劉山彪 陳志強 馮剛強 劉羲新

摘要：隨著移動通信網(wǎng)絡不斷增大、移動通信用戶日益增多，移動通信網(wǎng)絡的優(yōu)化工作日益繁重，其中很重要的一項測試方法就是DT（Driver Test，路測）。該文基于Spark大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)了一套自動路測系統(tǒng)，通過分析實時回傳的路測數(shù)據(jù)或基站導出數(shù)據(jù)，還原出道路路測場景，高效便捷，大大節(jié)約人力物力;并以廣州市某時段路測數(shù)據(jù)為例進行了仿真實驗，實驗結果表明本系統(tǒng)完全可以滿足廣州市路測需求。

關鍵詞：DT;自動路測;Spark;網(wǎng)絡優(yōu)化

中圖分類號：TP311? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）19-0096-02

DT路測，是指在一定地理區(qū)域內借助測試儀表、測試終端及測試車輛等工具，沿指定路線進行無線網(wǎng)絡參數(shù)和服務質量測定，是移動無線網(wǎng)絡優(yōu)化中最常用的優(yōu)化方法之一。傳統(tǒng)的路測通常需要耗費不少的人力及財力，要求操作人員具備相當?shù)牟僮魉仞B(yǎng)，且容易造成路測數(shù)據(jù)利用率低，急需一種更智能、更普適的路測平臺來應對日益復雜的網(wǎng)絡環(huán)境。

1 引言

隨著移動通信網(wǎng)絡的迅猛發(fā)展，對移動通信網(wǎng)絡的測試與網(wǎng)絡優(yōu)化也越來越多，每年都需要進行大量的路測DT與撥打測試CQT，實時發(fā)現(xiàn)移動通信網(wǎng)絡問題、用戶感知問題，盡最大可能減少用戶投訴量。面對如此繁重的網(wǎng)絡優(yōu)化任務，如何既快又好的完成指定區(qū)域的路測工作，是擺在每個運營商、移動通信網(wǎng)絡優(yōu)化平臺面前急需解決的問題。

根據(jù)測試內容，可以將DT分為語音業(yè)務DT測試和數(shù)據(jù)業(yè)務DT測試，語音業(yè)務主要關注覆蓋情況、呼叫情況、掉話情況、語音質量和切換情況等;而數(shù)據(jù)業(yè)務更關注測試數(shù)據(jù)業(yè)務平均傳輸速率，包括前向和反向平均數(shù)據(jù)業(yè)務速率。而自動路測系統(tǒng)是指在移動的交通工具上（如公交車、出租車）搭載自動測試數(shù)據(jù)采集及回傳終端進行的大量數(shù)據(jù)測試，后端服務器通過數(shù)據(jù)接收處理生成各種路測報表，并以此為基礎建立網(wǎng)絡優(yōu)化系統(tǒng)路測響應機制，更全面地對網(wǎng)絡質量進行監(jiān)測。

目前，國內外已有部分運營商或設備廠商提供了自動路測系統(tǒng)，文獻9介紹了自動路測系統(tǒng)在江蘇電信的應用，較詳細地講解了路測系統(tǒng)的自測原理，并以實際應用案例進行具體分析，總結了自動路測系統(tǒng)在部署、維護及使用方面的經(jīng)驗。文獻10介紹了一款中國大唐移動公司的自動路測儀ADT，通過軟硬件集成的方式實現(xiàn)了事件監(jiān)控、告警監(jiān)控、狀態(tài)監(jiān)控、MOS監(jiān)控等功能。

本文基于Spark大數(shù)據(jù)平臺，通過采集路測設備回傳信息或基站服務器導出信息，對所采集的路測信息進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析，最后以圖和表的形式呈現(xiàn)于后端服務器，可以很好應對當前復雜通信環(huán)境下的大量路測數(shù)據(jù)分析工作。

2 基于大數(shù)據(jù)平臺的自動路測系統(tǒng)實現(xiàn)

本自動路測系統(tǒng)從架構上分為基礎架構層、數(shù)據(jù)能力層及數(shù)據(jù)應用層，其中基礎架構負責路測回傳數(shù)據(jù)和基站導出數(shù)據(jù)的采集，以及數(shù)據(jù)清洗存儲工作;數(shù)據(jù)能力層負責具體的數(shù)據(jù)分析工作，基于Spark大數(shù)平臺根據(jù)指定路線進行路線數(shù)據(jù)集生成、路測數(shù)據(jù)聚類、路測數(shù)據(jù)匹配工作，并將結果輸出;應用層通過讀取數(shù)據(jù)分析結果，將測試結果映射到地圖上，直觀顯示路測結果。具體工作流程如下圖1所示：

為了更好地應對當前復雜的通信環(huán)境與日益增大的數(shù)據(jù)量，本文基于HDFS+Spark搭建了大數(shù)據(jù)分析平臺，其中HDFS負責提供分布式文件系統(tǒng)，Spark負責提供面向對象的大數(shù)據(jù)計算，將采集到的大規(guī)模路測數(shù)據(jù)抽象成一個個RDD（Resilient Distributed Datasets）對象。數(shù)據(jù)來源主要包括回傳的路測數(shù)據(jù)及從基站服務器導出的通信數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)清洗模塊主要負責發(fā)現(xiàn)和糾正采集的數(shù)據(jù)中損壞、錯誤或遺失的記錄或字段，并將處理后的數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則（如設備廠商、地域等關鍵字段，通信環(huán)境下地域靠經(jīng)緯度定義）存放于數(shù)據(jù)庫內;而要發(fā)現(xiàn)的通常是不符合通信規(guī)范的數(shù)據(jù)段，予以丟棄;要糾正的是數(shù)據(jù)字段里為null的字段，采用基于采樣的近似貝葉斯方法，從已采集到的路測數(shù)據(jù)中的按貝葉斯概率方法抽取一些數(shù)據(jù)來補全缺失字段。

本系統(tǒng)的顯示模塊基于百度地圖提供的WEB服務API，用戶可與地圖范圍內自定義路線，也可手動輸入路測起點與終點，通過調用DrivingRoute（location;point）進行路線選定;然后系統(tǒng)調用getPath（）將路線生成為位置坐標點集T0，保存于緩存數(shù)據(jù)庫中作為下一數(shù)據(jù)分析階段樣本參考點集。

基于KNN最近鄰算法比較聚類中心點集TC2與參考坐標點集T0中點之間的距離，選出中心點集按遞增方式對應的聚類集，依據(jù)誤差精確度從小到大的方式使用KNN算法循環(huán)找出符合誤差范圍的數(shù)據(jù)點集TD;先從參考點集最精確的誤差（考慮道路寬度）開始篩選路測數(shù)據(jù)位置點，若能找到足夠多的點則終止循環(huán)保存這些點，否則誤差擴大一倍路況繼續(xù)進行距離匹配，重復KNN距離對比，直到找出每個參考點集附近足夠多的路測數(shù)據(jù)集為止。

調用GetDistance（）將路測數(shù)據(jù)點集DT按位置及事先設定的準則打印在地圖上，就能得到指定路線的自動路測案例，運維人員可以此分析區(qū)域網(wǎng)絡覆蓋情況。

3 自動路測結果與分析

為了驗證本文系統(tǒng)的性能，以采集的廣州市的某時段路測數(shù)據(jù)為例進行路測校驗，結果如下圖2、圖3所示，系統(tǒng)默認起點終點，可重新指定路線也可于系統(tǒng)頁面拖動起點終點生成路線，點擊路線添加，確定路測時間，獲取數(shù)據(jù)信息就能得到路線路測信息。系統(tǒng)可選參數(shù)包括SINR（信噪比）、Cell UL Traffic（小區(qū)上行速率）、DL 64QAMUsage（下行正交調制使用率）。以SINR值為例，綠色點的位置代表信噪比值大于20或25，信號質量好;黃色點代表信噪比值在10-20區(qū)間，信號質量一般，需要繼續(xù)觀察;橙色點表示信噪比低于10，信號質量差，需要立即檢修。如圖中3所示，華南快速干線上信號質量良好，而柯木塱地鐵站附近1KM有大段差信號區(qū)域，需立即安排網(wǎng)絡優(yōu)化。而且，進行18KM的自動路測還原系統(tǒng)所需時間僅需3.6s，完全可以滿足廣州市的路測需求。

4 結束語

本文提出了基于Spark開發(fā)環(huán)境的自動路測分析系統(tǒng)，通過采集路測回傳數(shù)據(jù)或基站服務器導出數(shù)據(jù)實現(xiàn)路測結果還原，大大減少路測人力物力，降低路測專業(yè)度，并以廣州為例進行了自動路測實驗，實踐證明可以達到預期效果。

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