基于大數據分析的無線通信技術研究

馬光春

摘要：隨著當前信息化時代的來臨，在可預見的未來，信息傳輸所具備的規模化、高密度連接、異構業務需求等特征將愈發凸顯，由此也將會導致無線網絡設計與建設面臨重大考驗。本文對頻譜資源的管理與控制、網絡規劃與改進、無線資源管理這三方面內的大數據應用展開相關的研究工作。

關鍵詞：大數據分析；頻譜管理與控制；網絡規劃與改進；無線資源管理

中圖分類號：TN92 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）07-0053-01

隨著當今信息化時代的高速發展，使得無線通信網絡技術也迎來了巨大的挑戰威脅。而大數據技術作為一種關鍵技術對于提升無線通信技術的服務能力可發揮出巨大的作用價值，其可借助于計算機設備及網絡信息技術，來針對大規模的信息資源展開高效化分析、處理工作，以促進無線通信技術取得更大的發展成就。對此，本文將基于大數據分析基礎上來針對無線通信技術展開深入探究。

1 頻譜資源管理與控制大數據應用

隨著信息技術的持續、高速發展，頻譜資源的稀缺性愈發凸顯，現就針對大數據技術在頻譜資源管理與控制中的具體應用情況展開具體分析[1]。

（1）頻譜監測數據與大數據的信息處理特征有著高度的契合性，例如數據規模龐大、類型眾多、高額價值等。受到信息技術的快速發展影響，無線電頻譜應用范圍持續擴大，各類頻譜檢測數據規模也越來越大，以國內某地監測站為例，8座監測站在17分鐘內所產生出的數據信息便可達到GB級別。考量到國內無線電管理在長期性的系統運行過程中已經累積出了大規模的數據信息，頻譜監測應用大數據已經十分迫切。為應對頻譜資源稀缺性的特點，以便更好的滿足于將來的無線電管理應用及發展需求，急切需要通過應用大數據技術來針對快速增長的信息資源予以高效化存儲、分析及類型歸納，將數據信息內所潛藏存在的隱性價值最大程度的開發出來，以促成對頻譜需求的準確化預測，并實現高效化的頻率規劃及配置，促進對頻譜資源利用效率的大幅度提升。（2）無論是對大數據信息資源的精細化應用還是管理而言，準確化的預測與分析都是其中最為重要的一項內容。而要想做到這一點對頻譜資源的動態化共享將是核心要義所在。因而，某些甚至已經完全應用動態化頻譜管理方式來促成多種通信技術對頻譜資源進行管理，這同時也是基于認知無線電頻譜管理最為基礎的狀態方式。但是，在完全或是僅部分應用動態頻譜管理之時，為確保各項無線通信技術間可實現對頻譜資源的高度共享，不但要能夠達到對大規模頻譜監測數據信息的及時分析，并且還要同時采集不同用戶由不同終端所支持的頻率信息，并對不同用戶所提出的業務請求、設備應用頻譜等信息內容予以精準預測，從而來開發出此類信息和用戶在將來的信息應用頻率關聯性，并以此來對用戶的應用頻率做出指導。鑒于對設備應用頻率會造成干擾的信息源來自于多個方面，例如無線環境、終端參數、網絡結構、用戶行為等，應用常規的因果邏輯關系進行模型構建和應用頻率信息間的關系進行模型建構均存著較大的困難性[2]。

2 網絡規劃與改進大數據應用

無論是何種通信手段方式都存在著特定的適用范圍及目標對象，并不存在有單一類型的通信技術可廣泛應用于各種各樣的通信場景，并滿足于用戶的各項需求。因此，關于網絡信息技術的發展異構融合現已得到了廣泛性的認同，這也就預示著網絡運營商將需同時運營多項網絡系統。基于網絡信息系統的融合發展背景下，不同通信形式間的互相操作行為愈發常態化，協調部署與優化工作也呈現出了更加顯著的復雜性特征，對于網絡管理信息系統在應對各項數據處理時的要求也有明顯升高。而且，入網設備數量的不斷增多，業務類型愈發趨向于多樣化，數據信息的分布不均衡、高能耗等特征也將表現的越來越明顯，這也將會導致網絡規劃及優化工作面臨重大挑戰。傳統網絡規劃及優化方式的局限性已十分明顯，其主要體現在幾個方面[3]：（1）活性較差。傳統網絡規劃難以依據業務需求來做出動態化調整。而在將來的網絡部署上則亟需由靜態轉為動態化，由固定化轉為靈活化。（2）網絡精確覆蓋性差。傳統無線網絡規劃僅是采用的單一傳播模型、話務統計及電子地圖，這往往會與真實場景產生一定的偏差，并且還將會對網絡覆蓋規劃的精準性產生嚴重干擾。（3）一體化程度低。各無線網間互為獨立關系，無法達到全網統一，且無法滿足于多樣化通信手段、大規模網絡設備增長需求。（4）網絡規劃缺乏智能化。數據信息來源途徑單一，難以及時甄別出有價值的信息內容，投資效益低；而且也難以對站點規劃的優先級做到精準明確，規劃成本高、效益低，難以確保投資價值得到應有保障。

對于大數據的應用便可有效應對以上無線通信技術局限性的重要手段措施。通過應用大數據技術所具備的全網信息搜集能力、數據信息深度挖掘能力、深度智能化學習能力、大數據技術網絡規劃及優化措施等，來達到對用戶需求的中長期預測，并促成對各項指標信息的高效化統計分析，要在用戶還未察覺前便檢查出問題所在，并采取相應的優化改進措施。

3 無線資源管理大數據應用

新型業務類型的層出不窮，數據信息多樣化與應用場景的差異化，均使得傳統資源管理面臨重重考驗。為積極適應于快速增長的業務發展需求，“云-管-端”的無線接入網架已獲得了廣泛認同。其所具備的高效化數據采集與精準預測能力，現已成為滿足用戶差異化需求最為關鍵的一項內容，如某資源集中化配置無線網絡，可借助于對用戶行動軌跡、個人興趣、訂閱資訊等內容的掌握，來通過計算機智能化學習算法來構建起相應的模型，對于各區域內每一時刻所大致需求的無線網絡技術設施、資源數量等進行大致估測，并促成基站節點自動開關、無線資源精準投放及全區域調控[4]。另外，網絡還可依據用戶所接入的位置、運行狀況、信號輕若、行為習慣等信息來對用戶所即將有可能會發出的業務請求做出預測，并以此來促成對小區資源的精準調控，甚至可以虛擬出一個新的小區，通過對用戶運動行為的實時性追蹤監測來給予其提供以更加個性化的服務。

4 結語

總之，在未來的無線通信網絡領域內，開展關于無線網絡的設計與建設工作困難重重。大數據技術是面向未來無線通信網絡設計與建設的核心技術手段之一，其能夠實現對無線網絡所面臨的頻譜資源管控、網絡規劃與改進、無線資源管理等問題的有效處理。最終希望借助于本文的研究工作能夠為相關同行提供一些可供參考的內容。

參考文獻

[1]蔡俊.無線通信技術在數據采集中的應用[J].科技視界，2013，（28）：73.

[2]林志坤.無線通信技術的分類及發展[J].通訊世界，2017，（3）：59-60.

[3]邵奎斌.大數據在通信領域的應用現狀與前景探究[J].科技尚品，2017，（2）：187.

[4]李青.大數據在通信行業的應用研究[J].通訊世界，2016，（18）：17.endprint