI的主动预警机制；
F.设计用户业务模型、行为特征分析模型、终端性能模型，并提供不少于10种数据挖
掘与分析功能；
G.智能终端设备端程序错误次数低于0.5％，硬件正常情况下，功能平均响应时间<3秒；
H.服务端年宕机时间低于2天，网络与硬件正常情况下，页面平均打开时间<5秒，数
据容量满足千万级，支持并发访问>100；
由上可知，本实施例所述的基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，基于智能终端即手机或平板电脑的移动通信网络用户感知分析优化系统将智能终端设备、无线通信和商业智能多种技术相结合，利用智能终端对移动通信网(2G/3G/WIFI/4G)业务质量数据进行全方位采集，精准展现用户真实感知体验，运用商业智能技术对采集到的数据进行评估、分析。
本实施例具体有益效果如下：
(1)创新性
A.技术创新
对Android核心层进行深度定制开发，以填补其在无线数据采集的技术缺失。比较典型的是：现有Android各版本SDK中均不支持对无线AP信噪比数据的采集，而信噪比数据恰恰是运营商比较关心的网络质量分析指标之一(属于中国移动集团规定的11项规范性测试指标)；同时，Android对我国自主开发的TD网络也不能很好地支持，无法采集到准确、全面的数据。因此需要针对目前主流的手机芯片，在Android核心层自主开发无线设备驱动模块和无线协议解析模块，满足对各类移动通信网络的全范围、高精度的数据采集。设计“虚拟设备层”，扩展外置设备接入。目前手机与外设的通讯主要采用USB、蓝牙和WIFI，实现方式分为两类：一类是遵循国际标准协议(如蓝牙耳机、无线AP)，通过手机自带功能支持；一类是在外设端开发通讯主程序(如USB连接电脑)，手机端安装定制客户端。而本项目所需接入的无线信号传感器设备品种繁多，来自不同厂家，没有统一的标准协议，因此上述两类技术无法解决，需自主开发设备驱动及数据通信模块，满足数据采集子系统的扩展性。
B.应用创新
通过智能终端设备实现各类移动通信网络服务的数据采集与测试，从传统的基于网元层面的网络优化向基于用户感知的业务质量层面转变。目前运营商在网络服务质量监测与管理领域主要采用专业测试仪表或基于笔记本电脑的测试工具，但这类工具所监测的数据偏重于基础网络的信号数据，而且无法直观反映出用户通过智能终端设备使用网络的实际感知体验。因此，本项目拟通过采用智能终端设备开发技术实现各类移动通信网络服务的数据采集与测试，以精确再现用户使用数据业务网络的全程体验，从而对分析问题、定位问题和快速解决问题提供有效手段。同时本项目能够基于准确的用户数据通信感知结果，结合运营商实际业务需求，综合运用专家库、人工智能和数理统计等技术设计面向移动网络通信数据业务的网络质量评估模型和精确的用户(群)的数据行为模型，模型的建立一方面能基于多目标决策分析给出优化方向和建议，为运营商的网络基础规划建设、网络质量调优提供科学指导，另一方面通过对用户行为模型进行分析，可以统计用户使用网络的流量特征、时段特征、区域特征、应用特征、社会特征，便于市场营销部门进行针对性的营销，提升市场营销尤其是针对数据业务营销的效果。
C.模式创新
与运营商开展合作，采用“定制手机”、“业务定制”等方式将本项目的数据采集系统内置到手机等智能终端设备中，在不给用户增添额外费用和带宽占用的前提下，以自动发起、随机路测等模式完成基础数据的采集，实现“人人都是测试员”的运营目标，这种模式采集到的基础数据的全面性和真实性要远远高于目前采用的第三方路测等方式。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，包括数据采集系统和决策分析系统，数据采集系统设置在智能终端，决策分析系统设置在服务端，所述数据采集系统和决策分析系统通过通信网络通信连接，其特征在于：所述数据采集系统包括网络测试模块和感知分析模块，所述网络测试模块包括设备数据采集、网络信号采集、用户感知数据采集和环境信息采集，所述感知分析模块包括网络环境分析、信号干扰分析和信号强度分析；所述决策分析系统包括数据分析和辅助决策，所述辅助决策包括用户数据业务行为分析、数据业务流量套餐模型及用户营销辅助分析。
2.根据权利要求1所述的基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，其特征在于：所述数据采集系统还包括采集方式，所述采集方式包括自动发起、按需定制及主动发起。
3.根据权利要求2所述的基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，其特征在于：所述数据采集系统通过设置虚拟设备层，支持外接标准协议的无线信号传感器。
4.根据权利要求3所述的基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，其特征在于：所述设备数据采集包括SIM认证、PEAP认证，所述网络信号采集包括信噪比测试、信号强度测试，所述用户感知信号采集包括FTP测试、HTTP测试、WEB测试、PING测试，所述环境信息采集包括运营商网络、漫游测试、隔离测试和AP关联。
5.根据权利要求4所述的基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，其特征在于：所述数据分析包括三网对比分析、客户感知分析、运维测试分析、网络环境分析、指标优化体系、用户感知模型、多目标决策优化分析及网络性能主动预警呈现。
6.根据权利要求5所述的基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，其特征在于：所述感知分析还包括访问延迟分析和问题反馈分析。
7.根据权利要求6所述的基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，其特征在于：所述通信网络为2G、3G、4G及WIFI之一。
8.根据权利要求7所述的基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，其特征在于：所述数据采集系统还包括任务下载和路测管理。
9.根据权利要求8所述的基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，其特征在于：所述决策分析系统还包括分析方式，所述分析方式包括海量数据分析、评估体系分析及专家库分析。
10.根据权利要求9所述的基于智能终端的移动通信网络用户感知分析优化系统，其特征在于：所述智能终端为手机或平板电脑。
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