以用户为中心的智能化网络运营服务方法

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2020024

电信科学 ›› 2020, Vol. 36 ›› Issue (2): 101-108.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2020024

以用户为中心的智能化网络运营服务方法

李凯¹,刘伟¹,罗贵阳²,李静林²

¹ 中国电信股份有限公司北京研究院，北京 102209
² 北京邮电大学，北京 100876

修回日期:2020-02-07 出版日期:2020-02-20 发布日期:2020-05-19
作者简介:李凯（1976- ），男，博士，中国电信股份有限公司北京研究院高级工程师，主要研究方向为通信网络能力开放、智能运营等|刘伟（1980- ），男，现就职于中国电信股份有限公司北京研究院，主要研究方向为通信网与互联网融合业务，目前专注于智能化运营研究工作|罗贵阳（1992- ），男，北京邮电大学博士生，主要研究方向为融合网络服务计算与协同计算|李静林（1975- ），男，博士，北京邮电大学副教授，主要研究方向为融合网络协同计算与群智计算
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61472338)

Customer-centered mobile network intelligent operation approach

Kai LI¹,Wei LIU¹,Guiyang LUO²,Jinglin LI²

¹ China Telecom Beijing Research Institute,Beijing 102209,China
² Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China

Revised:2020-02-07 Online:2020-02-20 Published:2020-05-19
Supported by:
The National Natural Science Foundation of China(61472338)

摘要/Abstract

摘要：

多种新型业务的迅猛发展，对移动通信系统的用户个性化业务保障能力提出了更高的要求。传统的智能管道运营仅考虑网络当前的流量状态、承载绑定数量等信息，并未考虑到无线用户的使用需求和特点。同时，由于无线网络的指标多、指标间相关性复杂，且不同用户需求对无线网络指标有不同要求，使用基于规则的方式已经无法应对。因此提出一种以用户为中心的智能化网络运营服务方法，通过学习用户QoS保障需求与无线网络指标态势的相关性，构建基于用户需求与无线网络状态的联合服务保障架构，同时还提出了一种基于机器学习与深度学习的智能化网络服务保障方法，并在真实数据上验证了其有效性。

关键词: 智能化网络运营, 智能管道, 资源分配控制

Abstract:

The rapid development of new types of services places greater demands on support ability of the personalized service in mobile communication systems.Traditional intelligent pipe carriers only consider limited factors such as current traffic status of the network and number of loading binding quantity,indicating that they don’t take account of the demands and features of wireless customers.Meanwhile,the rule-based method is overwhelmed due to numerous metrics of the wireless network,the complicated correlation among them and heterogeneous requirements of metrics from various users.Therefore,a user-centric intelligent network operation service was proposed,which utilized machine learning and deep learning method.The service had the ability to learn the correlation between user QoS guarantee requirements and wireless network metric status to construct a joint support architecture based on user requirements and wireless network status.The validity of the method on real data was verified.

Key words: intelligent operation, intelligent pipe, resource allocation control

中图分类号:

TN929.5

李凯,刘伟,罗贵阳,李静林. 以用户为中心的智能化网络运营服务方法[J]. 电信科学, 2020, 36(2): 101-108.

Kai LI,Wei LIU,Guiyang LUO,Jinglin LI. Customer-centered mobile network intelligent operation approach[J]. Telecommunications Science, 2020, 36(2): 101-108.

图/表 6

图1

图2

图3

表1

表2

图4

参考文献 9

[1]	肖清华 . 国内运营商智能管道的发展研究[J]. 移动通信, 2015,39(19): 18-21.
	XIAO Q H . Analysis on the development of smart pipe for domestic operators[J]. Mobile Communication, 2015,39(19): 18-21.
[2]	丁亦志, 吕红卫, 牛瑛霞 ,等. 全面深化流量经营部署方案探讨[J]. 电信科学, 2016,32(6): 195-200.
	DING Y Z , LV H W , NIU Y X ,et al. Discussion on the deployment solution of comprehensive traffic management[J]. Telecommunications Science, 2016,32(6): 195-200.
[3]	薛飞, 徐宇辉, 张靓 ,等. 移动互联网智能管道自组织架构研究与实践[J]. 电信科学, 2018,34(9): 143-152.
	XUE F , XU Y H , ZHANG L ,et al. Research and practice on self-organization architecture of smart pipe in mobile internet[J]. Telecommunications Science, 2018,34(9): 143-152.
[4]	周伟, 毛聪杰 . 用PCC在CDMA网络中实现智能管道[J]. 电信科学, 2013,29(9): 89-93.
	ZHOU W , MAO C J . Deploying smart pipe in CDMA network with PCC[J]. Telecommunications Science, 2013,29(9): 89-93.
[5]	顾明 . LTE网络中PCC架构的应用[J]. 电信工程技术与标准化, 2010,23(11): 35-39.
	GU M . PCC architecture applicated in LTE network[J]. Telecom Engineering Technics and Standardization, 2010,23(11): 35-39.
[6]	宋小明, 邵永平, 杨旭 ,等. SCEF 引入需求分析及部署应用[J]. 移动通信, 2018,42(4): 36-40.
	SONG X M , SHAO Y P , YANG X ,et al. Analysis on introduction requirements and applications deployment of SCEF[J]. Mobile Communication, 2018,42(4): 36-40.
[7]	3GPP.Policy and charging control architecture (Release 16):TS23.203[S].2019. 2019.
[8]	3GPP.Policy and charging control (PCC); reference points (Release 15):TS29.212[S]. 2019.
[9]	3GPP.Policy and charging control over Rx reference point (Release 15):TS29.214[S]. 2019.

特征	说明	取值示例
eratab	建立请求次数	0
tusrmean	平均激活用户数	0.514 7
rrucmean	平均RRC连接用户数	8.059 5
pprmul	上行PRB平均占用率	0.042 7
pccocc	PDCCH CCE占用率	0.006 2
pprmudl	下行PRB平均占用率	0.009 8
rrcucmax	最大RRC连接用户数	17
pthul	用户上行调度吞吐率	1.490 4
erittab	初始建立请求次数	1 074
psdmddl	用户面下行分组平均时延	29.782 5
psddl	下行PRB双流占比	0.553 2
pthrdl	用户下行调度吞吐率	20.618 4
rrccst	UE发起的RRC连接建立请求次数	861
hattrae	内部切换请求次数	7
tusrmax	最大激活用户数	5
estab	建立成功率	1
pchocc	PRACH占用率	0.002
hstrae	内部切换成功次数	7
hsx2r	X2接口切换成功率	1
halt3g	LTE重定向到3G的尝试次数	6
rrcmax	最大CA能力用户数	0
hstraer	内部切换成功率	1
rrcsctab	RRC连接建立成功率	1
rrcsct	UE发起的RRC连接建立成功率	1
rrcmean	平均CA能力用户数	0
psddl	空中接口下行用户面分组丢失率	0
psdul	空中接口上行用户面分组丢失率	0
c0-c11	CQI不同等级的占比	0.002 4

模型	准确率	召回率
全连接	64.00%	63.00%
CNN	68.00%	64.44%
SVM	74.58%	74.58%
LGB	81.79%	81.23%

[1]	薛飞,徐宇辉,张靓,李英. 移动互联网智能管道自组织架构研究与实践[J]. 电信科学, 2018, 34(9): 143-152.
[2]	丁亦志,吕红卫,牛瑛霞,李邵平. 全面深化流量经营部署方案探讨[J]. 电信科学, 2016, 32(6): 195-200.
[3]	罗雨佳,欧亮,莫志威,唐宏. 基于BGP增强的流量调度技术[J]. 电信科学, 2016, 32(3): 20-27.
[4]	姜全泽,来志远. 基于SDN的CMNet演进[J]. 电信科学, 2016, 32(1): 175-181.
[5]	黎明雪,林奕琳,何震苇. 基于电子凭证的自助式智能管道能力调用[J]. 电信科学, 2016, 32(1): 193-196.
[6]	黄凤,王瑶,黄莉,姚继明,刘世栋. 基于多层级联算法的网络业务流量识别技术[J]. 电信科学, 2015, 31(Z1): 249-253.
[7]	韩晶,王亚松,孙鑫,王健全. 面向一体化运营的固移融合智能管道关键技术研究[J]. 电信科学, 2015, 31(6): 92-97.
[8]	严斌峰,董慧,侯玉华. 基于终端的感知技术浅析[J]. 电信科学, 2015, 31(3): 2015078-.
[9]	严斌峰,董慧,侯玉华. 基于终端的感知技术浅析[J]. 电信科学, 2015, 31(3): 1-7.
[10]	董斌,潘卫,王铮,赵彦杰. 移动互联网环境下运营商SDP演进探讨[J]. 电信科学, 2014, 30(2): 118-122.
[11]	漆晨曦. 立足小数据基础的电信企业大数据分析应用发展策略[J]. 电信科学, 2014, 30(10): 15-20.
[12]	张园,赵慧玲. 移动互联网环境下的智能管道关键技术[J]. 电信科学, 2013, 29(9): 60-62.
[13]	李昆仑. 利用智能管道技术构建全新移动应用超市平台[J]. 电信科学, 2013, 29(9): 69-73.
[14]	张亚飞,阎东. 智能管道体系数据应用子层的设计与研究[J]. 电信科学, 2013, 29(9): 74-78.
[15]	周伟,毛聪杰. 用PCC在CDMA网络中实现智能管道[J]. 电信科学, 2013, 29(9): 89-93.

以用户为中心的智能化网络运营服务方法

Customer-centered mobile network intelligent operation approach

在线阅读

PDF下载

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 6

参考文献 9

相关文章 15

Metrics

推荐阅读 0