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引言：移动通信网络肩负着沟通人与人的任务，在近年来发展迅猛，3G技术刚获得普及，4G时代就已经到来。因为其意义重大，且用户基数极为庞大，我们必须对通信网络进行充分的优化。路测数据采集分析，则是其中极为重要的环节。本文重点研究了一种移动通信网络路测数据的抽样与分析方法，该方法主要涉及到了聚类分析方法、整群抽样、二阶段抽样等技术，关键论点仅供参考。
对移动通信网络的稳定性进行评估，一般均需要进行路测，先确定需要检测的线路，进而按照设定的抽样速率，采集线路上的通信数据，最后对获得的数据进行统计分析。显然，通讯数据的采集受环境因素的影响极大，因此必须进行有效的抽样分析，常规上我们往往会选择简单抽样的方案进行数据分析，但移动通信网络地理单元极多、信号电平变动大，因此简单抽样很难有效代表总体线路通信情况，本文则首先对路测数据进行了深入分析，进而提出了基于整群抽样和二阶段抽样的数据抽样方案，能够有效指导开展路测。
一、整群抽样
对移动通信网络进行性能评估，需要用到电子地图。在电子地图上，包含着众多的地理单元（即Bin），进行整群抽样前，必须先以Bin为单位，划分网络覆盖区。在这里，我们仅考虑建筑物和距离对移动通信网络的影响，采用Birch算法，对Bin进行聚类分析。
无线信号在建筑物密集的环境下，传播距离往往较短，而建筑物密集的环境下，小区覆盖半径又往往比较小，因此可以利用小区半径（设为r）、地理单元到基站的距离（设为d）来评价建筑和距离对移动通信网络的影响。进一步引入一个元素Q，令其值为：
则Q可以用来评价该地理单元在其所在小区内的相对位置。最终，建筑物对移动通信网络的影响可以用r来表示，体现了基站所处的位置；而距离对移动通信网络的影响则可以用Q来表示，体现了距离基站的远近。采用Birch算法，分析两项数据，就能够得出所需的地理单元分类了。
二、二阶段抽样
通过基于整群抽样的聚类分析后，我们已能有效确定路测线路了，随后，则需要对抽样数据进行样本可靠性检测，以挑选合适的数据了。在这里我们主要通过二阶段抽样来完成该工作。
开展二阶段抽样，是建立在这样一个假设上：总体数据由若干个初级单元组成、初级单元由若干各二级单元组成。第一阶段的抽样，需要从初级单元中抽取n个单元，而第二阶段的抽样，则再从每个单元中抽选m个二级单元，最终，得到的n×m个单元，就是所需的抽样结果。
应用于路测数据的采集，则可以按照如下的方案开展工作：首先，按照整群抽样的结果，划分初级单元层次，其中共包含N个Bin群，每个Bin群中包含Mi个二级单元，其中i=1，2…，N。该抽样方法的优势在于，虽然每阶段抽样的方法都类似于简单随机抽样，但在评估总体均值时，利用了等概率抽样方案，实现了加权估计。
二阶段抽样条件下，可以通过下式计算样本均值：
其中， 表示每个初级单元中所包含的次级单元数的平均值，而 中的i表示初级单元的类别，j表示次级单元的位置。显然，可以通过该式的计算结果来表示抽样总体的均值，其属于无偏估计量。
该估计量的方差可以表示为：
其中， 表示第一次抽样的比例， 则表示第二次抽样时，在第i组数据中的抽样比例。
显然，均值的方差即包含抽取不同地理单元群时形成的方差，又包含每个群内部形成的方差。
根据中心极限定理，我们按照正态分布的形式来分析样本均值，则计算出的均值置信区间为：
分析可知，通过上述方案进行实际路测时，第一阶段所抽取的群数较少时，会引入较大的方差，群数越小，置信区间越大。同时，如果第二阶段抽样时抽取较多的数据，则第二阶段引入的方差就相对较小，而实现这一条件，较为轻松，因此，控制本抽样方法的误差，最关键的因素就在于控制第一阶段的误差。
一般而言，对于经过群较多，样本数量较大的样本而言，采取简单随机抽样或者采取本文所提及的二阶段抽样，其计算出的均值与标准差较为接近；但是如果经过群较少，样本数量较小，采取简单随机抽样，将会导致均值与标准差较理想情况偏差很大，这主要关乎到地理单元的数量，如数据来自的地理单元过少，则难以发挥总体代表性。由此可见，采用二阶段抽样，对于路测而言，实用性更强，得出的结果总体代表性更好。
结束语
路测是优化移动通信网络的关键步骤，一直以来都是研究人员重点关注的问题。基于移动通信网络地理单元极多，因此路线的选择、数据的抽样非常重要。本文所研究的路测数据抽样分析方法基于整群抽样、二阶段抽样，实现了有效的聚类分析，最终得出的数据具有较高的整体代表性，应用于实际，必将在很大程度上提升路测的有效性。
参考文献
[1]袁超伟，刘人锋.基于QoE的路测软件数据存储与分析模块设计与实现[J].软件，2011，32（11）：1-3.
[2]白鹏宇.自动路测分析系统的分析与设计[D].北京邮电大学，2012.
[3]刘林茂.基于故障树分析法的综合路测分析系统研究与实现[D].湖南大学，2010.
[4]蔡黎，雷国平，吴愚等.基于GE地图和KML脚本的CMMB路测分析系统开发[J].电视技术，2011，35（20）：82-84.
（作者单位：河北海星通信建设有限公司）
对移动通信网络的稳定性进行评估，一般均需要进行路测，先确定需要检测的线路，进而按照设定的抽样速率，采集线路上的通信数据，最后对获得的数据进行统计分析。显然，通讯数据的采集受环境因素的影响极大，因此必须进行有效的抽样分析，常规上我们往往会选择简单抽样的方案进行数据分析，但移动通信网络地理单元极多、信号电平变动大，因此简单抽样很难有效代表总体线路通信情况，本文则首先对路测数据进行了深入分析，进而提出了基于整群抽样和二阶段抽样的数据抽样方案，能够有效指导开展路测。
一、整群抽样
对移动通信网络进行性能评估，需要用到电子地图。在电子地图上，包含着众多的地理单元（即Bin），进行整群抽样前，必须先以Bin为单位，划分网络覆盖区。在这里，我们仅考虑建筑物和距离对移动通信网络的影响，采用Birch算法，对Bin进行聚类分析。
无线信号在建筑物密集的环境下，传播距离往往较短，而建筑物密集的环境下，小区覆盖半径又往往比较小，因此可以利用小区半径（设为r）、地理单元到基站的距离（设为d）来评价建筑和距离对移动通信网络的影响。进一步引入一个元素Q，令其值为：
则Q可以用来评价该地理单元在其所在小区内的相对位置。最终，建筑物对移动通信网络的影响可以用r来表示，体现了基站所处的位置；而距离对移动通信网络的影响则可以用Q来表示，体现了距离基站的远近。采用Birch算法，分析两项数据，就能够得出所需的地理单元分类了。
二、二阶段抽样
通过基于整群抽样的聚类分析后，我们已能有效确定路测线路了，随后，则需要对抽样数据进行样本可靠性检测，以挑选合适的数据了。在这里我们主要通过二阶段抽样来完成该工作。
开展二阶段抽样，是建立在这样一个假设上：总体数据由若干个初级单元组成、初级单元由若干各二级单元组成。第一阶段的抽样，需要从初级单元中抽取n个单元，而第二阶段的抽样，则再从每个单元中抽选m个二级单元，最终，得到的n×m个单元，就是所需的抽样结果。
应用于路测数据的采集，则可以按照如下的方案开展工作：首先，按照整群抽样的结果，划分初级单元层次，其中共包含N个Bin群，每个Bin群中包含Mi个二级单元，其中i=1，2…，N。该抽样方法的优势在于，虽然每阶段抽样的方法都类似于简单随机抽样，但在评估总体均值时，利用了等概率抽样方案，实现了加权估计。
二阶段抽样条件下，可以通过下式计算样本均值：
其中， 表示每个初级单元中所包含的次级单元数的平均值，而 中的i表示初级单元的类别，j表示次级单元的位置。显然，可以通过该式的计算结果来表示抽样总体的均值，其属于无偏估计量。
该估计量的方差可以表示为：
其中， 表示第一次抽样的比例， 则表示第二次抽样时，在第i组数据中的抽样比例。
显然，均值的方差即包含抽取不同地理单元群时形成的方差，又包含每个群内部形成的方差。
根据中心极限定理，我们按照正态分布的形式来分析样本均值，则计算出的均值置信区间为：
分析可知，通过上述方案进行实际路测时，第一阶段所抽取的群数较少时，会引入较大的方差，群数越小，置信区间越大。同时，如果第二阶段抽样时抽取较多的数据，则第二阶段引入的方差就相对较小，而实现这一条件，较为轻松，因此，控制本抽样方法的误差，最关键的因素就在于控制第一阶段的误差。
一般而言，对于经过群较多，样本数量较大的样本而言，采取简单随机抽样或者采取本文所提及的二阶段抽样，其计算出的均值与标准差较为接近；但是如果经过群较少，样本数量较小，采取简单随机抽样，将会导致均值与标准差较理想情况偏差很大，这主要关乎到地理单元的数量，如数据来自的地理单元过少，则难以发挥总体代表性。由此可见，采用二阶段抽样，对于路测而言，实用性更强，得出的结果总体代表性更好。
结束语
路测是优化移动通信网络的关键步骤，一直以来都是研究人员重点关注的问题。基于移动通信网络地理单元极多，因此路线的选择、数据的抽样非常重要。本文所研究的路测数据抽样分析方法基于整群抽样、二阶段抽样，实现了有效的聚类分析，最终得出的数据具有较高的整体代表性，应用于实际，必将在很大程度上提升路测的有效性。
参考文献
[1]袁超伟，刘人锋.基于QoE的路测软件数据存储与分析模块设计与实现[J].软件，2011，32（11）：1-3.
[2]白鹏宇.自动路测分析系统的分析与设计[D].北京邮电大学，2012.
[3]刘林茂.基于故障树分析法的综合路测分析系统研究与实现[D].湖南大学，2010.
[4]蔡黎，雷国平，吴愚等.基于GE地图和KML脚本的CMMB路测分析系统开发[J].电视技术，2011，35（20）：82-84.
（作者单位：河北海星通信建设有限公司）