基于校園大數據的無線網絡AP布局優化

肖 明，譚鳳霞，舒江波*，趙 亮，吳小平，張昭理

(1.華中師范大學信息化辦公室，武漢 430079；2.華中師范大學教育大數據應用技術國家工程實驗室，華中師范大學國家數字化學習工程技術研究中心，武漢 430079)

隨著教育信息化的不斷發展，高校利用移動設備學習辦公越來越普及，高校移動學習辦公需要校園無線網絡的支持.校園無線網絡的覆蓋能否滿足師生的需求，保障服務質量，可以從三個方面衡量：1) 在當前校園環境下，無線網絡AP能否實現校園基本覆蓋；2) 實現無線網絡覆蓋的區域是否能滿足用戶的上網需求；3) 覆蓋區域與區域之間的無線切換能否實現“無感知”切換，提高用戶體驗.當前，高校校園內的無線網絡AP的布局大多由人工憑借經驗進行部署的，安裝在人流量聚集的教學樓、圖書館閱覽室、餐廳等大型公共場所.人工決策模式不能實時的監控校園無線網絡的服務質量，其原因如下：第一，只有當師生向學校反映，學校才會發現問題并加以解決；第二，師生并沒有太多主動反饋的意識和意愿，大多數都是被動接受現狀；第三，大部分高校也沒有設置專門的部門來接受校園無線網絡質量反饋；第四、師生的反饋可能不全面、不專業、不精確.如何自動發現校園無線網絡服務質量問題并給出優化實施方案是亟需解決的難點.

在無線網絡AP布局方面，已經有很多學者開展了大量的研究.從靜態節點部署角度，文獻[1]考慮了二維無線區域中的泊松點過程，并提供了到個近鄰的距離的密度函數；文獻[2]提出了已知固定數目的節點均勻分布在給定區域中的網絡模型；針對二維網絡模型，有研究者提出了任意形狀下的網絡距離分布[3]；針對均勻分布的用戶，有研究者提出了一種能量效率度量方法，研究中繼位置的選取和覆蓋范圍的聯合優化[4]；孫子文等人采用了一種基于泰森多邊形形心引力和節點安全連接引力的虛擬力的部署方案以提高節點覆蓋率[5]；針對關鍵區域的覆蓋問題，研究者提出一種關鍵區域啟發式優化算法，該算法能夠形成具有最少數量的關鍵區域覆蓋格點集合，并以該集合中格點位置構建覆蓋關鍵區域網絡的傳感器放置位置[6]；還有的學者為了使系統最大化利用，研究了中繼站的最優位置，并給出了中繼站數目對系統容量的影響[7].從動態節點部署的角度，張微微等在大數據環境下，利用魚群算法不斷自適應的調整自身游行狀態的特征對傳感器節點覆蓋優化問題進行求解，提高了節點覆蓋率[8]；向庭立等利用融入熱點區域信息改進的布谷鳥算法位置更新方程并重構目標函數，最終實現區域覆蓋率的優化[9]；向才輝設計了一種基于改進遺傳算法的節點優化覆蓋策略，降低了節點重復覆蓋比例，使節點部署更加合理[10].上述研究主要從覆蓋率方面考慮的節點優化，而沒有考慮當覆蓋率和節點數達到限值后，如何提高網絡吞吐量以保障服務質量.

鑒于此，本文以華中師范大學的校園無線網服務為研究對象，利用校園內師生位置信息、師生上網行為信息、學校網絡設備監控信息等構成的校園大數據，構建校園無線網絡AP布局動態優化模型，實現校園無線AP服務動態監測與反饋，達到預警網絡擁塞、提高校園無線網絡服務質量的目的.

1 基于校園大數據的無線網絡AP布局動態優化

1.1 優化模型

基于校園大數據的無線網絡AP布局動態優化的思路為：第一步，以校園無線網絡AP布局的當前狀態為基點，以校內各個教學、工作、學習、活動區域內師生位置信息、師生上網信息、網絡接入點設備信息匯聚形成的校園大數據為分析對象，以長期積累的人均帶寬經驗值為參考，通過聚類分析，計算出滿足無線網絡AP服務質量保障所需的AP位置信息；第二步，將結果反饋給學校相關部門，學校相關部門獲得信息后，根據實際情況，進行無線網絡AP的位置調整以及設備管控；第三步，評估調整后的無線網絡AP服務質量，直至人均帶寬能力達標；第四步，以調整后達標的無線網絡AP布局狀態為基點，重復執行上述過程.

優化模型如圖1所示.圖1中，×代表當前區域內無線網絡AP的位置.

圖1 優化模型Fig.1 Optimization model

1.2 無線網絡AP流量表征

本文用四個指標表征校園無線網絡AP的流量狀況，分別為：無線網絡節點覆蓋率、節點流量值、節點流量閾值、色值.

1) 節點覆蓋率

在無線網絡部署的區域中，AP節點部署后所覆蓋的區域面積占部署區域總面積的比值稱為節點覆蓋率，記為φ，計算公式如下.

(1)

2) 節點流量值Φ

某一時刻AP節點覆蓋人群產生的流量總和，記為Φ，

(2)

其中，Φi,t表示第i個人某時刻t下的流量值，N為當前AP節點覆蓋區域人數.

3) 節點流量閾值

AP節點能夠承受的最大的流量值，記為Φ′，計算公式如下.

Φ′=αΦmax，

(3)

其中，α為影響因子，Φmax為此設備能承受的最大流量值.

4) 色值

色值是指節點流量值與節點流量閾值的比值，記為α.α最大值為1，標記為紅色，最小值為0，標記為藍色.將0.45～0.75之間的色值定義為中間色值，其余為邊緣色值.

通過以上四個指標，可以刻畫任意時刻下校園無線網絡AP的流量狀況圖，即數據流量地圖.圖2刻畫了華中師范大學某一天早上九點的無線網絡AP數據流量地圖，根據色值定義，當色值越接近0.75，說明無線網絡AP利用率越高，節點呈現橘紅色；當色值越接近1，無線網絡AP呈紅色報警狀態.在圖2中，邊緣色值占據了所有無線網絡AP的大部分，說明在教學樓、學子餐廳等師生活動地點網絡擁堵；佑銘體育館和博雅廣場人流量較少的地點無線網絡AP利用率不高.

通過圖2可以看出，華中師范大學校園內的網絡節點基本全覆蓋，但由于校園內環境復雜，這個時間段在上課教學、食堂就餐以及室外文化體育活動等人流量高度集中的區域，出現網絡擁堵，影響了師生的上網體驗.

校園無線網絡的覆蓋要滿足師生的需求，保障服務質量，需要著重研究節點流量值、節點流量閾值這兩個指標.一般來說，節點流量閾值是一個無線網絡AP能夠承受的最大的流量值.節點流量值是指某一時刻一個無線網絡AP產生的流量值.一旦流量值逼近甚至超過閾值時，用戶體驗就會大大降低.因此，對節點流量值的監控以及根據某時刻節點流量值調整無線網絡AP的布局，將會大大改善無線網絡的質量，提高用戶的體驗.

圖2 某校某時刻數據流量地圖Fig.2 Data traffic map at a certain time in a school

將校園內師生位置信息按區域劃分，對該區域下師生上網行為信息進行分析，計算當前區域所需總流量.在一些情況下，用戶的流量信息沒能很好的記錄下來，這樣會對最終的流量統計造成影響.為此，本文引入人均帶寬需求的概念，用來填補這些空白數據.假設每個人使用的平均帶寬相等，那么，人數越多的地方所需帶寬越高.為了代表各種網絡業務的應用情況，根據業務類型、帶寬需求、平均持續時間等把業務分成五個不同的應用組，如表1所示.

表1 師生常用業務所需帶寬情況Tab.1 Bandwidth required by teachers and students

5) 人均帶寬需求

(4)

其中，Mi表示用戶在第i個業務應用時的平均帶寬；ai表示第i項業務的權重；Ti,Tj表示用戶在第i/j個業務應用時的平均持續時間；n表示業務應用種類，本文取值5.引入業務權重參數，主要是由于校園環境是變化的，在學期的不同階段，用戶的行為習慣可能會發生改變.由此，可以通過調整各個業務的權重，盡可能的表現用戶真實的帶寬需求，進而提升用戶體驗.

6)節點數

節點數是當前區域范圍內所需要的無線AP節點數，其計算公式如下.

(5)

1.3 無線網絡AP

根據所得節點數對該區域師生位置信息進行聚類分析，聚類最終得到質心的坐標就是無線網絡AP應該部署的位置.

無線網絡AP位置獲取算法的過程如表2所示.

表2 無線網絡AP位置獲取算法Tab.2 AP location acquisition algorithm for wireless network

2 實施效果

2.1 局部優化

本文以華中師范大學學子餐廳、博雅廣場、佑銘體育館以及八號教學樓四個最具有特征性的區域作為實施觀測對象.為了對觀測結果進行評價，本文采用熵評價方法.

每個聚類i的熵定義為：

(6)

其中，Pij表示聚類i中的成員屬于類j的概率；L表示類的個數.

整個聚類劃分的熵為：

(7)

其中，K類的數目是整個聚類劃分所涉及到的成員個數.通過節點流量閾值和人均所需帶寬，計算出當前區域所需節點數，即k然后進行聚類分析.

圖3展示了學子餐廳、博雅廣場、佑銘體育館、八號教學樓無線網絡AP布局調整前后的覆蓋范圍對比.圖3中□、△、☆、○表示人群分類，×代表無線網絡AP.

圖3 無線網絡AP布局調整前后覆蓋范圍對比Fig.3 Comparison of coverage before and after wireless network AP layout adjustment

圖3中(A-pre)、(B-pre)、(C-pre)、(D-pre)是優化前人工決策的無線網絡 AP對應于人群的位置圖，圖3中(A-opt)、(B-opt、(C-opt)、(D-opt)是根據人群位置信息優化后所得出的k個無線網絡AP位置圖，每個AP對應各自的區域，通過形狀可以區分.

通過對比分析無線網絡AP前后的位置差異，可以看出優化前的AP覆蓋隨機分布，與人群的分布存在較大出入，而通過人群變化來改變AP位置的優化策略，能滿足實際需求，避免多余節點的資源浪費，提高節點的利用率.

本文中四個觀測對象優化前后k值以及聚類的熵的結果如表2所示.從表2中可以看出，四處觀測區域優化后的entropy對比優化前有明顯的下降，說明了本文優化方法是有效的.

表3 觀測區域優化結果對比Tab.3 Comparison of observation area optimization results

2.2 整體效果

華中師范大學全校的無線網絡AP優化前后的效果對比如圖4所示.

圖4 校園無線網絡AP優化前后效果對比Fig.4 Comparison of before and after effects of campus wireless network AP optimization

從圖4中也能看出，對于教學樓，學子餐廳等教職工活動區域，無線網絡AP數量增加，并且顏色由深紅色轉為橘色，說明網絡節點承載量減少，負荷減小；對于佑銘體育館、博雅廣場等區域，無線網絡AP數量減少，并且顏色由藍色轉為淺黃色，說明網絡節點承載量加大，提升了節點利用率.

3 結語

本文是華中師范大學利用教育大數據創新學校治理，提升服務質量的應用探索實踐之一.

本文的創新點主要體現在兩個方面：一是數據驅動，充分利用校園大數據，進行校園無線網絡服務質量評畫像，重點刻畫師生流量需求、師生日常聚集分布、校園無線網絡AP的位置、狀態和服務能力等特征.二是動態優化，校園無線網絡AP的布局優化不是靜態的、一次性的工程，而是動態的、長久運作的機制.校園無線網絡AP的布局，由師生長期不斷變化的無線網絡訪問需求來決定，每次優化后的狀態，會成為下一次優化的基點，這決定了優化過程的動態性和持久性.

本文的研究實踐，有效地避免了在特定時間段及特定地點下的網絡擁堵，提高了師生的用戶體驗，在很大程度上避免了低人流量區域的網絡節點利用率問題.但是，本文只探究了固定時間下的無線網絡AP布局優化.下一步，將探索在全校無線網絡AP數量充足的情況下，根據時間段的不同，自動控制無線網絡AP的開啟狀態，在保障師生無線上網服務的前提下最大限度減少無線網絡AP的啟動數量，實現最大化的節能.