4G环境下数据挖掘技术在移动通信网络优化中的运用

发表时间：2018-01-07T10:08:54.173Z 来源：《基层建设》2017年第29期作者：雷振

[导读] 摘要：目前，4G 网络快速的发展，实现了网络覆盖不断扩大，并且与用户之间的联系更紧密起来。

中国联通公司周口市分公司 466000

摘要：目前，4G 网络快速的发展，实现了网络覆盖不断扩大，并且与用户之间的联系更紧密起来。在移动通信网络优化的过程中，在4G 环境下，如何应用数据挖掘技术促进移动通信网络优化，成为了我国移动网络发展的重要研究内容。因此，本文介绍数据挖掘技术概述，对据挖掘在4G环境下移动通信网络中的应用进行分析，让移动通信网络达到更快的速度，满足社会对移动通信网络的要求。

关键词：4G环境；数据挖掘；移动网络；通信优化

随着信息技术日新月异地发展，我国移动通信网络已经迈入4G时代。4G移动通信是一个庞大繁杂的动态网络，不同时段、地域所产生的通信流量十分巨大且具有明显的差异性。因此，移动运营商需要充分挖掘通信数据中所蕴藏的信息，并对这些数据进行整理分析，找出数据与数据之间的关联性，并从中提炼出有价值的信息，从而帮助运营商进行合理配置通信网络资源，不断完善并优化4G移动通信环境，进而为消费者提供更加优质的通信服务。

一、数据挖掘技术概述

数据挖掘技术，顾名思义就是在庞大的信息数据库内，找到具有相关性和相似性的数据，并能够建立起相关数学模型的数据技术。这是对具有潜在价值数据的一种挖掘方式，利用不同的分析工具，对数据进行分析，从而找到两者之间的联系和规律，这样可以在移动通信网络优化的过程中，提高网络数据的排列，加快网络的运行。在网络数据具有复杂性的前提下，促进移动通信网络的优化。

二、4G 通信网络的特点

1、移动性。移动性是4G通信网络的最大特点，一方面指通讯工具的移动性，另一方面指IP移动性。其中设备的移动性主要是指在进行通信活动时，确保通信工具不受物体静止状态限制。这就要求通信网络必须是以无线网络为基础或无线与有线结合的复合通信模式。而对于IP移动，有效的IP移动性并实现与其他功能的交互是4G通信网络必需的功能，移动IP以简单便携的方式提供移动性，具备通用性，但也对增强移动IP性能带来一定难度。

2、复杂性。4G网络通信系统的复杂性，一方面是指结构的复杂性，另一方面是传播的复杂性。对于结构复杂性，通信系统是一个面对多用户的系统，各个用户间并不完全独立，除了保证用户操作的有效外，还要保证各个用户动作互不干扰；同时，通信系统还要实现与卫星通信网市话网、数据网的互联，多样化的无线接入网技术在很多方面存在差异，彼此之间的协同工作存在一定难度，因此整体结构复杂十分。对于传播复杂性，人们在使用通讯工具时多处于非静止状态，电磁波在传播过程中易产生反射、折射或多普勒效应等，从而造成干扰、延迟等通讯质量问题，这是在通信系统优化应当加强注意的。

三、据挖掘在4G环境下移动通信网络中的应用

1、数据挖掘在网络站点选择的应用。移动通信网络中站点布局是保证网络质量的基础，站点分布的合理性与否直接关系着运营商的资本投入以及通信网络的服务质量。在站点选择上运用数据挖掘技术可以更为科学地对站点进行规划，从而达到优化网络布局的效果。数据挖掘技术利用禁忌搜索的算法对某一地域进行尝试性试探，从试探得到的结果中选择目标函数值变化移动量最多的位置点，并且根据站点布置区域内的实际地理情况进行科学配置，进而保证站点选取的最优性。在站点选择上采用数据挖掘技术不仅能够准确迅速地确定站点位置，确保站点选择的合理性，而且还能够在一定程度上减少运营商的成本投入，从而实现资源的有效整合。

2、数据挖掘在话务预测中的应用。在4G移动通信网络中，准确判断话务热点并做好网络优化、扩容，对于保证网络质量、提升用户感知非常重要，是整个网络运营过程中十分重要的环节。若预测结果偏小，那么配置的设备将不足以承载庞大的业务量，进而影响网络质量；若预测结果偏大，那么配置的设备很大一部分将会被闲置，从而造成资源的浪费。因而，在话务预测中采用数据挖掘技术就显得至关重要。数据挖掘技术可以进行时间序列预测，即根据以往的数据信息来预测评估未来的话务量需求。通过对过去一段时间内话务量的分析挖掘，从中获取话务量不同区域、时间节点内的变化量及发展趋势，从而帮助运营商进行通信资源的整合配置，保障运营商的设备资产投入在合理范围之内。

3、数据挖掘在覆盖分析中的应用。对4G网络性能的评判标准就是信号覆盖能否满足4G业务的需求，因此，为了确保4G网络通信质量，运营商就必须对通信网络进行覆盖分析。就网络覆盖分析而言，采用数据挖掘技术中的关联性分析能够及时准确地找出网络中所存在的问题。具体的步骤首先是对某一区域内的网络数据进行大量的采样分析，通过分析能够得到网络覆盖率同某一数据要素或原因之间的关联性，然后通过一些序列分析、偏差分析等算法来确定某一数据同覆盖率之间的关联因子的大小，进而为运营商优化网络结构提供一定的指引，最终为消费者提供品质优良的通信服务。

4、数据挖掘在干扰分析中的应用。4G移动通信网络是一个不耐干扰的系统，强烈的干扰因子会降低通信的质量甚至造成无法接入网络、掉话等严重后果，因此运营商需要定期对通信网络进行干扰分析。在干扰分析中运用数据挖掘技术，采用相关性搜索算法，对于干扰时的各个参数进行相关性分析，找到各个参数同干扰源之间存在的潜在关系，而进一步确认干扰源。这种干扰分析方式能够极大地提升工作效率，升干扰定位准确性，大可能地保障通信网络安全稳定运行。

由于世界科学技术的发展，促进了移动网络信息技术的发展进度，提高了人类生活水平和相应需求，为了适应时代的发展，在对移动通信4G 网络系统进行优化时，通常运用数据挖掘技术，发挥出数据挖掘技术的在这方面的有关优势，快速而有效的解决移动通信网络系统优化中存在的问题，进一步的完善移动通信4G 网络系统的功能，综合体高移动4G 网络的服务水平。

参考文献

[1]陈红霞,杨业磊.4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].通讯世界,2015(18).

[2]曾海强.探究4G环境下数据挖掘在通信网络优化中的应用[J].中国新通信，2016（06）.

[3]张凯.4G环境下移动通信网络优化中数据挖掘的应用研究[J].网络安全技术与应用，2016（12）.

[4]王海平.4G网络环境下数据挖掘技术在通信网络优化中的应用[J].无线互联科技，2016（06）.