室内网络质量评估：聚类与CDR分析

"基于聚类分析的室内质量评估方法研究" 本文深入探讨了一种利用聚类分析来评估室内网络质量的方法，特别关注CDMA网络。在CDMA网络中，呼叫详细记录（CDR）包含了丰富的无线环境信息，这些信息可用于构建楼宇无线特征模型。通过运用聚类分析，可以有效地将CDR数据进行分类，从而识别出室内通话的特征。 首先，研究中提到的关键步骤是通过指纹比对技术从CDR集中快速分离出室内通话记录。这一技术类似于生物识别中的指纹匹配，它能够比较并匹配特定的无线环境特征，以确定通话是否发生在室内。这一过程对于精准地识别室内CDR至关重要，因为它能帮助排除室外或边界区域的数据干扰。 接下来，使用CDR优化分析算法对分离出的室内CDR集进行进一步处理。这种算法旨在通过对大量CDR数据的分析，揭示室内网络的质量状况，例如掉话率、接通率、数据传输速度等关键性能指标。这些指标的实时监测和评估对于优化室内网络覆盖和提升用户体验具有重要意义。 文章提到了一个基于K-means聚类算法的样本建模过程。K-means是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分割成多个类别。在本研究中，它被用来将CDR数据聚类到具体的楼宇或建筑物级别，以构建室内网络的二维空间模型。这种聚类方法有助于将话单信息按照楼宇的地理位置进行组织，从而更准确地追踪和评估特定楼宇内的网络质量。 此外，数据采集入库也是整个流程的重要一环。CDR数据、网络参数、性能数据以及地理信息等都被整合存储，便于后续分析。为了给每条CDR数据附加精确的地理位置信息，采用了“三角定位”、“基站混合定位”或“扇区定位”等方法，确保定位误差在可接受范围内。 这项研究提出了一种创新的室内网络质量评估方法，它结合了大数据分析、聚类算法和指纹比对技术，能够在不依赖传统现场测试的情况下，远程监测和评估楼宇的室内网络质量。这种方法对于网络优化和问题定位具有显著优势，特别是在处理大量室内网络投诉的情况下，可以显著提高工作效率并降低成本。