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        一種實現(xiàn)天饋線內(nèi)外干擾遠程自動檢測方法

        2014-09-26 01:12:34陳文斌
        中國新通信 2014年16期
        關鍵詞:多元線性回歸自動檢測

        陳文斌

        【摘要】 本文介紹了一種能夠遠程、快速、自動檢測移動通信網(wǎng)絡中天饋線出現(xiàn)內(nèi)外部干擾的方法。該方法通過對基站歷史KPI數(shù)據(jù)進行Pearson相關性的挖掘發(fā)現(xiàn)規(guī)律,并提供多元線性回歸方法定位問題,達到遠程定位基站天饋線是否存在干擾、存在何種干擾的問題。這對提高天饋線維護效率、降低維護成本均有較大幫助。

        【關鍵詞】 互調(diào)干擾 天饋線 自動檢測 pearson相關系數(shù) 多元線性回歸

        一、引言

        隨著移動網(wǎng)絡規(guī)模的日益擴大,因頻率復用等因素造成的內(nèi)外部干擾越來越成為影響網(wǎng)絡的關鍵因素,對通話質量、掉線、擁塞均有顯著影響,同時也給維護工作帶來了較大的困難,因此快速有效的判斷天饋內(nèi)外部干擾就顯得有非常重要意義。

        在通信領域很多文獻提出了某些方面的解決方法。王華[1]提出設備功率調(diào)節(jié)來避免互調(diào)干擾;何楓[2]等對TD-LTE網(wǎng)絡F頻段系統(tǒng)間干擾問題,提出一套排查方案;張建偉[3]對廣播發(fā)射器互調(diào)干擾問題提出檢測和排除方案。然而當前天饋線內(nèi)外干擾監(jiān)測方案的研究還相對落后。

        有鑒于此,本文基于天饋線的工作原理,結合天饋線干擾維護積累的歷史數(shù)據(jù),研究出了一種通過分析基站KPI,就可有效地判斷出天饋線是否存在干擾的方法。利用該方法,可以實現(xiàn)遠程自動檢測天饋線的干擾問題,從而大大提高天饋線問題檢測的效率,保障了天饋線的正常運行。

        二、歷史數(shù)據(jù)挖掘

        數(shù)據(jù)來自于一線維護的積累,主要有話務量、切換成功率、掉話率、上下行質量等天饋KPI和干擾帶等信息。根據(jù)天饋線維護經(jīng)驗推斷,是否存在干擾帶應該可以從話務量的變化判斷出來,所以首先研究話務量與干擾帶的相關性。這里用Pearson相關系數(shù)來觀察[4],Pearson相關系數(shù)的定義如下:

        設xi和yi為兩個隨機變量,其中i=1,2,3,…N,則兩者間的Pearson系數(shù)r定義如下為

        其相關性強度的判斷標準為:

        1、r>0.95說明兩者相關性顯著;

        2、0.80

        3、0.50

        4、0.30≤r≤0.50說明兩者低度相關;

        5、r<0.3說明兩者關系極弱或者認為不相關。

        其兩個隨機變量的變化方向的判斷依據(jù)為:

        1、r>0說明兩者變化方向相同,稱為正相關;

        2、r<0說明兩者變化方向相關,稱為負相關。

        數(shù)據(jù)樣例:使用的數(shù)據(jù)是通過OMC網(wǎng)獲取的一些天饋線的歷史KPI每線話務量和檢測到的干擾帶,粒度是每小時,周期至少為一個月。

        經(jīng)過對數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn):存在內(nèi)部干擾時,相關系數(shù)均大于0.6;不存在內(nèi)部干擾時,兩者不具備相關性。

        在不存在相關性的情況下,根據(jù)外部干擾不定時開關的特性,判斷是否存在外部干擾,某干擾帶與話務量無關的天饋的干擾帶,隨時間的變化如圖1所示:

        其它KPI指標切換成功率、掉話率、上下行質量,與干擾帶的相關性研究方法與上文相同,此處略。

        三、多元回歸判斷模型

        由歷史數(shù)據(jù)的挖掘結果,證明了通過天饋的一些KPI與干擾帶的相關性判斷是否存在干擾、存在何種干擾的可行性。具體實現(xiàn)時,可以通過多元回歸算法,一起檢測干擾帶與這些KPI的相關性。

        多元線性回歸模型[5]為:

        y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+e

        其中,x1,x2,x3,x4,x5為5個隨機變量,本文分別代表話務量、切換成功率、掉話率、上行質量、下行質量,b0為常數(shù)項,b1,b2,b3,b4,b5為回歸系數(shù),b1為x1每增加一個單位對y的效應,即x1對y的偏回歸系數(shù);b2,b3,b4,b5同理分別為x2對y、x3對y、x4對y和x5對y的偏回歸系數(shù),e為誤差。

        多元線性回歸模型的參數(shù)估計,同一元線性回歸方程一樣,也是在要求誤差平方和∑e2為最小的前提下,用最小二乘法求解參數(shù)。

        一元線性回歸直線方程y=a+bx,由最小二乘法可得:

        則上述五元線性回歸模型,求解回歸參數(shù)的標準方程組為

        可用矩陣法求解參數(shù)b0,b1,b2,b3,b4,b5,即

        判斷依據(jù)為:(1)根據(jù)各一次項系數(shù)的正負和有無統(tǒng)計意義進行判斷,一次項系數(shù)為正,且有統(tǒng)計意義,則判斷為存在內(nèi)部干擾,否則為無內(nèi)部干擾。(2)根據(jù)常數(shù)項為正值,且有統(tǒng)計意義,則判斷為存在外部干擾,常數(shù)項就是外部干擾值;常數(shù)項為負值,且有統(tǒng)計意義,則判斷為外部干擾可能存在不定時開關;常數(shù)項無統(tǒng)計意義,則判斷為無外部干擾。

        四、模塊驗證

        通過天饋線智能檢測系統(tǒng),提取廈門的A、B、C、D、E五個小區(qū)近一個月數(shù)據(jù)進行模型分析是否存在內(nèi)部干擾或外部干擾。經(jīng)過模型分析,判定由Sig的值是否小于0.05可判斷回歸系數(shù)b0,b1,b2,b3,b4,b5是否有統(tǒng)計意義。五個小區(qū)的B值和Sig和統(tǒng)計如表1:

        根據(jù)模型判定結果和現(xiàn)場測試判定結果對比如表2:

        通過上表數(shù)據(jù)可看出:模型分析結果與現(xiàn)場測試結果完全一致,說明模型分析結果準確有效。通過上述模塊檢測機制,可以有效地對天饋線內(nèi)部或外部干擾情形進行遠程檢測,并且可以針對具體內(nèi)部干擾問題進行修復處理,實測驗證該機制可以高效地保障天饋線系統(tǒng)的正常運行。

        五、總結

        本文提出了遠程檢測天饋線系統(tǒng)內(nèi)外干擾方法,相比傳統(tǒng)方法提高了天饋線運維效率,可以減少運維人員的工作,有效降低運維成本。運用系統(tǒng)可以實現(xiàn)遠程快速確認干擾問題所在,提出故障排除流程,從而快速準確的解決天饋線內(nèi)外干擾問題,具有時間成本和經(jīng)濟成本應用價值和推廣可行性。

        參 考 文 獻

        [1] 王華. ESVN40 功能開發(fā)及在互調(diào)干擾監(jiān)測中的運用[J]. 中國無線電管理,2000(1):18-20

        [2] 何楓,曹東旭,蔡海波等. TD-LTE 網(wǎng)絡 F 頻段系統(tǒng)間干擾的排查方法研究[J]. 信息通信,2013(8):206-207

        [3] 張建偉. 調(diào)頻廣播發(fā)射機互調(diào)干擾信號的測試與排查[J]. 廣播與電視技術,2013,39(11):94-94

        [4] wiki:pearson相關系數(shù),URL:http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_coefficient

        [5] Hastie T,Tibshirani R,F(xiàn)riedman J,et al. The elements of statistical learning[M]. New York:Springer,2009

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