(西安郵電學(xué)院 通信與信息工程學(xué)院，西安710121)

1 引 言

近年來， 全球的移動通信網(wǎng)發(fā)展迅猛。2009年全球3G用戶達(dá)到6.5億，預(yù)計(jì)今年可以達(dá)到20億。截至今年6月底，中國在網(wǎng)3G用戶數(shù)達(dá)到2 520萬，其中TD用戶達(dá)1 046萬。未來，全球的移動通信網(wǎng)將由多種技術(shù)構(gòu)成一個無縫的移動通信基礎(chǔ)設(shè)施。超3G移動通信網(wǎng)[1]的無線接入網(wǎng)絡(luò)(RAN)由不同技術(shù)、高度復(fù)雜和異構(gòu)的多種網(wǎng)絡(luò)組成，其運(yùn)行、維護(hù)和管理(OA&M)是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。同時，由于移動網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商之間的競爭愈演愈烈，RAN的運(yùn)行將是他們必須面對的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。自我管理系統(tǒng)，即自我配置、自我保護(hù)、自愈和自我優(yōu)化，是應(yīng)對高度競爭環(huán)境下這些網(wǎng)絡(luò)所固有的高復(fù)雜性的有效解決方案。盡管文獻(xiàn)[2-5]等對自愈(即自我診斷)進(jìn)行了大量的研究，但對自我優(yōu)化或自動優(yōu)化方面的相關(guān)研究，現(xiàn)有文獻(xiàn)資料幾乎很少涉及。因此，本文在給出無線網(wǎng)絡(luò)自動優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，提出一種通過對優(yōu)化專家的知識獲取，利用貝葉斯概率模型建立無線網(wǎng)絡(luò)自動優(yōu)化模型的方法和過程。

2 自動優(yōu)化

2.1 概念

無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的重點(diǎn)，一是提升用戶感知的網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)，主要包括掉話、切換、覆蓋、干擾等；二是提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率，解決網(wǎng)絡(luò)容量和網(wǎng)絡(luò)資源的均衡問題。隨著對網(wǎng)絡(luò)深度優(yōu)化要求的提高，目前所采用的基于路測和信令分析工具的主流優(yōu)化方式已無法滿足要求，基于OMC-R網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的自動網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

無線網(wǎng)絡(luò)自動優(yōu)化包括3項(xiàng)工作：一是發(fā)現(xiàn)問題，二是分析問題，三是解決問題。

首先，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行性能評估，找出關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI)不滿足優(yōu)化目標(biāo)指標(biāo)要求的問題小區(qū)。問題小區(qū)是指一個小區(qū)的一個或多個KPI不滿足指標(biāo)要求，從而影響服務(wù)質(zhì)量。不同運(yùn)營商，不同技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，可能會使用不同的方法，或采用不同的KPI性能指標(biāo)作為優(yōu)化目標(biāo)。對于運(yùn)營商而言，最嚴(yán)重的問題莫過于小區(qū)經(jīng)歷了大量的掉話，因?yàn)榈粼拰τ脩舴?wù)具有極大的負(fù)面影響。因此，掉話率是評估小區(qū)質(zhì)量的最好指標(biāo)之一，可以用來識別問題小區(qū)。

其次，一旦確定了問題小區(qū)，就應(yīng)對每個問題小區(qū)問題產(chǎn)生的原因進(jìn)行分析。一個原因或故障是一個小區(qū)中存在的邏輯錯誤或物理缺陷，如參數(shù)配置錯誤、硬件故障等，從而導(dǎo)致KPI不滿足指標(biāo)要求。癥狀是一個KPI或告警，如干擾造成的切換數(shù)量，根據(jù)癥狀統(tǒng)計(jì)值可以找出問題的原因。分析問題是最復(fù)雜和最耗時的工作，目前主要是由優(yōu)化專家們借助一些輔助工具手動完成的。

最后，根據(jù)問題的原因，制定并實(shí)施優(yōu)化方案，解決問題小區(qū)存在的問題。優(yōu)化的效果可以通過對優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行重新評估來衡量。

自動優(yōu)化的過程可概括為首先定義約束條件，然后構(gòu)建模型，最后設(shè)計(jì)收斂算法。

2.2 自動優(yōu)化系統(tǒng)

為了實(shí)現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)的自動優(yōu)化，圖1給出了自動優(yōu)化系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。

模型定義子系統(tǒng)負(fù)責(zé)構(gòu)建系統(tǒng)所需的優(yōu)化模型。建立優(yōu)化模型既可依據(jù)優(yōu)化專家的專業(yè)知識，亦可根據(jù)OMC-R提供的網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。模型參數(shù)可以采用兩種方式來確定：一是專家提供(基于知識的模型)，二是來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)(基于數(shù)據(jù)的模型)。目前，在移動通信網(wǎng)絡(luò)中，缺少歷史優(yōu)化實(shí)例。在現(xiàn)有文獻(xiàn)資料中，也缺少無線網(wǎng)絡(luò)RAN優(yōu)化的記錄。因此，在大多數(shù)情況下，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化專家的知識和經(jīng)驗(yàn)就成為建立優(yōu)化模型唯一的信息來源。下一部分將提出一種獲取知識的過程，根據(jù)優(yōu)化專家無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的知識和經(jīng)驗(yàn)建立概率模型。該過程的主要優(yōu)點(diǎn)是，優(yōu)化專家可以使用其專業(yè)語言傳遞其專業(yè)知識，無需了解概率模型，也可很容易地建立模型。

自動優(yōu)化子系統(tǒng)，首先通過網(wǎng)絡(luò)性能分析，找出基于KPI的問題小區(qū)，然后，利用優(yōu)化模型進(jìn)行推理，找出問題的原因。對于給定的KPI值，采用優(yōu)化模型和貝葉斯規(guī)則，計(jì)算出問題可能原因的概率。輸入是癥狀，即來自O(shè)MC-R的問題小區(qū)的KPI和告警；輸出是問題小區(qū)問題的原因和一系列優(yōu)化方案。優(yōu)化方案按有效性排序(有效性=優(yōu)化方案的可能性/優(yōu)化方案的成本)，按順序?qū)嵤钡絾栴}解決。優(yōu)化方案的實(shí)施可以是從一個遠(yuǎn)程終端修改配置參數(shù)，也可以是派遣人員到現(xiàn)場更換設(shè)備故障件，甚至可以是自動地執(zhí)行軟件相關(guān)的優(yōu)化方案。一般來說，運(yùn)營商更希望只提供優(yōu)化方案，而把最后的決定權(quán)留給優(yōu)化專家。最后，生成優(yōu)化報告，包括原因、優(yōu)化方案及其實(shí)施過程和結(jié)果。

圖1 自動優(yōu)化系統(tǒng)平臺Fig.1 Automatic optimization system platform

自動優(yōu)化子系統(tǒng)可獨(dú)立于OMC-R工作，也可以集成或嵌入到OMC-R，以發(fā)揮其最大效能，從而實(shí)現(xiàn)自我優(yōu)化。自我優(yōu)化將提供對問題分析所需OMC-R統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的直接訪問，以及運(yùn)營商優(yōu)化系統(tǒng)的直接進(jìn)入，對多廠商網(wǎng)絡(luò)和多技術(shù)網(wǎng)絡(luò)更有利。因此，所有有關(guān)的自動優(yōu)化的案例，可自動轉(zhuǎn)到自我優(yōu)化系統(tǒng)。如果自我優(yōu)化系統(tǒng)找到了解決方案，就清除該案件，生成報告并存檔；否則，可以將該案件轉(zhuǎn)交專家做進(jìn)一步分析。最后的分析結(jié)果可納入專家系統(tǒng)的知識庫。

3 概率模型

自動優(yōu)化子系統(tǒng)包括優(yōu)化模型和推理機(jī)制兩部分，其中優(yōu)化模型是如何確定問題原因的知識，模型的組成元素是原因和癥狀，推理機(jī)制是根據(jù)癥狀值分析問題原因的算法。

構(gòu)建優(yōu)化模型包括兩個階段。首先，確定定性模型，即對于給定的技術(shù)(GSM、CDMA、3G和多技術(shù)網(wǎng)絡(luò)等)給出優(yōu)化的癥狀和原因。原因可以模型化為具有兩種狀態(tài)的離散隨機(jī)變量：{出現(xiàn)，不出現(xiàn)}。癥狀可以概括為KPI和告警兩種類型，KPI本質(zhì)上是連續(xù)的，可以模型化為連續(xù)或離散隨機(jī)變量。離散化的KPI可能有任意多個離散狀態(tài)，分別表示該KPI的連續(xù)范圍內(nèi)的一個子集，如{正常，高，很高}。告警也可以模型化為具有兩種狀態(tài)的離散隨機(jī)變量：{無，有}。其次，確定定量模型，即模型的參數(shù)。在一個離散模型中，參數(shù)就是離散化KPI的閾值和概率。

一旦確定了定性和定量模型，就可以利用推理機(jī)制來計(jì)算每個可能原因的概率。對于給定癥狀值{S1,S2,…,SNS}，應(yīng)用貝葉斯規(guī)則，得到原因Ci的概率如下：

(1)

式中，P(Ci)為原因Ci的先驗(yàn)概率，P(Sj|Ci)是給定原因癥狀的概率。

上式假設(shè)兩個條件：原因不能同時發(fā)生；對于給定的原因，癥狀間相互獨(dú)立。以上假設(shè)適用于無線網(wǎng)絡(luò)RAN，即使不適用，這種模型已經(jīng)被證明能提供很好的結(jié)果[6]。

假設(shè)一個實(shí)例為問題小區(qū)的癥狀值和問題的實(shí)際原因組成的集合，那么這樣的實(shí)例既可用于訓(xùn)練系統(tǒng)，即計(jì)算模型的參數(shù)，亦可用于測試系統(tǒng)，即計(jì)算優(yōu)化的準(zhǔn)確率(在測試集合中實(shí)例正確分類的百分比)。

模型的參數(shù)是閾值和概率。一方面，閾值是連續(xù)癥狀離散化的區(qū)間，即tj,k是癥狀Sj的第k個閾值，分成狀態(tài)sj,k和sj,k+1；另一方面，根據(jù)式(1)，概率如下：

(1)原因的先驗(yàn)概率：P(Ci),i=1,2,3,…,NC；

(2)給定原因癥狀的條件概率：P(Sj=sj,k|Ci),i=1,2,3,…,NC；j=1,2,3,…,NS，它是給定原因Ci在狀態(tài)sj,k下癥狀Sj的概率。

4 知識獲取

知識獲取的過程就是根據(jù)優(yōu)化專家的知識構(gòu)建概率模型的過程，包括兩個階段：第一階段，知識收集，即獲得專家知識；第二階段，構(gòu)建模型，即根據(jù)先前獲得的專家知識確定概率模型。

4.1 知識收集

知識收集的過程包括以下6個步驟。表1和表2分別匯總了優(yōu)化專家應(yīng)提供的定性信息和定量信息。

表1 定性信息Table 1 Qualitative information

表2 定量信息Table 2 Quantitative information

(1)問題分類

問題類型就是RAN可能遭受的各種問題，如“高掉話率”或“擁塞”。對每個問題類型，建立一種不同的模型。

(2)定義變量

應(yīng)該有原因和癥狀數(shù)據(jù)庫，優(yōu)化專家可以從數(shù)據(jù)庫中選擇一個變量，或定義一個新變量，然后將其納入到數(shù)據(jù)庫。首先，優(yōu)化專家指定問題類型的可能原因{C1,C2,…,CNC}，即無線網(wǎng)絡(luò)中問題的原因，據(jù)此建立優(yōu)化模型(如“高掉話率”)。建議包括一個叫做“其它原因”的原因，以涵蓋在已定義原因中沒有明確界定的問題的其它可能原因。其次，要求專家列舉癥狀{S1,S2,…,SNS}，這可能有助于確定先前定義的原因。每個癥狀Si的狀態(tài)si,j也應(yīng)作出具體的規(guī)定。

(3)定義關(guān)系

(4)確定閾值

對于每個連續(xù)的癥狀Si，確定每個定義區(qū)間范圍(即閾值)tj,k。

(5 )確定概率

(6)將癥狀映射到數(shù)據(jù)庫(OMC-R)

將模型中癥狀映射到OMC-R中的數(shù)據(jù)，每個癥狀應(yīng)該與OMC-R中的一個參數(shù)(KPI、計(jì)數(shù)器等)或一組參數(shù)相關(guān)聯(lián)。

4.2 構(gòu)建模型

根據(jù)式(1)，建立模型所需的概率為原因的先驗(yàn)概率P(Ci)和給定原因下癥狀的概率P(Sj|Ci)。因此，優(yōu)化專家所提供的數(shù)據(jù)(表1和表2)應(yīng)轉(zhuǎn)化為式(1)所需的概率。優(yōu)化專家所給出的概率PCi直接作為原因的概率P(Ci)?？紤]到該模型假設(shè)原因是互斥的，所以原因的概率之和應(yīng)為1。有兩種方式處理該約束條件：一是由專家檢查其給出的概率是否正確；二是允許給出的概率不符合約束條件，然后采用下列方法自動修正：

(1)如果概率之和大于1，那么就對每個概率進(jìn)行歸一化處理；

(2)如果概率之和小于1，那么就添加一個稱為“其它”的原因CNC+1，表示專家未考慮到的問題的所有其它原因，其概率等于1減去原來原因的概率之和。

對于癥狀的概率P(Sj=sj,k|Ci)，Sj對于相關(guān)原因的條件概率已經(jīng)由專家明確給出：

(2)

對于所有非相關(guān)原因，癥狀的條件概率都是相同的，即：

(3)

4.3 實(shí)證分析

知識獲取所建立的優(yōu)化概率模型，是一種基于知識的模型，需要經(jīng)過靈敏度分析和實(shí)際網(wǎng)絡(luò)使用來驗(yàn)證其有效性。

根據(jù)文獻(xiàn)[8]中靈敏度分析顯示，基于知識的模型對閾值的界定不準(zhǔn)確尤其敏感。實(shí)驗(yàn)也證明，當(dāng)訓(xùn)練實(shí)例數(shù)目有限或缺乏時，基于知識的模型是最好的選擇。反之，當(dāng)擁有一個大型的訓(xùn)練實(shí)例數(shù)據(jù)庫時，基于數(shù)據(jù)的模型應(yīng)該是首選。

由于缺乏且很難得到訓(xùn)練實(shí)例，所以在大多數(shù)情況下，基于知識的模型是3G和B3G無線網(wǎng)絡(luò)RAN的唯一選擇。建立基于知識的模型需要很長時間，特別是參數(shù)必須在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中反復(fù)測試調(diào)整。對現(xiàn)行網(wǎng)絡(luò)而言，可行的方法是先從基于知識的模型開始。每解決一個問題，就將相關(guān)的癥狀和實(shí)際原因保存到數(shù)據(jù)庫，這樣，訓(xùn)練實(shí)例數(shù)據(jù)庫將會不斷擴(kuò)展，不久即可使用基于數(shù)據(jù)的模型。

5 結(jié) 論

無論對于當(dāng)前還是未來的移動通信無線網(wǎng)絡(luò)(包括GSM、CDMA、WLAN、3G、B3G網(wǎng)絡(luò)等)，實(shí)現(xiàn)自我優(yōu)化是必由之路。本文從理論上研究了移動通信無線網(wǎng)絡(luò)的自動優(yōu)化，給出了無線網(wǎng)絡(luò)RAN自動優(yōu)化的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，提出了一種從優(yōu)化專家進(jìn)行知識獲取建立系統(tǒng)所需優(yōu)化模型的方法和過程。理論分析表明該方法和過程的可行性，對于自我優(yōu)化系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)具有一定的理論指導(dǎo)意義和實(shí)際應(yīng)用價值。未來的進(jìn)一步研究工作，一是選擇一種現(xiàn)行網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證優(yōu)化概率模型的實(shí)際有效性，二是研究如何實(shí)現(xiàn)基于知識的優(yōu)化模型和基于數(shù)據(jù)的優(yōu)化模型在同一個自我優(yōu)化系統(tǒng)的有機(jī)結(jié)合。

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