基于4G环境的数据挖掘在移动通信网络优化中的运用研究

世界科学技术的革新促进了信息技术的飞速发展,使得计算机被广泛应用在人类生活中。本文主要基于4G环境下对移动通信网络优化中的数据挖掘技术进行研究,并对其在移动通信网络优化中的应用展开探讨。

大数据分析在4G无线网络优化中的应用

随着4G网络规模的不断扩大,用户量的迅速增长,网络问题逐步显现。基于传统的DT和CQT等测试手段,主要对有限的道路和点进行测试,覆盖面小,需要专用测试设备,耗费大量人力物力,测试成本高;基于仿真等手段,对无线工参和三维地图要求较高,且存在较大的误差;而目前4G投诉比例整体较低,样本较少,且用户反映的是单点的问题,不利于系统性的问题定位;传统的网管性能统计指标缺少无线环境覆盖指标及用户级采样点级指标,与用户真实体验存在差距较大,不能全面反映客户感知。而MR数据分析为网络优化提供了较准确的参考依据。

MR数据在4G网络SINR优化中的应用

4G网络优化中,下载速率的多少主要取决于信号与干扰加噪声比(SINR),但MR的上报数据中只有用户的RSRP和RSRQ的数据,并没有上报SINR的数据。本文通过理论计算,判断出RSRQ和SINR之间的关系涉及网络负荷问题,即具体被小区用户使用的RB个数,因此可以采用空载或轻载的环境,获取SINR值并进行优化。本方法尤其适用于网络中RSRP较好SINR较差的问题发现与解决,且经实践有较高的应用价值。

大数据分析在4G无线网络优化中的应用

近年来,在我国科技力量和社会经济水平的影响下,移动通信技术得到了有效提升,这在极大程度上影响了人们的社会工作和日常生活。为了顺应时代发展的要求,需要积极优化和调整通信网络,以便将更加优质的服务提供给广大用户群。因此,本文主要论述在4G无线网络优化中大数据分析的应用状况。

Vo LTE切换策略商用部署研究

随着无限流量套餐的推出,中国电信手机用户数量剧增,逐渐地,一些4G网络优化问题也随之浮现,其中切换问题对业务的影响尤为明显。从数据、Vo LTE语音两种业务场景下的策略商用部署出发,阐述了4G网络覆盖现状、切换基本原理和切换策略的研究分析,总结出基于覆盖的分层切换和基于业务的切换两套改善策略方案。根据试点验证和现网覆盖情况,基于覆盖的分层切换策略目前已在本地网中应用。