隨著TD網絡建設進入優化階段，無線網絡優化正成為重要的工作內容。無線網絡優化是通過對現已運行的網絡進行話務數據分析、現場測試數據采集、配置參數分析、硬件檢查等手段，找出影響網絡質量的原因，并且通過配置參數的修改、網絡結構的調整、設備配置的調整，在支持多種業務，并滿足一定QoS條件下，獲得良好的網絡容量，滿足一定的無線覆蓋需求。
    無線網絡優化中最重要的工作之一就是對無線網絡的配置參數的管理和分析。無線網絡的配置參數分為參數規劃數據和現網數據，隨著網絡的迅猛發展，無線網絡配置參數的數據量越來越龐大，單憑網絡管理員個別的或傳統的網優軟件的簡單管理顯然是不夠的，因此網絡優    化平臺的智能化就顯得尤為重要。
本文針對現今TD網絡優化的發展情況，在網絡優化平臺中的配置參數管理模塊中引入智能管理模塊，使其與網優的其他模塊協同工作，為網絡優化工作提供有力的數據支持，并提出合理的優化建議。

1 網絡配置參數管理概述
    配置參數是無線網絡優化的重要數據，各個設備廠家的參數設置差異很大，這些差異有些體現在名稱、取值范圍上，也有些則體現在功能實現理念的差異上。而目前網絡設備廠家均不只一兩家，通過統一的平臺集中管理好這些復雜的參數，是提高網絡優化和運行維護工作效率的重要手段。
    配置參數管理是網絡優化平臺中最基本的功能之一，是無線接入網OMC-R系統的子模塊，網絡的配置參數分為參數規劃數據和現網數據，配置參數管理應該能夠全面呈現無線網絡的參數配置情況，能同時管理和同步兩套數據，實現對網優工作的支持和系統的有效管理。
    對于像TD這樣的大型無線網絡，即使是經驗豐富的網絡優化專家，配置參數的管理也是一項非常耗時、易于出錯的艱巨任務。網絡優化平臺中的配置參數管理子系統的設計目標為：
    1)配置參數管理的系統設計應具備同時支持多廠商、多制式、多版本的數據管理能力，解析各個廠家配置參數，對配置參數按照BSC、小區、功率控制、切換、鄰區、TRX、信道等參數進行分類保存。
    2)通過配置參數瀏覽功能，查詢當前配置參數，包括參數規劃數據的查詢以及現網數據的查詢。
    3)實現配置參數對比，將全網或局部區域網元參數與參數規劃數據進行比較。顯示差異。根據用戶自定義的參數關聯核查規則，對參數的一致性進行核查，發現不一致的問題給予提示。根據自定義門限或默認門限，檢查參數數值異常情況，給予提示。參數核查結果以報表的方式呈現，協助網優人員對網絡數據進行優化。參數對比流程如圖1所示。

2 網絡配置參數智能管理系統
    這里給出一種網絡配置參數智能管理系統的結構。該系統能夠對比配置參數、分析配置參數變化、保存參數變化到事實庫中、對配置參數變化提出處理建議，為網絡優化人員提供參考。其系統結構圖如圖2所示。該系統由參數收集模塊、智能校驗模塊、參數對比模塊、智能管理模塊(框內部分)和解釋器5部分組成。

2. 1 參數收集模塊
    參數收集模塊提供參數收集功能，可根據需要采集不同網元的不同參數項，定時或者手動完成采集提取工作，采集對象應包含所有網絡元素，對于有線部分。如局數據、中繼數目等；對于無線部分，如基站數目和載波配置、切換模型等。
    本模塊實現按照網元采集參數，最細粒度到單個網元，也可設定網元組進行參數采集，實現參數的分類提取，然后將其以表文件形式提交給智能校驗模塊。
2．2 智能校驗模塊
    智能校驗模塊接收來自參數收集模塊的表文件，對其進行智能校驗。智能校驗主要分3類，第1類為不能為空項，某些字段為數據的主鍵，不能為空，當錄入為空時，給出系統性校驗；第2類為標準格式項，字段有某種固定的格式，當錄入數據的格式不符合字段要求時給出提示；第3類，有些數據項為可選項類型，數據范圍固定，直接將該類數據定義為某范圍內，采用可選項進行約束，同時可將相關數據進行自動
匹配。智能校驗可有效地減少數據出現的匹配性錯誤，同時減少錄入的工作量。下面為MDF表文件頭解析存儲結構：

2．3 參數對比模塊
    參數對比模塊接收來自智能校驗模塊的信息，根據事先定義好的規則對2份數據文件中的所有表進行對比，對比項包括：表名、表頭信息(記錄條數、字段個數、記錄長度等)、整體數據對比，然后以關鍵字段值為索引對相應記錄進行參數級的對比，得出對比結果并保存。對比結果轉化為智能管理模塊的規則形式，其規則包括：
    1)規則號  表示本結果的規則序號。
    2)規則條件  表示引用該規則應具有的值的條件。參數對比結果中的一個不同字段項就應該對應一個條件，對比結果應該對應多個條件。
    3)規則事實  表示在事實庫中的專家過去處理的成功事實。
    4)可信度因子  表示規則引用的可信度。
2. 4 智能管理模塊
    智能管理模塊是系統的核心模塊，在沒有很強的理論模型、領域知識不完全而經驗豐富的智能管理模塊中融入基于案例推理的方法，可以有效地解決知識瓶頸等一系列復雜問題。針對該模塊知識瓶頸問題，采用基于案例推理的方法，可以簡化知識獲取的過程，其求解效率高、質量高，具有持續的學習能力，能有效提高系統的智能化程度。推理機制采用案例檢索推理方法，可有效提高推理效率。
    智能管理模塊主要包括知識庫、推理機、解釋機制和案例推理。其中案例構成的知識庫(案例庫)包括事實和規則，可以從網優專家那里收集案例直接裝入，也可以在對成功處理問題的案例進行學習。下面主要闡述基于案例推理的專家系統模塊，其主要基于類比推理，得出結果，用戶易于接受。根據創建網絡配置參數智能管理系統的思想，基于案例推理部分的智能模塊結構設計如圖3所示。

    通過對參數對比結果分析，其案例表示成三元組：參數對比結果，問題分析，問題解決。
    為了提高檢索效率，先根據參數對比結果中有變化的參數字段名為檢索條件進行歸納檢索，形成新案例集合為初步檢索的結果，在初步檢索的基礎上計算帶求解本案例與新源案例的相似度。目標案例與源案例的總體相似度表示如式(1)所示：
   
    式中，T表示目標案例，S表示源案例；n為源案例中的字段數；Wi表示第i個字段相似度的權重，取值1／n或者由專家權衡；F(Ti，Si)表示源案例與目標案例第i個字段的相似度；Si為源案例的第i個字段，Ti表示與源案例第i個字段名相同的目標案例的字段。
    假設Si的取值范圍為[a，b]，Ti與Si的相似度按式(2)計算。
   
    總體相識度用于衡量源案例與目標案例相似程度，總體相似度越大，說明源案例與目標案例越相似。在初步檢索的基礎上進行總體相識度計算，能夠大大縮小待比較的源案例的數量，從而大大減少了匹配的時間。
2．4．1 案例的學習和保存
    當系統用于解決新問題時，如果案例庫中的源案例和目標案例之間相似度為1或者相似度大于設定的閾值，可以直接借鑒以前的經驗，可以選擇維持原案例庫不變或用新案例進行刷新。
    如果在案例庫中的案例和要解決的問題相差很大，那么就需要由專家解決問題。然后把此案例作為一個新的案例存儲起來。這樣，系統就逐漸積累了解決相關問題的經驗，使智能模塊的推理能力不斷提高。

3 結束語
    本文根據無線網絡優化中配置參數的特點，把基于案例推理應用于配置參數管理系統，大大簡化了知識獲?。粚^去的求解結果進行復用，提高了對新問題的求解效率。將案例推理引入配置參數管理系統能夠大大促進網優平臺的應用和發展，為網優人員提供有力的工具，有利于網優平臺的集成化和智能化。