基于密度峰值聚類的無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示的工作技術(shù)研究

陳 悟，張 月，戴光明

（國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司揚(yáng)州供電分公司 江蘇 揚(yáng)州 225000）

0 引言

隨著技術(shù)的發(fā)展，專用無(wú)線覆蓋指標(biāo)指示也在逐步實(shí)現(xiàn)高帶寬、多用戶、高速率、低延時(shí)上網(wǎng)的需求。對(duì)于無(wú)線覆蓋的評(píng)估，不僅要看覆蓋范圍，還要考慮信號(hào)質(zhì)量和干擾情況等因素［1］。目前，基于密度峰值聚類的無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示工作正在被越來(lái)越多的企業(yè)和組織所采用。這種技術(shù)通過(guò)聚類分析無(wú)線信號(hào)的覆蓋范圍和質(zhì)量，能夠有效地評(píng)估無(wú)線覆蓋的性能，并提供針對(duì)性的優(yōu)化建議，以改善通信系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)。密度峰值聚類算法作為一種較為有效的聚類分析方法，其具有廣泛的應(yīng)用前景，未來(lái)可以進(jìn)一步研究算法的優(yōu)化和擴(kuò)展，以更好地適應(yīng)不同類型的數(shù)據(jù)集和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景［2－3］。

基于密度峰值聚類的無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示的工作技術(shù)可以為網(wǎng)絡(luò)管理員提供決策支持。例如，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，可以預(yù)測(cè)未來(lái)的話務(wù)需求分布，從而提前做好資源調(diào)配［4－5］。此外，還可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的一些異常情況，如信號(hào)干擾、設(shè)備故障等，從而及時(shí)進(jìn)行處理。將無(wú)線網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的區(qū)域，并為每個(gè)區(qū)域提供定制化的管理策略。例如，在辦公區(qū)域和公共區(qū)域，可能需要更高的無(wú)線覆蓋質(zhì)量，而在會(huì)議室等特定場(chǎng)所，可能只需要滿足特定的設(shè)備連接需求。通過(guò)聚類分析，可以更為精細(xì)地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)管理?；诿芏确逯稻垲惖臒o(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示的工作技術(shù)研究能夠提高網(wǎng)絡(luò)性能、優(yōu)化用戶體驗(yàn)、實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理、輔助決策支持以及促進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域的研究和發(fā)展。

1 密度峰值聚類算法及其主要發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 密度峰值聚類算法概念

密度峰值聚類（density peak clustering， DPC）算法是無(wú)監(jiān)督算法的其中一種，其能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)里的密度峰值，并根據(jù)相關(guān)的峰值點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)的聚類與計(jì)算，密度峰值算法提出之前，有許多基于密度的聚類算法，如DBSCAN、OPTICS 等，此類算法能夠?qū)?shù)據(jù)集中的密集區(qū)域進(jìn)行聚類，但對(duì)于密度區(qū)域的形狀和大小都有一定量的假設(shè)，對(duì)于不同類型的數(shù)據(jù)集的效果不同。密度峰值聚類算法自源起便不斷得到發(fā)展。許多學(xué)者對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，如局部密度優(yōu)化、分配策略優(yōu)化、多密度峰優(yōu)化以及計(jì)算復(fù)雜度優(yōu)化等，與此同時(shí)，密度峰值聚類算法在不同領(lǐng)域的應(yīng)用研究也得到了廣泛開展，如圖像分割、文本分類、社交網(wǎng)絡(luò)分析等。具體原理主要基于以下兩種假設(shè)：這些算法主要通過(guò)尋找數(shù)據(jù)集中的密集區(qū)域來(lái)進(jìn)行聚類，但它們對(duì)于密集區(qū)域的形狀和大小都有一定的假設(shè)，對(duì)于不同類型的數(shù)據(jù)集可能效果不佳。其具體原理主要基于以下兩種假設(shè)：①簇心的密度比其周圍的點(diǎn)高；②簇心距離其他密度大的數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)更遠(yuǎn)。根據(jù)簇心進(jìn)行判斷，將其余的點(diǎn)分配到附近的簇心。

此算法的優(yōu)勢(shì)之處在于無(wú)須設(shè)置類簇?cái)?shù)量，根據(jù)數(shù)據(jù)中的類簇，對(duì)于不同類型的數(shù)據(jù)集具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，雖然如此，此算法仍然存在一些問題，如對(duì)交叉纏繞及密度不均的數(shù)據(jù)集的處理效果進(jìn)行分配，除此之外，該聚類算法的效果不斷受到影響，需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)集大小進(jìn)行合適的函數(shù)選擇。密度峰值聚類算法的具體步驟如下：

（1）計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度。

（2）尋找密度峰值點(diǎn)，每個(gè)峰值點(diǎn)作為一個(gè)簇心。

（3）以每個(gè)峰值點(diǎn)為中心，向外擴(kuò)展不同程度的區(qū)域，將區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)聚到一起，形成一個(gè)簇。

（4）如果某一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)大于閾值，則重復(fù)步驟1 和2，將該簇中的數(shù)據(jù)點(diǎn)繼續(xù)聚類。

（5）重復(fù)步驟1 ～3，直到所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)都被聚類完畢。

而該算法的核心在于局部密度和相對(duì)距離的計(jì)算，以及找到密度峰值點(diǎn)作為聚類中心，對(duì)于局部密度的計(jì)算需要考慮每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)及其周圍一定范圍內(nèi)的其他數(shù)據(jù)點(diǎn)，局部密度的具體計(jì)算方法可以通過(guò)采用高斯核函數(shù)、截?cái)嗪撕瘮?shù)、葉帕涅奇尼科夫（Epanechnikov）核函數(shù)等，高斯核函數(shù)作為最為常用的核函數(shù)之一，其通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的歐氏距離來(lái)衡量它們之間的相似性，根據(jù)截?cái)嗪撕瘮?shù)和葉帕涅奇尼科夫核函數(shù)，在高斯核函數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，以適應(yīng)不同類型的數(shù)據(jù)集。具體的公式里，局部密度ρi可以使用截?cái)嗪撕瘮?shù)來(lái)計(jì)算，如式（1）所示。

對(duì)于連續(xù)值，局部密度ρi可以使用高斯核函數(shù)來(lái)計(jì)算，如式（2）所示：

式（2）中，xi j表示樣本i在第j個(gè)特征上的值，xj j表示樣本j在第j個(gè)特征上的值，ε是截?cái)嗑嚯x，σ是高斯核函數(shù)的寬度參數(shù)。

1.2 密度峰值聚類算法主要發(fā)展現(xiàn)狀

密度峰值聚類算法在許多行業(yè)得到了應(yīng)用，如在電商行業(yè)中，密度峰值聚類算法可以用于對(duì)用戶的行為進(jìn)行分析，將用戶劃分為不同的群體，以便更好地推薦商品和服務(wù)。通過(guò)分析用戶的瀏覽記錄和購(gòu)買歷史，識(shí)別出用戶的購(gòu)買習(xí)慣和偏好，檢測(cè)用戶的異常行為，如惡意刷單、賬號(hào)異常等，以保障平臺(tái)的正常運(yùn)營(yíng)和用戶的權(quán)益。分析出不同商品之間的相似度和相關(guān)性，從而為用戶推薦最符合他們需求的商品。在金融行業(yè)中，密度峰值聚類算法可以用于對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行分析，識(shí)別出不同的股票價(jià)格趨勢(shì)和模式，以幫助投資者做出更明智的投資決策，通過(guò)將用戶的個(gè)人信息、資產(chǎn)狀況、歷史借貸數(shù)據(jù)等納入算法分析，可以判斷用戶是否存在潛在的風(fēng)險(xiǎn)，如逾期、欺詐等。金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的結(jié)果，制定合理的風(fēng)控策略，減少不良借貸發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，除此之外，也可以用于對(duì)金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)和潛在簇狀結(jié)構(gòu)，從而幫助金融機(jī)構(gòu)更好地了解市場(chǎng)趨勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)。在社交媒體的行業(yè)中，密度峰值聚類算法用于對(duì)社交媒體上的用戶行為進(jìn)行分析，了解用戶的需求和興趣，以便更好地推薦內(nèi)容和產(chǎn)品。

DPC 算法包含了幾項(xiàng)優(yōu)點(diǎn)及缺點(diǎn)，該算法不需要迭代，具有高效的計(jì)算性能，并且能夠自適應(yīng)地確定聚類數(shù)量，無(wú)需提前設(shè)定，同時(shí)考慮了數(shù)據(jù)的局部密度和距離，能夠更全面地描述數(shù)據(jù)特征，而截?cái)嗑嚯x的取值是按經(jīng)驗(yàn)策略設(shè)定的，如果取值不當(dāng)，會(huì)導(dǎo)致局部密度和距離計(jì)算錯(cuò)誤。聚類中心的選取采用人機(jī)交互模式，對(duì)聚類結(jié)果的主觀影響較大。針對(duì)DPC 算法的這些缺陷，目前的改進(jìn)方向主要有：改進(jìn)截?cái)嗑嚯x的取值方式、改進(jìn)局部密度和距離的計(jì)算方式以及改進(jìn)聚類中心的選取等方式，同時(shí)，DPC 算法在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用研究，例如在圖像處理、文本挖掘、生物信息學(xué)等領(lǐng)域，本研究將主要從無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示方面進(jìn)行研究。

2 無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示的發(fā)展與現(xiàn)狀

2.1 無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示的發(fā)展

無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示的發(fā)展與WiFi 技術(shù)的演進(jìn)緊密相關(guān)。隨著WiFi 技術(shù)的不斷進(jìn)步，無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示也在不斷發(fā)展和優(yōu)化。在WiFi6（802.11ax）之前，802.11ac 和802.11n 分別作為主流的無(wú)線技術(shù)，它們分別稱作WiFi5 和WiFi4。這些技術(shù)在企業(yè)級(jí)無(wú)線覆蓋方面發(fā)揮了重要作用，尤其在辦公信息化和辦公移動(dòng)化趨勢(shì)中，為了滿足企業(yè)自身發(fā)展需求，如改善以往有線端口的限制、提高硬件維護(hù)工作、優(yōu)化線路等，很多企業(yè)開始建設(shè)更加便捷、移動(dòng)性更強(qiáng)的無(wú)線接入網(wǎng)絡(luò)。

2.2 無(wú)線專用覆蓋指示的現(xiàn)狀

隨著移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展，無(wú)線專用覆蓋的范圍不斷擴(kuò)大，從早期的2G、3G 網(wǎng)絡(luò)覆蓋，到現(xiàn)在的4G、5G 網(wǎng)絡(luò)覆蓋，以及未來(lái)可能出現(xiàn)的6G 網(wǎng)絡(luò)覆蓋，無(wú)線專用覆蓋的范圍會(huì)越來(lái)越廣。信號(hào)質(zhì)量也得到了顯著改善。在4G、5G 網(wǎng)絡(luò)中，采用了更加先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)和多天線技術(shù)，使得無(wú)線信號(hào)的傳輸速率和穩(wěn)定性得到了極大的提升。

現(xiàn)代的無(wú)線專用覆蓋系統(tǒng)具有更高的智能化和自適應(yīng)性，通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用，系統(tǒng)能夠自動(dòng)感知環(huán)境變化和用戶需求，并做出相應(yīng)的調(diào)整和優(yōu)化。如在物聯(lián)網(wǎng)、智能家居等領(lǐng)域，無(wú)線專用覆蓋系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的習(xí)慣和需求，自動(dòng)調(diào)整信號(hào)傳輸方式和傳輸速率，以提供更加個(gè)性化的服務(wù)。隨著無(wú)線通信技術(shù)的廣泛應(yīng)用，安全性問題也得到了越來(lái)越廣泛的關(guān)注。無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示的發(fā)展過(guò)程中，安全性問題得到了充分的重視。例如，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)和部署過(guò)程中，會(huì)采取一系列的安全措施，如數(shù)據(jù)加密、訪問控制、漏洞掃描等，以保證系統(tǒng)的安全性。

2.3 無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示的優(yōu)缺點(diǎn)分析

無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示的優(yōu)缺點(diǎn)需要結(jié)合具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求進(jìn)行評(píng)估。在需要靈活部署、快速響應(yīng)和移動(dòng)性強(qiáng)的情況下，無(wú)線專用覆蓋網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇；在高傳輸速率、強(qiáng)穩(wěn)定性和嚴(yán)格安全保障的情況下，主要的優(yōu)點(diǎn)有以下幾點(diǎn)：

（1）靈活性高。無(wú)線專用覆蓋網(wǎng)絡(luò)不受傳統(tǒng)線路的限制，可以根據(jù)實(shí)際需要靈活地調(diào)整覆蓋范圍和信號(hào)強(qiáng)度。

（2）部署快速。無(wú)線專用覆蓋網(wǎng)絡(luò)的部署相對(duì)簡(jiǎn)單，不需要進(jìn)行復(fù)雜的有線布線和配置，可以快速部署到需要的地方。

（3）移動(dòng)性強(qiáng)。無(wú)線專用覆蓋網(wǎng)絡(luò)可以支持移動(dòng)設(shè)備的使用，用戶可以在覆蓋范圍內(nèi)隨時(shí)隨地接入網(wǎng)絡(luò)，提高了使用的便捷性。

（4）適應(yīng)性強(qiáng)。無(wú)線專用覆蓋網(wǎng)絡(luò)可以適應(yīng)各種不同的環(huán)境，包括室外、室內(nèi)、高樓、地下室等，覆蓋效果也相對(duì)較好。

主要的缺點(diǎn)有以下幾點(diǎn)：

（1）信號(hào)干擾。無(wú)線專用覆蓋網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)受到其他無(wú)線設(shè)備的干擾，如微波爐、藍(lán)牙設(shè)備等，影響信號(hào)質(zhì)量和穩(wěn)定性。

（2）傳輸速率限制。無(wú)線專用覆蓋網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率相對(duì)有線網(wǎng)絡(luò)較慢，尤其在數(shù)據(jù)量較大的情況下，如視頻會(huì)議等應(yīng)用中可能會(huì)受到影響。

（3）安全性問題。無(wú)線專用覆蓋網(wǎng)絡(luò)存在一定的安全性問題，如被黑客攻擊、數(shù)據(jù)泄露等，需要采取相應(yīng)的安全措施進(jìn)行防范。

（4）設(shè)備成本高。無(wú)線專用覆蓋網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備成本相對(duì)較高，尤其是一些高質(zhì)量的設(shè)備，如AP、路由器等，可能會(huì)增加部署成本。

3 基于密度峰值聚類的無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示的工作

基于密度峰值聚類的無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示的工作主要是利用密度峰值聚類算法對(duì)無(wú)線信號(hào)的覆蓋范圍和質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，通過(guò)收集無(wú)線信號(hào)的覆蓋數(shù)據(jù)，包括信號(hào)強(qiáng)度、信號(hào)質(zhì)量、信號(hào)干擾等方面的數(shù)據(jù)，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、過(guò)濾和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以去除異常值和噪聲數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，并且通過(guò)利用密度峰值聚類算法對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，將無(wú)線信號(hào)的覆蓋范圍劃分為不同的簇，識(shí)別出簇內(nèi)的核心區(qū)域和邊緣區(qū)域，最終根據(jù)聚類分析的結(jié)果，評(píng)估無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)的水平和質(zhì)量，包括覆蓋范圍、信號(hào)質(zhì)量、干擾情況等。具體評(píng)估指標(biāo)如表1 所示。

表1 具體評(píng)估指標(biāo)

根據(jù)上述具體指標(biāo)情況進(jìn)行分析，具體優(yōu)化建議如下：

（1）覆蓋范圍

覆蓋范圍是指無(wú)線信號(hào)能夠覆蓋到的區(qū)域范圍，基于密度峰值聚類的分析方法可以應(yīng)用于覆蓋范圍指標(biāo)，以確定信號(hào)覆蓋的熱點(diǎn)區(qū)域和盲區(qū)。而其在覆蓋范圍較小的區(qū)域增加基站數(shù)量，可以提高信號(hào)覆蓋范圍，并通過(guò)調(diào)整基站天線的高度和方向，可以改變信號(hào)的傳播方向和覆蓋范圍，除此之外，根據(jù)覆蓋區(qū)域的實(shí)際情況，適當(dāng)調(diào)整基站的發(fā)射功率，可以擴(kuò)大或縮小覆蓋范圍。

（2）信號(hào)質(zhì)量

信號(hào)質(zhì)量是指無(wú)線信號(hào)的穩(wěn)定性和可靠性?；诿芏确逯稻垲惖姆治龇椒梢詰?yīng)用于信號(hào)質(zhì)量指標(biāo)，以識(shí)別信號(hào)質(zhì)量較差的區(qū)域。通過(guò)在信號(hào)質(zhì)量較差的區(qū)域增加基站數(shù)量并優(yōu)化布局，可以提高信號(hào)質(zhì)量。而通過(guò)增加基站天線的增益和調(diào)整濾波器參數(shù)，可以提高信號(hào)質(zhì)量和降低干擾，除此之外，采用先進(jìn)的信號(hào)調(diào)制解調(diào)技術(shù)，可以提高信號(hào)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性。

（3）干擾情況

干擾情況是指無(wú)線信號(hào)受到其他信號(hào)干擾的程度?；诿芏确逯稻垲惖姆治龇椒梢詰?yīng)用于干擾情況指標(biāo)，以識(shí)別干擾嚴(yán)重的區(qū)域。具體改善方法包括了調(diào)整基站發(fā)射功率和天線方向，通過(guò)調(diào)整基站發(fā)射功率和天線方向，可以降低干擾和提高信號(hào)質(zhì)量，其次通過(guò)采用先進(jìn)的信號(hào)調(diào)制解調(diào)技術(shù)，可以提高信號(hào)的抗干擾能力，還能夠通過(guò)協(xié)調(diào)不同運(yùn)營(yíng)商的頻譜使用，降低不同系統(tǒng)之間的干擾。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本文研究了基于密度峰值聚類的無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示的工作技術(shù)，介紹了密度峰值聚類的基本原理和優(yōu)勢(shì)，闡述了該技術(shù)在無(wú)線專用覆蓋指標(biāo)指示方面的應(yīng)用，通過(guò)對(duì)該技術(shù)的背景分析、優(yōu)缺點(diǎn)判斷及優(yōu)化建議研究，選取覆蓋范圍、信號(hào)質(zhì)量和干擾情況三項(xiàng)指標(biāo)為基礎(chǔ)，提出了針對(duì)性的優(yōu)化建議，以改善通信系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)，其作為一種新的評(píng)估和優(yōu)化策略，同樣能夠?yàn)闊o(wú)線通信技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供有益的參考和借鑒。