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　　文献综述报告文献综述范文模板 文献综述报告 基于大数据的信息物理融合技术 院（系）名称 摘要：随着全球数据爆炸式增长，巨大的增长速度使数据难以处理与存储。大数据时代已经来临。大数据涉及于众多领 域中，如Web 文本文件、Web 日志、电子商务、社交网络、 天文学、传感器网络、基因组学、医疗记录、视频监控等等。 因而大数据需要在多领域中处理分析。另外，大数据也带来 新的机遇，大数据中隐藏着数据的潜在价值信息，需要通过 大数据技术挖掘提取。同时大数据也导致了新的挑战，如数 据集如何有效组织与管理。信息物理融合系统(Cyber-Physical System，简称大数据)由美国自然基金委员会在 2006 年率先 提出。大数据是基于对周围环境的感知，融合了通信、计算 和控制三大功能的可控、可信、可拓展的网络化物理设备的 系统，它使用计算进程和物理进程的反馈循环，来实现融合 与实时交互，并扩展或增加新的功能，以可靠、安全、实时 和高效的方式检测或控制物理实体。大数据对计算、通信、 控制三者进行综合协作，把计算单元与物理单元的紧密结合， 实现对复杂系统的动态控制和实时感知。 关键字：大数据；数据挖掘；信息物理融合。 一：研究背景与意义 随着大数据产生的时代出现，技术革命已经推动数以百万计 的人民通过持续’使用各种数字设备产生大量数据，尤其是 远程传感器输出连续的数字数据流，从而产生出“大数据”。 大数据现在是一个成熟而不断发展的学科。它具有类型、容 量、速度、准确性、有效性、波动性等特性，传统的大数据 采用批处理系统和流处理系统两大技术，然而面对大数据， 批处理系统出现分钟级的延迟，流处理系统则出现容错或扩 展性的瓶颈。因此，基于大数据的信息物理融合系统目前并 没有满足需求，随着大数据的发展，人们对信息进行实时存 储，处理，分析的需求不断提高，使得基于大数据的信息物 理融合系统成为了一大新趋势。 信息物理融合系统(Cyber-Physieal System，简称大数据)是集 成了计算、通信和控制三方面技术的网络化物理设备系统， 它具有可控、可信和可扩展等特性。在物理设备中，大数据 集成了计算、通信和传感模块，对周围环境的传感、数据传 信息处理能够进行实时控制，并且能够通过人机接口以可靠的、实时的、安全协作的方式实现。大数据融合嵌入式计算、 环境传感、网络控制和网络通信于一体，使得设备具有通信、 计算、协作、精确控制和自治等功能。 AADL 通过提供一种标准和精确的方式来描述复杂嵌入式系 统的实时性、安全性、可调度性等非功能属性，使得程序员 能够提早对构件或应用进行可调度性、可行性的分析，保证 转换模型和自动生成代码的一致性。AADL 的工具集功能完 善，提供了自动代码生成、系统建模、仿真与验证于一体的 基本框架，使在设计阶段中系统设计者就能对系统性能与功 能进行评估，测试系统体系结构后改善不满足要求的组件。 因此，使用AADL 语言对基于大数据的信息物理融合系统进 行建模能够较好的表达系统的功能属性与非功能属性，保证 了快速进行开发流程，同时使用 AADL 用于分析与设计方法 能准确地对信息物理融合系统进行建模。随着研究的深入， 基于大数据的信息物理融合系统将会获得更多的应用，同时 也会更多地应用到这些复杂的系统当中。 二：国内外研究现状 近年来，大数据发展迅速，成为了一大前沿的学科领域，大 数据研究重点主要集中在大数据安全性、系统结构、系统建 模、QoS 和相关应用。美国率先将大数据列入重点研究项目， 并且PCAST 委员会在题为《挑战下的领先一竞争世界中的信 息技术研发》的报告中将大数据的8 项关键信息技术列入其 中，其中大数据位列榜首。 大数据在进入 2012 年后，越来越多研究者关注、提及并研 究该领域。人们使用大数据来描述信息爆炸时代所产生的海 量数据，并且命名相关技术的发展与创新。大数据曾经被《纽 约时报》与《华尔街日报》等专栏登上封面，在美国白宫的 官网上刊登新闻，在国内，在一些互联网主题的讲座中，甚 至国金证券、银河证券、国泰君安等投资推荐报告中，也不 乏有它的身影。数据迅速膨胀，数据决定着每个企 业的今后发展，尽管当时的企业并未认识到数据井喷性增长 会带来许许多多的问题，但随着数据的增多，人们逐渐意识 到了数据对企业的重要性。 《纽约时报》在 2012 年的一篇专栏中表示：“大数据”时代 已经来临，在经济、商业及其他相关领域中，企业决策将基 于数据分析而产生，而并非传统的基于直觉和经验。最早提 出“大数据”的全球知名咨询公司麦肯锡表示：数据在当今 每个行业或业务职能的领域中，早已渗透其中成为重要的生 产因素。面对海量数据，人们使用的挖掘和运用技术，也预 示着新一轮消费者盈余浪潮和生产率增长的来临。大数据时 代已经来临。 三：大数据概况 （一）大数据属性与平台 随着全球数据爆炸式增长，巨大的增长速度使数据难以处理 与存储。因而大数据时代来临。大数据主要用于形容巨大的 数据集。这些数据集应用于众多领域中，如Web 文本文件、 W曲日志、电子商务、社交网络、传感器网络、天文学、基 因组学、医疗记录、视频监控等等。与传统的数据集相比， 大数据通常包括结构化数据与非结构化数据，由于数据的种 类复杂且并不单一，因此大数据需要更多的处理分析。另外， 大数据也带来新的机遇，大数据中隐藏着数据的潜在价值信 息，需要通过大数据技术挖掘提取。同时大数据也导致了新 的挑战，如数据集如何有效组织与管理。因此大数据技术的 重点在于从海量数据中快速处理、存储并从中获取有价值的 信息。 1：大数据相关属性 互联网数据中心(Interact Data Center，简称IDC)曾分析大数 3V属性，分别是类型，容量和速度。然而，Inderpal Bhandar 在大数据创新峰会中介绍并指出，还有其余V 性需要业务学者和数据科学家关注，其中包括准确性、有效性与波动性。从而概述了6V 型大数据。 (1)类型：大数据所产生的数据并不单一类型，其中不仅包括 传统的结构化数据，而且还包括半结构化数据或非结构化数 据。当中涉及领域包括网页、Web 日志文件、社会媒体网站、 电子邮件、文档、传感器数据等。由于大数据由结构化、半 结构化以及非结构化数据组成，因此利用现有的传统分析系 统工具，我们难以处理相关数据。 (2)容量：大数据自身就拥有数据量大的特点。目前所存在的 数据量大概在 PB 级别，而未来的日子将会以 ZB 级别增长。 同时，现有的社交网站也以每天 TB 级别的数据量增长，因 而此数据量肯定难以使用现有的传统系统工具进行处理。 (3)速度：速度属性是指大数据技术对于不同来源的数据需要 不同处理速度。这种属性不仅仅限定于输入输出数据的传输 速度，还有数据流的处理速度。如从传感器不断传入数据到 数据库中存储。因此，现有的传统系统工具并没有足够的能 力对不断传入的数据进行可靠的分析。 (4)准确性：大数据的准确性指的是数据是否避免偏颇，多噪 以及异常的数据。由于大数据被存储后能提取出有价值的信 息。因而需要适当的定义大数据挖掘的范围，需要团队的合 作，以便保证数据的干净，使得在处理过程避免以“脏数据” 的参与。 (5)有效性：大数据的准确性需要有效性作为前提，因而大数 据才能在预期中得到正确的使用。同时，有效的数据是做出 正确决策的关键所在。 (6)波动性：大数据的波动性是指数据在多长时间内有效，多 长时间内需要保存。在实时数据中，需要决策者确定范围内 的数据参与当前的处理分析。 2：大数据平台 大数据系统平台主要包括流处理系统平台与批处理系统平 台。传统的流处理系统平台，如 StreamBase，Telegtaph 流式数据库，这些系统平台能够实现低延迟，然而面对大数据，它们要么有容错性能的瓶颈，要么有扩展性的瓶颈。传 统的批处理系统平台，如Hadoop，Spark 等批处理系统，这 些系统有如 HDFS 的分布式文件系统，能够可靠地在集群中 存储大量数据，并且扩展性能较好，但是它们最快也需要分 钟以上的延迟，并且处理模型的能力较低，很难表述复杂的 流式计算。Hadoop 是目前最完善的开发与处理大规模数据 的分布式软件平台。由Apache 基金会推出。 它使用 Map／Reduce 计算框架，是一种支持密集型数据的 分布式应用。Apache Hadoop 平台包括一系列相关的子项目， 其中最著名的包括Hadoop 内核，MapReduce 和分布式文件 系统(HDFS)，另外还有 Hadoop 的相关子项目，包括 Hive， Pig，HBase 等等。 Spark 是一种开源集群的计算环境，由加州大学伯克利分校 AMP 实验室(Algorithms，Machines，and People Lab)开发， 用于构建大规模、低延迟的数据分析应用程序。Spark Hadoop相似，但是两者间存在着一些不同之处： (1)Spark 采用了内存分布数据集； (2)能够提供交互式的查询； (3)优化迭代作业负载。 在某些工作负载方面比 Hadoop 拥有更突出的性能表现。 Spark 通过 Scala 语言实现，并将 Scala 语言用作其应用程序 框架。与Hadoop 不同，Spark 和Scala 语言紧密集成，使得 利用 Scala 语言能够如操作本地对象集合一样轻松操作分布 式数据集。Spark 支持分布式数据集上的迭代任务，与许多 大数据处理平台不同，Spark 建立在统一抽象的RDD 基础上。 Resilient Distributed Datasets(简称ImD)是一个并行且容错的 数据结构，能够使用户显式地将数据存储到磁盘或内存中， 并且控制相关数据的分区。另外，RDD 还提供丰富的功能操 作数据。如：Map、FlatMap、Filter 等数据转换操作。除此 之外，RDD 还提供如 Join、GroupBy、ReduceByKey 杂的操作，以便支持常见的数据运算处理。Storm是一个分布式的、可容错的实时计算系统，遵循Eclipse Public License1．0。Twitter 公司将其开源开发，并托管在 GitHub 上。Storm 在运行计算时有类似 MapReduce 的容错 功能，但却拥有较低延迟的优势，其中得益于数据直接通过 网络导入内存。其中Storm包含以下几个优点： 简单的编程模型。SpoutBolt类似于 MapReduce MapReduce能降低并行批处理的复杂性，而Storm则降低并 行实时处理的复杂性。 (2)服务化。Storm是一个基于服务的计算框架，能够支持热 部署。 (3)能够使用各种编程语言。在Storm上能够使用各种编程语 言。其中支持 Java、Clojure、Ruby Python。当需要增加其他编程语言的支持时，开发者只要实现Storm通信协议即 (4)容错性。Storm能够处理节点的故障和管理工作进程。(5)水平扩展。在多个线程、进程和服务器之间进行并行计算。 (6)可靠的消息处理。Storm 保证每个消息都得到完整处理。 任务失败时，用户可以预先设定失效处理，由消息源重新发 送信息。 (7)快速。系统的设计保证了消息可以得到快速处理，其中 Storm使用ZeroMQ 作为系统的底层消息队列。 (8)本地模式。Storm模式包括分布式模式与本地模式，本地 模式能够在处理过程中模拟Storm分布式集群。使开发者快 速进行开发或单元测试。MapReduce 是Hadoop 工作的一个 功能强大的软件框架，它能够在大规模集群(数千个节点)中 容易并行写入数据，并且即使在商业硬件中也具有可靠性与 高容错的特点。 MapReduce 是一个分布式编程模型，它用于处理或产生大规 模数据集。它由 Google 公司率先推出，并与雅虎和其他网 络公司共同开发。MapReduce 基于“分而治之”的方法，通 过递归运行，把一个复杂的任务分解成多个子任务，直到所 有子任务全部分解完成。在此之后，子任务被分配到标记工 作的集群中，并在独立并行下完成。最后，解决的子任务通 过合并输出结果。其中 MapReduce 是通过两大步骤实现： Map 操作与Reduce 操作，如图 2．3 所示。Hadoop 集群中 有两种节点：主节点和工作节点。主节点用于获取输入，划 分子任务，并把它们分配到工作节点进行Map 操作。此后， 主节点在Reduce 操作中收集所有子任务并把它们合并输出。 并行编程中如容错处理，工作调度和负载均衡等问题，都由 MapReduce 负责。 MapReduce 处理数据的过程，模型核心由Map 和Reduce 部分函数组成，用户可以通过对Map函数和Reduce 函数编 程，对大数据进行处理。Map 操作中，MapReduce 把任务分 割成相等大小的片段块，然后每个片段块分解成一批批的。 系统会为每个片段块分配独立的 Map 任务，并执行用户定 义的map 函数。完成 map 函数后，得到的键值对会做排序整合操作， 形成新的，最后根据key 值进行分组，分配到不同的主机上 进行 Reduce 操作。Reduce 操作中，Reducer 把输入的整合 然后分配Reduce任务，处理用户自定义的Reduce 函数，处 理后的结果根据用户设置 Merge 整合，最终输出到 Hadoop 分布式文件系统(HI)FS)中。 （二）实时存储 大数据的实时存储主要使用云存储。然而当数据量较大时， 网络带宽成为云系统和分布式系统的瓶颈。另一方面，云存 储还导致数据安全的问题，需要数据库管理员定时作数据完 整性的相应检查。NoSQL 数据库是对大规模分布式数据和数 据库管理而设计的数据库。主流处理大数据的数据库系统平 台，突破了标准化的关系数据库管理系统(RelationalDatabase Management System，简称 RDBMS)架构，因此处理大规模 分布式数据时都采用NoSQL 数据库。如HBase，它是Hadoop 的子项目，也是最 最著名的NoSQL 数据库之一。 在存储和管理非结构化数据或非关系型数据的问题上，与关 系数据库不同，NoSQL 把数据存储和管理分为两个独立部分。 这种设计使得NoSQL 数据库系统具有很多优点。 (1)存储方面，NoSQL 采取键值对存储，这样在数据存储方面， 可扩展性能够达到更好的表现。 (2)管理方面，NoSQL 提供低级别的访问机制，这种机制可以 使数据管理任务能再应用层中实现，取代了过去的数据管理 逻辑分布在SQL 或DB 等特定存储过程语言上。因此，NoSQL 系统是一种非常灵活的数据模型。 (3)面向应用程序的开发和部署。 (4)容易更新。NoSQL 数据库还有一个重要的属性。就是通常 是无架构数据库。而无架构数据库的最大优点是：能够使应 用程序快速修改数据结构，并且不需要改写表。此外，当结 构化数据不均匀存储时，NoSQL 具有负载均衡等功能，使得 数据库具有更大的灵活性。在数据管理层面上，数据能够进 行集成和有效执行。目前NoSQL 数据库 包括：Apache Cassandra、SimpleDB、GoogleBigTable、Apache Hadoop、MapReduce、MemcacheDB Voldemort等等。其 Netflix等大型企业都使用 NoSQL 据库。但部分企业由于需要兼容本地数据库，使用如SQL stream ClouderaImpala 等大数据分析平台，由于这些数 据库系统使用SQL，目前SQL 还是最可靠、简单的查询语言。 并且在大数据流实时分析中也能取得较好表现。 （三）实时查询 大数据的实时查询一直是处理大数据的瓶颈。其中 Dremel 是一种处理大规模数据的查询工具，它能够在大数据中实现 点对点实时查询。Dremel 主要使用两种技术来实现大数据的 实时查询： (1)Dremel 在嵌套结构中使用新型的柱状存储格式。 (2)Dremel 使用可扩展的统计算法用于并行计算查询结果。 其中 Dremel 采用列存储，因此能够减少查询时所处理的数 据量，有效的提升查询效率。除此之外，Dremel 的多层查询 树借鉴了分布式的搜索引擎，查询树的根节点负责接受查询， 并将查询分发到下一层节点中。因此 Dremel 能够以极快速 度处理网络规模的海量数据。另外Cloudera Impala 也是一种 实现实时查询的开源工具，Impala 采取一种在高效柱状二进 制存储(Parquet)，能够支持在 Hadoop 上支持点对点实时查 Dremel只能处理单表查询相比，Impala 能够支持完 整的Join 等操作。目前能够对大规模数据进行实时查询的包 括Hadoop Hive、Apache Drill、Shark、Amazon Redshitt HortonworksStinger 工具等等。 （四）实时数据挖掘 大数据挖掘技术的目标除了获取数据库信息以外，还要从海 量数据间得到有价值的信息、关系和模式。大数据的数据挖 掘工具分析速度快，海量数据流才可能从中得到新的有价决 策或理论。与传统挖掘技术的数据集相比较，大数据具有大 量的异构相关的数据集。因此需要创造新的数据挖掘技术和 算法。其中一个可行办法是 改善现有的技术和算法，并通过大规模并行计算架构(云计算 平台)进行数据挖掘。由于基于大数据的数据挖掘需要处理的 数据并不单一类型，在规模，速度，安全性，准确性和互动 性上，使用现有的挖掘技术和算法无法进行有效的数据挖掘。 目前，大规模的并行机器学习和数据挖掘算法(ML．DM)的 设计和实现的需求增多，因此出现了强大并行和大规模数据 处理平台，其中包括： (1)NIMBLE 是一种便携式的基础架构，它专门设计于快速实 现并行的ML．DM算法，并且搭载于Hadoop 上运行。 (2)Apache Mahout 是一种机器学习和数据挖掘实现库。该库 运行在Hadoop 上并使用MapReduce 编程模型。其中实现库 中一些重要算法能够独立运行，如贝叶斯分类算法、EM 类算法、局部加权线性回归等等。但Mahout 缺乏人性化的 交互支持并且学习周期较长。另外，它并没有所有需求的数 据挖掘和机器学习算法实现。(3)BC．PDM(大云计划的并行 数据挖掘系统)，作为一个基于云和Hadoop的数据挖掘平台， 能够给予电信运营商提供访问大规模电信数据和决策；并且 它支持并行的 ETL 过程(提取、转换和加载)，数据挖掘、社 会网络分析和文本挖掘。BC．PDM 克服了其它工具单一功 能的特点，更适和运用到商业智能中。 (4)PEGASUS(超大规模图挖掘系统)和Giraph 是使用并行计算 来实现图挖掘算法的技术，两者都在Hadoop 上运行。 (5)GraphLab 是一种基于图并且可扩展的框架，多个基于图的 机器学习和数据挖掘算法能够在此框架上实现。但GraphLab 的缺点是需要把所有数据装载到存储器中。 四：参考文献 [1]张洁．移动对象时空数据模型表达及动态模拟[D]．中山 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EV-DV，核心网与无线接入网独立向前发展。 DL:2.4Mbps UL:153.6kbpsDL:3.1MbpsUL:1.8MbpsDL:9.3MbpsUL:5.4Mbps DL:14.7MbpsUL:5.4MbpsDL:32.4MbpsUL:12.4Mbps CDMA2000 1x 完全后向兼容IS-95。核心网部分增加了分组 域以支持较高 速率的分组数据业务；空中接口使用了前向快速功率控制、 反向信道相干解调、快速寻呼、Turbo 码等关键技术，目的 是改善无线传送的质量，提高频谱效率及系统容量。 CDMA2000 1x 具有3G 系统的部分功能，可以从IS-95 进行 平滑升级，两者的商用时间之间的间隔不太长，业界有时也 将CDMA2000 1x 作为2.5G 系统看待。由于CDMA2000 1x 完全兼容IS-95 系统功能，所以本节仅介绍CDMA2000 1x 演进，而不再赘述IS-95向CDMA2000 的演进情况。 目前 CDMA2000 1x 已经发展出 CDMA2000 Release ReleaseA、Release B、Release C和Release 的一些功能特性；Release 作为中间版本被跨越；1xEV-DV 对应于 CDMA2000 Release 和ReleaseD。其中，Release 增加前向高速分组传送功能；Release 1xEV-DO 是一种专为高速分组数据传送而优化设计的 CDMA2000 空中接口技术，已经发展出Release 版本可以支持非实时、非对称的高速分组数据业务；Release 版本可以同时支持实时、对称的高速分组数据业务传送。 目前中国电信CDMA20001X EVDO 频带划分 个载波的宽带：37、78、119、160、201、242、283 目前283、242和201 频点均已占用 1X和EV-DO 载频之间至少预留一个载频的间隔 283、242、201为1X 的业务频点 37、78为EV-DO 业务频点 第二节 建设背景 CDMA 网络在中国经过多年的建设已经初具规模，密集市区 站点数量很多，站间距较小，室内分布系统采用单独的扰码， 目前密集市区室内分布系统建设已经很多，包括：写字楼、 住宅楼、卖场、酒店和娱乐场所等。CDMA 网络经过多年的 优化建设，在密集市区，网络质量存在一定程度的问题，其 中最为显著的问题是导频污染区域较多（尤其是建筑物高层） 和软切换比例过大，这严重影响了网络的用户体验并大大降 低了资源的利用率。 随着三家运营商全面进入全业务竞争，竞争不仅在固网、移 动网络展开，同时在个人、家庭、企业用户市场展开。在新 的竞争形势下，如何快速增强自己的短板同时进一步发挥自 身优势是各运营商战略发展重点，在确定发展方向、攻防策 略、商业模式等方面均会有所体现。因而网络质量和用户体 验就显得尤为重要。传统的网络规划建设和网络优化已经不 能解决密集市区的网络问题。因而需要新的网络规划假设手 段来解决密集市区的覆盖和运营指标。因而对中国电信来说， 采用室内外协同覆盖策略建设网络是非常有必要的。 第三节 建设的可行性 第一，传统的网络规划和优化技术已经成熟，网络覆盖产品 种类越来越丰富，越来越成熟，组网越来越灵活，产品价格 也在下将，这就为网络建设提供了充足的产品和低成本建设 网络的机会。同时，香港街道第一文库网站组网成功经验为 课题提供了强有力的技术支撑，韩国SKT 公司大量使用直放 站组建的高质量的网络为大量使用延伸设备提供了理论依 第二，室内外协同覆盖方案与传统覆盖方案不同，但在建网上，理论技术已经成熟，在建设前，经过详细的勘察和容量 估算，其准确性比传统的链路预测及容量预测更加准确，这 就为网络的稳定性提供了保障。同时，大量应用街道站将有 效控制越区覆盖，保证网络质量。 第三，对各种可能出现的覆盖方式进行详细的模拟测试分析， 从而确定天线口功率和覆盖范围，能有效控制软切换区域。 第四，综合采用分布式基站、数字光纤直放站和微波拉远设 备进行覆盖，有效解决传输问题，从而是网络的可实施性变 得容易，成本也相对降低。 第二章 国内外CDMA 网络规划优化建设现状 第一节 CDMA 网络规划优化现状 目前在国内，CDMA 网络规划和优化已经处于成熟阶段也是 瓶颈阶段，对网络规划和建设方面，业内专家还没有更好的 规划思路以解决密集市区覆盖问题。 传统的规划流程和 GSM、WCDMA 基本一致，用于链路预算的模型校正技术在 密集市区存在较大的偏差，同时，人流量的估计也是采用不 同地理环境来估算，例如：密集市区 5000 人/每平方公里、 普通市区 3000 人/每平方公里、郊区 1200 人/每平方公里、 农村 300 人/每平方公里等。因而容量估算也存在一定的偏 对于传统的网络优化来说，网络扩容只用两种方式，一、增加载波，二、增加站点。扩容速度低，扩容成本高， 网路稳定性差。从运营商的实际需求来看，这显然不是他们 所要的结果，他们需要一个稳定的、可扩容的和扩容前后网 络质量都非常好的网络。因而室内外协同覆盖方案相比传统 的覆盖方案，优势很多： 1、导频污染得到控制，网络质量提高了； 2、软切换比例大大降低，网络资源利用率大大提高了； 3、网络估算准确，网络结构稳定； 4、扩容易，成本低，速度快； 5、网络结构变得简单。 从国际网络规划优化来看，其方式和所采用发放基本与国内 相同，也就是说，传统的网络规划建设已经被世界上全部运 营商采用，如印度尼西亚的 ESIA 公司和 TELECOM 公司，埃 ETISALAT和瑞典的电信运营商 Telia 都采用相同网络建 设方案。 再者，从工具的应用上看，全部的规划软件在网络建设上都 是一致的，目前，专门用于密集市区的规划软件还没有，在 工程建设中，将通过模拟测试得到校正。因而，针对密集市 区覆盖软件需求应该被提上日程了。 第二节 密集市区CDMA 室内外协同覆盖主要特点 针对密集市区站点密度大，话务分布不均，软切换比例过高， 及导频污染存在，提出专项室内外协同覆盖解决方案，方案 要旨在于解决网络覆盖、网络容量、网络质量和网络资源利 用率。 解决思路要旨如下： 网络后期发展预留了容量，可扩展性强，节省网络建设投资。 密集市区室内外协同覆盖解决思路的主要特点为： 1）室内外协同覆盖； 在片区内，室内外使用相同的PN 小区合并充分考虑将来业务增长需求3）覆盖方式多样化； 使用多种方式进行覆盖，主要有以下几个方式： 室内分布系统覆盖。4）设备多样化 采用主设备和延伸覆盖产品进行覆盖，主要有以下几种设备： 无线）天线选择多样化 根据需要，需要确定不同波瓣角的天线，即天线）室内外小区合并； 小区合并充分考虑将来业务增长需求7）覆盖方式多样化； 使用多种方式进行覆盖，主要有以下几个方式： 室内分布系统覆盖。8）设备多样化 采用主设备和延伸覆盖产品进行覆盖，主要有以下几种设备： 无线）天线 选择多样化 高增益板状天线； 根据需要，需要确定不同波瓣角的天线，即天线方向性的选择。 第三章 华强北CDMA 网络室内外协同覆盖方案 第一节 建设目标和设计原则 一、目标 室内外协同覆盖工程建设完后，可有效改善密集市区的容量、 干扰等问题， 可到达以下覆盖指标及业务性能指标要求： 覆盖强度目标：覆盖区域内 Ec-85dBm 标：覆盖区域内Ec/Io -9dB 覆盖区域内 软切换比例30% 二、设计原则 CDMA 系统为自干扰系统，如何取得容量、覆盖、质量之间 的平衡是方案设计的关键所在。CDMA 网络存在呼吸效应和 软切换，系统设计的负载比例越低，载波数越多，呼吸效应 将大大降低。 CDMA 网络覆盖建设目的是构建少干扰、大容量的精品网络 工程。对于楼宇密集区，具有很大的容量需求，增加容量可 采用增加PN 码和增加载波来扩容。 直接增加PN 码小区进行扩容（或小区裂分），将改变网络结 构，单位面积 PN 码增加，软切换比例增加，将影响浪费系 统资源，同时也增加了导频污染的风险。合理规划室内外网 络PN 码小区，通过增加载波来扩容，可有效提高系统容量， 降低干扰，增加载波为优选扩容方案。 方案设计充分考虑容量、覆盖、质量之间的平衡，系统下行 负载规划为50%，软切换比例规划为35%左右，覆盖采取多 发射点，小功率的方式，有效控制单天线覆盖范围，降低导 频污染区，提高网络业务质量。 如何保证楼宇密集区CDMA 网络的容量、覆盖、干扰和切换 等性能指标， 需要采用创新的室内外协同覆盖解决方案， 设计方案原则具体体现在如下几个方面： 1）容量规划主要考虑室内覆盖的容量，室外容量为辅； 室内外协同覆盖，室内外小区信源统一考虑；3）室外基站天馈调整或扇区合并，减少室外路面的PN 4）室外和中低层楼宇同一小区覆盖，兼顾考虑主干道的覆盖； 5）高层建筑高低分层同频覆盖，考虑未来扩容需 7）路面和街道采用射灯天线美化覆盖，并通过调整下倾角控制覆盖范围； 8）为减少物业投资，尽量利旧站址进行覆盖改造，建议采 用美化天线，以降低物业谈判的难度； 9）高层补弱覆盖，通过调整天线上仰倾角覆盖。 二、分区规划和容量规划 分区规划楼宇密集区由于建筑物密集，高低楼宇参差不齐，为了减少 室内外的软切换，减少干扰，进行了高低分层和小区划分。 建筑物超过10层楼宇进行分层 根据楼宇高低楼层功能的不同进行划分高低层 根据楼宇建 筑物的分布和人流量不同进行划分高低层 建筑物就近进行小区合并小区合并后的有源设备数量不超过4 台，否则不进行合并 区合并后的容量负荷满足楼宇话务需求，否则不进行合并参考CDMA 话务分布情况进行小区划分 根据片区楼宇功能、楼宇密集程度进行小区划分。 容量规划根据建筑的不同功能，估计其当前话务量，合理配置宏基站 载波，并且通过光纤拉远或微波拉远分配至各个覆盖区。随 着后期良好的用户体验及感知度的提高，用户数量的增多， 需要扩容的话，只需在机房扩容即可，无需改变分布系统， 工程的可实施性较好。 对于密集市区的室内外协同覆盖项目，其容量考虑以室内覆 盖为主，通过该区域的网管话务量来估算CDMA 用户数，或 者实地调查该区域人流量，并参考电信手机用户比例、未来 年用户增长率，从而可估算出室内外协同覆盖区域的相关话务容量，再根据客户等级、业务类型、业务比例、系统负 荷等情况进行室内外协同覆盖的小区划分。 第二节 室内外协同覆盖方案实施 一、方案工程内容 密集市区的室内外协同覆盖方案为系统工程，其工程量很大， 实施需要一定的时间，主要体现在以下几方面： 室内分布改造原因： 实现高低分层，低层与室外同小区覆盖。高楼区域话务量较 大，高低层分层能够有效解决容量问题，通过室内信号外引 覆盖街道，有效消除室内外切换问题，从而实现室内外协同 覆盖方案。 改造内容： 对原室内分布的有源设备的覆盖范围和数量以及室内分布 的主干路由进行改造。 室外基站改造原因：调整基站覆盖范围，实现精确覆盖 现网中的室外基站天线普遍存在着越区覆盖以及上仰角度 过大的问题，前者导致了低层的切换掉话，后者引起了严重 的导频污染。 内容：调整基站位置、天线方向、方位角 有源设备改造为实现精确覆盖，对其室内分布进行了改造，增加了街道站 天线，其室内信源（如基站或RRU）功率受限，因此需要增 加有源设备进行功率弥补，有源设备的类型主要为RRU、干 放、微波拉远。 二、项目风险 密集市区室内外协同覆盖方案中，由于涉及到室外基站调整、 室内分布改造、室外街道站覆盖等项目，影响项目实施有以 下风险： 室分设备的监控维护问题（一）传输风险分析 光缆、E1不到位 导致设计变更，无法按照设计建设站点，项目效果会受到很大影响； 解决方案： 采用微波拉远设备，解决无光纤资源问题；2）传输资源不 足的影响： 传输资源不足，影响业务容量和数据速率。解决思路： 根据BBU则RRU 小区数量规划传输资源，BBU 侧机房的 传输资源需充 传输部门根据密集市区E1配置，做好传输扩容方案。 物业租赁的风险：1）楼房天面租赁不到，规划方案无法实施。 2）业主要求天线摆放位置和规划不一致：将降低网络覆盖 的精确度，情况 严重时会造成物业点不可用。 3）解决方案： 4）设计尽量利用原有站址和楼面资源，物业站点选择也充 分考虑租赁的可 6）由分布厂家，电信物业室，电信营销中心三方共同协调物业，提高完成 物业率。 第四章 室内外协同覆盖方案建设的必要性

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