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大数据无线通信技术探索

 论文栏目:无线通信论文     更新时间:2018/1/24 10:41:45   

摘要:文章通过阐述大数据技术,分析大数据下无线通信网络发展面临的主要问题,对基于大数据下的无线通信网络发展策略展开探讨,旨在为如何促进无线通信网络的有序健康发展研究适用提供一些借鉴。

关键词:大数据;无线通信技术;网络

大数据为无线通信网络发展带来了诸多考验。无线通信网络运行所需的信息数据十分庞大,通过对网络中信息数据的科学合理应用,可收获各式各样有价值的信息资源。大数据拥有数据可视化、数据挖掘技术以及评估预测能力等功能特征[1]。而庞大的大数据,则离不开可靠网络的有力支持。由此可见,对基于大数据下的无线通信技术开展研究,有着十分重要的现实意义。

1大数据技术概述

1.1数据可视化

应用大数据分析功能的广大用户群体中,既包括数据分析专家,还包括业务领域用户。各式各样用户对大数据分析最基本的要求即为数据可视化分析,这是由于数据可视化分析可达成对数据模式特征的直观形象呈现。

1.2数据挖掘技术

数据挖掘及机器学习算法是大数据分析至关重要的一项能力。各式各样算法应用于多种不同数据格式及数据种类,方可更为有效地凸显数据本身所具备的价值特征。

1.3评估预测能力

大数据分析最关键的一个应用领域即为评估预测分析。自海量数据中对数据潜在价值进行挖掘,构建评估预测模型后,便可经由向模型中传输相关数据,进而实现对今后结果的评估预测。

2大数据下无线通信网络发展面临的主要问题

2.1大数据下无线通信网络部署面临的问题

21世纪信息时代背景下,伴随大数据的发生发展,人们对无线通信网络提出了越来越严苛的质量要求。海量的大数据,基于可靠的网络方可实现有序运行。伴随通信设备的推广,无论是无线数据流量还是信息通信,均对网络承载力提出了极高的要求,使无线通信网络面临极大的压力。超密集小区部署,是处理大数据增长及数据分散分布的有效途径之一。然而,超密集小区部署存在一定局限性,倘若在低频率范围中,连续频谱资源不足,要求今后5G网络的推广,务必开拓更高频率的领域[2]。同时,超密集小区部署,将室内集中区域作为主要试用对象,所以高频率下无线信号的传输,很好地与小区中相关因素实现抵消,降低相互间的妨碍。另外,由于室内小区域中网络信息不足、信号传播范围缩小,因而小区域网络边缘趋向于锐利化,进而加大了无线通信网络部署的难度。

2.2大数据下无线通信网络资源管控面临的问题

大数据下,业务种类不断推陈出新,数据的海量增长、流量的实时不规则转变,很大程度上加大了无线通信网络资源管理的难度。现阶段我国资源管控方式以自动自发管理为主,即结合网络负载量转变,开展资源划分,该种管理模式会使得资源管控效率不足。对于无线通信网络资源管控而言,其主体目标为网络负载量,难以达成大数据业务的有效管控,进而使得控制力度不足,用户业务需求难以得到有效满足。另外,无线通信网络的资源管控,面临数据海量增长及需求多元化的极大制约,使得资源管控维度失衡,进一步提升了资源管控目的及策略制订的复杂性。

3基于大数据下的无线通信网络发展策略

在大数据下,要紧紧跟随社会发展步伐,加大改革创新力度,强化对国内化成功发展经验的学习借鉴,推进大数据在无线通信网络中的科学合理应用,如何进一步促进无线通信网络的有序健康发展可以将下述发展策略作为切入点。

3.1依托大数据,强化频谱资源管控

一方面,频谱监测数据满足大数据信息处理的一系列特点,包括数据庞大、种类繁多以及价值量高等。伴随信息技术的迅猛发展,无线电频谱应用范围不断扩宽,由此产生了庞大的频谱监测数据。相关报道指出,我国仅宁波一个地区9座监测站15分钟内产生的数据均达到GB量级[3]。我国无线电管理部门历经数十年的发展,累积了海量的无线电磁监测信息,因而对于频谱监测所具备的大数据特点无可否认。为了弥补频谱短缺不足,对将来无线电管理应用与发展需求予以满足,必须要借助大数据技术对日益庞大的信息数据开展有效分析、处理及存储,充分提炼数据中潜在的价值,真正意义上提高频谱资源利用率。一方面,为了推进频谱的精细化应用,还应当开展好大数据分析与预测工作。频谱精细化应用重中之重则是动态频谱共享。所以,充分借助动态频谱管理,达成各式各样无线通信技术对频谱资源的共享,是以认知无线电频谱管理为基础的常规状态。只不过,在充分推进动态频谱管理过程中,要想达成多种不同无线通信技术相互间对频谱资源的和谐共享,既要求要对庞大频谱监测数据开展实时分析,又要求对广大用户各种终端所支持的频率信息予以收集,对用户的个性化业务需求、各种设备使用频率特点等信息予以评估,以提炼该部分信息与用户后续可用频率信息相互间的关联性,进一步为用户频率使用提供有效指导。一般情况下,设备频率信息会受到诸多因素影响,包括不同的无线环境、终端数据、用户行为等,借助常规的因果联系建模此类因素与频率信息相互间的联系存在不小的难度。结合现阶段大数据发展水平而言,大数据所具备的仅强调相关关联性的庞大信息处理手段,为建模提供了诸多便利。

3.2依托大数据,推进网络规划与优化

一方面,大数据核心理念即为采集各式各样分散的全局信息,达成多种不同结构化、非结构化信息的全面统一的分类与存储,并借助数据处理技术得出数据相互间潜在的、有意义的关联性,从而获取相关预见性的分析结果。所以,可依托大数据技术,对当前网络规划与优化中存在的一系列问题予以解决。但是,与此期间极可能产生相关非技术的问题,好比,对于战术通信系统而言,不同兵种通信系统在传统烟囱发展影响下,使得各式各样数据分散于支撑系统、网管系统、业务平台等不同平台上;不同平台相互间数据模型统一规划力度不足,从而难以确保不同平台数据的统一性,加大了数据共享的难度。针对此类情况,伴随信息技术的飞速发展,各式各样机制体系屏障必然会被不断打破,数据信息的统一管理与实时共享势在必行。一方面,大数据技术可为大规模网络规划与优化提供有力支持。网络规划与网络质量受一系列因素影响,各项因素与网络性能相互间还存在着十分复杂的关系。传统因果联系建模很难实现,而基于数据相互间关联性的大数据技术,则能够使该项问题得到有效解决。举例而言,在现阶段战术通信网络中,传统网络规划工具难以自行结合战场网络环境、敌人侦察卫星等各方面情报信息,对相关地区今后引发战斗时要设置通信增强装备与否进行评估预测,实现对战术通信网络的“未雨绸缪”规划设置。然而,伴随近年来大数据评估预测技术的推广,例如,谷歌通过对用户查阅流行病情况等相关信息的收集,对流行病展开有效评估预测;阿里巴巴通过对人们网购浏览信息的收集,对用户消费行为习惯进行评估预测,预先开展商品调配,实现智能化物流等,由此使社会大众相信依托大数据,网络规划工具将使上述评估预测变为可能[4]。

3.3依托大数据,推进无线资源管理

一方面,大数据所特有适应以资源集中化配置的“云—管—端”无线接入网架构,凭借其可靠的信息收集能力、信息挖掘能力、信息处理能力以及精确评估能力,可为用户多元个性需求予以切实满足。举例而言,在一个资源集中化配置的无线通信网络中,可经由对用户各方面信息的收集,包括用户办公地点、用户兴趣爱好、用户日常运动轨迹等,再依据历史数据,借助及其学习算法构建对应模型,对不同时刻不同区域所需的无线资源及无线网络基础设备数量予以大致评估,进而为基站节点自动开关、无线资源投放调度等提供有力依据。又好比,网络可结合用户接入所在方位、信号水平、时下业务状况等信息,对用户后续所要通过的小区或提出的业务请求等予以评估,达成小区资源、业务资源等的精确预留;抑或对某一小区进行虚拟,以达成对用户运动的有效跟踪,确保可为用户提供实时服务[5]。另一方面,资源管理优化目标及制约因素与无线网络端各项大数据相互间存在十分复杂的关系,由此很大程度上加大了建模的难度。就好比,用户无法建模传统资源管理优化目标,网络传输速率与用户体验相互间有效联系、网络传输速率与信道可用率相互有效联系等。然而,伴随大数据的发展,为无线资源管理工作提供了诸多便利,例如在资源管理问题建模过程中,用户无需掌握数据相互间切实的因果联系,而仅需了解它们之间的相互联系;凭借网络的动态便捷性,数据的海量庞大,由此决定了资源管理策略无需过度强调其精确性。由此可使资源管理目标与庞大数据相互间数学建模难度的充分降低,进一步为资源精确利用创造极大便利。

4结语

总而言之,大数据下的无线通信技术,指的是借助互联网,推进相关信息数据的传输、通信,对于推动社会的全面发展,有着十分重要的现实意义。鉴于此,相关人员务必不断钻研研究、总结经验,提高对大数据技术内涵特征的有效认识,强化对大数据下无线通信网络发展面临主要问题的全面分析,强化频谱资源管控“依托大数据,推进网络规划与优化”“依托大数据,推进无线资源管理”等,积极促进无线通信网络有序健康的发展。

[参考文献]

[1]徐全盛,葛林强,邹勤宜.基于大数据分析的无线通信技术研究[J].通信技术,2016(12):1635-1641.

[2]王飞,许魁,徐友云,等.大数据无线通信面临的几点挑战与对策[J].电子技术应用,2015(3):12-16.

[3]王磊,王西点,程楠.基于大数据技术的智能化无线网络优化体系[J].电信科学,2015(12):159-163.

[4]李媛.大数据无线通信面临的挑战与对策分析[J].通讯世界,2017(16):81.

[5]刘兰英.大数据时代无线通信网络遭遇的挑战及对策[J].电子技术与软件工程,2017(7):35.

作者:乔延华 杜青 李建娜 单位:天津天狮学院

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