大数据分析在5G移动通信网络运营中的应用

大数据分析在5G移动通信网络运营中的应用

胡贵宾

中国电信股份有限公司四川分公司  四川 成都 610000

摘要：随着5G移动通信网络的发展，数据量的急剧增长给网络运营工作带来巨大的挑战。在这种情况下，大数据分析成为了一种重要的网络提质手段，大数据分析提供了一种高效而准确的方式，能够利用海量数据来支撑5G移动通信网络运营工作，提高用户体验和网络性能。本文就对大数据分析在5G移动通信网络运营中的应用策略展开探究，希望能够对国内5G移动通信技术的创新发展提供一定的研究帮助。

关键词：大数据分析；5G移动通信；网络运营

引言：随着5G技术的快速发展，移动通信网络的规模和复杂度也在不断增加。5G网络的性能和用户体验是网络运营商和用户关注的重要问题，所以网络的高质量运行变得越来越重要，而传统的运营手段已经无法满足网络快速发展的需求，因此需要新的技术和方法来优化5G网络。大数据分析技术可以处理来自不同来源的数据，并提供对数据的洞察和分析，通过对数据进行挖掘和分析，可以发现数据之间的联系和规律，并以此为基础提供解决方案。因此在5G网络精细化运营方面，大数据分析技术可以帮助运营商更好地理解网络的性能和用户需求，提供更好的服务。

一、5G移动通信网络的特点

5G网络峰值理论传输速度可达10Gbps，比4G网络的传输速度快10倍以上。这意味着，5G网络不仅可以满足目前的日常生活需求，比如高清视频、在线游戏等，更能为未来的发展提供更多可能。此外对于虚拟现实、增强现实等应用来说，5G网络提供更稳定的数据传输和更佳的用户体验。其次5G网络的延迟控制在1ms以内，比4G网络的15ms要低得多。这为高速实时应用场景（如自动驾驶、远程医疗等）提供了可行的技术支持[1]。例如在自动驾驶领域，5G技术可以提供更及时的数据传输，从而实现更精准的控制。在远程医疗领域，5G网络提供更低的延迟，使得远程手术、远程诊断等操作更加精准和安全。除此之外，5G网络的连接密度最高可达100万台/km2，是4G的100倍以上，这也为物联网技术的发展提供了有力支撑。

二、5G移动通信网络中的大数据

  每个手机终端在5G网络中会产生大量的数据，一张5G移动通信网一天产生的网络数据数以亿计，存储容量至少以TB为单位，由于数据量太大，对这些数据的采集处理和分析，常规手段往往无法实现，需要大数据处理手段才能解决。

5G网络主要数据包括，MR数据、CDT数据、用户信令（核心网信令数据）、基站网元性能数据、投诉数据以及核心侧业务面数据等[2]。

MR数据：MR(Measurement Report，测量报告)是手机网络上报的，能够反映手机用户当前无线环境信号好坏的真实情况的报告。

CDT数据：CDT（Call Detail Trace，呼叫详细记录）,是指手机终端在上网或呼叫过程中的详细呼叫流程记录。

用户信令（核心网信令数据）：手机终端与核心网设备之间信令交互数据

网元性能数据（Key Performance Indicator)：基站/扇区记录的业务质量性能指标，是评价无线网络运行情况的重要标准。

客户投诉数据：记录用户投诉信息,如投诉人、投诉时间、投诉现象、投诉对象、投诉要求。

DPI探针数据(Deep Packet Inspection)是一种基于数据包的深度检测技术，针对不同的网络应用层载荷(例如HTTP、DNS等)进行深度检测。

通过对以上多维数据的融合处理，关联建模分析，可以很好支撑5G网络运营工作，如网络规划建设、用户感知、网络优化以及市场营销等。

三、大数据分析在5G移动通信网络运营中的应用

（一）网络建设与规划

5G移动通信网络的建设与规划是一个复杂的过程。大数据分析可以帮助运营商收集、整合和分析大量的网络数据，包括用户数量、网络覆盖范围、信号强度、速度、延迟、质量等，以便于制定高效的网络建设和规划策略。通过对用户的需求和使用场景进行分析，可以确定网络容量、覆盖范围、信号强度、频段等关键参数，以满足用户的需求。在网络建设中，大数据分析也可以帮助运营商优化基站的布局和设备配置。通过对网络数据的分析，可以发现不同区域用户的使用习惯和需求，进而根据实际需求合理调整基站设备的布局和配置，提高网络的覆盖和质量，降低网络建设成本[3]。

通过海量MR大数据的定位技术和地理栅格化处理，快速发现5G网络覆盖差区域。

自动5G网络站点规划：对覆盖指标RSRP低于门限的地理栅格，进行大数聚类处理，可发现连片覆盖差区域，实现自动站点预规划。

（二）用户感知评价

影响移动用户感知的因素很多，因此对移动网络用户感知分析，需要具有端到端的思维，要用全程全网的思想去分析和解决问题，涉及网络结构、业务流程、核心网元、网络负荷、网络干扰以及参数设置等，重点需要对影响移动通信用户感知速率和时延的关键因素进行分析，给出有针对性的异常问题定界定位方法，为精确把控和提升移动互联网端到端感知提供有力支撑手段，保障移动互联网用户良好的使用体验。

建立移动互联网业务感知评估模型：

端到端网络问题定界实现方式：

（三）网络优化

网络优化是通过对现有已运行的网络进行分析，找出影响网络质量的原因，并且通过参数的修改、网络结构的调整、设备配置的调整等技术手段，确保系统高质量的运行，使现有网络资源投入获得最大的收益。

1. 实时监测网络拥塞情况

网络拥塞是网络性能下降的主要原因之一。针对5G网络的特点和需求，大数据分析可以实时监测网络拥塞情况和话务热点区域，快速定位和处理网络拥塞状况。同时，还可以通过对网络拥塞的数据分析，找出网络拥塞的特征和原因，从而预测和避免网络拥塞的发生，提高网络性能。

2. 质差区域网络优化

通过大数据关联分析，自动识别网络问题区域，自动派单，自动验证。

（四）营销支撑

用户行为分析是指对用户在移动通信网络上的行为进行分析，以便于了解用户的需求和偏好。目前，运营商在5G移动通信网络上有了更多的数据来源，比如用户使用时间、地点、设备、应用等。这些数据都是大数据分析的重要来源，运营商可以通过对这些数据的分析，更好的了解用户的行为模式和需求，进而针对性地设计和推出更加精准的营销策略和服务方案。

1.商超引流营销支撑

2.主流打车软件使用分析

结束语：随着5G移动通信网络的普及，运营商面临着越来越大的网络建设和优化难题。大数据分析技术的应用可以帮助运营商实现对网络的全面监测和优化，提高网络效率和用户体验，从而实现业务的可持续发展。未来随着5G技术的不断发展和应用场景的不断拓展，大数据分析技术在5G移动通信网络中的应用也将越来越广泛和深入。

参考文献：

[1]韩春杨.大数据技术在5G通信网络中的网络优化应用[J].电子测试,2022,36(12):132-134+131.

[2]乔娟.大数据5G移动通信技术的应用与发展前景[J].电子元器件与信息技术,2022,6(01):16-18.

[3]魏鹏程.5G背景下大数据分析在移动通信网络优化中的应用[J].数字通信世界,2021,(09):168-169.