基于集中监控数据资源的4G基站退服故障预警模型

王洋; 满毅; 陈志鹏

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2016147

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基于集中监控数据资源的4G基站退服故障预警模型

运营技术广角 | 更新时间：2024-06-05

- 基于集中监控数据资源的4G基站退服故障预警模型
- Fault early warning model of 4G base station out of service based on centralized monitoring data resources
- 电信科学 2016年32卷第7期页码：188-196
- 作者机构：
  
  1. 中国移动通信集团山西有限公司网络部网络管理中心，山西太原030009
  2. 亿阳信通股份有限公司，北京100093
- 作者简介：
  
  [ "王洋(1983-)，男，博士，中国移动通信集团山西有限公司网络部网络管理中心网络分析工程师、通信工程师，主要研究方向为移动通信大数据分析技术、集中监控技术与集中故障管理。" ]
  [ "满毅（1974-），男，博士，亿阳信通股份有限公司新产品预研部总工程师，主要研究方向为电信网络管理、大数据分析处理。长期从事电信网络管理研究，主持或参与国内主要电信运营商的 OSS 系统规划设计开发及相关规范制定等工作。" ]
  [ "陈志鹏（1989-），女，亿阳信通股份有限公司数据挖掘工程师，主要研究方向为统计学、机器学习与数据挖掘。" ]
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2016147
  中图分类号： TN915.853;TN915.07;TP306+.3;TP277
- 网络出版日期：2016-07，
  
  纸质出版日期：2016-07-15
- 稿件说明：
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王洋, 满毅, 陈志鹏. 基于集中监控数据资源的4G基站退服故障预警模型[J]. 电信科学, 2016,32(7):188-196.

Yang WANG, Yi MAN, Zhipeng CHEN. Fault early warning model of 4G base station out of service based on centralized monitoring data resources[J]. Telecommunications science, 2016, 32(7): 188-196.
王洋, 满毅, 陈志鹏. 基于集中监控数据资源的4G基站退服故障预警模型[J]. 电信科学, 2016,32(7):188-196. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2016147.

Yang WANG, Yi MAN, Zhipeng CHEN. Fault early warning model of 4G base station out of service based on centralized monitoring data resources[J]. Telecommunications science, 2016, 32(7): 188-196. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2016147.

摘要

4G无线基站设备是直接影响信息通信网络用户服务质量的重要环节，而4G无线基站退服故障将直接阻断用户正常通信。针对上述问题，基于集中监控告警消息数据资源通过关联规则挖掘和时间追溯推演分析，实现了4G基站退服故障的短期预警。基于集中监控设备性能数据资源通过网元分类（数据清洗、特征筛选、网元聚类）、指标降维（按簇分组、主成分分析）、主成分表达式与退服故障关联分析、性能指标选取及阈值分析实现了4G基站退服故障长期预警，经测试可准确预测次月27.8%的4G 基站设备退服故障。

Abstract

4G wireless base station equipment is an important link which has direct impact on information communication network customer service quality

and 4G wireless base stations out of service fault will directly block users' normal communication.Aiming at these problems

based on the centralized monitoring warning message data resources through association rule mining and time trace deduction analysis

4G base stations out of service fault short-term warning was achieved.Based on centralized monitoring equipment performance data resources

by the classification of network elements (data cleaning

feature selection

network elements clustering)

index dimension reduction (grouped by cluster

principal component analysis)

principal component expression and out of service fault correlation analysis

performance indicators selection and threshold analysis

4G base stations out of service fault long-term warning was achieved.The test can accurately predict the 27.8% of 4G base station equipment out of service fault next month.

关键词

Keywords

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