基于知识图谱和互信息的无线通信网络优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于知识图谱和互信息的无线通信网络优化方法，主要解决现有技术对关键性能指标KPI影响效率因素进行筛选，其准确率低的问题。其实现方案是：1)获取无线通信网络中的用户测量数据并进行处理，构建初始数据；2)以初始数据为基础，围绕目标KPI构建无线通信网络知识图谱；3)计算知识图谱中原因节点U和结果节点V的边连接强度；4)对边连接强度进行归一化得到边权重，采用边权重计算节点间影响效率；5)将节点间影响效率从大到小排序进行筛选；6)获取筛选结果并进行优化。本发明专利技术提高了对关键性能指标KPI影响效率较大因素的筛选准确率，提升无线通信网络优化效果，可用于无线通信网络。线通信网络。线通信网络。

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱和互信息的无线通信网络优化方法


[0001]本专利技术属于通信
，具体涉及一种无线通信网络优化方法，可用于无线通信网络。

技术介绍

[0002]随着无线通信网络的发展，无线通信网络数据呈现多样化的特点。影响无线通信网络性能的因素十分复杂，传统方法难以厘清各因素之间的关联关系，且由于各因素之间复杂的关联关系，难以找出对关键性能指标影响效率较大的因素，给无线通信网络的优化带来了困难。
[0003]作为网络数据知识表示的新方法和知识管理的新工具，知识图谱可以厘清数据之间复杂的关联关系，可以表征数据以及数据之间关系的种类、属性。因此，可以采用知识图谱来表征无线通信网络数据，并结合互信息来确定对关键性能指标影响效率较大的因素，便于实现无线通信网络性能的优化。
[0004]网络通信与安全紫金山实验室在其申请号为CN202111000514.3的专利文献中公开了一种“无线通信网络性能优化方法及装置”，其根据无线通信网络性能知识图谱确定影响目标指标的目标节点，基于所述目标节点对所述目标指标进行优化。采用与无线通信网络性能相关的数据字段及指标构建无线通信网络性能知识图谱，并采用边连接强度表征相连节点间的关联关系的关联程度，节点u与节点v之间的边连接强度为原因节点u的任一状态导致结果节点v的所有状态发生的概率之和。将边连接强度进行归一化处理后作为边的边权重，结合边权重以及结构图计算节点间的影响效率和节点的重要度。该方法对于关键性能指标KPI影响效率较大的因素的筛选准确率较低，限制了无线通信网络性能优化的效果。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服上述现有技术的不足，提出一种基于知识图谱和互信息的无线通信网络优化方法，以提高对关键性能指标KPI影响效率较大因素的筛选准确率，提升无线通信网络优化效果。
[0006]为实现上述目的，本专利技术的技术方案包括如下步骤：
[0007](1)获取n个小区中的用户测量数据，并通过手动剔除其部分明显与关键性能指标KPI无关的数据字段以及取值为空的数据字段，构成初始数据集；
[0008](2)将初始数据集中的数据字段进行实体分类，对字段间的关联关系进行分类，将存在关联关系的实体之间进行有向连接，构成以目标KPI为核心的无线通信网络知识图谱；
[0009](3)计算知识图谱中节点U和节点V的边连接强度I(U；V)：
[0010][0011]其中，p(u,v)是知识图谱中节点U和节点V取值的联合概率分布函数，p(u)和p(v)
分别是节点U和节点V取值的边缘概率分布函数；
[0012](4)计算节点间影响效率：
[0013]将边连接强度I(U；V)进行归一化处理，得到边权重
[0014]对于存在连通路径的任意两个节点X和Y，计算其第q条最短路径上边权重的乘积，得到两个节点之间的影响效率e
XY
；
[0015](5)将计算出的各节点对目标KPI节点的影响效率并从大到小进行排序，对筛选出来的前t个数据字段进行调节，实现对目标KPI的优化。
附图说明
[0016]图1是本专利技术的实现流程图。
具体实施方式
[0017]以下结合附图对本专利技术实施例和效果作进一步详细描述：
[0018]参照图1，本实例的实现步骤如下：
[0019]步骤1，构建初始数据。
[0020]1.1)获取真实场景中三个小区的用户测量数据，共包含104个数据字段，一万条测量数据，其中数据字段中包括用户体验速率UserThp、无线链路管理层下行发送的数据量DLThpVol、使缓存为空的最后一个时隙所传的下行无线链路管理吞吐量DLThpVolLastSlot、扣除使下行缓存为空的最后一个时隙之后的数传时长DLThpTimeRmvLastSlot；
[0021]1.2)设数据字段中的目标关键性能指标KPI为用户体验速率UserThp，其采用DLThpVol、DLThpVolLastSlot、DLThpTimeRmvLastSlot这三个数据字段计算得到：
[0022][0023]1.3)通过手动剔除部分明显与用户体验速率无关的数据字段，如：时间、验证标志，再从剩余的74个数据字段中，把用户体验速率为0的数据删除，剩余4800条测量数据。
[0024]步骤2，以目标KPI为核心构建无线通信网络知识图谱。
[0025]本步骤以围绕用户体验速率为例构建无线通信网络知识图谱，具体实现如下：
[0026]2.1)确定实体类型：
[0027]基于无线通信网络中各数据字段的含义以及通信网络协议，把初始数据集中的数据字段分为：网络级性能评估指标、用户级性能评估指标、通用非调型数据参数、可调型数据参数这四类，其中：
[0028]网络级性能评估指标，用于评估整个无线通信网络的性能水平，例如上行探测参考信号的信干燥比UlSrsSinr、下行物理资源块使用总数DLPrbUsedNum、下行数据资源承载使用物理资源块总数DLDRBPrbUsedNum；
[0029]用户级性能评估指标，用于评估用户的通信水平，例如上报时刻用户设备最后一次上报的RANK值、用户设备上行最大发射功率PcMaxVal、用户设备功率余量UePHR；
[0030]通用非调型数据参数，是指通信网络中固定的参数取值，例如用户设备上报的波束ID值、小区ID、用户设备ID；
[0031]可调型数据参数，是指可通过调节改变网络或用户性能的参数，例如用户和基站距离TA、用户设备物理上行共享信道调制方式UePuschModType。
[0032]2.2)确定关系类型：
[0033]数据字段间的关联关系分为三类：因果关系、隐式关系、显式关系，其中：
[0034]因果关系，是指一个实体对另一个实体产生的直接影响，例如参考信号接收质量与信噪比之间为因果关系；
[0035]隐式关系，是指一个实体对另一个实体产生的间接影响，即没有明确具体的表达式可表示两者间的关系，例如切换出执行次数和切换出成功率之间为隐式关系；
[0036]显式关系，是指两个实体经过推理分析后可得到具体的解析表达式，例如无线链路管理层下行发送的数据量和用户体验速率之间为显式关系；
[0037]2.3)构建三元组：
[0038]在确定数据字段所属实体类型以及数据字段间关联关系所属关系类型后，通过线段r连接头实体h和尾实体t，构建三元组(h，r，t)；
[0039]2.4)构建知识图谱：
[0040]将每一个三元组中的头实体和尾实体都作为无线通信网络知识图谱中的一个节点，将头实体和尾实体之间的关联关系作为图谱中的边，完成无线通信网络知识图谱的构建。
[0041]步骤3，计算知识图谱中节点U和节点V的边连接强度I(U；V)。
[0042]3.1)计算知识图谱中节点U和节点V取值的联合概率分布函数p(u,v)：
[0043]p(本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱和互信息的无线通信网络优化方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取n个小区中的用户测量数据，并通过手动剔除其部分明显与关键性能指标KPI无关的数据字段以及取值为空的数据字段，构成初始数据集；(2)将初始数据集中的数据字段进行实体分类，对字段间的关联关系进行分类，将存在关联关系的实体之间进行有向连接，构成以目标KPI为核心的无线通信网络知识图谱；(3)计算知识图谱中节点U和节点V的边连接强度I(U；V)：其中，p(u,v)是知识图谱中节点U和节点V取值的联合概率分布函数，p(u)和p(v)分别是节点U和节点V取值的边缘概率分布函数；(4)计算节点间影响效率：将边连接强度I(U；V)进行归一化处理，得到边权重对于存在连通路径的任意两个节点X和Y，计算其第q条最短路径上边权重的乘积，得到两个节点之间的影响效率e
XY
；(5)将计算出的各节点对目标KPI节点的影响效率并从大到小进行排序，对筛选出来的前t个数据字段进行调节，实现对目标KPI的优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)中对初始数据集中的数据字段进行实体分类，是基于无线通信网络中各数据字段的含义及通信网络协议，把初始数据集中的数据字段分为：网络级性能评估指标、用户级性能评估指标、通用非调型数据参数、可调型数据参数这四类，其中：网络级性能评估指标，用于评估整个无线通信网络的性能水平；用户级性能评估指标，用于评估用户的通信水平；通用非调型数据参数，是指通信网络中固定的参数取值；可调型数据参数，是指可通过调节改变网络或用户性能的参数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)中对字段间的关联关系进行分类，是将数据字段间的关联关系分为三类：因果关系、隐式关系、显式关系，其中：因果关系，是指一个实体对另一个实体产生的直接影响；隐式关系，是指一个实体对另一个实体产生的间接影响，即没有明确具体的表达式可表示两者...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘雪芳，周奕名，刘伟，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：