一种多维度的无线网络健康度评估方法

1.一种多维度的无线网络健康度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、Hadoop从底层数据源中采集源数据；
(2)、Hadoop对源数据按维度进行分类，将同一维度的源数据划为一类；
(3)、Hadoop从各分类源数据中确定影响当前无线网络健康度的维度，以及每个维度下对应的指标参数；
(4)、Hadoop分别计算出每个维度下的各指标参数值，根据指标参数值找到预设的指标区间，计算出指标参数值所对应指标区间的得分，再将计算出的指标参数值、对应指标区间以及对应指标区间的得分一起存在vertica数据库中；
(5)、按照在Hadoop中预设的权重信息，获取到每个维度及该维度下各指标参数的权重值；
(6)、在Hadoop中建立多维度健康度的评价算法模型，利用该模型对无线网络健康度进行评估，再将评估结果存入vertica数据库；
其中，多维度健康度的评价算法模型对无线网络健康度进行评估的方法为：
S1)、建立无线网络健康度评分算法模型
Yj＝Z；Z＝Z1，Z2，…,Zk；当a1≤评估指标≤b1时，Z＝Z1；当a2≤评估指标≤b2时，Z＝Z2；……；当ak≤评估指标≤bk时，Z＝Zk；
其中，n表示维度的个数；Xi表示第i个维度的得分，Ki表示第i个维度的权重系数；m表示单个维度内的指标参数个数；Yj表示第j个指标的得分，Tj表示第j个指标的权重系数；a1～ak、b1～bk表示预设的指标区间；
S2)、对无线网络健康度进行评估
将采集的各项指标参数送入到多维度健康度评价算法模型进行计算，得到当前无线网络的网络健康度综合得分δ，当δ≥C时，当前无线网络的状态为健康，当δ＜C时，当前无线网络的状态为故障，其中，C为常数，表示无线网络的健康阈值，阈值C设置为80分；
(7)、ArcGis地理处理服务器将vertica数据库中存入的无线网络状态对应的区域生成图片，再在地图上通过地理位置坐标叠加的方式将图片进行呈现。
2.根据权利要求1所述的多维度的无线网络健康度评估方法，其特征在于，所述的底层数据源包括：基站控制器(BSC，Base Station Controller)、操作维护中心(OMC，Operationand Maintenance Center)、移动交换中心(MSC，Mobile Switching Center)、呼叫详细跟踪系统(CDT，Call Detail Trace)、路测系统(DT，Drive Test)，点测系统(CQT，CALL QUALITY TEST)、LTE测量报告(LTE MR，LET Measurement Report)。
3.根据权利要求1所述的多维度的无线网络健康度评估方法，其特征在于，所述的维度包括：覆盖、性能、参数、容量、投诉。

一种多维度的无线网络健康度评估方法\n技术领域\n[0001] 本发明属于移动通信网络技术领域，更为具体地讲，涉及一种多维度的无线网络健康度评估方法。\n背景技术\n[0002] 随着通信技术的不断发展和市场竞争的加剧，电信运营商进入了一个竞争更为激烈的时代，对于运营商而言，网络服务的好坏，会直接影响到用户对服务的感知和评价。为了提高客户满意度，运营商通常会在日常数据的基础上，建立一些关键性能指标(Key Performance Indicators，简称KPI)，用来检测网络性能的好坏、评价网络质量、评估网络服务的好坏，以更好地提升服务。\n[0003] 无线网络投入运营之后，如何对网络运行质量进行评估，是网络运营商们非常关心的内容。“要改进它，首先要测量它，要测量它，就首先必须量化它”，因此必须有一组量化的无线网络性能指标，这对网络性能的评估以及日后的网络优化都是非常重要的。\n[0004] 传统反映无线网络情况的主要KPI，可分为以下几类：覆盖类，如覆盖率；切换类，如RNC软切换成功率、CS系统间切换成功率等；容量类，如CS域话务量、PS域流量、小区载频上行负荷等；资源利用率类，如超忙小区比例、超闲小区比例等；服务质量类，如RRC链接建立成功率、无线接通率、无线掉话率等。其中，各分类、各维度是独立的，往往是单独计算，单独反映网络某一方面的问题。这种方式无法了解网络的整体健康情况，管理人员也不能直观从GIS中查看网络健康情况。\n发明内容\n[0005] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种多维度的无线网络健康度评估方法，从覆盖、容量、性能、参数、用户投诉等多个维度进行数学建模和评估，从而得到无线网络健康度得分，这样有利于管理者和优化人员便捷、高效的掌握网络健康情况。\n[0006] 为实现上述发明目的，本发明一种多维度的无线网络健康度评估方法，其 特征在于，包括以下步骤：\n[0007] (1)、Hadoop从底层数据源中采集源数据；\n[0008] (2)、Hadoop对源数据按维度进行分类，将同一维度的源数据划为一类；\n[0009] (3)、Hadoop从各分类源数据中确定影响当前无线网络健康度的维度，以及每个维度下对应的指标参数；\n[0010] (4)、Hadoop分别计算出每个维度下的各指标参数值，根据指标参数值找到预设的指标区间，计算出指标参数值所对应指标区间的得分，再将计算出的指标参数值、对应指标区间以及对应指标区间的得分一起存在vertica数据库中；\n[0011] (5)、按照在Hadoop中预设的权重信息，获取到每个维度及该维度下各指标参数的权重值；\n[0012] (6)、在Hadoop中建立多维度健康度的评价算法模型，利用该模型对无线网络健康度进行评估，再将评估结果存入vertica数据库；\n[0013] (7)、ArcGis地理处理服务器将vertica数据库中存入的无线网络状态对应的区域生成图片，再在地图上通过地理位置坐标叠加的方式将图片进行呈现。\n[0014] 本发明的发明目的是这样实现的：\n[0015] 本发明多维度的无线网络健康度评估方法，通过Hadoop在各分类源数据中确定影响当前无线网络健康度的维度，以及每个维度下对应的指标参数，再结合这些维度和维度的参数指标建立多维度健康度的评价算法模型，利用该模型对无线网络健康度进行评估，得到当前无线网络健康度的综合得分，最后，对得到的综合得分进行比较，得到无线网络的健康状态并存入到vertica数据库的结果表中。这样有利于管理者和优化人员便捷、高效的掌握网络健康情况，符合当前无线网络发展的趋势。\n[0016] 同时，本发明多维度的无线网络健康度评估方法还具有以下有益效果：\n[0017] (1)将指标参数分值化\n[0018] 通过对指标区间进行量化，将不同量化的指标区间赋予不同的分值，可计算出指标参数的分数，进而得到全网健康度的分数，使管理者更直观的掌握当前网络健康情况；\n[0019] (2)可查看全网健康度情况\n[0020] 本发明通过建立适当的数学模型，将原先单一的网络KPI指标进行综合，进而得到全网健康度情况；\n[0021] (3)、采用了Hadoop体系与列式数据库vertica技术融合的体系\n[0022] 本发明中采用Hadoop体系进行海量数据的处理运算，克服了传统的基于数据库的数据运算方式：要求数据一次装载后运算，无法满足对实时海量数据的汇总要求，且运行成本高的缺点，而本发明是将待运算的海量数据实时加载入Hadoop平台，可满足大数据量、实时性高的运算要求；其次，采用列式数据库vertica进行海量数据的存储与查询，这样查询数据时Vertica只需取得需要的列，而不是被选择行的所有数据，其平均性能可提高50x-\n1000x倍；同时，列式数据库本身支持完整的SQL规范，有利于应用的开发与维护。\n附图说明\n[0023] 图1是本发明多维度的无线网络健康度评估方法的流程图；\n[0024] 图2是无线网络健康度的综合得分统计图；\n[0025] 图3是ArcGis地理处理服务器对区域内的无线网络健康度的呈现效果图；\n[0026] 表1是源数据分类表；\n[0027] 表2是指标值得分统计表；\n[0028] 表3是权重信息设置表。\n具体实施方式\n[0029] 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。\n[0030] 实施例\n[0031] 图1是本发明多维度的无线网络健康度评估方法的流程图。\n[0032] 在本实施例中，如图1所示，本发明一种多维度的无线网络健康度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：\n[0033] T1)、Hadoop从底层数据源中采集源数据；\n[0034] 本实施例中，Hadoop从基站控制器(BSC，Base Station Controller)、操作 维护中心(OMC，Operationand Maintenance Center)、移动交换中心(MSC，Mobile Switching Center)、呼叫详细跟踪系统(CDT，Call Detail Trace)等底层数据源中采集源数据；\n[0035] T2)、Hadoop对源数据按维度进行分类，将同一维度的源数据划为一类；\n[0036] Hadoop将采集到的源数据按照覆盖、性能、参数、容量、投诉等维度进行分类，如表\n1所示；\n[0037]\n[0038] 表1\n[0039] T3)、Hadoop从各分类源数据中确定影响当前无线网络健康度的维度，以及每个维度下对应的指标参数；如表1所示，影响当前无线网络健康度的维度有：覆盖、性能、参数、容量、投诉；以投诉维度为例，其指标参数又有：语音万人投诉率和数据万人投诉率；\n[0040] T4)、Hadoop分别计算出每个维度下的各指标参数值，根据指标参数值找到预设的指标区间，计算出指标参数值所对应指标区间的得分，再将计算出的指标参数值、对应指标区间以及对应指标区间的得分一起存在vertica数据库中；\n[0041]\n[0042] 表2\n[0043] 本实施例中，以覆盖维度为例，覆盖维度中的过覆盖栅格比例的指标值为20％，找到预设的指标区间“>＝20％and<15％”，计算出指标参数值所对应指标区间的得分70；\n[0044] T5)、按照在Hadoop中预设的权重信息，获取到每个维度及该维度下各指标参数的权重值；本实施例中，Hadoop中预设的权重信息如表3所示，该表中列举了部分维度及对应指标参数的权重信息；\n[0045]\n[0046] 表3\n[0047] T6)、在Hadoop中建立多维度健康度的评价算法模型，利用该模型对无线网络健康度进行评估；\n[0048] T6.1)、建立无线网络健康度评分算法模型\n[0049]\n[0050]\n[0051] Yj＝Z；Z＝Z1，Z2，…,Zk；(当a1≤评估指标≤b1时，Z＝Z1；当a2≤评估指标≤b2时，Z＝Z2；……；当ak≤评估指标≤bk时，Z＝Zk；)\n[0052] 其中，n表示维度的个数；Xi表示第i个维度的得分，Ki表示第i个维度的权重系数；m表示单个维度内的指标参数个数；Yj表示第j个指标的得分，Tj表示第j个指标的权重系数；\na1～ak、b1～bk表示预设的指标区间；\n[0053] T6.2)、对无线网络健康度进行评估\n[0054] 如图2所示，将采集的各项指标参数送入到多维度健康度评价算法模型进行计算，得到当前无线网络的网络健康度综合得分δ，当δ≥C时，当前无线网络的状态为健康，当δ