基于专网多业务行为的层级式规划方法研究
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作者:向涛 葛宁 赵小龙 张永奎 刘帅
摘要：专网通信规划需要根据业务需求、功能需求、无线技术特点以及投资建设情况等多种因素进行综合考虑。文章通过分析专网应用时存在的地形、气象环境、人流量等干扰因素，通过智能分析手段建立规划模型，同时将层析的思想引入到过程建模方法中，针对整体建模的复杂性，通过时间尺度缩放分解规模降低建模复杂性，并考虑随着时间尺度增大不确定逐渐递减，层析出确定和弱不确定，减小整体建模不确定性，使输出的覆盖规划结果最大可能地接近实际测试的结果。
关键词：无线专网;层析思想;覆盖规划
0引言
随着世界范围内暴力和恐怖主义事件的频繁发生以及国家安全的提高，“模拟到数字”技术的升级、将宽带和窄带融合组网已经成为专网市场规模增长的两大趋势。同时，随着社会保障形势的日益复杂，单纯依靠语音调度难以满足管理需要，高清图像管理、视频通话和回传等宽带多媒体业务得到越来越多的应用，而窄带网络具有超低时延的语音通信、优先级管理、安全等特点，因此宽带与窄带融合的组网方式已成为行业的普遍共识。
1专网概念及发展历程介绍
1.1专网简介
专网是政府、行业、部门或者单位内部使用的一种安全的通信网络，该网络主要应用在应急通信、安全生产、调度指挥、日常工作等方面[1]。
专网依赖业务和功能两方面的需求而产生，业务方面主要是政府或者行业提出并发展了包括电子政府、公共安全、应急联动、城市管理、轨道交通、机场管理等无线专网[2]。
1.2专网技术的发展历程
随着无线通信技术的发展，专网通信技术经历了3个阶段，分别是模拟常规技术、模拟集群技术、数字集群技术，现阶段技术主要表现为模拟集群技术向数字集群技术转换。主要专网通信标准及特点如表1所示。
1.3专网发展的现状
无线专网可为应急及公共安全应急处理提供可靠的通信保障，专网产品未来将朝着多技术融合、窄带与宽带融合、光电融合、多网络融合的趋势发展。
多种技术融合：现代通信是多种技术的综合应用，达到优势互补、相得益彰的效果。譬如，在通信标准中可采用TDMA和FDMA接入、在信道传输中可兼容多种信道编码、多模多频兼容的终端等。
窄带与宽带融合：窄带通信的应用范围局限性较大，在公安执法、应急救援、指挥调度中往往需要图像传输、视频可视化等宽带通信，因而窄带与宽带融合成为专网产品技术发展的重要趋势。
光与电融合：传统的集群系统中光纤通信用得较少，光纤通信具有成本低、容量大、衰减小等特点，在现代通信技术中具有重要的地位，是大容量超宽带通信的基础资源。
多种业务的融合：多业务融合是未来通信发展方向，基于IP化的通信能使各种网络互联，利用集群网关也可使各系统互通。为了完成多媒体业务的功能，IP网络、公网、窄带集群、宽带集群、卫星通信完全融合在一起。专网频段及行业应用如表2所示。
专网涉及频段、行业众多，目前我国只有1.4G无线政务专网是全国统一要求建设的专网，全国有14个省市完成了1.4G无线政务专网覆盖，站址总体规模超1万余个，网络形式多样、业务方式灵活。
2专网规划方法研究分析
2.1技术对比
在现有专网覆盖规划的过程中，一般只采用根据覆盖指标，对网络覆盖效果进行测试及规划。常规的规划报告形成，如图1所示。
信号电平：最佳服务小区覆盖预测、重叠小区覆盖预测、控制信道-参考信道/ SCH/PBCH接收信号电平覆盖预测、业务信道PDSCH，PUSCH信道接收信号电平覆盖预测。
信号质量（静态负载/蒙特卡罗仿真）：控制信道-参考信道/SCH/PBCH接收信号质量覆盖预测、业务信道PDSCH，PUSCH信道接收信号质量覆盖预测、基于PDSCH/PUSCH信道接收质量的最佳承载预测、基于PDSCH/PUSCH信道的速率分布预测图。
专网覆盖目标和应用场景有别于公众通信网络，需要考虑更多的参考指标，如：自然参数，如气候、地形、地貌、环境、风压、地质灾害等;社会参数，如重大节假日、用户行为等;客户要求，如安全性、可靠性、稳定性、低时延等;平台参数，如电子地图范围、精度、网络建模、天线功率、终端灵敏度等。
2.2小结
基于研究背景和现状分析可见，随着以无线多媒体业务为代表的专网新业务涌现，复杂的多业务行为在专网中呈现出明显的潮汐现象和幂律分布，传统以覆盖为主的规划方法已无法满足专网业务发展的需求，因而探索满足专网多业务需求的新型网络规划方法是发展的趋势。
3研究概述
3.1研究方向和总体思路
通过分析专网应用时存在的地形、气象环境、人流量等干扰因素，通过智能分析手段建立规划模型，使输出的覆盖规划结果最大可能的接近实际测试的结果。
3.2技术创新点及主要内容
基于研究背景和现状分析可见，随着以无线视频业务为代表的新业务涌现，复杂的多业务行为在时空呈现出明显的潮汐现象和幂律分布，传统的单点统计建模已无法精细刻画，因而探索面向过程的网络化建模是发展的趋势。从数学上看，网络化过程建模旨在从高维无序空间发现有序模式，其本原问题是动态随机高维向量下的函数构建，面临着复杂性和不确定性双重挑战。
为降低建模的复杂性和减小不确定性，将层析的思想引入过程建模方法。首先，针对整体建模的复杂性，通过时间尺度缩放分解规模降低建模复杂性，层析出（准）静态模型、缓变模型、快变模型三个过程层次;其次，针对不确定性，考虑随着时间尺度增大不确定逐渐递减，层析出确定和弱不确定，减小整体建模不确定性[5]，如图2所示。
当前，网络上的业务种类非常多，从运营商定义的大类业务来看，主要包括视频类、音乐类、社交类、新闻类、应用下载类、邮件类、购物类、云盘类、天气类、阅读类、财经类、游戏类、工作类、搜索类、支付类、地图类、打车类等。每种业务的业务参数主要有上行流量、下行流量、上行稻莅、下行数据包、总流量、总数据包、用户数、GET/POST请求个数以及激活时间等。准静态模型的研究从较大的空间尺度（RNC等）上对业务的主要业务参数的业务量进行排序，找出对全网某业务参数的业务量贡献最大的主要业务，即TOP业务。然后，对这些TOP业务进行时间序列的回归和趋势分析，实现天尺度（工作日和节假日）的业务分布建模。通过建模发现，天尺度的TOP业务分布模型具有很好的准静态特性。运营商利用该特性可以实现网络业务数据的准确预测，如果再针对不同的TOP业务合理配置网络资源，将有效提升网络资源的效率。主要考虑参数，如图3所示，包括：
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