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发表于 2010-8-19 09:53:26 |显示全部楼层
不错啊 学习 了

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发表于 2010-8-20 15:43:24 |显示全部楼层
规划方法原理:建模

无线网络规划理论中会用到不少模型:传播模型、业务模型、话务模型、天线模型、参数模型、信道模型……。这些是任何一个工程师、咨询师必须了解的内容。同时,在进行网络规划及相关技术咨询时,我们还要完成一个很“高雅”的工作,建模,建立模型。
建模是一个职业的技术工程师、咨询师必须要熟悉的技术。当一份报告或方案中涉及建模的环节和工作时,立马给人一种神秘感。建立神秘感对我们的咨询工作很有帮助。
因此,熟悉建模、采用建模可以怡情、可以唬人、可以故弄玄虚,……。最关键的是,建模确实是描述世界的最好方法,也是解决问题的的必备方法。
一个生活中最常见的模型就是……语言。
语言就是模型,是对我们感知世界的抽象和归纳。世界一旦被语言表达即失去了本真,那是因为语言是对世界的抽象。语言是模型。
当然,文字、符号都是模型,因为都是对形象世界的抽象表征。
这么一形容的话,说话、写字就是一种建模。因此,别把建模看得神秘,也别觉得它故弄玄虚,它就在我们的生活中,而且它十分普遍的应用在了生活中以至于没人离得开它。
由此归纳,模型的概念就是对形象事物、系统和概念的抽象表达。
此模型非航模、车模等模型,彼模型是真实物体的仿制品。当然,如果牵强的说,仿制品也可以算是“抽象”的表达。
另外,我们还需要了解数学模型和数学建模的概念。因为,通信中的模型多数都是数学模型,而网络规划的很多工作又大多是数学建模。
数学模型就是对事物、系统和概念用数学语言进行表达。数学建模,就是对数学模型的建立和处理。


蜂窝网络规划的任督二脉是由容量、覆盖、质量、成本、演进和人等几个要素而连接交互的。抛开人为的要素不谈,技术的核心要素就是容量、覆盖和质量。在这三个要素上有几个重要的建模。
Ø传播建模
    传播建模可不是研究小道消息怎么传播的(不过传播学里的消息传播建模也是个数学建模),此建模主要是在描述和分析发射端到接收端的电磁波变化的。在这其中,电磁波可能发生了极为复杂的故事。这个故事可以从自由空间的环境开始描述,之后加入了一个事件——反射,之后又加入了一个事件——散射,当电磁波在地形复杂、环境复杂的城市里传播时,故事就跟着变的复杂了。当直射、反射和散射纠缠在一起时,很像那种很长很长人物关系错综复杂的电视剧,想提拎出一条主线很难。从1946年,贝尔实验室科学家弗里斯提出自由空间传播模型开始,一堆科学家工程师前仆后继,对传播进行了大量的数据采集和建模,提出了十数个有型有款的传播模型,其中大量模型为统计分析模型。而无线网络规划所要用到的并需要继续研究的,就是这些个传播模型。
同时,传播建模的一个重要源头是天线。天线是电磁波发射和接收之源。天线辐射电磁波的方向性、增益、波瓣特性、干扰特性较大程度影响了传播。而随着智能天线、MIMO天线成为主角,天线建模的内容将极大丰富。在第一章我曾经讲过,当MIMO天线进入通信系统中,天线实际上已经变成了“网元”,不可不察也。
传播建模的理论是由电磁场理论、随机过程理论及信号系统理论结合而成,其中大量的推导和公式令人抓狂。如果我们想发表点EISCI收录的论文,那可以像《挪威的森林》里渡边说的:“这些公式确实很没意思,但它们可以锻炼我们的思维。”一样的推导一下;但是作为工程师和咨询师,可能大家更想知道的不是怎么个推导,而是怎么用它们。
传播建模主要用于涉及网络覆盖的规划、计算和评价。即便是仿真验证和现网测试,也需要使用传播模型作为标的和靶子。同时,传播建模也为干扰模型、频谱模型等工作提供了经验公式。

Ø业务建模
移动网络发展至今,到了第三代了。
以前大家都只是知道移动通信就是用来打电话的。于是真正占资源的业务就一种,语音通话。而今的业务已经很多样了。不同业务对质量的要求完全不一样,同时用户的行为也完全不一样。即便是语音业务,也随着资费的调整出现巨大的变化。已经出现了一些超大话务量的情形大学校园冬日的晚上,一对对情侣的手机一宿不挂机的冻人故事(电磁波在耳边发的热量也够取暖了)。由此,业务建模的指标、参数再也不那么简单,解决上边的问题就必须对业务量做更深层次的建模。
业务建模的目的是来对人们使用业务进行统计性描述,进而落实到容量资源的配置,实现需求和供给的统一。因此,业务建模是典型的统计分析建模。
当然,统计出模型来,最核心的问题是怎么跟配置对应上,这才是真正的建模方法。当用户量上来以后,怎么安排信道才能对质量保证提出一个承诺。解决该问题的一个方法就是排队论。
排队论实际就是在寻找业务量——业务质量——业务配置三者之间的关系,通过算法、公式将这三者的关系数学化描述,从而在知道三中之二时,推断这另一个数值。

Ø资源建模
无线通信网络的资源是什么?链路、码、簇、频谱、参数。
在对每一个资源进行配置、规划和优化时,建模必不可少。
链路建模是将信号从编码、调制、多址到传播、解复用、解调、解码整个过程建模,是将通信链路的端到端过程的建模,链路建模实际是将所有部分建模分解的整合。通过链路建模及仿真,来观察各个部分及算法的性能。
我认为GSM的频率、CDMA系统里边的码以及时隙等等在小区中的分配,都可以用簇的概念来诠释。因此,簇本身就代表资源。而簇建模则是网络规划的另一重点。簇是指不同频率、时隙、码字所组成的小区群,簇内的资源是互不干扰,而簇与簇是完全复用的。于是,在无线网络规划就会提出一些建模游戏的目标:如何在簇间干扰低于于某一程度的前提下,建立最小的簇;采用何种算法能自动将新的小区纳入到簇中;如何利用测试和仿真划分簇;……簇建模的算法五花八门,从简单到复杂,从整数规划到遗传算法,莫衷一是。不得不承认,工程性较强的算法的比学术性强的更有效。
频谱建模则是基于无线通信的频谱分配。频谱是无线通信最核心的资源,频谱资源所面临最大的问题和有色金属、石油等一样,就是频谱是有限的,而不同频谱的使用量却在逐渐增大,因此,对于频谱建模所要解决的问题就是:如何建模以确定一个网络的频谱需求;频谱之间的干扰如何分析和决策;有什么样的方法提升频谱的利用率;……其中的一些建模方法太过巨大,以至于由此产生认知无线电这样的一个专业。
无线资源管理建模是对所涉及的无线资源管理策略的建模,以分析这些策略的性能,进行参数的配置,同时提出新的算法。随着无线资源的多样化、网络技术的复杂化,3G及之后网络的无线资源管理已经成为令人眼花缭乱的问题:接入控制、功率控制、负载均衡、动态信道分配……。任何一个问题在实际的研究中都会采用数学建模求解和仿真验证的方法。

[ 本帖最后由 瑞士军刀 于 2010-8-20 15:48 编辑 ]

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发表于 2010-8-20 16:18:47 |显示全部楼层
LZ理解精辟到位,受益匪浅,不知道有没有关于网络优化和维护相关的心得,可以分享

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发表于 2010-8-21 13:04:15 |显示全部楼层

回复 538# 的帖子

请问下楼主你说得三种方面建模在一次网络规划中是不是都要进行呢,这三种方面建模是不是通过哪些接口连接的到一起的,最近在看这方面书没法理解这些

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发表于 2010-8-21 17:34:04 |显示全部楼层
原帖由 白天才痴 于 2010-8-21 13:04 发表
请问下楼主你说得三种方面建模在一次网络规划中是不是都要进行呢,这三种方面建模是不是通过哪些接口连接的到一起的,最近在看这方面书没法理解这些


如果你仅仅是完成一个网络规划,你甚至什么建模方法都可以不用考虑,因为建模已经写在规划软件的代码里了,只需要搞个工作手册使用就OK。
但是我想我们还是需要知道网络规划为什么这样,为什么要做链路预算,爱尔兰公式咋来的,频率规划的一些算法怎么出来的。这就需要建模的方法,实际是方法论。即,网络规划方法是如何实现的?如果能对方法论略知一二,甚至研究明白,网络规划所站的高度就高一点。

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发表于 2010-8-21 20:49:40 |显示全部楼层
多谢分享,先收藏

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发表于 2010-8-23 17:25:03 |显示全部楼层
精辟

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发表于 2010-8-23 21:23:28 |显示全部楼层
强悍,学习中......

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发表于 2010-8-25 23:21:46 |显示全部楼层

回复 541# 的帖子

那么链路模型是在是什么时候需要用呢,就像传播模型在估算覆盖,容量时需要使用一样

[ 本帖最后由 白天才痴 于 2010-8-25 23:34 编辑 ]

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发表于 2010-8-26 04:27:25 |显示全部楼层

支持

讲的很好  谢谢分享

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发表于 2010-8-26 16:13:44 |显示全部楼层
原帖由 白天才痴 于 2010-8-25 23:21 发表
那么链路模型是在是什么时候需要用呢,就像传播模型在估算覆盖,容量时需要使用一样


你说的链路模型是指信号从发送到接收的整个链路模型吗?就是编码、加扰、调制、信道、解编码、解扰、解调的链路模型吗?
这个我所知道的主要是用于链路级仿真,非网络规划的必须,主要是看某技术的仿真效果的。链路级仿真给标准组织作验证,也给系统级仿真提供简单化的输入。当然系统级仿真也会使用链路模型建模。这个我以后会讲。网络规划人员不需要了解链路仿真,但是如果你知道了了解了会开发了,那还是能从更深的角度看网络的那些技术的。

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发表于 2010-8-27 15:11:54 |显示全部楼层
好东西

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发表于 2010-8-27 18:00:40 |显示全部楼层
扯扯通信概率分布的淡
        
        在无线网络规划中我们会遇到大量的名词含有“分布”:泊松分布、爱尔兰分布、瑞利分布、莱斯分布、对数正态分布、二项式分布、正态分布、……。记得在2007年有一本风靡世界的书,叫《长尾理论》,这本书讲的也是概率分布。概率分布是描述随机事件规律最有用的数学方法,通过概率分布的分析,我们可以找到观察随机事件的第三只眼。
       概率分布的官方解释是表述随机变量的概率规律。我总是很难理解这种官方解释,之后学了统计的一些方法,再回头看概率分布,就突然豁然开朗。举个通信的例子:

    在无线电波传播中里,大家都认为无线电波存在小尺度衰落和大尺度衰落。而大尺度衰落衰落通过统计,认为服从对数正态分布。这如何解释?我们将距离基站x的位置的电平的大尺度平均样值yi点画在坐标轴上(尽管是大尺度平均样值,yi的点经过大量的统计也会很多)

    然后按1dB画成一个个小条,统计每一条的yi点数目,在经过归一化之后,可以绘制成一张频次图(直方图),把频次图做成柱状图,就是大尺度衰落的频率分布图。
    之后做一次更细致的工作,让取样点水平轴继续细分至无穷小(就是上图原先按1dB分割,现在再进行细分0.1dB0.01 dB……直至无穷小)就可以得到一个平滑曲线。这条平滑曲线就是大尺度衰落概率分布。

    当然,这个更细致的工作只能通过数学变换和拟合来完成,用正态分布的图形对此分布图进行拟合,就能得出,这个分布图是以-55dBm为均值,以8dB为标准差的正态分布。由于该分部的自变量是以对数形式建立,因此,由统计得出,大尺度衰落的分布是对数正态分布。
    由上边的分析可以得出,分布的基础是统计,之后将某自变量的频次归一化建立直方图(经过了归一化的分布图,其面积为1)从而得到pdf(概率密度)图。


在通信规划中中概率分布最常应用于电波传播和业务流量规划,经常会出现以下的这些分布。本书并不想做学术的推导,这会减弱阅读的兴趣。当然,那些个推导,在任何一本教科书里都能找到,我只是唠叨一下这些分布的特点。
Ø正态分布
    最为对称的分布。中心极限定理告诉我们,如果这个世界的所有现象都由众多稳定的随机因素促成,那这个世界的所有随机事件的分布都是正态分布。最典型的如人类的生理特征身高体重胖瘦、稳定生产线的产品质量、通信电波的慢衰落、稳定通信网络的质量、话务量等等。正态分布的重要还在于,其他多数的分布都是以正态分布为标准比较出来的。比如偏态分布是对正态分布的对称性而言,重尾分布和轻尾分布也是以正态分布的“尾巴”为标准而来的。最后,知道了世界上很多事件都服从正态分布,我们的学业、工作业绩都服从正态分布,发现大多数人都跟我们一样在正态分布的中间,那就更好的原谅一下自己的平庸和懒惰,偷得浮生半日闲吧。

Ø瑞利分布
    移动通信的无线电波很可恶,你搞个慢衰落的对数正态分布不结了,还要生出一个快衰落瑞利分布。记得有个通信工程师玩股票,当股指期货要出台之后,他说了一句很通信的话:“瑞利分布以后要在股市上出现了。”由于瑞利分布,在传播上增加了更大的不确定性,从而带来了更多的损耗和受限。瑞利衰落的成因来自于我们生活的光怪陆离的城市,当无线电波在城市中穿梭时,它会反射、散射从而在接收方形成多径,其中每一径的幅度由于服从中心极限定理因此正态分布,但是多径混合起来之后,其包络就成为了瑞利分布。通信网络中应对瑞利分布的衰落的方法就是——分集技术。


Ø莱斯分布
    相比较瑞利分布,莱斯分布更可爱一些,因为它增加了最主要的电波路径,直射路径(LOS)。当直射波振幅较大时,可以将其视作高斯分布。但是,在网络规划当中,都会很保守的将瑞利分布作为快衰落分布来分析,把对数正态分布作为慢衰落分布来分析。莱斯分布属于姥姥不疼、舅舅不爱的类型。

    上述三种分布,是电波传播规划中最爱提及的概率分布,大家都将电波传播的电平分布看做连续分布,不过实际测试时还是按照抽样点离散而得。

Ø二项分布
    有这样一个真实的战争故事,北宋军队攻打昆仑关之前,瘟疫流行,士气低落。名将狄青把众军集合到操场上说:“我已经求神了,现在我把这一大把铜钱全部扔出,如果全部正面朝上,神会保佑我们必胜,但凡一个反面朝上,立马撤军。”结果,“下面是见证奇迹的时刻”(刘谦语),所有铜钱都正面朝上。士气大振,终于城破凯旋。
    我看到这个故事刚巧高中学完概率,于是我心想,这得要多低的概率啊。如果100个铜钱抛出,最终N个铜钱正面朝上,100-N个铜钱反面朝上,这样的N的概率分布就是二项分布。
    二项分布的基础是伯努利事件,伯努利事件指的是一个随机事件只有两种结果(如成功还是失败、正面还是反面、生还是死、打电话还是不打、去银行还是不去、TO BE OR NOT TO BE、……),事件A的概率是p,非A的概率就是(1-p)。当发生了N次伯努利事件时,这N次伯努利事件成功的次数就服从二项分布。
    二项分布跟正态分布也很有瓜葛。当N趋向于无穷大时,成功的次数就服从了正态分布。
Ø泊松分布
    其实,泊松分布是二项分布的特例。如果将泊松分布看做一个随机过程则更好讲。当我们选一个特定的时间段T来观察某一伯努利事件,在这个固定的时间段中,当伯努利事件发生的次数很大时,事件发生A的概率p很小时,就可以用泊松分布来近似(实际上二项分布和泊松分布的公式都适用,二者的数值十分接近)。一般,当总体规模很大时,队列到达的分布都是泊松分布,如:进入某个国家、城市、酒店、KTV、洗脚房,购买某个畅销产品,通话的发起,网站的进入,网络游戏的登录,机场飞机的降落,汽车到达停车场……
    泊松分布最大的特点是无后效性,即两个不同的时间区间内的到达顾客相互独立。说的形象点就是,顾客的到达必须从统计上是随机的,而不是预谋好的,比如:大家到银行取钱一般来说就是统计随机的,因此是泊松分布;但是一旦出现谣言形成恐慌而构成某一时刻的挤兑,那就是预谋好的,因此就不是泊松分布。
Ø指数分布
    也称为负指数分布,因为指数上有个负号。
    指数分布一样是很有特点的概率分布:队列到达次数的分布是泊松分布,而队列中的个体相隔时间的分布就是指数分布。如果去深究的话,指数分布适用于一切满足总长一定条件下的随机分布。
    如果确定一根长度一定的绳子,然后将其完全随机的剪成不同小段(注意,一定是完全随机,比如蒙上眼睛瞎剪),那么每段绳子的长度分布就是指数分布,那些特别长的绳段及其稀少;再比如,当市场利润蛋糕一定时,如果让企业完全自由竞争,企业利润的分布也为指数分布,只有一两家寡头占有巨大利润,而大量小企业微利生存濒于破产;那么从社会角度上看,当社会财富一定时,如果没有合理的公平机制管控,个人的财富分布也是指数分布,大量财富聚集到很少的个人手里,而其他最大多数人则十分贫困(这种情况会发生在政治经济封闭的国家当中);……。
    在通信当中,则在总的到达时间段一定的情况下,每个到达用户的相隔时间服从指数分布。指数分布的最大特点是偏态轻尾,即x越大(即相隔时间越长),其概率极具下降,大多数的概率分布在x接近于零(即相隔时间很短)的范围之内。同样的,当队列服务的总时间一定时,为每个人服务的时间分布也为指数分布。




[ 本帖最后由 瑞士军刀 于 2010-8-27 18:23 编辑 ]

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2010-1-18
发表于 2010-8-27 21:46:13 |显示全部楼层
哈哈,抢个沙发坐一下先,领教收藏了!!今天一口气把楼主写的前面所有内容看完了,眼睛好酸......

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2006-10-22
发表于 2010-8-28 00:24:35 |显示全部楼层
学习ing,

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2005-7-9
发表于 2010-8-28 02:21:42 |显示全部楼层
学习了

[ 本帖最后由 jin386 于 2010-8-28 02:22 编辑 ]

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发表于 2010-8-28 16:22:21 |显示全部楼层
先抱歉一下,好多图加不上了,整篇变成图又很麻烦。
所以先凑合看吧。
同时告诉一个好消息,扯的这些个蛋竟然还可以出书。
算是对科学发展观以人为本的践行,嘿嘿。

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2010-1-18
发表于 2010-8-28 17:04:23 |显示全部楼层
不会吧,这么巧,竟然碰到楼主在线,先问个好,楼主你太棒了,文章写得一级棒,说的道理实际上已经超出了网规的范畴,而有些哲学的味道了。
要出书了?恭喜恭喜,会不会因为出书,就不在论坛里继续发了呀?

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发表于 2010-8-28 23:27:19 |显示全部楼层
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