基于自組網son的網絡狀態劃分方法、裝置和網絡系統的制作方法
【專利摘要】本發明的實施例提供一種基于自組網SON的網絡狀態劃分方法、裝置和網絡系統，涉及通訊領域，能夠降低網絡問題維護成本提高網絡問題解決效率，該方法包括：獲取網絡狀態參數，所述網絡狀態參數包括：網絡主要性能參數指標KPI、小區度量和控制參數；對所述網絡狀態參數進行變量降維；對所述變量降維后的網絡狀態參數進行分簇處理；根據所述分簇處理的結果對所述網絡狀態參數進行變化分析。
【專利說明】基于自組網SON的網絡狀態劃分方法、裝置和網絡系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及通信領域，尤其涉及一種基于自組網SON的網絡狀態劃分方法、裝置和網絡系統。
【背景技術】
[0002]在蜂窩網絡的運營與維護過程中，網絡狀態的獲取是運營商通過網管系統的網絡主要性能參數指標(Key Performance Indicator,簡稱KPI)統計獲取統計值了解網絡的當前運行狀況，當網絡KPI統計值超出運營商預先設置的范圍，即網絡性能不能達到預定指標時，由運維和網管人員通過經驗分析方法，獲知網絡運行出現的那些網絡參數配置不合理導致的問題。獲取該信息后，網管人員根據經驗值修改相應的網絡參數并通過網管工具將網絡參數配置到網絡設備。重新配置后的網絡設備在為用戶提供服務的同時，不斷進行網絡KPI的統計并上報給網管系統。這種KPI統計上報、故障分析、參數配置、運行并統計KPI的操作不斷循環，從而實現蜂窩網絡的維護。
[0003]在實現上述KPI統計的過程中，發明人發現只依靠KPI來表征的網絡狀態，不能反映出網絡的問題所在，還要憑借人工來進行分析，因此需要大量人力成本的投入和相關的專家知識。而基站小型化趨勢導致網絡擁有龐大的網元數目，使得大量的網絡性能統計報表和網絡問題的復雜度急劇增加，因此僅以人力為主的網絡維護方法既造成高額維護成本，又難以有效地準確定位和解決網絡問題。
【發明內容】
[0004]本發明的實施例提供一種基于自組網SON的網絡狀態劃分方法、裝置和網絡系統，能夠降低網絡問題維護成本提高網絡問題解決效率。
[0005]為達到上述目的，本發明的實施例采用如下技術方案:
[0006]第一方面，提供一種基于自組網SON的網絡狀態劃分方法，包括:
[0007]獲取網絡狀態參數，所述網絡狀態參數包括:網絡主要性能參數指標KP1、小區度量和控制參數；
[0008]對所述網絡狀態參數進行變量降維；
[0009]對所述變量降維后的網絡狀態參數進行分簇處理；
[0010]根據所述分簇處理的結果對所述網絡狀態參數進行變化分析。
[0011]在第一種可能的實現方式中，根據第一方面，所述獲取網絡狀態參數包括:
[0012]在預設的時間周期內對網絡狀態進行采樣，獲取在所述預設的時間周期內所述網絡狀態的網絡狀態參數；
[0013]收集在所述預設的時間周期內預設個數的所述網絡狀態參數；
[0014]保存所述預設個數的所述網絡狀態參數。
[0015]在第二種可能的實現方式中，結合第一方面或第一種可能的實現方式，所述獲取網絡狀態參數還包括:[0016]接收網絡主要性能參數指標報警，獲取所述網絡主要性能參數指標報警對應的網絡狀態參數；
[0017]在連續接收到的預設次數的所述網絡主要性能參數指標報警對應的主要性能參數指標均大于預設的主要性能參數指標閾值時，保存所述預設次數次的網絡主要性能參數指標報警對應的網絡狀態參數。
[0018]在第三種可能的實現方式中，根據第一方面，所述對所述網絡狀態參數進行變量降維包括:
[0019]刪除所述網絡狀態參數中與所述控制參數弱相關的所述網絡狀態參數；
[0020]在剩余的所述網絡狀態參數中篩選特征網絡狀態參數標識，所述特征網絡狀態參數標識為:剩余的所述網絡狀態參數中所述主要網絡性能指標與所述小區度量的線性組
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[0021]在第四種可能的實現方式中，根據第四種可能的實現方式，所述刪除所述網絡狀態參數中與控制參數弱相關的網絡狀態參數包括:
[0022]運用互信息量計算方法檢測所述網絡狀態參數的互相關性，刪除與所述控制參數弱相關的所述網絡狀態參數。
[0023]在第五種可能的實現方式中，結合第三種可能的實現方式或第四種可能的實現方式，所述篩選特征網絡狀態變量的標識包括:
[0024]在剩余的所述網絡狀態參數中采用主成分分析方法將具有強相關性的所述主要網絡性能指標和所述小區度量組成的線性組合以一個主成分表征，并以所述主成分變量作為變量降維后的網絡狀態參數。
[0025]在第六種可能的實現方式中，根據第一方面，所述對所述變量降維后的網絡狀態參數進行分簇處理包括:
[0026]根據所述變量降維后的所述網絡狀態參數建立簇空間以及對應的分簇數據庫，并使得每個簇中的所述網絡狀態參數與所述簇中的簇心網絡狀態參數的空間距離最小化；
[0027]在各個簇中獲取特征控制參數作為對應分簇的簇心標識。
[0028]在第七種可能的實現方式中，根據第六種可能的實現方式，所述方法還包括:
[0029]周期性或事件性觸發重建所述簇空間，并更新對應的分簇數據庫。
[0030]在第八種可能的實現方式中，根據第一方面，所述根據所述分簇處理的結果對所述網絡狀態參數進行變化分析包括:
[0031]判斷當前采樣點的網絡狀態參數分簇后所對應的簇心是否是在安全區域，所述安全區域是指簇心所對應的網絡主要性能參數指標滿足運營商設定的網絡運行正常的要求的分簇；
[0032]若是，則判斷當前采樣點與前一采樣點的網絡狀態參數到分簇處理結果中所述當前采樣點對應的分簇數據庫中的簇心的成員概率的差值；
[0033]若所述當前采樣點和前一采樣點到當前采樣點所對應的簇心的成員概率的差值不小于零則確定所述網絡的網絡狀態沒有發生變化；
[0034]若所述差值小于零則預測該當前采樣點的網絡狀態參數在下一時刻遷移的簇；
[0035]比較當前采樣點所在的簇對應的特征控制參數和所述下一時刻遷移的簇對應的特征控制參數確定下一時刻需要調整的控制參數和調整方向。[0036]在第九種可能的實現方式中，根據第八種可能的實現方式，所述方法還包括:
[0037]若否，則在當前分簇處理結果對應的分簇數據庫中查詢與當前小區度量最近似的小區度量對應的簇的特征控制參數；
[0038]比較所述當前分簇處理結果對應的分簇數據庫中查詢到的與當前小區度量最近似的小區度量對應的簇的特征控制參數與當前采樣點所在的簇對應的特征控制參數，確定下一時刻需要調整的控制參數和調整方向。
[0039]第二方面，提供一種網絡狀態分析裝置，包括:
[0040]網絡狀態NS獲取模塊，用于獲取網絡狀態參數，所述網絡狀態參數包括:網絡主要性能參數指標KP1、小區度量和控制參數；
[0041]NS變量降維模塊，用于對所述網絡狀態參數進行變量降維；
[0042]NS分簇模塊，用于對所述變量降維后的網絡狀態參數進行分簇處理；
[0043]NS變化分析模塊，用于根據所述分簇處理的結果對所述網絡狀態參數進行變化分析。
[0044]在第一種可能的實現方式中，根據第二方面，所述網絡狀態NS獲取模塊包括:
[0045]采樣單元，用于在預設的時間周期內對網絡狀態進行采樣，獲取在所述預設的時間周期內所述網絡狀態的網絡狀態參數；收集在所述預設的時間周期內預設個數的所述網絡狀態參數；
[0046]存儲單元，用于保存所述預設個數的所述網絡狀態參數。
[0047]在第二種可能的實現方式中，結合第一方面或第一種可能的實現方式，所述網絡狀態NS獲取模塊還包括:
[0048]告警觸發單元，用于接收網絡主要性能參數指標報警，獲取所述網絡主要性能參數指標報警對應的網絡狀態參數；
[0049]所述存儲單元還用于在連續接收到的預設次數的所述網絡主要性能參數指標報警對應的主要性能參數指標均大于預設的主要性能參數指標閾值時，保存所述預設次數次的網絡主要性能參數指標報警對應的網絡狀態參數。
[0050]在第三種可能的實現方式中，根據第二方面，所述NS變量降維模塊包括:
[0051]刪除單元，用于刪除所述網絡狀態參數中與所述控制參數弱相關的所述網絡狀態參數；
[0052]篩選單元，用于在剩余的所述網絡狀態參數中篩選特征網絡狀態參數標識，所述特征網絡狀態參數標識為:剩余的所述網絡狀態參數中所述網絡主要性能指標與所述小區度量的線性組合。
[0053]在第四中可能的實現方式中，根據第三種可能的實現方式，所述刪除單元具體用于運用互信息量計算方法檢測所述網絡狀態參數的互相關性，刪除與所述控制參數弱相關的所述網絡狀態參數。
[0054]在第五種可能的實現方式中，結合第三種可能的實現方式或第四種可能的實現方式，所述篩選單元具體用于在剩余的所述網絡狀態參數中采用主成分分析方法將具有強相關性的所述主要網絡性能指標和所述小區度量組成的線性組合以一個主成分表征，并以所述主成分變量作為變量降維后的網絡狀態參數。
[0055]在第六種可能的實現方式中，根據第二方面，所述NS分簇模塊包括:[0056]簇空間建立單元，用于根據所述變量降維后的所述網絡狀態參數建立簇空間以及對應的分簇數據庫，并使得每個簇中的所述網絡狀態參數與所述簇中的簇心網絡狀態參數的空間距尚最小化；
[0057]簇心標識獲取單元，用于在各個簇中獲取特征控制參數作為對應分簇的簇心標識。
[0058]在第七種可能的實現方式中，根據第六種可能的實現方式，所述NS分簇模塊還包括:
[0059]簇空間更新單元，用于周期性或事件性觸發重建所述簇空間，并更新對應的分簇數據庫。
[0060]在第八種可能的實現方式中，根據第二方面，所述NS變化分析模塊包括:
[0061]網絡狀態判斷單元，用于判斷當前采樣點的網絡狀態參數分簇后所對應的簇心是否是在安全區域，所述安全區域是指簇心所對應的網絡主要性能參數指標滿足運營商設定的網絡運行正常的要求的分簇；
[0062]分簇判斷單元，用于若所述網絡狀態判斷單元的判斷結果為是，則判斷當前采樣點與前一采樣點的網絡狀態參數到分簇處理結果中所述當前采樣點對應的分簇數據庫中的簇心的成員概率的差值；
[0063]分簇預測單元，，用于若所述分簇判斷單元的判斷結果為所述當前采樣點和前一采樣點到當前采樣點所對應的簇心的成員概率的差值不小于零則確定所述網絡的網絡狀態沒有發生變化；還用于若所述分簇判斷單元的判斷結果為所述差值小于零則預測該當前采樣點的網絡狀態參數在下一時刻遷移的簇；
[0064]網絡狀態調整單元，用于比較當前采樣點所在的簇對應的特征控制參數和所述下一時刻遷移的簇對應的特征控制參數確定下一時刻需要調整的控制參數和調整方向。
[0065]在第九種可能的實現方式中，根據第八種可能的實現方式，
[0066]所述分簇判斷單元還用于若所述網絡狀態判斷單元的判斷結果為否，則在當前分簇處理結果對應的分簇數據庫中查詢與當前小區度量最近似的小區度量對應的簇的特征控制參數；
[0067]所述網絡狀態調整單元還用于比較所述當前分簇處理結果對應的分簇數據庫中查詢到的與當前小區度量最近似的小區度量對應的簇的特征控制參數與當前采樣點所在的簇對應的特征控制參數，確定下一時刻需要調整的控制參數和調整方向。
[0068]第三方面，提供一種網絡系統，包括:至少一個網絡狀態分析裝置，所述至少一個網絡狀態分析裝置分別連接一個網構設備，所述至少一個網絡狀態分析裝置連接至與所有所述網構設備連接的網絡協調裝置，所述網絡狀態分析裝置用于自與其相連的所述網構設備獲取網絡狀態參數，其中所述網絡狀態分析裝置為上述的任一網絡狀態分析裝置；
[0069]所述協調裝置用于將自網絡狀態分析裝置獲取的需要調整的控制參數和調整方向根據集中式處理或分布式處理原則下發配置到相應的所述網構設備。
[0070]在第一種可能的實現方式中，結合第三方面，所述網構設備包括基站。
[0071]本發明的實施例提供的基于自組網SON的網絡狀態劃分方法、裝置和網絡系統，能夠自動獲取當前網絡狀態參數，并對所述網絡狀態參數進行變化分析，進而能夠降低網絡問題維護成本提高網絡問題解決效率。【專利附圖】
【附圖說明】
[0072]為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0073]圖1為本發明的實施例提供的一種基于自組網SON的網絡狀態劃分方法流程示意圖；
[0074]圖2為本發明的另一實施例提供的一種基于自組網SON的網絡狀態劃分方法的部分一流程示意圖；
[0075]圖3為本發明的另一實施例提供的一種基于自組網SON的網絡狀態劃分方法的部分二流程示意圖；
[0076]圖4為本發明的另一實施例提供的一種基于自組網SON的網絡狀態劃分方法的部分三流程示意圖；
[0077]圖5為本發明的另一實施例提供的一種基于自組網SON的網絡狀態劃分方法的部分四流程示意圖；
[0078]圖6為本發明的實施例提供的一種網絡狀態分析裝置的結構示意圖；
[0079]圖7為本發明的實施例提供的另一種網絡狀態分析裝置的結構示意圖；
[0080]圖8為本發明的另一實施例提供的一種網絡狀態分析裝置的結構示意圖；
[0081]圖9為本發明的實施例提供的一種網絡系統結構示意圖。
【具體實施方式】
[0082]下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0083]與現有網管系統中對網絡狀態的定義不同，本方案中網絡狀態的定義不僅限于網絡主要性能參數指標(KPI)，還包括當前狀態下的網絡其他信息。具體而言，網絡狀態包括網絡KP1、小區度量；并與控制參數相關聯，在下述的實施例中將網絡KP1、小區度量及控制參數統稱為網絡狀態參數。其中網絡KPI包括吞吐量、呼損率、掉話率、切換性能參數等反映小區運行性能的網絡性能指標；小區度量包括用戶數、小區負載、干擾情況等反映當前小區業務分布和網絡狀況等度量值；控制參數包括基站(eNB)的發射功率、基站天線下傾角、小區切換參數等能通過SON實體控制基站本身或指示基站廣播給用戶的控制參數。在本方案中，網絡KP1、小區度量和控制參數將由基站的SON實體進行聯合處理以獲取當前小區的網絡狀態。
[0084]參照圖1所示，一種基于自組網SON的網絡狀態劃分方法，包括以下步驟:
[0085]101、網絡狀態分析裝置獲取網絡狀態參數，所述網絡狀態參數包括:網絡主要性能參數指標KP1、小區度量和控制參數；
[0086]102、網絡狀態分析裝置對所述網絡狀態參數進行變量降維；[0087]103、網絡狀態分析裝置對所述變量降維后的網絡狀態參數進行分簇處理；
[0088]104、網絡狀態分析裝置根據所述分簇處理的結果對所述網絡狀態參數進行變化分析。
[0089]本發明的實施例提供的基于自組網SON的網絡狀態劃分方法，能夠自動獲取當前網絡狀態參數，并對所述網絡狀態參數進行變化分析，實現對網絡狀態的有效劃分，輔助網絡進行自動優化，進而能夠降低網絡問題維護成本提高網絡問題解決效率。
[0090]具體的，本發明的實施例提供的基于自組網SON的網絡狀態劃分方法，包括如下步驟:
[0091]201、網絡狀態分析裝置獲取網絡狀態參數，所述網絡狀態參數包括:網絡主要性能參數指標KP1、小區度量和控制參數；
[0092]這里網絡狀態分析裝置可以通過與其連接的網構設備(如基站)中的網絡狀態采樣獲取基站測量或用戶上報的網絡狀態參數的數值，其中，網絡KPI包括吞吐量、呼損率、掉話率、切換性能參數等反映小區運行性能的網絡性能指標；小區度量包括用戶數、小區負載、干擾情況等反映當前小區業務分布和網絡狀況等度量值；控制參數包括基站(eNB)的發射功率、基站天線下傾角、小區切換參數等能通過SON實體控制基站本身或指示基站廣播給用戶的控制參數。
[0093]具體的，參照圖2所示，步驟201包括:
[0094]201a、網絡狀態分析裝置在預設的時間周期內對網絡狀態進行采樣，獲取在所述預設的時間周期內所述網絡狀態的網絡狀態參數。
[0095]這里即周期性的從與其相連的網絡設備(如基站)獲取對應小區的控制參數設置、網絡KP1、以及對應的小區度量的數值。
[0096]201b、網絡狀態分析裝置收集在所述預設的時間周期內預設個數的所述網絡狀態參數。
[0097]可以假設在上述的周期內獲取Μ個網絡狀態參數的采樣值，其中上述的時間周期和Μ值可以根據運營商的策略具體選定。
[0098]201c、網絡狀態分析裝置保存所述預設個數的所述網絡狀態參數。
[0099]可選的，參照圖2所示，步驟201還包括:
[0100]201d、網絡狀態分析裝置接收網絡主要性能參數指標報警，獲取所述網絡主要性能參數指標報警對應的網絡狀態參數。
[0101]201f、網絡狀態分析裝置在連續接收到的預設次數的所述網絡主要性能參數指標報警對應的主要性能參數指標均大于預設的主要性能參數指標閾值時，保存所述預設次數次的網絡主要性能參數指標報警對應的網絡狀態參數。
[0102]以上具體為在上述采樣的時間周期內，當KPI超過預定的KPI閾值KPIThr時觸發報警，并在連續的預設次數M，次采樣的網絡KPI值均超過KPIThr時，獲取對應的M，次采樣的網絡狀態參數，即控制參數、網絡KPI及對應的小區度量，并將獲取的網絡狀態參數保存，當然這里的KPITTto及M，可以有運營商根據具體的運營策略調整。
[0103]202、網絡狀態分析裝置對所述網絡狀態參數進行變量降維；
[0104]具體的，參照圖3所示，步驟202包括:
[0105]202a、網絡狀態分析裝置刪除所述網絡狀態參數中與所述控制參數弱相關的所述網絡狀態參數。
[0106]具體的實現方法是通過互信息量方法進行網絡狀態參數的互相關性檢測，通過這種數據篩選方法，挑選出與控制參數弱相關的網絡KPI變量并刪除。具體而言，首先計算控制參數和網絡KPI的互信息量I (如公式I給出求解兩個變量X與Y的互信息量的計算方法，其中Ρ(.)表示概率密度函數)。對于存在多維變量的矢量，如N維變量的矢量X與M維變量的矢量Y，公式2給出相應的互信息量計算方法。在本方案中控制參數CP矢量用X1,...，χΝ表示，網絡KPI矢量用y1;...，yN表示。計算結果I (CP ；KPI)表征控制參數和網絡KPI的相互影響關系，數值越大表明兩者相關性越高，數值越小表明兩者相關性越低。給定閾值Itto(該閾值大小可以根據運營商策略進行選擇)，將相應計算出來I(CP，KPIi) < Ithr ；ie [I,..., Μ]的第i個網絡KPI從采樣用數據中刪除，減少需要處理的變量數目。
[0107]
【權利要求】
1.一種基于自組網SON的網絡狀態劃分方法，其特征在于，包括:獲取網絡狀態參數，所述網絡狀態參數包括:網絡主要性能參數指標KP1、小區度量和控制參數；對所述網絡狀態參數進行變量降維；對所述變量降維后的網絡狀態參數進行分簇處理；根據所述分簇處理的結果對所述網絡狀態參數進行變化分析。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取網絡狀態參數包括:在預設的時間周期內對網絡狀態進行采樣，獲取在所述預設的時間周期內所述網絡狀態的網絡狀態參數；收集在所述預設的時間周期內預設個數的所述網絡狀態參數；保存所述預設個數的所述網絡狀態參數。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述獲取網絡狀態參數還包括:接收網絡主要性能參數指標報警，獲取所述網絡主要性能參數指標報警對應的網絡狀態參數；在連續接收到的預設次數的所述網絡主要性能參數指標報警對應的網絡主要性能參數指標均大于預設的網絡主要性能參數指標閾值時，保存所述預設次數的網絡主要性能參數指標報警對應的網絡狀態參數。`
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述網絡狀態參數進行變量降維包括:刪除所述網絡狀態參數中與所述控制參數弱相關的所述網絡狀態參數；在剩余的所述網絡狀態參數中篩選特征網絡狀態參數標識，所述特征網絡狀態參數標識為:剩余的所述網絡狀態參數中所述網絡主要性能參數指標與所述小區度量的線性組口 ο
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述刪除所述網絡狀態參數中與控制參數弱相關的網絡狀態參數包括:運用互信息量計算方法檢測所述網絡狀態參數的互相關性，刪除與所述控制參數弱相關的所述網絡狀態參數。
6.根據權利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述篩選特征網絡狀態變量的標識包括:在剩余的所述網絡狀態參數中采用主成分分析方法將具有強相關性的所述網絡主要性能參數指標和所述小區度量組成的線性組合以一個主成分表征，并以所述主成分變量作為變量降維后的網絡狀態參數。
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述變量降維后的網絡狀態參數進行分簇處理包括:根據所述變量降維后的所述網絡狀態參數建立簇空間以及對應的分簇數據庫，并使得每個簇中的所述網絡狀態參數與所述簇中的簇心網絡狀態參數的空間距離最小化；在各個簇中獲取特征控制參數作為對應分簇的簇心標識。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法還包括:周期性或事件性觸發重建所述簇空間，并更新對應的分簇數據庫。
9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述分簇處理的結果對所述網絡狀態參數進行變化分析包括: 判斷當前采樣點的網絡狀態參數分簇后所對應的簇心是否是在安全區域，所述安全區域是指簇心所對應的網絡主要性能參數指標滿足運營商設定的網絡運行正常的要求的分簇； 若是，則判斷當前采樣點與前一采樣點的網絡狀態參數到分簇處理結果中所述當前采樣點對應的分簇數據庫中的簇心的成員概率的差值； 若所述當前采樣點和前一采樣點到所述當前采樣點所對應的簇心的成員概率的差值不小于零則確定所述網絡的網絡狀態沒有發生變化； 若所述差值小于零則預測該當前采樣點的網絡狀態參數在下一時刻遷移的簇； 比較當前采樣點所在的簇對應的特征控制參數和所述下一時刻遷移的簇對應的特征控制參數確定下一時刻需要調整的控制參數和調整方向。
10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 若否，則在當前分簇處理結果對應的分簇數據庫中查詢與當前小區度量最近似的小區度量對應的簇的特征控制參數； 比較所述當前分簇處理結果對應的分簇數據庫中查詢到的與當前小區度量最近似的小區度量對應的簇的特征控制參數與當前采樣點所在的簇對應的特征控制參數，確定下一時刻需要調整的控制參數和調整方向。
11.一種網絡狀態分析裝置，其特征在于，包括: 網絡狀態NS獲取模塊，用于獲取網絡狀態參數，所述網絡狀態參數包括:網絡主要性能參數指標KP1、小區度量和控制參數； NS變量降維模塊，用于對所述網絡狀態參數進行變量降維； NS分簇模塊，用于對所述變量降維后的網絡狀態參數進行分簇處理； NS變化分析模塊，用于根據所述分簇處理的結果對所述網絡狀態參數進行變化分析。
12.根據權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述網絡狀態NS獲取模塊包括: 采樣單元，用于在預設的時間周期內對網絡狀態進行采樣，獲取在所述預設的時間周期內所述網絡狀態的網絡狀態參數；收集在所述預設的時間周期內預設個數的所述網絡狀態參數； 存儲單元，用于保存所述預設個數的所述網絡狀態參數。
13.根據權利要求11或12所述的裝置，其特征在于，所述網絡狀態NS獲取模塊還包括: 告警觸發單元，用于接收網絡主要性能參數指標報警，獲取所述網絡主要性能參數指標報警對應的網絡狀態參數； 所述存儲單元還用于在連續接收到的預設次數的所述網絡主要性能參數指標報警對應的主要性能參數指標均大于預設的主要性能參數指標閾值時，保存所述預設次數次的網絡主要性能參數指標報警對應的網絡狀態參數。
14.根據權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述NS變量降維模塊包括: 刪除單元，用于刪除所述網絡狀態參數中與所述控制參數弱相關的所述網絡狀態參數；篩選單元，用于在剩余的所述網絡狀態參數中篩選特征網絡狀態參數標識，所述特征網絡狀態參數標識為:剩余的所述網絡狀態參數中所述網絡主要性能指標與所述小區度量的線性組合。
15.根據權利要求14所述的裝置，其特征在于，所述刪除單元具體用于運用互信息量計算方法檢測所述網絡狀態參數的互相關性，刪除與所述控制參數弱相關的所述網絡狀態參數。
16.根據權利要求14或15所述的裝置，其特征在于，所述篩選單元具體用于在剩余的所述網絡狀態參數中采用主成分分析方法將具有強相關性的所述主要網絡性能指標和所述小區度量組成的線性組合以一個主成分表征，并以所述主成分變量作為變量降維后的網絡狀態參數。
17.根據權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述NS分簇模塊包括:簇空間建立單元，用于根據所述變量降維后的所述網絡狀態參數建立簇空間以及對應的分簇數據庫，并使得每個簇中的所述網絡狀態參數與所述簇中的簇心網絡狀態參數的空間距離最小化；簇心標識獲取單元，用于在各個簇中獲取特征控制參數作為對應分簇的簇心標識。
18.根據權利要求17所述的裝置，其特征在于，所述NS分簇模塊還包括:簇空間更新單元，用于周期性或事件性觸發重建所述簇空間，并更新對應的分簇數據庫。
19.根據權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述NS變化分析模塊包括:`網絡狀態判斷單元，用于判斷當前采樣點的網絡狀態參數分簇后所對應的簇心是否是在安全區域，所述安全區域是指簇心所對應的網絡主要性能參數指標滿足運營商設定的網絡運行正常的要求的分簇；分簇判斷單元，用于若所述網絡狀態判斷單元的判斷結果為是，則判斷當前采樣點與前一采樣點的網絡狀態參數到分簇處理結果中所述當前采樣點對應的分簇數據庫中的簇心的成員概率的差值；分簇預測單元，用于若所述分簇判斷單元的判斷結果為所述當前采樣點和前一采樣點到當前采樣點所對應的簇心的成員概率的差值不小于零則確定所述網絡的網絡狀態沒有發生變化；還用于若所述分簇判斷單元的判斷結果為所述差值小于零則預測該當前采樣點的網絡狀態參數在下一時刻遷移的簇；網絡狀態調整單元，用于比較當前采樣點所在的簇對應的特征控制參數和所述下一時刻遷移的簇對應的特征控制參數確定下一時刻需要調整的控制參數和調整方向。
20.根據權利要求19所述的裝置，其特征在于，所述分簇判斷單元還用于若所述網絡狀態判斷單元的判斷結果為否，則在當前分簇處理結果對應的分簇數據庫中查詢與當前小區度量最近似的小區度量對應的簇的特征控制參數；所述網絡狀態調整單元還用于比較所述當前分簇處理結果對應的分簇數據庫中查詢到的與當前小區度量最近似的小區度量對應的簇的特征控制參數與當前采樣點所在的簇對應的特征控制參數，確定下一時刻需要調整的控制參數和調整方向。
21.—種網絡系統，其特征在于，包括:至少一個網絡狀態分析裝置，所述至少一個網絡狀態分析裝置分別連接一個網構設備，所述至少一個網絡狀態分析裝置連接至與所有所述網構設備連接的網絡協調裝置，所述網絡狀態分析裝置用于自與其相連的所述網構設備獲取網絡狀態參數，其中所述網絡狀態分析裝置為權利要求11~20所述的任一網絡狀態分析裝置； 所述協調裝置用于將自網絡狀態分析裝置獲取的需要調整的控制參數和調整方向根據集中式處理或分布式處理原則下發配置到相應的所述網構設備。
22.根據權利 要求21所述的網絡系統，其特征在于，所述網構設備包括基站。
【文檔編號】H04W24/02GK103731854SQ201210382146
【公開日】2014年4月16日 申請日期:2012年10月10日 優先權日:2012年10月10日
【發明者】張潔濤, 莊宏成 申請人:華為技術有限公司