一种异构网络son智能运维管理方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于无线网络通信技术领域中的网络智能运维技术，尤其涉及一种异构网 络SON智能运维管理方法。
【背景技术】
[0002] 未来网络是一个多种接入技术和多层次部署的异构融合网络，网络的拓扑和架 构都随网络中节点的变化而变化，使网络具有重构性，并且多种技术体制并存所引起的互 操作、家庭网元Home NodeB的大量应用，易发生产生大量网络告警信息及网络故障，使得 未来网络管理和运维变得越来越复杂。越来越高的运维支出使得运营商强烈希望用新技 术来降低运营成本、提高系统性能，确保网络运行高效、安全、稳定。引入了自组织网络 (self-organized network, SON)进行网络的自主优化管理。
[0003] 然而，自组织优化研究中充满了挑战，由于SON机制对于无线网络的影响往往难 以预测，不同SON用例之间的操作以及不同目标值的优化过程中，经常会出现调整参数的 冲突、优化结果冲突以及优化操作冲突等问题，此外，优化不同的SON功能用例的执行时间 不同，从而单个SON用例的独立操作难以对无线网络取得良好的优化效果。因此，在网络优 化过程中，需要一种有效的SON用例协调管理机制，从全局优化网络。
[0004] 在此背景下，网络需要对网络运维信息进行挖掘分析，从不同的时间尺度进行分 析，在网络优化过程中，需要一种有效的SON用例协调管理机制，从全局优化网络。
【发明内容】
[0005] 为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明的目的是提供异构网络SON智能运 维管理方法，其可以降低网络运营成本、提高系统性能，确保网络运行高效、安全、稳定。
[0006] 为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种异构网络SON智能运维管理 方法包括以下步骤：
[0007] 步骤S1，通过基站和网络监测节点收集异构网络运维数据；
[0008] 步骤S2,根据获得的异构网络运维数据，构建统一的运维监测模型，以对异构网络 进行实时监测；
[0009] 步骤S3,将整个异构网络的优化目标分解为多个SON功能的决策行为，每一个SON 功能的决策行为是一个单独的控制环S0N u。；
[0010] 根据运维监测模型的实时监测，调整和确定相应的无线网络参数，并触发和运行 相应类型的特定SON m功能；
[0011] 如果其SONm是同一时间尺度下的多个SONue管理，则采用同一时间尺度下的多SON 冲突避免优化处理机制；
[0012] 如果其SONm是不同时间尺度下的SONue管理，则采用不同时间尺度下的SON用例 协同管理机制。
[0013] 优选的技术方案，所述步骤Sl中的异构网络运维数据包括用户测量报告（user measurement report)、网络计数器数据（network counters)、路测数据（drive tests、） 用户终端数据和异构网络的关键性技术指标（key performance indicators,缩写为KPI指 标；其包括掉话率和阻塞率等）。
[0014] 进一步优选的技术方案，所述步骤S2中的运维监控模型是通过根据异构网络运 维数据与异构网络无线资源管理参数的映射分析、逻辑回归分析方法和回归函数构建的。
[0015] 更进一步优选的技术方案，所述运维监控模型的具体构建过程为：
[0016] 采用逻辑回归分析方法，选取回归函数：f1()g(z) = lAl+eXp，，z表示无线资源管 理参数；
[0017] 逻辑回归映射模型为：
[0018] Vmj = ./i〇g(^ _) + ^
[0019] nm；i= β m,〇+^m,iXi
[0020] 其中，ynU为第m个运维数据KPI指标的第i次采样值，Xi为相应的无线网络参 数，ε i表示误差值，η β 为无线参数预测值，其中β _和β ^为方程变量 系数；
[0021] 采用最大似然估计后，得到优化后的运维监控模型为：
[0022] i = arg min C(x)
[0023] s. t.
[0024] ym(x)< Ihiii VihgAc
[0025] 其中开销函数戈
【主权项】
1. 一种异构网络SON智能运维管理方法，其特征在于，其包括以下步骤： 步骤S1，通过基站和网络监测节点收集异构网络运维数据； 步骤S2,根据获得的异构网络运维数据，构建统一的运维监测模型，以对异构网络进行 实时监测； 步骤S3，将整个异构网络的优化目标分解为多个SON功能的决策行为，每一个SON功能 的决策行为是一个单独的控制环S0Nu。； 根据运维监测模型的实时监测，调整和确定相应的无线网络参数，并触发和运行相应 类型的特定S0Nm功能； 如果其S0Nm是同一时间尺度下的多个SON u。管理，则采用同一时间尺度下的多SON冲 突避免优化处理机制； 如果其S0Nm是不同时间尺度下的SONu。管理，则采用不同时间尺度下的SON用例协同 管理方法。
2. 根据权利要求1所述的一种异构网络SON智能运维管理方法，其特征在于，所述步骤 S1中的异构网络运维数据包括用户测量报告、网络计数器数据、路测数据、用户终端数据和 异构网络的关键性技术指标。
3. 根据权利要求1所述的一种异构网络SON智能运维管理方法，其特征在于，所述异构 网络的关键性技术指标包括掉话率和阻塞率。
4. 根据权利要求1所述的一种异构网络SON智能运维管理方法，其特征在于，所述步 骤S2中的运维监控模型是通过根据异构网络运维数据与异构网络无线资源管理参数的映 射分析、逻辑回归分析方法和回归函数构建的。
5. 根据权利要求4所述的一种异构网络SON智能运维管理方法，其特征在于，所述运维 监控模型的具体构建过程为： 采用逻辑回归分析方法，选取回归函数：f1()g(Z) = lAl+exp乃，z表示无线网络参数， f1()g(z)为关键性技术指标的逻辑回归分析值； 逻辑回归映射模型为： ~ flog{?jml) +Sinm；i= ^ m,〇+^m,iXi 其