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[导读]为了评价3G无线网络——UTRAN(UMTS Terrestrial Radio Access Network,陆地无线接入网)网络质量,提出了一个UTRAN网络质量评价指标体系。在该指标体系的基础之上,将模糊数学理论引入网络管理领域,根据模糊综合评价算法建立了UTRAN网络质量模糊综合评价模型。最后应用此模型,对UTRAN试验网络的测试结果进行了模糊综合评价,得到了UTRAN网络质量的量化评价结果。

1 引言
   
3G无线网络质量指标及其评价是3G网络管理的重要组成内容。目前尚没有从网管角度考核3G无线网络质量的指标体系。同时,也缺乏对3G无线网络质量进行量化评价的应用模型。本文提出了一个基于3G WCDMA标准的无线网络(UTRAN)质量评价指标体系。以此指标体系为基础,采用领域平移法将模糊数学中的模糊评价方法应用到3G网络管理领域中,建立了一个UTRAN网络质量评价模型。最后,本文运用该模型评价了一组测试数据。

2 UTRAN网络质量指标体系
    本文从接入特性、保持特性、移动特性、传输特性和管理特性五个方面定义TUTRAN网络指标KPI(Kev Performance Indicator)体系。图1是本文提出的指标体系树。

    在接入特性方面,根据UTRANM络完整信令呼叫流程中涉及的三个关键环节寻呼、RRC(RadioResource Control)连接和RAB(Radio Access Bearer)指派,图l显示了本文提出的三个反映接入特性的指标,分别是小区寻呼成功率、RRC连接建立成功率和RAB建立成功率。反映保持特性的指标是无线系统掉话率。
    在移动特性方面,在UTRAN网络与GSM网络混合组网情况下,根据预定组网策略,系统将存在多种切换场景。根据不同的切换场景,图1显示了本文提出的对应切换指标,包括软切换成功率、同异频硬切换成功率、系统问电路域(CS)域(GSM与UTRAN)切换成功率、系统间分组(PS)域切换成功率(GSM与UTRAN)、系统间分组(PS)域切换成功率(GPRS至UTRAN)、无线子系统切入切出成功率。
    在传输特性方面,本文从反映传输质量的系统传输负荷指标和信号干扰指标二个方面提出了相关的指标。如图1所示,体现系统传输负荷的指标主要是各类流量指标,体现信号干扰的指标是Uu口和Iub口的误码率。
    在管理特性方面,本文从系统资源管理的角度提出了相关指标。系统资源分别包括系统设备资源和小区码资源。图1中相关的指标分别是处理器平均负荷、小区码资源利用率和码资源分配成功率。


3 模糊评价模型
    模糊综合评价法是一种利用模糊隶属度理论,把定性指标合理的定量化,最大化的消除评价过程中对评价者的依赖性,提高评价结果的客观程序。具体的评价过程如下:

3.1 确定评价因素论域
   
确定评价因素论域即确定评价体系,一般评价因素论域的设置为只有一级:U=(ul,u2,…up)。在评价因素论域的构成比较复杂的情况下,可以按照两级的方式来设置,即评价因素论域由p个子集组成,每个子集包含n个因素:


其中ni是Si中元素的个数,评价因素论域中的总元素个数n,有:
3.2 确定评语集
   
由于模糊综合评价对象具有模糊性,因此对被评价对象的描述不应是断然的,而只能属于各等级的程度来表示。评语集可以表示为:V=(v1,v2,…vm)。令每一个评语级的值为:wi,i∈(1,m)。
3.3 建立模糊关系矩阵R
    对于给定的评价因素论域,可以建立它和评语集之间的模糊关系矩阵R。即确定评价因素论域中的每个元素对应于评语集中的每个评语元素的隶属程度。即有:

   
    确定rij的简单方法是等级比重法。这种方法要求评价者从若干个因素对被评价对象属于那个等级做出判断,然后把根据第i个因素而将该被评价对象判断为第j个等级的人数与全部评价者人数的比值作为rij。
3.4 确定评价因素的权值向量E
    评价因素的权值向量是评价因素对被评价对象所起作用的隶属程度的度量,是评价因素的权重。权重系数的确定很重要,它直接影响着最终的评价结果,具体实施时可采用Delphi法进行。Delphi法又称专家评议法,下面介绍具体过程。
3.4.1 确定评价因素的重要性序列值
   
由每个专家对评价因素论域中的元素的重要性进行排序,排序为l的最次要,为m的最重要。最后得到因素重要性序列值表。
3.4.2 编制优先得分表
   
对得到因素重要性序列值表进行如下统计:设共有y为专家,有:则Aij组成优先得分表。
3.4.3 确定权值


3.5 合成
   
由于UTRAN网络质量KPI体系是两层结构,所以必须分级进行模糊评价:
3.5.1 首先对接入特性、移动特性等方面内部的KPI进行模糊评价

    每一个特性内部KPI模糊评价的基本模型为代表合成算子,即:


3.5.2 对UTRAN网络整体质量的模糊评价


其中fi为UTRAN网络整体质量隶属于第j个评语等级的程度。
3.6 确定评价结果
   
将被评价对象隶属于评语集等级的程度F和评语等级值进行综合,即可得到最终的评价结果:

   


4 实证分析
   
表1是从中国移动UTRAN试验网上采集到的一组数据。鉴于技术原因,这里只能给出部分KPI的值。

4.1 设定评语集及评语集的值
    一般来讲,用户对网络质量的直观感觉就是优、良、中、差。可以结合用户对UTRAN网络质量的感知来确定评语集:{优,良,中,差}。
    设评语集的值w={1,0.85,0.6,0.45}。
4.2 Delphi法计算评价指标权值,共有lO位专家参与了KPI重要性打分
    表2是专家给出的UTRAN网络5方面特性的重要性排序结果:计算得到的各方面特性的权值向量e为:

   
    表3是专家给出的UTRAN网络接入特性方面的KPI重要性排序结果:接入特性方面KPI的权值向量e1为:

   
    表4是专家给出的UTRAN网络移动特性方面的重要性排序结果:移动特性的权值向量e2为:

   
    表5是专家给出的UTRAN网络传输特性方面的重要性排序结果:传输特性的权值向量e3为:

   
    表6是专家给出的UTRAN网络管理特性方面的重要性排序结果:管理特性的权值向量e4为:

   
4.3 计算模糊关系矩阵
   
共有12位专家给出了采集到的数据的等级判定,限于篇幅本文仅给出了所计算出的关系,如表7所示。

           

4.4 E与R合成计算
   
不考虑其它的KPI,由公式(1)、(2)可得:

   
4.5 最终评价结果计算
   
由公式(3)及w={l,0.85,0.6,0.45}可得该组数据最终评价结果为:T=0.48。


5 结束语
   
无线网络质量是当前移动运营商十分关注的一个问题.本文根据UTRAN网络的特征,提出了UTRAN网络质量指标体系,同时还采用了领域平移法,将模糊数学中的模糊评价算法应用到网络管理领域中,建立了一个UTRAN网络质量评价模型。最后,应用所提出的评价模型量化评价了一组试验数据。

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