移动通信网络优化设计分析 本文关键词：移动通信，优化设计，分析，网络
移动通信网络优化设计分析 本文简介：摘要：科学技术水平的逐渐提升，使得数据信息的解决方式逐渐变得便捷化，云端计算机成为解决数据信息案例中不可缺少的方式。而信息交流范围的不断扩展，以及全球化的数据处理，使得中国无线数据网络不断拓展优化，迎来我们新的4G时代。要想让用户有一个好的用户体验，使其在网页浏览中感受到乐趣，为4G无线网络品牌优势
移动通信网络优化设计分析 本文内容：
摘要：科学技术水平的逐渐提升，使得数据信息的解决方式逐渐变得便捷化，云端计算机成为解决数据信息案例中不可缺少的方式。而信息交流范围的不断扩展，以及全球化的数据处理，使得中国无线数据网络不断拓展优化，迎来我们新的4G时代。要想让用户有一个好的用户体验，使其在网页浏览中感受到乐趣，为4G无线网络品牌优势的建立做铺垫，就需要借助大数据技术，完善处理网络技术上遇见的相关问题。
关键词：大数据技术；移动网络；网络优化
一、大数据技术
（一）数据存储技术：即指其技术能够存储数据。而在这里面，云存储属重中之重。所谓云存储，主要是以云计算（Cloud Computing）概念为基础，是一种新的延伸概念，云存储是通过运用各种功能，使类型迥异的设备能够以应用软件的形式共同完成工作。云存储属于进行数据存储以及业务访问中不可缺少的一个重要系统。（二）数据处理技术：即指其技术以数据处理为主。就现在而言，大数据分布式处理架构技术就在数据处理技术中作用显著。（三）数据分析技术：即指其技术涵盖数据分析的各个方面。其技术都将大量数据作为基础，通过新的数据分析和挖掘，形成多种智能型技术。
二、基于大数据技术的移动通信网络优化设计
（一）网络性能大数据存储。要想实现网络优化效果，那么数据的采集就成为网络优化的重要环节。一般而言，数据采集包括三个方面，第一方面是用户性能数据、第二方面是网络话务统计数据，第三方面是信号测试数据[1]。运营商所掌握的用户信息和基站的数量都是很庞大的，因此每天能够促进用户性能数据以及网络话务统计数据的更新和完善，除此之外，更是累计了每天出现的测试数据，所以其数据量空前庞大。海量成为数据量的精确形容词。而海量数据都在网络优化中扮演着重要的作用，其是网络分析和具体问题提出中必须使用的素材，因此必须通过有效储存，使其成为网络优化人员的绝佳素材。然而，怎么使得这些海量数据得到保存呢？要想满足海量数据的存储需求，就要探求多样化的存储形式。现在，存储虚拟化在众多储存配置中脱颖而出。其能促进海量容量效率的提高，成为存储中重要性强的储存配置。就存储虚拟化而言，其是集自动分层存储效率工具以及精简配置存储效率工具为一体的新型配置。虚拟化存储能够完善的促进细节的隐藏，减少其复杂程度。因此其存储服务是有弹性的，而且扩展性强，便于直接管理。（二） 网络性能大数据在网络优化中的运用。在具体网络优化之前，必须要分析网络，并对其具体问题定位进行一个初步了解，总体而言，干扰故障、掉话故障、话务不均衡故障以及切换故障是网络优化过程中必须要解决的四大问题。之所以要进行网络优化，是为了促进无线信号的完善覆盖，全面解决四大故障问题。而网络优化需要经历五个阶段，第一阶段是优化准备阶段、第二阶段是数据（测试数据和后台数据）的采集阶段、第三阶段是问题分析阶段、第四阶段是优化调整实施阶段、第五阶段是提取数据印证阶段。在这上面，无论是数据采集阶段还是问题分析阶段，亦或是优化调整阶段的实现都离不开都离不开对无线网络优化目标的关注。总体而言，这三方面必须和关键网络指标要求保持一致。优化准备阶段：收集需要的优化数据，明确具体目标点:如网络优化具体指标目标、网络基站具体数据信息，除此之外，促进对具体优化数据和具体优化数据路线的全方面测试。然后，将可能出现在测试中的工具和具体资料开展一个简单的准备工作[2]。优化测试阶段：就测试人员而言，重点进行DT/CQT测试，并对其测试数据进行完善收集。优化分析阶段：在这一阶段，网络优化人员以虚拟化存储设备网络优化平台为对象，促进对各方面数据的收集和统计，主要包括网络话务统计数据以及指标数据等两方面的数据，除此之外，也要以客服数据中心为基础，促进对投诉数据的收集，对所收集到的全部数据进行统一分析，对其存在的问题点进行一个归纳整理。在所存在的问题中，重点关注以下问题:首先是信号覆盖不足问题，其次是无主导小区的区域问题，最后是切换问题，对这些问题点进行整理，并促进相应优化措施的实行。
优化调整阶段：天线射频优化调整以及后台参数调整都属于优化调整阶段中重要性突出的两部分。一旦调整结束，就需要促进验证复测步骤的进行，对效果进行反复印证。随着优化力度的不断加强。必须促进对网络相关数据的使用。只有促进对数据的有效提取，才能进一步促进网络优化工作的开展。也才能保证问题发现的及时性，保证优化效果的完善性。而随着对大数据技术的不断应用，使得这些原有问题迎刃而解。
参考文献
[1]周江卫,林坚立,聂永霞.在大数据时代运营商数据经营模式探讨[J].广东通信技术,2015(05).
[2]梁渭雄.大数据时代电信运营商如何重构转型竞争力[J].移动通信,2013(21).
作者:袁凤莲 单位:沈阳理工大学自动化与电气工程学院
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