基于自组网son的网络状态划分方法、装置和网络系统的制作方法
【专利摘要】本发明的实施例提供一种基于自组网SON的网络状态划分方法、装置和网络系统，涉及通讯领域，能够降低网络问题维护成本提高网络问题解决效率，该方法包括：获取网络状态参数，所述网络状态参数包括：网络主要性能参数指标KPI、小区度量和控制参数；对所述网络状态参数进行变量降维；对所述变量降维后的网络状态参数进行分簇处理；根据所述分簇处理的结果对所述网络状态参数进行变化分析。
【专利说明】基于自组网SON的网络状态划分方法、装置和网络系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及通信领域，尤其涉及一种基于自组网SON的网络状态划分方法、装置和网络系统。
【背景技术】
[0002]在蜂窝网络的运营与维护过程中，网络状态的获取是运营商通过网管系统的网络主要性能参数指标(Key Performance Indicator,简称KPI)统计获取统计值了解网络的当前运行状况，当网络KPI统计值超出运营商预先设置的范围，即网络性能不能达到预定指标时，由运维和网管人员通过经验分析方法，获知网络运行出现的那些网络参数配置不合理导致的问题。获取该信息后，网管人员根据经验值修改相应的网络参数并通过网管工具将网络参数配置到网络设备。重新配置后的网络设备在为用户提供服务的同时，不断进行网络KPI的统计并上报给网管系统。这种KPI统计上报、故障分析、参数配置、运行并统计KPI的操作不断循环，从而实现蜂窝网络的维护。
[0003]在实现上述KPI统计的过程中，发明人发现只依靠KPI来表征的网络状态，不能反映出网络的问题所在，还要凭借人工来进行分析，因此需要大量人力成本的投入和相关的专家知识。而基站小型化趋势导致网络拥有庞大的网元数目，使得大量的网络性能统计报表和网络问题的复杂度急剧增加，因此仅以人力为主的网络维护方法既造成高额维护成本，又难以有效地准确定位和解决网络问题。
【发明内容】
[0004]本发明的实施例提供一种基于自组网SON的网络状态划分方法、装置和网络系统，能够降低网络问题维护成本提高网络问题解决效率。
[0005]为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案:
[0006]第一方面，提供一种基于自组网SON的网络状态划分方法，包括:
[0007]获取网络状态参数，所述网络状态参数包括:网络主要性能参数指标KP1、小区度量和控制参数；
[0008]对所述网络状态参数进行变量降维；
[0009]对所述变量降维后的网络状态参数进行分簇处理；
[0010]根据所述分簇处理的结果对所述网络状态参数进行变化分析。
[0011]在第一种可能的实现方式中，根据第一方面，所述获取网络状态参数包括:
[0012]在预设的时间周期内对网络状态进行采样，获取在所述预设的时间周期内所述网络状态的网络状态参数；
[0013]收集在所述预设的时间周期内预设个数的所述网络状态参数；
[0014]保存所述预设个数的所述网络状态参数。
[0015]在第二种可能的实现方式中，结合第一方面或第一种可能的实现方式，所述获取网络状态参数还包括:[0016]接收网络主要性能参数指标报警，获取所述网络主要性能参数指标报警对应的网络状态参数；
[0017]在连续接收到的预设次数的所述网络主要性能参数指标报警对应的主要性能参数指标均大于预设的主要性能参数指标阈值时，保存所述预设次数次的网络主要性能参数指标报警对应的网络状态参数。
[0018]在第三种可能的实现方式中，根据第一方面，所述对所述网络状态参数进行变量降维包括:
[0019]删除所述网络状态参数中与所述控制参数弱相关的所述网络状态参数；
[0020]在剩余的所述网络状态参数中筛选特征网络状态参数标识，所述特征网络状态参数标识为:剩余的所述网络状态参数中所述主要网络性能指标与所述小区度量的线性组
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[0021]在第四种可能的实现方式中，根据第四种可能的实现方式，所述删除所述网络状态参数中与控制参数弱相关的网络状态参数包括:
[0022]运用互信息量计算方法检测所述网络状态参数的互相关性，删除与所述控制参数弱相关的所述网络状态参数。
[0023]在第五种可能的实现方式中，结合第三种可能的实现方式或第四种可能的实现方式，所述筛选特征网络状态变量的标识包括:
[0024]在剩余的所述网络状态参数中采用主成分分析方法将具有强相关性的所述主要网络性能指标和所述小区度量组成的线性组合以一个主成分表征，并以所述主成分变量作为变量降维后的网络状态参数。
[0025]在第六种可能的实现方式中，根据第一方面，所述对所述变量降维后的网络状态参数进行分簇处理包括:
[0026]根据所述变量降维后的所述网络状态参数建立簇空间以及对应的分簇数据库，并使得每个簇中的所述网络状态参数与所述簇中的簇心网络状态参数的空间距离最小化；
[0027]在各个簇中获取特征控制参数作为对应分簇的簇心标识。
[0028]在第七种可能的实现方式中，根据第六种可能的实现方式，所述方法还包括:
[0029]周期性或事件性触发重建所述簇空间，并更新对应的分簇数据库。
[0030]在第八种可能的实现方式中，根据第一方面，所述根据所述分簇处理的结果对所述网络状态参数进行变化分析包括:
[0031]判断当前采样点的网络状态参数分簇后所对应的簇心是否是在安全区域，所述安全区域是指簇心所对应的网络主要性能参数指标满足运营商设定的网络运行正常的要求的分簇；
[0032]若是，则判断当前采样点与前一采样点的网络状态参数到分簇处理结果中所述当前采样点对应的分簇数据库中的簇心的成员概率的差值；
[0033]若所述当前采样点和前一采样点到当前采样点所对应的簇心的成员概率的差值不小于零则确定所述网络的网络状态没有发生变化；
[0034]若所述差值小于零则预测该当前采样点的网络状态参数在下一时刻迁移的簇；
[0035]比较当前采样点所在的簇对应的特征控制参数和所述下一时刻迁移的簇对应的特征控制参数确定下一时刻需要调整的控制参数和调整方向。[0036]在第九种可能的实现方式中，根据第八种可能的实现方式，所述方法还包括:
[0037]若否，则在当前分簇处理结果对应的分簇数据库中查询与当前小区度量最近似的小区度量对应的簇的特征控制参数；
[0038]比较所述当前分簇处理结果对应的分簇数据库中查询到的与当前小区度量最近似的小区度量对应的簇的特征控制参数与当前采样点所在的簇对应的特征控制参数，确定下一时刻需要调整的控制参数和调整方向。
[0039]第二方面，提供一种网络状态分析装置，包括:
[0040]网络状态NS获取模块，用于获取网络状态参数，所述网络状态参数包括:网络主要性能参数指标KP1、小区度量和控制参数；
[0041]NS变量降维模块，用于对所述网络状态参数进行变量降维；
[0042]NS分簇模块，用于对所述变量降维后的网络状态参数进行分簇处理；
[0043]NS变化分析模块，用于根据所述分簇处理的结果对所述网络状态参数进行变化分析。
[0044]在第一种可能的实现方式中，根据第二方面，所述网络状态NS获取模块包括:
[0045]采样单元，用于在预设的时间周期内对网络状态进行采样，获取在所述预设的时间周期内所述网络状态的网络状态参数；收集在所述预设的时间周期内预设个数的所述网络状态参数；
[0046]存储单元，用于保存所述预设个数的所述网络状态参数。
[0047]在第二种可能的实现方式中，结合第一方面或第一种可能的实现方式，所述网络状态NS获取模块还包括:
[0048]告警触发单元，用于接收网络主要性能参数指标报警，获取所述网络主要性能参数指标报警对应的网络状态参数；
[0049]所述存储单元还用于在连续接收到的预设次数的所述网络主要性能参数指标报警对应的主要性能参数指标均大于预设的主要性能参数指标阈值时，保存所述预设次数次的网络主要性能参数指标报警对应的网络状态参数。
[0050]在第三种可能的实现方式中，根据第二方面，所述NS变量降维模块包括:
[0051]删除单元，用于删除所述网络状态参数中与所述控制参数弱相关的所述网络状态参数；
[0052]筛选单元，用于在剩余的所述网络状态参数中筛选特征网络状态参数标识，所述特征网络状态参数标识为:剩余的所述网络状态参数中所述网络主要性能指标与所述小区度量的线性组合。
[0053]在第四中可能的实现方式中，根据第三种可能的实现方式，所述删除单元具体用于运用互信息量计算方法检测所述网络状态参数的互相关性，删除与所述控制参数弱相关的所述网络状态参数。
[0054]在第五种可能的实现方式中，结合第三种可能的实现方式或第四种可能的实现方式，所述筛选单元具体用于在剩余的所述网络状态参数中采用主成分分析方法将具有强相关性的所述主要网络性能指标和所述小区度量组成的线性组合以一个主成分表征，并以所述主成分变量作为变量降维后的网络状态参数。
[0055]在第六种可能的实现方式中，根据第二方面，所述NS分簇模块包括:[0056]簇空间建立单元，用于根据所述变量降维后的所述网络状态参数建立簇空间以及对应的分簇数据库，并使得每个簇中的所述网络状态参数与所述簇中的簇心网络状态参数的空间距尚最小化；
[0057]簇心标识获取单元，用于在各个簇中获取特征控制参数作为对应分簇的簇心标识。
[0058]在第七种可能的实现方式中，根据第六种可能的实现方式，所述NS分簇模块还包括:
[0059]簇空间更新单元，用于周期性或事件性触发重建所述簇空间，并更新对应的分簇数据库。
[0060]在第八种可能的实现方式中，根据第二方面，所述NS变化分析模块包括:
[0061]网络状态判断单元，用于判断当前采样点的网络状态参数分簇后所对应的簇心是否是在安全区域，所述安全区域是指簇心所对应的网络主要性能参数指标满足运营商设定的网络运行正常的要求的分簇；
[0062]分簇判断单元，用于若所述网络状态判断单元的判断结果为是，则判断当前采样点与前一采样点的网络状态参数到分簇处理结果中所述当前采样点对应的分簇数据库中的簇心的成员概率的差值；
[0063]分簇预测单元，，用于若所述分簇判断单元的判断结果为所述当前采样点和前一采样点到当前采样点所对应的簇心的成员概率的差值不小于零则确定所述网络的网络状态没有发生变化；还用于若所述分簇判断单元的判断结果为所述差值小于零则预测该当前采样点的网络状态参数在下一时刻迁移的簇；
[0064]网络状态调整单元，用于比较当前采样点所在的簇对应的特征控制参数和所述下一时刻迁移的簇对应的特征控制参数确定下一时刻需要调整的控制参数和调整方向。
[0065]在第九种可能的实现方式中，根据第八种可能的实现方式，
[0066]所述分簇判断单元还用于若所述网络状态判断单元的判断结果为否，则在当前分簇处理结果对应的分簇数据库中查询与当前小区度量最近似的小区度量对应的簇的特征控制参数；
[0067]所述网络状态调整单元还用于比较所述当前分簇处理结果对应的分簇数据库中查询到的与当前小区度量最近似的小区度量对应的簇的特征控制参数与当前采样点所在的簇对应的特征控制参数，确定下一时刻需要调整的控制参数和调整方向。
[0068]第三方面，提供一种网络系统，包括:至少一个网络状态分析装置，所述至少一个网络状态分析装置分别连接一个网构设备，所述至少一个网络状态分析装置连接至与所有所述网构设备连接的网络协调装置，所述网络状态分析装置用于自与其相连的所述网构设备获取网络状态参数，其中所述网络状态分析装置为上述的任一网络状态分析装置；
[0069]所述协调装置用于将自网络状态分析装置获取的需要调整的控制参数和调整方向根据集中式处理或分布式处理原则下发配置到相应的所述网构设备。
[0070]在第一种可能的实现方式中，结合第三方面，所述网构设备包括基站。
[0071]本发明的实施例提供的基于自组网SON的网络状态划分方法、装置和网络系统，能够自动获取当前网络状态参数，并对所述网络状态参数进行变化分析，进而能够降低网络问题维护成本提高网络问题解决效率。【专利附图】
【附图说明】
[0072]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0073]图1为本发明的实施例提供的一种基于自组网SON的网络状态划分方法流程示意图；
[0074]图2为本发明的另一实施例提供的一种基于自组网SON的网络状态划分方法的部分一流程示意图；
[0075]图3为本发明的另一实施例提供的一种基于自组网SON的网络状态划分方法的部分二流程示意图；
[0076]图4为本发明的另一实施例提供的一种基于自组网SON的网络状态划分方法的部分三流程示意图；
[0077]图5为本发明的另一实施例提供的一种基于自组网SON的网络状态划分方法的部分四流程示意图；
[0078]图6为本发明的实施例提供的一种网络状态分析装置的结构示意图；
[0079]图7为本发明的实施例提供的另一种网络状态分析装置的结构示意图；
[0080]图8为本发明的另一实施例提供的一种网络状态分析装置的结构示意图；
[0081]图9为本发明的实施例提供的一种网络系统结构示意图。
【具体实施方式】
[0082]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0083]与现有网管系统中对网络状态的定义不同，本方案中网络状态的定义不仅限于网络主要性能参数指标(KPI)，还包括当前状态下的网络其他信息。具体而言，网络状态包括网络KP1、小区度量；并与控制参数相关联，在下述的实施例中将网络KP1、小区度量及控制参数统称为网络状态参数。其中网络KPI包括吞吐量、呼损率、掉话率、切换性能参数等反映小区运行性能的网络性能指标；小区度量包括用户数、小区负载、干扰情况等反映当前小区业务分布和网络状况等度量值；控制参数包括基站(eNB)的发射功率、基站天线下倾角、小区切换参数等能通过SON实体控制基站本身或指示基站广播给用户的控制参数。在本方案中，网络KP1、小区度量和控制参数将由基站的SON实体进行联合处理以获取当前小区的网络状态。
[0084]参照图1所示，一种基于自组网SON的网络状态划分方法，包括以下步骤:
[0085]101、网络状态分析装置获取网络状态参数，所述网络状态参数包括:网络主要性能参数指标KP1、小区度量和控制参数；
[0086]102、网络状态分析装置对所述网络状态参数进行变量降维；[0087]103、网络状态分析装置对所述变量降维后的网络状态参数进行分簇处理；
[0088]104、网络状态分析装置根据所述分簇处理的结果对所述网络状态参数进行变化分析。
[0089]本发明的实施例提供的基于自组网SON的网络状态划分方法，能够自动获取当前网络状态参数，并对所述网络状态参数进行变化分析，实现对网络状态的有效划分，辅助网络进行自动优化，进而能够降低网络问题维护成本提高网络问题解决效率。
[0090]具体的，本发明的实施例提供的基于自组网SON的网络状态划分方法，包括如下步骤:
[0091]201、网络状态分析装置获取网络状态参数，所述网络状态参数包括:网络主要性能参数指标KP1、小区度量和控制参数；
[0092]这里网络状态分析装置可以通过与其连接的网构设备(如基站)中的网络状态采样获取基站测量或用户上报的网络状态参数的数值，其中，网络KPI包括吞吐量、呼损率、掉话率、切换性能参数等反映小区运行性能的网络性能指标；小区度量包括用户数、小区负载、干扰情况等反映当前小区业务分布和网络状况等度量值；控制参数包括基站(eNB)的发射功率、基站天线下倾角、小区切换参数等能通过SON实体控制基站本身或指示基站广播给用户的控制参数。
[0093]具体的，参照图2所示，步骤201包括:
[0094]201a、网络状态分析装置在预设的时间周期内对网络状态进行采样，获取在所述预设的时间周期内所述网络状态的网络状态参数。
[0095]这里即周期性的从与其相连的网络设备(如基站)获取对应小区的控制参数设置、网络KP1、以及对应的小区度量的数值。
[0096]201b、网络状态分析装置收集在所述预设的时间周期内预设个数的所述网络状态参数。
[0097]可以假设在上述的周期内获取Μ个网络状态参数的采样值，其中上述的时间周期和Μ值可以根据运营商的策略具体选定。
[0098]201c、网络状态分析装置保存所述预设个数的所述网络状态参数。
[0099]可选的，参照图2所示，步骤201还包括:
[0100]201d、网络状态分析装置接收网络主要性能参数指标报警，获取所述网络主要性能参数指标报警对应的网络状态参数。
[0101]201f、网络状态分析装置在连续接收到的预设次数的所述网络主要性能参数指标报警对应的主要性能参数指标均大于预设的主要性能参数指标阈值时，保存所述预设次数次的网络主要性能参数指标报警对应的网络状态参数。
[0102]以上具体为在上述采样的时间周期内，当KPI超过预定的KPI阈值KPIThr时触发报警，并在连续的预设次数M，次采样的网络KPI值均超过KPIThr时，获取对应的M，次采样的网络状态参数，即控制参数、网络KPI及对应的小区度量，并将获取的网络状态参数保存，当然这里的KPITTto及M，可以有运营商根据具体的运营策略调整。
[0103]202、网络状态分析装置对所述网络状态参数进行变量降维；
[0104]具体的，参照图3所示，步骤202包括:
[0105]202a、网络状态分析装置删除所述网络状态参数中与所述控制参数弱相关的所述网络状态参数。
[0106]具体的实现方法是通过互信息量方法进行网络状态参数的互相关性检测，通过这种数据筛选方法，挑选出与控制参数弱相关的网络KPI变量并删除。具体而言，首先计算控制参数和网络KPI的互信息量I (如公式I给出求解两个变量X与Y的互信息量的计算方法，其中Ρ(.)表示概率密度函数)。对于存在多维变量的矢量，如N维变量的矢量X与M维变量的矢量Y，公式2给出相应的互信息量计算方法。在本方案中控制参数CP矢量用X1,...，χΝ表示，网络KPI矢量用y1;...，yN表示。计算结果I (CP ；KPI)表征控制参数和网络KPI的相互影响关系，数值越大表明两者相关性越高，数值越小表明两者相关性越低。给定阈值Itto(该阈值大小可以根据运营商策略进行选择)，将相应计算出来I(CP，KPIi) < Ithr ；ie [I,..., Μ]的第i个网络KPI从采样用数据中删除，减少需要处理的变量数目。
[0107]
【权利要求】
1.一种基于自组网SON的网络状态划分方法，其特征在于，包括:获取网络状态参数，所述网络状态参数包括:网络主要性能参数指标KP1、小区度量和控制参数；对所述网络状态参数进行变量降维；对所述变量降维后的网络状态参数进行分簇处理；根据所述分簇处理的结果对所述网络状态参数进行变化分析。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取网络状态参数包括:在预设的时间周期内对网络状态进行采样，获取在所述预设的时间周期内所述网络状态的网络状态参数；收集在所述预设的时间周期内预设个数的所述网络状态参数；保存所述预设个数的所述网络状态参数。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取网络状态参数还包括:接收网络主要性能参数指标报警，获取所述网络主要性能参数指标报警对应的网络状态参数；在连续接收到的预设次数的所述网络主要性能参数指标报警对应的网络主要性能参数指标均大于预设的网络主要性能参数指标阈值时，保存所述预设次数的网络主要性能参数指标报警对应的网络状态参数。`
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述网络状态参数进行变量降维包括:删除所述网络状态参数中与所述控制参数弱相关的所述网络状态参数；在剩余的所述网络状态参数中筛选特征网络状态参数标识，所述特征网络状态参数标识为:剩余的所述网络状态参数中所述网络主要性能参数指标与所述小区度量的线性组口 ο
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述删除所述网络状态参数中与控制参数弱相关的网络状态参数包括:运用互信息量计算方法检测所述网络状态参数的互相关性，删除与所述控制参数弱相关的所述网络状态参数。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述筛选特征网络状态变量的标识包括:在剩余的所述网络状态参数中采用主成分分析方法将具有强相关性的所述网络主要性能参数指标和所述小区度量组成的线性组合以一个主成分表征，并以所述主成分变量作为变量降维后的网络状态参数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述变量降维后的网络状态参数进行分簇处理包括:根据所述变量降维后的所述网络状态参数建立簇空间以及对应的分簇数据库，并使得每个簇中的所述网络状态参数与所述簇中的簇心网络状态参数的空间距离最小化；在各个簇中获取特征控制参数作为对应分簇的簇心标识。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括:周期性或事件性触发重建所述簇空间，并更新对应的分簇数据库。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述分簇处理的结果对所述网络状态参数进行变化分析包括: 判断当前采样点的网络状态参数分簇后所对应的簇心是否是在安全区域，所述安全区域是指簇心所对应的网络主要性能参数指标满足运营商设定的网络运行正常的要求的分簇； 若是，则判断当前采样点与前一采样点的网络状态参数到分簇处理结果中所述当前采样点对应的分簇数据库中的簇心的成员概率的差值； 若所述当前采样点和前一采样点到所述当前采样点所对应的簇心的成员概率的差值不小于零则确定所述网络的网络状态没有发生变化； 若所述差值小于零则预测该当前采样点的网络状态参数在下一时刻迁移的簇； 比较当前采样点所在的簇对应的特征控制参数和所述下一时刻迁移的簇对应的特征控制参数确定下一时刻需要调整的控制参数和调整方向。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 若否，则在当前分簇处理结果对应的分簇数据库中查询与当前小区度量最近似的小区度量对应的簇的特征控制参数； 比较所述当前分簇处理结果对应的分簇数据库中查询到的与当前小区度量最近似的小区度量对应的簇的特征控制参数与当前采样点所在的簇对应的特征控制参数，确定下一时刻需要调整的控制参数和调整方向。
11.一种网络状态分析装置，其特征在于，包括: 网络状态NS获取模块，用于获取网络状态参数，所述网络状态参数包括:网络主要性能参数指标KP1、小区度量和控制参数； NS变量降维模块，用于对所述网络状态参数进行变量降维； NS分簇模块，用于对所述变量降维后的网络状态参数进行分簇处理； NS变化分析模块，用于根据所述分簇处理的结果对所述网络状态参数进行变化分析。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述网络状态NS获取模块包括: 采样单元，用于在预设的时间周期内对网络状态进行采样，获取在所述预设的时间周期内所述网络状态的网络状态参数；收集在所述预设的时间周期内预设个数的所述网络状态参数； 存储单元，用于保存所述预设个数的所述网络状态参数。
13.根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述网络状态NS获取模块还包括: 告警触发单元，用于接收网络主要性能参数指标报警，获取所述网络主要性能参数指标报警对应的网络状态参数； 所述存储单元还用于在连续接收到的预设次数的所述网络主要性能参数指标报警对应的主要性能参数指标均大于预设的主要性能参数指标阈值时，保存所述预设次数次的网络主要性能参数指标报警对应的网络状态参数。
14.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述NS变量降维模块包括: 删除单元，用于删除所述网络状态参数中与所述控制参数弱相关的所述网络状态参数；筛选单元，用于在剩余的所述网络状态参数中筛选特征网络状态参数标识，所述特征网络状态参数标识为:剩余的所述网络状态参数中所述网络主要性能指标与所述小区度量的线性组合。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述删除单元具体用于运用互信息量计算方法检测所述网络状态参数的互相关性，删除与所述控制参数弱相关的所述网络状态参数。
16.根据权利要求14或15所述的装置，其特征在于，所述筛选单元具体用于在剩余的所述网络状态参数中采用主成分分析方法将具有强相关性的所述主要网络性能指标和所述小区度量组成的线性组合以一个主成分表征，并以所述主成分变量作为变量降维后的网络状态参数。
17.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述NS分簇模块包括:簇空间建立单元，用于根据所述变量降维后的所述网络状态参数建立簇空间以及对应的分簇数据库，并使得每个簇中的所述网络状态参数与所述簇中的簇心网络状态参数的空间距离最小化；簇心标识获取单元，用于在各个簇中获取特征控制参数作为对应分簇的簇心标识。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述NS分簇模块还包括:簇空间更新单元，用于周期性或事件性触发重建所述簇空间，并更新对应的分簇数据库。
19.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述NS变化分析模块包括:`网络状态判断单元，用于判断当前采样点的网络状态参数分簇后所对应的簇心是否是在安全区域，所述安全区域是指簇心所对应的网络主要性能参数指标满足运营商设定的网络运行正常的要求的分簇；分簇判断单元，用于若所述网络状态判断单元的判断结果为是，则判断当前采样点与前一采样点的网络状态参数到分簇处理结果中所述当前采样点对应的分簇数据库中的簇心的成员概率的差值；分簇预测单元，用于若所述分簇判断单元的判断结果为所述当前采样点和前一采样点到当前采样点所对应的簇心的成员概率的差值不小于零则确定所述网络的网络状态没有发生变化；还用于若所述分簇判断单元的判断结果为所述差值小于零则预测该当前采样点的网络状态参数在下一时刻迁移的簇；网络状态调整单元，用于比较当前采样点所在的簇对应的特征控制参数和所述下一时刻迁移的簇对应的特征控制参数确定下一时刻需要调整的控制参数和调整方向。
20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述分簇判断单元还用于若所述网络状态判断单元的判断结果为否，则在当前分簇处理结果对应的分簇数据库中查询与当前小区度量最近似的小区度量对应的簇的特征控制参数；所述网络状态调整单元还用于比较所述当前分簇处理结果对应的分簇数据库中查询到的与当前小区度量最近似的小区度量对应的簇的特征控制参数与当前采样点所在的簇对应的特征控制参数，确定下一时刻需要调整的控制参数和调整方向。
21.—种网络系统，其特征在于，包括:至少一个网络状态分析装置，所述至少一个网络状态分析装置分别连接一个网构设备，所述至少一个网络状态分析装置连接至与所有所述网构设备连接的网络协调装置，所述网络状态分析装置用于自与其相连的所述网构设备获取网络状态参数，其中所述网络状态分析装置为权利要求11~20所述的任一网络状态分析装置； 所述协调装置用于将自网络状态分析装置获取的需要调整的控制参数和调整方向根据集中式处理或分布式处理原则下发配置到相应的所述网构设备。
22.根据权利 要求21所述的网络系统，其特征在于，所述网构设备包括基站。
【文档编号】H04W24/02GK103731854SQ201210382146
【公开日】2014年4月16日 申请日期:2012年10月10日 优先权日:2012年10月10日
【发明者】张洁涛, 庄宏成 申请人:华为技术有限公司