CN1941985A - 一种基于知识推理的无线网络路测数据分析系统及分析方法 - Google Patents

Abstract

一种基于知识推理的无线网络路测数据分析系统，由测试单元、通讯服务器、监控终端、数据库服务器、分析处理服务器、分析终端以及连接这些设备的通信网络组成；使用该系统对无线网络路测数据进行分析的分析方法包括数据采集、数据预处理、诊断评估、统计、趋势分析、因果分析和规则调整等步骤，本发明支持GSM900/ 1800/GPRS、CDMAIS95/1X/EVDO、语音质量的全面测试，支持通用或专用)格式数据文件的分析处理，可结合实际测试经验对路测数据进行评估和诊断，准确地反映网络质量，充分满足运营商更灵活的测试策略。

Description

一种基于知识推理的无线网络路测数据分析系统及分析方法

技术领域

本发明涉及移动通讯的评估和分析领域，具体说是指一种对反映基站覆盖效果的路测数据进行评估和分析的系统，以及利用该系统对无线网络路测数据进行分析的方法。

背景技术

进行路测是目前分析和评估无线网络覆盖情况的一种最常用，也是最有效的手段。通过路测可以实际获得各地点信号质量和干扰情况，为无线网络的正常运营、扩容和优化提供基础。为了提高分析和评估的效率，需要采用路测数据分析系统自动对大量的路测数据进行分析，以找出网络的缺陷。

然而，现有的路测数据数据分析系统一般都只能对单个地点的网络覆盖情况进行评估，或者对一些简单的参数如切换次数、切换成功率等进行统计，无法对大量的路测数据进行完整分析，不能准确定位网络。这主要是因为，一方面，各设备厂商的设备采用不同的数据格式，无法建立统一的分析系统和方法对全网的测试数据进行评估和分析；另一方面，目前的路测数据分析系统不能结合大量实际测试经验，对分析参数和诊断规则进行调整，所得出的结论往往与实际情况有一定的偏差。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够结合实际测试经验对路测数据进行评估和诊断并准确地反映网络质量无线网络路测数据分析系统，及利用该系统对无线网络路测数据进行分析的方法。

本发明所述的基于知识推理的无线网络路测数据分析系统由多部用于对移动网络的参数和事件进行全面测量采集的测试单元(MTU)，一台用于向测试单元传送测试命令和测试工单并接收实时测试数据的通讯服务器，一台或多台用于监控测试单元工作状态的监控终端，一台用于存储路测数据和过往测试经验的数据库服务器，一台用于对测试数据进行分析的分析处理服务器，一台或多台用于展示分析结果的分析终端，以及连接这些设备的通信网络组成。

本发明所述的数据库服务器中包含一个存储网络拓扑结构信息的网络拓扑结构数据库，一个存储路测数据的路测数据库和一个存储数据处理规则的知识库。

本发明所述的路测数据库中的每条数据按照数据采集的时间、地点、消息和状态进行存放。

本发明所述的分析处理服务器由预处理模块，数据存取模块，数据处理模块，评估诊断模块，趋势分析模块、因果分析模块和反馈模块组成。

本发明所述的基于知识推理的无线网络路测数据分析方法包括以下步骤：

1.数据采集，测试单元对基站发送的各种数据进行采集并传送给通讯服务器；

2.数据预处理，对路测数据采集模块采集到的数据进行预处理，使这些数据形成统一格式，并传送到数据存储模块进行存储；

3.诊断评估，评估诊断模块结合知识库里的数据处理规则对数据存储模块里存储的数据和数据处理模块的处理结果进行分析，对网络的各项指标进行评估，使用户可以全面掌握网络覆盖的当前状况；

4.统计，数据处理模块对各项指标进行统计，并生成报表；

5.趋势分析，趋势分析模块分析各指标的变化趋势，提示用户哪些网络指标的变化需要重点关注和到何时可能会发生质的变化；

6.因果分析，因果分析模块分析指标变化的原因，帮助用户定位网络缺陷；以及

7.规则调整，反馈模块根据趋势分析和因果分析的结果对知识库里存储的数据处理规则进行调整，调整诊断评估时所用的参数和条件。

本发明所述的因果分析方法包含以下步骤：

1.根据各相关变量的一阶导数将相关变量分为强正相关、正相关、负相关、强负相关四类，找出所有影响特定网络指标的相关变量及其相关强度；

2.计算各类相关变量的相关效应，找出对网络指标影响最大的一类相关变量；

3.找出该类中对网络指标影响最大的相关变量，从而正确定位网络缺陷。

本发明所述的规则调整根据因果分析中计算出的变量相关强度调整相关变量集和相关变量集中的变量相关性，供以后因果分析使用。

本发明所述的系统和方法包括如下技术优势：

1、支持GSM900/1800/GPRS、CDMAIS95/1X/EVDO、语音质量(Speech Quality)的全面测试；

2、全新的网络评估和优化工具平台，支持通用(或专用)格式数据文件的分析处理；

3、更全面、更深入的测试参数，充分满足运营商更灵活的测试策略；

4、后处理具有强大的分析功能和自定义功能，可融入用户以及业界专家丰富的网络优化经验，提供更多分析手段和展现方式，可便捷地从海量数据中定位网络存在的问题；

5、系统具有灵活的用户策略，用户可安全、高效地对系统进行灵活、可靠的管理和应用，具有统一的日志管理，具有灵活的导入和导出功能；

6、先进的语音评估(Speech Quality Assessment)系统，不仅可分析和输出MOS值，还能自定义对上行和下行的通话语音进行测量提取；

7、可扩展至3G(CDMA2000EVDO、WCDMA UMTS等)测试，以及其他网络(PHS)测试。

附图说明

图1是本发明所述的无线网络路测数据分析系统的总体结构示意图；

图2是本发明所述的无线网络路测数据分析系统中的数据库服务器结构示意图；

图3是本发明所述的无线网络路测数据分析系统的分析处理服务器结构示意图；

图4是本发明所述的无线网络路测数据分析方法的处理流程图；和

图5是本发明所述的无线网络路测数据分析方法中的因果分析的处理流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的基于知识推理的无线网络路测数据分析系统的实施例进行详细描述，可以更好地理解本发明的其他目的、特性和优点。

参见图1描述本发明所述的基于知识推理的无线网络路测数据分析系统。该系统由多部测试单元1a、1b和1c，一台通讯服务器3，一台数据库服务器4，一台分析处理服务器5，一台或多台监控终端6，一台或多台分析终端7，以及连接这些设备的通信网络2组成。测试单元(MTU)1a、1b和1c可以完成对移动网络的Um接口参数、GSM参数、无线事件等进行全面的测量采集工作。测试单元1a、1b和1c可以支持多运营商对比测试、GSM(900MHz)、DCS(1800MHz)相应的频段的通话测试、扫频测试以及固定频段的锁频测试；支持数据业务的测试，测出应用层和调制解调器层的吞吐量；还可以进行上下行语音评估，并可对音质差的语音进行录音。用户可以通过通讯服务器3实时向测试单元传送测试命令测试、测试工单；也可以实时(在网络环境良好的情况下，延时不超过20秒)的观测到测试单元1a、1b和1c测试到的无线参数和无线事件。用户可以通过后台系统的监控终端6对所有测试中的测试单元1a、1b和1c进行实时监控，监控终端6可以随时连入通讯服务器3，通过通讯服务器3获取当前活动的测试单元1a、1b和1c的列表，选择其中的一个进行实时监控。监控终端6可以获得测试单元1a、1b和1c的目前地理位置，当前的测试数据，以及实时生成地理化的无线参数图。在不连入通讯服务器3的情况下，监控终端6可以对路测数据进行回放；提供一些回放控制，如暂停、继续、速度控制和查找信令；也能够关联显示，在显示一个信息的同时，其他窗口能显示其他信息。数据库服务器4用于管理各数据库8、9和10。分析处理服务器5对新的路测数据进行预处理，然后分别将其存储到数据库8、9和10中。同时分析处理服务器5还负责根据数据库8、9和10中的处理规则对路测数据进行处理和分析，生成报表，并根据分析的结果对数据库8、9和10中存储的处理规则进行调整。分析终端7在地图上宏观显示路测数据的分析结果。

参见图2描述本发明所述的基于知识推理的无线网络路测数据分析系统中的数据库8、9和10。数据库主要由网络拓扑结构数据库8，路测数据库9和知识库10组成。网络拓扑结构数据库8负责存储网络的拓扑结构信息，如小区划分、各天线方位角等信息。路测数据库9存储历次的路测数据，每条路测数据按照测试时间，测试数据采集的地点，空中接口信令的传输或者系统消息，无线网络的状态参量进行存储。一个协议的网络(例如CDMAIS95)的无线网络的状态参量有成百上千，各厂家设备的数据结构也不相同。我们采用了一种“观察模式”，将各状态参量分离进行存储，以兼容不同网络和不同厂家的数据格式。知识库10中存储各状态参量的联系规则，通过各状态参量计算网络指标的方法，以及网络指标的评估诊断标准。

参见图3描述本发明所述的基于知识推理的无线网络路测数据分析系统中的分析处理服务器5。分析处理服务器5由预处理模块11，存取模块16，数据处理模块12，评估诊断模块13，趋势分析模块14，因果分析模块15，和反馈模块17组成。预处理模块11负责将路测数据分解为各状态参量，如TxPower、FFER、Rxpower等，并传送给存取模块16存储到路测数据库9中。数据处理模块12根据各状态参量的属性进行统计，并生成统计报表。评估诊断模块13根据知识库10中的评估诊断标准对各网络指标进行评估。例如判断一个CDMA的移动台在呼叫测试中产生的掉话问题，规则一般为呼叫接通后，没有出现Release或者Release complete的消息而直接转入空闲模式。又例如发生掉话时，持续5秒的FFER＞10％，认为是一个质差掉话。同时，评估诊断模块13还根据网络指标计算方法计算网络的各项指标，如覆盖率、接通率、导频污染、掉话率、信道占用率等等。趋势分析模块14分析各网络指标的变化趋势。因果分析模块分析15网络指标变化的原因。反馈模块17则根据趋势分析和因果分析的结果对知识库10中的规则、方法和评估诊断标准进行调整。

参见图4描述本发明所述的基于知识推理的无线网络路测数据分析方法。首先，在数据采集步骤S1中，各测试单元1a、1b和1c对网络不同地点的状态进行测试采集，并将采集到的数据通过移动网络2传送给通讯服务器3，通讯服务器3再将各测试单元的测试数据传送给预处理模块11。在预处理步骤S2中，预处理模块11将每条测试数据分解为状态参量，然后通过存取模块16存储到路测数据库9中。在评估诊断步骤S3中，评估诊断模块13根据知识库中的评估诊断标准计算网络指标。在统计步骤S4中，数据处理模块12对网络指标及状态参量按照时间和区域进行统计并生成报表。在趋势分析步骤S5中，趋势分析模块14计算各网络指标随时间的变化趋势，并生成相应的趋势图供用户参考。在因果分析步骤S6中，因果分析模块15分析影响各网络指标变化的参量，帮助用户定位网络缺陷。最后，在规则调整步骤S7中，反馈模块17根据趋势分析和因果分析的结果对知识库中的规则、方法和标准进行调整。

参见图5描述本发明所述的基于知识推理的无线网络路测数据分析方法中的因果分析方法。首先，在步骤S8中，根据各参量的变化情况(在某个时刻t的一阶导数)将各参量分为强正相关、正相关、负相关、强负相关四类，当强正相关变量发生上升或下降时，结果变量会发生敏感的上升或下降效果；正相关变量的影响与强正相关变量效果相同，只是程度上较弱；负相关和强负相关变量对结果变量的影响与正相关与强正相关变量的影响相反。计算时，当变量v在时刻t的一阶导数≥阈值且＞0时，为强正相关，当变量v在时刻t的一阶导数＜阈值且＞0时，为正相关，当变量v在时刻t的一阶导数≤阈值且＜0时，为强负相关，当变量v在时刻t的一阶导数＞阈值且＜0时，为负相关。当变量v在时刻t的一阶导数＝0时不相关，变量v无需考虑。然后计算各类相关变量的相关效应，最后对相关效应进行比较，找出对结果变量变化影响最大的相关变量。

例如在一段时间内，发现小区A的掉话率非常高。对小区A的启动因果分析。在历史数据和小区数据库中寻找以前此小区的相关变量集，发现相关变量集中含有小区基站天线的方位角，对此变量在某时刻t求一阶导数发现其大于阈值，且大于0，为强正相关性。同样找出其他相关变量，通过比较四类相关变量的相关效应，发现强正相关性的效果最大，初步判断掉话高的原因来自天线方位角的变化，为用户解决实际问题提供正确的指导。

规则调整实际上是对相关变量集和相关变量集中的变量相关性的调整。当对某个相同结果进行分析时，发现相关变量集中的变量都不足以构成相关性，则启动对所有其他网络参数的相关性分析；又例如对某个结果进行分析时，原来强正相关的，变为正相关的，则要对规则进行调整。规则调整就是对相关集进行相应调整，供今后因果分析使用。例如对掉话进行因果分析，原来强正相关的网络覆盖率参数(以手机终端接收到的电平为参数)，在现在这个时刻变为正相关甚至不相关；规则调整启动对其他网络参数的分析，例如手机接收误码率，发现此项参数变为强正相关，将它列入掉话的结果集。这就是规则调整的一部分，这个实例也说明了本地区网络，从原来覆盖率不足，改进到现在覆盖率问题基本解决，而现今首要要解决过多的小区产生干扰或者由于地形导致误码上升的问题。

以上所描述的仅是本发明的部分应用实例，不应该被视为对本发明的局限。根据本发明所公开的概念，本领域的技术人员可以很容易地设计出其他类似的实施方案。本发明的权利要求书应被视为包含那些不背离本发明宗旨的类似设计。

Claims (8)

1.一种基于知识推理的无线网络路测数据分析系统，其特征在于，由多部用于对移动网络的参数和事件进行全面测量采集的测试单元(MTU)，一台用于向测试单元传送测试命令和测试工单并接收实时测试数据的通讯服务器，一台或多台用于监控测试单元工作状态的监控终端，一台用于存储路测数据和过往测试经验的数据库服务器，一台用于对测试数据进行分析的分析处理服务器，一台或多台用于展示分析结果的分析终端，以及连接这些设备的通信网络组成。

2.根据权利要求1所述的无线网络路测数据分析系统，其特征在于，所述的数据库服务器中包含一个存储网络拓扑结构信息的网络拓扑结构数据库，一个存储路测数据的路测数据库和一个存储数据处理规则的知识库。

3.根据权利要求1、2所述的无线网络路测数据分析系统，其特征在于，所述的路测数据库中的每条数据按照数据采集的时间、地点、消息和状态进行存放。

4.根据权利要求1、2所述的无线网络路测数据分析系统，其特征在于，所述的分析处理服务器由预处理模块，数据存取模块，数据处理模块，评估诊断模块，趋势分析模块、因果分析模块和反馈模块组成。

5.根据权利要求3所述的无线网络路测数据分析系统，其特征在于，所述的分析处理服务器由预处理模块，数据存取模块，数据处理模块，评估诊断模块，趋势分析模块、因果分析模块和反馈模块组成。

6.一种基于知识推理的无线网络路测数据分析方法，其特征在于，它包括以下步骤：

1).数据采集，即测试单元对基站发送的各种数据进行采集并传送给通讯服务器；

2).数据预处理，即对路测数据采集模块采集到的数据进行预处理，使这些数据形成统一格式，并传送到数据存储模块进行存储；

3).诊断评估，即评估诊断模块结合知识库里的数据处理规则对数据存储模块里存储的数据和数据处理模块的处理结果进行分析，对网络的各项指标进行评估，使用户可以全面掌握网络覆盖的当前状况；

4).统计，即数据处理模块对各项指标进行统计，并生成报表；

5).趋势分析，即趋势分析模块分析各指标的变化趋势，提示用户哪些网络指标的变化需要重点关注和到何时可能会发生质的变化；

6).因果分析，即因果分析模块分析指标变化的原因，帮助用户定位网络缺陷；以及

7).规则调整，即反馈模块根据趋势分析和因果分析的结果对知识库里存储的数据处理规则进行调整，调整诊断评估时所用的参数和条件。

7.根据权利要求6所述的无线网络路测数据分析方法，其特征在于，所述的因果分析方法包含以下步骤：

1).根据各相关变量的一阶导数将相关变量分为强正相关、正相关、负相关、强负相关四类，找出所有影响特定网络指标的相关变量及其相关强度；

2).计算各类相关变量的相关效应，找出对网络指标影响最大的一类相关变量；

3).找出该类中对网络指标影响最大的相关变量，从而正确定位网络缺陷。

8.根据权利要求6、7所述的无线网络路测数据分析方法，其特征在于，所述的规则调整根据因果分析中计算出的变量相关强度调整相关变量集和相关变量集中的变量相关性，供以后因果分析使用。

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