基于用户行为的无线通信网络综合优化研究

【摘要】：移动通信网络经历了20多年的高速发展,其网络技术日趋成熟——目前3G网络已经成功商用,正在向LTE、4G网络演进。现在的移动通信网络具有多种网络异构并存,网络服务亟待创新,网络数据多元化等特点和要求。为了构建新一代的移动通信网络,必须以现有商用网络为基础,业务融合为目标,构建为用户行为服务的移动通信网络。依托国家自然科学基金“支持群特性的动态凝聚层移动网络模型研究”和国家科技重大专项“宽带移动业务关键技术开放式研究”,针对目前移动通信网络中考虑用户行为的网络优化工作和更进一步实施LTE、4G网络的构建工作,通过对移动用户的通信行为分析,对移动通信网络建设中网络综合优化进行探讨,从而推动移动通信网络研究的发展。和传统意义上的网络优化工作不同,网络综合优化不但考虑了改善网络服务质量,更注重增加网络给用户带来的使用感受增益,即在满足用户基本通信需求的基础上提供更多创新的服务,而这些工作都需要考虑用户行为的影响因素。 本论文所开展的研究工作包括三大部分,一是通过采集和分析移动网络中具有用户行为特征的数据,对数据进行分类和汇总,映射到用户的通信行为对网络的影响,研究网络中存在用户行为特征,二是在对用户行为特征数据进行数学建模,形成对用户行为的统计特性、对传统的网络优化方法进行进一步的探讨,提出包括改善误码率,提高切换成功率和缩短同步建立时间等一些新的网络优化方法和模型,三是讨论移动通信网络中用户移动性、消费模式、交往模式等用户行为,研究用户行为的潜在规律,考虑如何利用这些规律更好的服务移动用户,实现网络服务上的创新。主要包括以下内容： (1)移动通信网络的用户行为研究方法,是由复杂用户行为的数据采集、感知、分析,形成用户行为分析的目标和方向,将网络关键性能指标(KPI)与用户行为进行映射,从而对传统移动网络优化工作进行有益的补充和启发的过程。构建移动通信网络用户行为分析体系,使移动网络成为服务于用户行为,又由用户的行为形成统计数据,反馈于网络以提高KPI。 (2)对反映用户行为的网络数据进行分析和汇总,提出切实可行的用户行为数据采集方案,并对这些数据进行空间和时间的定位和关联,得到用户行为中所形成的统计参数,从而对网络各项性能指标进行针对性分析,分析用户感受的特征数据,给出改进和优化网络的新方法,为进一步研究网络用户行为提供模型基础。 (3)对由用户行为影响的同构／异构网络切换,网络同步建立,系统误码率等传统网络优化问题进行研究,并结合未来网络发展趋势提出一系列不同于传统网络优化的新方法,建立基于用户行为的网络优化框架,将用户及用户行为作为研究网络的核心和目标。 (4)通过基站话务量的分布情况研究用户移动行为,特别是对用户群体移动行为进行深入分析,提出用户位置预测算法,该方法能对提供基于位置的网络服务以新的思路,增加用户网络体验好感度。 (5)通过用户通话行为和消费特征,分析用户消费习惯,对用户通话行为进行建模,结合数据挖掘方法,给出用户通信行为的特征,对网络资源分配,用户细分等应用提供数据支持。 (6)通过用户相互联系构建通信社会网络,对由用户和联系人构成的链接进行建模与分析,提出链接稳定性预测问题并给出预测方法, 我们已经身处于一个资讯发达的社会,移动网络无疑是最为方便和广泛的载体,移动网络开始呈现泛在的趋势。将用户行为作为网络优化的基础无疑是体现了“科技以人为本”的核心,用户行为将成为移动网络的研究热点。考虑移动用户在网络中的行为与相互关系,这样建模和优化网络能够使网络服务适应于用户的业务需求,并激发网络应用新的灵感。 本文围绕以上六个问题展开,通过数据映射、数据获取、网络行为建模、综合优化方法几个方面的研究,详述了网络用户行为与网络优化的相互作用关系。通过一系列的数据采集、数据分析、数据融合、数学建模、算法改进、仿真比较,以及在此思路下的案例分析,得到了在当前网络条件下基于用户行为的分析结论。 本研究系移动通信网络学科所亟待解决的移动网络优化与发展面临的挑战所激发的探索类课题,论文的研究工作有助于未来移动通信网技术的发展,突破制约移动通信系统建设的“瓶颈”问题,具有一定的理论前瞻性和实际应用意义。