時間：2023-06-07 16:19:14
導語：在網絡規劃的定義的撰寫旅程中，學習并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優秀范文，愿這些內容能夠啟發您的創作靈感，引領您探索更多的創作可能。
[關鍵詞]CNO 網管數據 鄰區優化 頻率干擾 KPI報表
1 引言
每一個網優工程師，無論是運營商的網優人員還是設備商的技術支持人員，想必對這樣一種工作情景都不會陌生：每日埋沒于從網管上提取出的大量網絡性能KPI統計報表，憑借經驗從這海量的數據中判斷分析出問題小區的蛛絲馬跡，需要修改網絡參數時花費大量的時間在網管的操作上。這種工作模式由于excell、WP等常用網優分析工具和各廠家網管所識別的數據格式的不互通導致大量的工作都消耗在毫無意義的數據提取和格式互換上，同時所有的調整工作都需要手工在網管上再操作一遍，效率極為低下。這是所有網規網優工程師所深惡痛絕卻又無能為力的。那么，有沒有這樣一種網規網優分析工具，它能夠實現網管的輸出數據直接輸入，又能輔以強大的自動分析處理功能幫助工程師判斷問題，同時還可以直接輸出調整命令在網管上實現呢?
中興通訊的日常網優工具CNO就能提供這樣的解決方案。它能夠實現中興通訊的V2、V3、SDR等全系列設備的無線參數、性能數據的提取與輸入，集成強大的分析處理功能和GIS渲染功能輔助工程師快速判斷網絡問題從而進行相應的調整，所有的調整工作可在軟件中完成，以MMI命令、調整通知單、工單稽核等多種方式直接在網管上下發實現。日常網規網優中常見的工作頻率的規劃與優化、鄰區的規劃與優化、無線參數的查詢與管理、性能參數的查詢與管理，在CNO-G中都有對應的模塊實現，同時輔以高效的自動鄰區規劃/優化算法、頻率優化算法，將以往更多依賴工程師經驗且實現效率很低的工作改以機器通過自動算法實現，準確而高效。可以說，CNO工具的出現，使得廣大中興通訊網規網優工程師真正掌握了一柄解決日常網優工作難題的利刃，無論多復雜的問題從此都能輕松面對，游刃有余。
從功能實現上來說，CNO的出現能夠很好地解決困擾運營商日常網優的四大難題，真可謂“日常網優，難遍天下；CNO不出，誰與爭鋒”。那么，是哪四大難題成為日常網優的攔路虎，CNO又有何獨特的解決之道呢?且看下文一一道來。
2 問題1：網管操作多又亂，如何管理是難題
對于日常網優來說，每日的無線參數/地面參數都可能面臨大量的修改，可能涉及到的修改人員既包括局方的網優人員、維護人員，也可能是設備商的網優支持人員、外包人員。如何管理記錄每日修改的無線參數/地面參數，以使運營商對每日修改的參數心中有數?如何快速判斷哪些無線參數經過修改已經與當初開站時的定標參數有所不同，從而判斷是否需要更正?如何判斷網管中的實際無線參數是否即是網規網優工程師規劃的數據?這些都成了不小的難題。
CNO實現了網管無線參數/地面資源管理參數和規劃參數、無線定標參數的直接輸入識別功能，從而實現今天與昨天的無線參數/地面資源管理參數比較、規劃參數與網管無線參數比較、無線定標參數與網管無線參數比較的三大功能，對于比較結果可直接通過生成工單稽核的方式在網管上下發執行同時生成變更報告。通過此功能。CNO很好地起到了溝通網管和網優人員的橋梁作用，通過數據的互通實現了網管數據的管理功能，從而實現了網優參數的規范管理。
3 問題2：鄰區規劃與優化，費時費力費腦筋
對于GSM系統來說，鄰區優化占據了工作量的較大部分，包括鄰區的初始配置、鄰區漏配的發現、冗余鄰區的刪除等。鄰區配置不合理，輕則導致切換不及時影響通話質量，重則導致切換失敗甚至掉話。提升鄰區相關問題處理的工作效率，對快速優化網絡具有重要的意義，而工作效率的提升很大程度上依賴于專業網優工具的使用。
CNO工具對于新開站點可以提供快速的自動鄰區配置規劃，只需要輸入基本的工程參數，CNO就可以根據小區間的距離和方向夾角，采用專利雷達算法進行所有小區間的重疊覆蓋區域計算，并以之為基礎進行鄰區的規劃。以往一個BSC的小區約有7000～8000個鄰區需要規劃，如采用手動規劃費時費力，而采用CNO自動規劃方式區區幾小時即可完成。相比于采用仿真方式進行鄰區規劃，CNO自動規劃其優勢在于簡單、迅速，不需要專門的電子地圖輸入，對網規網優工程師的技術水平和工作經驗要求相對較低。
不過該功能一般僅適用于初始規劃中，并不意味著絕對的準確，主要原因在于：
(1)沒有立體的位置考慮：地形、地貌、高度、阻擋物等，僅僅是二維層面的規劃；
(2)全網統一化規則并不能滿足各種不同地理環境下的鄰區配置需要。
在網絡開通運行之后，需要根據實際情況，通過鄰區自動優化工具來提升網絡性能指標。目前常用的方式是通過對路測數據的分析，找出漏配、單配的鄰區關系。其優點在于結果準確可靠，但是費時費力，無法對路測線路以外的區域進行鄰區漏配分析，并且對于冗余鄰區的刪除也無法提供有足夠說服力的數據支撐。相比之下，CNO通過系統自動全頻段BA調度獲取全網小區之間的C/I關系，以之為依據可以自動進行全網的鄰區自動優化，準確判斷冗余鄰區、潛在鄰區，一舉提升了工作效率和判斷精度。
4 問題3：頻率干擾是難題，需要合理來規劃
GSM網絡系統與其他制式的網絡系統(例如CDMA、UMTS等)相比，是個頻率受限系統，網絡問的同鄰頻干擾是制約網絡性能的重要因素。尤其是在運營商頻段有限、頻點資源緊張的情況下，如何通過合理的頻率規劃，優化來盡可能減少網絡間的同鄰頻干擾是每日網優工作的一項重要組成部分。CNO工具的頻率優化模塊集成頻率資源利用率統計、同頻復用距離檢查、同鄰頻小區渲染等模塊，幫助網優工程師快速發現網絡中存在的同鄰頻現象并結合性能指標判斷小區間是否存在干擾從而判斷是否需要進行頻率的調整。
GSM網絡中盡管存在非常多的同鄰頻小區對，但并不是所有的同鄰頻之間都有干擾，如何快速判斷出真正可能存在問題的同鄰頻關系是日常網優的難題之一。在CNO中支持兩大頻率檢查功能，即主鄰小區間的同鄰頻檢查功能和自定義距離范圍內的同頻小區檢查功能，根據網管導出的無線參數進行自動檢查，快速縮小調整范圍，定位問題小區對從而進行調整。
CNO在頻率的調整過程中，直觀的GIS渲染功能輔助網優工程師判斷新方案中哪些小區間存在同鄰頻現象；結合距離方向角的pathloss提供修改頻率的建議并預估方案修正后的最大影響小區，從而實現步步推連續修改的功能；在有自動BA調度的C/I數據輸入的情況下，通過網絡間各小區相關關系強弱的判定，給出BCCH頻率修正的輔助優化建議，對 于那些與主小區相關關系強的BCCH，在主小區頻率修正時應該避免與之同鄰頻，如圖1所示：
5 問題4：性能報表多又雜，關聯分析靠經驗
從網管提取KPI性能報表找到網絡中的問題小區，然后通過excell的宏或者自定義公式篩選查詢進行多指標間的聯動分析，最終定位問題原因，這樣的日常優化模式相信絕大多數的網規網優工程師都不會陌生。然而，這種工作方式卻存在著很多的不足和制約因素：
(1)需要提取太多的報表。為了獲取足夠多的數據，需要獲取網絡從宏觀到微觀各個層面的不同時間級別(全網級別、BSC級別、小區級別的每日忙時和全天)的KPI報表，這樣下來所需要提取的報表數量就十分龐大，對于經驗稍遜的工程師來說如何從這一大堆的報表中快速定位網絡問題是有不小困難的，而且過多的報表對于數據的提取和管理來說也是一個難題。
(2)由于提取的報表都是網管定義的KPI指標，無法實現運營商個性化的自定義指標分析，需要在網管上創建新的指標來提取，同時無法觀察具體計數器的值，無法實現更細層面的分析。
(3)各指標間的聯動分析需要工程師自己編寫excel宏來實現，對網優工程師的要求比較高，缺乏將相關指標組合聯動分析的功能。
(4)所提取的指標僅僅包含網元的無線信息，不包含工程信息，對于那些問題網元僅僅能知道其名稱，缺乏GIS聯動渲染功能，無法判斷某些問題是否為區域性現象。
在CNO中，這些問題一一得到了解決。在CNO中通過NDET具可以直接獲取各個時段的自定義選擇的分類性能數據，實現數據的一次獲取功能而無需多次提取；同時實現自定義KPI指標公式和模版查詢篩選功能，軟件內部集成常用KPI指標同時支持自定義指標的定制并實現模版化導入導出功能，指標的查詢更加便捷；具備單項指標的網絡最差小區一鍵篩選功能，可進行詳細關聯指標分析，無需在多表間查找：多指標多時段多對象的聯動分析、單指標波動分析和網絡健康度檢查等特色功能輔助進行優化分析；所有查詢指標都有GIS渲染功能，問題小區地理分布環境一目了然。
圖2即為TOPN最差小區的篩選及詳細關聯指標分析圖：
通過以上幾大功能，CNO成功地降低了日常KPI工作分析的難度，借助軟件實現龐大數據的管理與分析，幫助工程師更快地從海量數據中找到網絡問題的癥結。
6 結語
1.1集先進性、實用性和前沿性為一體的教學內容改革對國內外優秀的人工智能教材[2-6]的內容進行整合，建立人工智能的知識體系，并提取人工智能課程的知識要點，確定集先進性、實用性和前沿性為一體的教學內容。人工智能的核心思想是研究人類智能活動規律和模擬人類智能行為的理論、方法和技術，因此人工智能應圍繞“智能”這個中心。由于智能本身的復雜性，難以用單一的理論與方法來描述，因此可以通過建立人工智能的不同層次來刻畫智能這個主題。人工智能的主要內容可按圖1所示劃分為最底層、抽象層、邏輯層和應用層這4個不同層次。在最底層，神經網絡與演化計算輔助感知以及與物理世界的交互。抽象層反映知識在智能中的角色和創建，圍繞問題求解對知識進行抽象、表示與理解。邏輯層提出學習、規劃、推理、挖掘的模型與方式。應用層構造智能化智能體以及具有一定智能的人工系統。將人工智能劃分為這4個層次可確定人工智能課程的教學內容，并保證教學內容的循序漸進。
1.2基于人工智能知識體系的教學案例庫建設根據所確定的教學內容、知識重點和知識難點，從國內外經典教材、科研項目、研發設計、生產建設以及國內外人工智能網站等多種途徑，收集案例素材，加以整理，撰寫各知識要點的教學案例及其內容。表1給出基于人工智能知識體系的教學案例示例。
2人工智能課程教學案例的詳細設計
在教學案例具體設計時應包括章節、知識重點、知識難點、案例名稱、案例內容、案例分析過程、案例教學手段、思考/討論內容等案例規范，分別從以下單一案例、一題多解案例和綜合應用案例3種情況進行討論。
2.1單一案例設計以人工智能課程中神經網絡課堂教學內容為例，介紹基于知識點的單一案例的設計。神經網絡在模式識別、圖像處理、組合優化、自動控制、信息處理和機器人學等領域具有廣泛的應用，是人工智能課程的主要內容之一。教學內容主要包括介紹人工神經網絡的由來、特性、結構、模型和算法，以及神經網絡的表示和推理。這些內容是神經網絡的基礎知識。其重點在于人工神經網絡的結構、模型和算法。難點是人工神經網絡的結構和算法。從教學要求上，通過對該章節內容的學習，使學生掌握人工神經網絡的結構、模型和算法，了解人工神經網絡的由來和特性，一般性地了解神經網絡的表示和推理方法。采用課件PPT和演示手段，由簡單到復雜，在學生掌握人工神經網絡的基本原理和方法之后，再講解反向傳播BP算法，然后運用“手寫體如何識別”案例，引導學生學習理解人工神經網絡的核心思想及其應用方法。從國外教材中整理和設計該案例，同時應包括以下規范內容。章節：神經網絡。知識重點：神經網絡。知識難點：人工神經網絡的結構、表示、學習算法和推理。案例名稱：手寫體如何識別。案例內容：用訓練樣本集訓練一個神經網絡使其推廣到先前訓練所得結果，正確分類先前未見過的數據。案例分析過程：①訓練數字識別神經網絡的樣本位圖；②反向傳播BP算法；③神經網絡的表示；④使用誤差反向傳播算法訓練的神經網絡的泛化能力；⑤一個神經網絡訓練完畢后，將網絡中的權值保存起來供實際應用。案例教學手段：手寫體識別的神經網絡演示。思考/討論內容：①訓練改進與權值調整改進；②過學習/過擬合現象，即在一個數據集上訓練時間過長，導致網絡過擬合于訓練數據，對未出現過的新數據沒有推廣性。
2.2一題多解案例設計一題多解案例有助于學生把相關知識點聯系起來，形成相互關聯的知識網絡。以人工智能課程中知識及其表示教學內容為例，介紹一題多解案例的設計。知識及其表示是人工智能課程三大內容（知識表示、知識推理、知識應用）之一。教學內容主要包括知識表示的各種方法。其重點在于狀態空間、問題歸約、謂詞邏輯、語義網絡等知識表示方法。難點是知識表示方法的區別及其應用。從教學要求上，通過對該章節內容的學習，使學生掌握利用狀態空間法、問題歸約法、謂詞演算法、語義網絡法來描述和解決應用問題，重點掌握幾種主要知識表示方法之間的差別，并對如何選擇知識表示方法有一般性的了解。通過講解和討論“猴子和香蕉問題”案例，來表示抽象概念。該案例從國內外教材中進行整理和設計，同時包括以下規范內容。章節：知識及其表示。知識重點：狀態空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網絡法等。知識難點：知識表示方法的區別及其應用。案例名稱：分別用狀態空間表示法與謂詞邏輯法表示猴子和香蕉問題。案例內容：房間內有一只機器猴、一個箱子和一束香蕉。香蕉掛在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。猴子如何摘到香蕉？如何采用多種知識表示方法表示和求解該問題？案例分析過程：①狀態空間法的解題過程。用n元表列表示該問題的狀態；定義問題的操作算符；定義初始狀態變換為目標狀態的操作序列；畫出該問題的狀態空間圖。②謂詞邏輯法的解題過程。定義問題的常量；定義問題的謂詞；根據問題描述用謂詞公式表示問題的初始狀態、中間狀態和目標狀態。案例教學手段：猴子和香蕉問題的演示。思考/討論內容：①選擇知識表示方法時，應考慮哪些主要因素？②如何綜合運用多種知識表示方法獲得最有效的問題解決方案?
2.3綜合應用案例設計與單一案例、一題多解案例相比，綜合應用案例能更加有效地啟發學生全方位地思考和探索問題的解決方法。以機器人行動規劃模擬為例，介紹人工智能綜合應用案例的設計，該案例包括以下規范內容。章節：人工智能綜合應用。知識重點：人工智能的研究方向和應用領域。知識難點：人工智能的技術集成。案例名稱：機器人行動規劃模擬。案例內容：綜合應用行為規劃、知識表示方法、機器人學、神經網絡、人工智能語言等多種人工智能技術與方法，對機器人行動規劃問題進行描述和可視化。案例分析過程：①機器人行為規劃問題求解。采用狀態歸約法與分層規劃技術，將機器人須完成的總任務分解為若干依序排列的子任務；依據任務進程，確定若干關鍵性的中間狀態，將狀態對應為進程子規劃的目標；確定規劃的執行與操作控制，以及機器人過程控制與環境約束。②基于謂詞邏輯表示的機器人行為規劃設計。定義表達狀態的謂詞邏輯；用謂詞邏輯描述問題的初始狀態、問題的目標狀態以及機器人行動規劃過程的中間狀態；定義操作的約束條件和行為動作。③機器人控制系統。定義機器人平臺的控制體系結構，包括反應式控制、包容結構以及其他控制系統等。④基于神經網絡的模式識別。采用神經網絡方法以及BP算法對桌面茶壺、杯子等物體進行識別，提取物體圖形特征。⑤機器人程序設計語言。運用人工智能語言實現機器人行動規劃行為的可視化。案例教學手段：機器人行動規劃的模擬演示。思考/討論內容：人工智能將會怎樣發展？應該在哪些方面進一步開展研究？
3案例教學環節和過程的具體實施細節
人工智能案例教學的實施面向筆者所在學院軟件工程專業三年級本科生展開。具體實施細節如下。（1）教學內容的先進性、實用性和前沿性。引進和整合國外著名人工智能教材內容，保證課程內容具有先進性。同時將前沿人工智能的研究成果與技術有機地融入課程案例教學之中。（2）案例教學的創新教學模式。在教師的引導下，將案例中涉及的人工智能內容推廣到對人工智能的一般性認識。案例的教學過程，成為認識人工智能、初步運用人工智能的理論與方法分析和解決實際應用問題的過程，使學生具備運用人工智能知識解決實際問題的意識和初步能力。在課程教學中，打破國內常規教學方式，建立和實施開放式案例教學模式。采用動畫課件、錄像教學、實物演示、網絡教學等多種多媒體教學手段，以及集中講授與專題討論相結合的教學方式將理論、方法、技術、算法以及實現有機結合，感性認識與理性認識相結合，理論與實際相結合，極大地激發學生自主和創新性學習的熱情。（3）“課堂教學—實踐活動—現實應用”的有機融合。在案例教學過程中，從傳統教學觀以學會為中心轉化為創新應用型教學觀以創新為中心，以及從傳統教學的以課堂教學為中心轉化為以課堂教學與實踐活動并重為中心，構造具體問題場景以及設計教學案例在情境中的現實應用，加深學生對教學內容的理解，同時提高學生的思考能力和實際綜合應用能力。
4結語
關鍵詞：SDN；內涵；原理；應用價值
中圖分類號：TP39
1 SDN的內涵與原理分析
由于云端運算時代的來臨，虛擬化、云端運算和海量資料計算等技術，在看不到的資料中心背后，支援著大家每天使用的各種服務。云端網絡不僅要滿足各種不同種類的服務需求，各種不同應用和不同用戶之間也不能互相干擾。要滿足這樣的需求，對網絡技術而言是巨大的挑戰。要解決網絡問題，研究人員往往希望在真實網絡上以真實設備進行實驗。但目前網絡設備的設計上卻存在各廠商互異的狀況，雖然設備能支援共通的網絡協定，但管理技術和管理界面卻各自不同且無法彼此相容。另外，在真實網絡進行實驗，可能干擾現有正常使用的人員，網管人員也不會允許。因此，研究人員往往以模擬方式進行網絡相關研究。但對于云端等級的網絡實驗而言，通過模擬方式進行卻需要巨量的運算能力、記憶體與資料儲存空間。為此，斯坦福大學（Stanford University）提出了軟件定義網絡（SDN）的概念。
在提出軟件定義網絡（SDN）的概念后，又制定OpenFlow的架構。OpenFlow的目標是延伸網絡的交換線路的可程序規劃特性。這樣的想法需要設備商在他們的交換器（Switch）和路由器（Router）上，提出一個開放、可程序規劃與虛擬平臺。目前商業的交換器和路由器（以下統稱交換器）尚未提供開放架構。但是廠商也擔憂提供開放界面，導致他們多年開發與微調的技術所維持的穩定網絡崩潰，且開放平臺也會降低新競爭者的瓶頸。OpenFlow在設計上直接將虛擬區域網絡（Virtual Local Area Network， VLAN）的概念納入，借此將一般流量與實驗流量進行隔離，如同將網絡切割成不同用途的網絡切片（Slice）一般。各個網絡切片可以擁有自己的設定，而互不干擾。因為流量隔離，網管人員可以放心的讓應用人員在局域網絡上進行各種網絡實驗，而不需過度擔心；應用人員也擁有接近真實網絡的實驗環境，不需擔心模擬所需的大量運算或記憶體；而廠商多年開發與微調的協定，仍可直接套用在一般流量上維持穩定的網絡。OpenFlow這樣的設計，將控制與資料流分離。控制部分統一在控制器上，而資料流則保留在交換器上。控制放在控制器上可以增加處理的彈性，而資料留在交換器處理可以保留硬件處理速度，網絡不會因此而變慢。
2 SDN的應用價值分析
2.1 資料控制與分離
SDN將控制與資料分離，對于云端網絡服務的提供與管理層面帶來新的可能性。傳統網絡技術的控制是應用于個別交換器上，如MAC位址比對、IP位址比對。當云端資料中心采用傳統網絡技術，必須控制個別交換器。云端資料中心的交換器并非只有實體交換器，還有連結虛擬化設備的虛擬交換器，甚至不同廠商，控制界面因此復雜。SDN將控制集中到控制器，個別的交換器的界面也統一，因此可以大幅減少網絡管理復雜度。由于云端運算涵蓋了最底層的IaaS、PaaS、SaaS到最上層的AaaS2，不同服務對網絡有不同策略管理的需求，因而形成的整體管理上的高度復雜。傳統交換器只比對第二層的MAC位址，比對IP位址或更細部的應用層欄位所需要的交換器，其實是相當昂貴的。SDN技術交換器在規格上可依據封包不同欄位可進行不同的動作，顯得彈性更大。由于SDN帶來迥然不同的新概念，在拓撲、探索、定址、映設、轉送路由、虛擬機器遷移與多路徑負載平衡等技術上，帶來各種新發展的可能。
2.2 云端系統與SDN的結合
云端系統（Cloud System）能幫助營運商與服務供應商掌握市場機會，運用網絡資產實現端到端的服務靈活性，例如網絡運算與儲存，能讓用戶取得更好的云端應用體驗，同時使網絡資源運用更有效率。云端系統通常包括云端管理方案（Cloud Manager），它具有全新的水平橫跨整個網絡的管理及執行功能，同時能支援電信營運商等級的性能服務。因此，該系統應提供一個不受制于來源的應用執行環境，無論該應用是來自運營商、合作伙伴還是其他創新者，都能在該系統上執行，進而能夠在同一個虛擬平臺上實現新服務及改善現有服務。
云端系統的執行環境（Cloud Execution Environment），以 OpenStack 云端管理與 KVM 虛擬化管理程序為其基礎架構。軟件定義網絡這項概念能確保營運商擁有電信營運商等級的工具，用以構建即時平臺，以為消費者及企業提供云端服務。使用數據中心的軟件定義網絡交換及控制器技術，并不足以支援即時電信環境。現在的電信服務需要大規模的OSS/BSS，以及營運商等級、虛擬化、廣域網絡的基礎設施支援，這就是所稱之的服務供應軟件定義網絡（Service Provider SDN）。服務供應商軟件定義網絡，能對電信網絡的所有領域添加控制。它將云端控制與網絡控制連結起來，并且整合了網絡控制與系統構架、云端管理及服務提供。同時，還可以確保從目前的網絡基礎設施，安全順暢地轉移至虛擬化廣域網絡，并在轉移期間處理傳統網絡元件及虛擬化網絡并存的問題。
2.3 推動云端技術發展
隨著虛擬化技術不斷突破，信息網絡也開始朝向虛擬化發展，應開啟SDN的新視野，將相關標準納入各項解決方案中。廠商應充分利用OpenFlow與SDN的觀念，持續在附載平衡、可用性、擴展性，以及移動解決方案，根據不同客戶的特殊需求，推出各式創新的解決方案，搭配其他合作伙伴的方案，共同發展出適合其應用的聯合解決方案，以滿足各種不同的網絡應用需求。SDN可以保障解決方案中的超高性能設備，對大規模流量也能快速分流；可程序化與自動化的特性，則可讓虛擬化系統更加靈活，幫助企業根據業務情況適時調整其功能。當然，云端網絡是個非常龐大且復雜的網絡環境，管理工作是非常困難的一件事，因此需要通過深層封包解析（Deep Packet Inspection， DPI）來了解網絡動態流量，并針對云端網絡開發專用的管理平臺，才能讓云端服務在新一代SDN中運作自如，而這些也都是目前互聯網企業長期以來不斷努力的方向。
3 小結
軟件定義網絡雖然設計之初是為了研究而制定的發展，而制定后的OpenFlow規格卻對網絡世界帶來了許多新的可能性。但由于OpenFlow改變了傳統交換器的規格，而現實環境仍有許多傳統交換器存在著。要普及到一般生活中還需要很長一段時間布建與更新，傳統交換器在可預見的年代仍會存活很長一段時間。從資料中心觀點來看，SDN的OpenFlow設備簡化了傳統交換器控制機制，為云端資料中心帶來不同服務間的彈性控制的可能。相對于互聯網而言，云端資料中心在新設計的階段，反而是SDN發揮的舞臺。總體而言，SDN將控制與資料流分離，增加處理的彈性，又保留了硬件處理速度。面對云端資料中心內可能存在實體與虛擬交換器，SDN可以統一管理界面。而對于多種類的云端服務，SDN技術較傳統交換器而言，可以更具彈性的處理封包內各欄位。不管是增加云端服務的彈性，或是降低云端資料中心網絡的管理復雜度，SDN均是相當重要的技術。
參考文獻：
[1]韓少杰.SDN：應用為王的時代[J].通訊世界，2012（12）.
[2]阿呆.話說SDN：勢在必行的網絡變革[J].通訊世界，2012（12）.
仿真所需要的一類重要數據就是地理信息數據,通過實際的地理信息來模擬無線數字信號的傳播。一般所需的地理信息包含DEM、DSM、DHM\Clutter和Pop文件。數字高程模型:該類地圖包含了地形高程信息,僅有地圖高程信息,不包含建筑物的高度,表示地形的起伏情況。用于計算地形對電磁波的傳播影響。數字高度模型:該類圖僅包含了建筑物的高度信息,通過不同的顏色來表示建筑物的高度情況。用于計算建筑物對電磁波的傳播影響。數字表面模型:包含了地球表面的高度信息,即DHM和DHM兩個圖層的疊加。表示地球表面各點的海拔高度。Clutter圖:也稱為morpho圖,表示地貌類型。一般推薦16種類型:海域、內陸水域、沼澤、灌木叢、半開放區域、開放區域∕田地、低植被田地十森林混合地帶、森林、鄉村、低城市乂郊區、工業區、巿區內的開放區域、市區1、市區2、人口密集市區、街區建筑等。各類地貌類型對電磁波的反射、散射、吸收情況都有所不同,在計算時考慮各地貌的影響加入修正值。Pop文件:人口分布圖,表示單位面積內的人口數,即人口密度。在分析人口覆蓋時會用到。在一般地面數字電視網絡規劃和優化工作中需考慮實際的地理環境對信號傳播的影響,將覆蓋的范圍、能提供服務的人數以及最終能到達的覆蓋目標作為整個網絡的衡量標準。因此,采用Radioplan工具進行仿真時,建議采用至少3類地圖文件,即DSM、Clutter和Pop圖。對于市區等需要細致規劃的應采用分辨率至少為20m的圖,郊區和農村可采用50m或者100m分辨率的圖。
2網絡規劃
地面數字電視網絡規劃仿真大致可分為以下幾個部分。
2.1基礎數據
基礎數據除了前面提到的地理信息數據外,主要就是臺站的參數。對于數字電視規劃,一般包括臺站的位置坐標、臺站高度、所屬業務類型、天線的掛高、發射功率、天線方向圖、發射增益、頻率以及信號調制類型、保護率參數、接收門限等。在Radioplan中提供了一個數據庫來存取這些信息。基礎數據是保證仿真可靠性的前提,對于已存在的臺站,這些參數可以從無線電管理部門獲得。對于規劃初期,這些參數可以根據需求進行自定義。
2.2規劃目標與規劃參數
規劃目標需要在建網初期確定,一般包括面積覆蓋率、人口覆蓋率、建網投資的成本、網絡的性價比等。規劃參數一般有最小中值場、射頻保護率、傳播模型等。根據廣播電視部門的測試和建議,適用于地面數字電視的傳播模型為ITU–PR．370、ITU–PR．1546和Hata模型。
2.3場強預測
完成了初始數據錄入之后,進行網絡覆蓋仿真。傳播模型的選取應考慮臺站工作的頻率,并結合當地的地理環境進行本地化的修正,即模型校正。為了提高預測的準確性,在保證基礎數據錄入準確的情況下,盡可能減少模型帶來的誤差,因此模型校正在實際仿真中是非常有必要的。基于場強預測能基本清楚了解區域內場強的分布情況。臺站的大致覆蓋范圍也可確定,對于部分區域信號強度比較弱的可以進一步結合3D顯示來分析,即將預測結果與地圖3D模型重疊顯示。結合3D顯示可以清楚地看出地理環境對電磁波傳播的影響,在規劃初期還可以用來判斷站址的選擇是否合理。
2.4網絡分析
網絡分析主要是對網絡進行干擾分析以及其他一些指標分析,包含多種分析結果干擾分析包括多個方面,根據類型包含了數字網對模擬網的干擾、模擬網對數字網的干擾、數字網之間的干擾以及與衛星網之間的干擾等。根據頻率包含了同頻干擾、鄰頻干擾、互調干擾等。在國標數字電視標準中定義了相應的保護率,以及C/N、C/I的計算方法,軟件仿真融合了這些標準。在進行網絡分析時,首先設置預收信號臺站,其他非預收臺都作為干擾臺考慮,計算所有臺站的場強分布,然后通過考慮保護率等進行干擾分析。用戶可選擇多種仿真結果。這些網絡分析的結果對網絡覆蓋的分析比較全面,對數字電視網絡規劃具有極其重要的作用,工程師通過這些仿真結果能對整個網絡性能有一個全面的預知,解決了人為規劃中的許多問題。
2.5頻率指配
在考慮干擾的條件下給新建的臺指配一個合理的頻率。在數字單頻網中頻率都已經確定,無須進行頻率指配。在多頻網中考慮到臺站的用頻可選范圍,以及選擇頻率后對周圍臺站的相互影響,軟件中提供了頻率預選指配功能,選擇最佳的頻率供臺站使用,提高頻譜利用率。
3單頻網網絡分析
數字單頻網是解決地面數字電視覆蓋的主要技術,一方面提高了頻譜的利用;率,另一方面降低的發射功率,使得覆蓋更均衡,減少了電磁輻射的污染。單頻網中所有發射機工作在同一頻率,并且同步傳輸同一信號,其特點是同一信號的多徑信號時延在一個保護間隔內是可以疊加的,超出保護間隔將作為干擾考慮。Radioplan提供的單頻網仿真分析主要包括服務區和重疊區、場強分布、接收區域、新增臺預測分析等。新增臺預測分析:對于新增設的單頻網臺站,可以分析增設前后單頻網的覆蓋情況。添加新臺站后覆蓋效果明顯好了很多,單頻網場強的疊加使得很多地方的覆蓋都有所改善,但還是存在一些惡化的地方。對于單頻網信號疊加特性,在軟件仿真中還可以修改各臺的發射時延,通過時延的調整來提高網絡的覆蓋。
4網絡優化
在CDMA網絡優化解決方案中，邊界問題是一個重要的研究課題。長期以來，影響邊界區域用戶感知的問題有很多，包括語音掉話、通話質量差、接入失敗、尋呼無響應、漫游計費等，雖然目前CDMA網絡已經規模化應用，但在國內外并沒有非常成熟可借鑒的解決方案。
本文的“邊界”概念主要是指邏輯上的網絡實體邊界，邊界區域指的是兩個網絡實體的交叉重疊覆蓋區域，包括行政區域邊界、MSC邊界、BSC邊界等，既指異廠家設備邊界也指同廠家設備邊界。由于在CDMA網絡中異廠家邊界不能進行軟切換，其網絡問題往往更為嚴重，在大多數網絡優化工作中關注更多的是異廠家網絡邊界問題，但是在目前的網絡實踐中，不管是同廠家邊界還是異廠家邊界，不可否認的是或多或少都存在上述諸多網絡邊界問題。
如何優化好邊界問題，改善網絡質量，提高用戶對CDMA網絡的感知度，本文將分析討論邊界網絡問題產生的原因并提出解決方案。由于漫游計費屬于資費問題，因此本文內容將不會涉及。
2 CDMA網絡邊界問題分析
存在于CDMA網絡邊界的眾多表象問題歸根到底就是通話的連續保持性與呼叫成功率（即接通率），主要是邊界切換和呼叫接通這2個方面的問題。
2.1 邊界切換問題
邊界切換主要是保證通話的連續保持性，通常分為邊界軟切換和邊界硬切換這2種情況。
（1）邊界軟切換一般存在于同廠家設備邊界，在軟切換邊界情況下，邊界切換一般能夠順利切換，成功率很高且不容易掉話，通話的連續性能得到很好保持。
（2）邊界硬切換一般存在于異廠家設備邊界，但是在個別同廠家設備邊界也存在硬切換，比如個別廠家的呼叫遷移過程。邊界硬切換與邊界軟切換不同，由于其切換前后，激活集導頻全部替換成目標導頻，導致成功率低于軟切換。更重要的是，由于網絡邊界區域是重疊覆蓋區域，容易發生網絡實體間乒乓切換，而乒乓切換對于軟切換來說是可以完全適應的，但對于硬切換來說極易失敗，導致最終掉話。
2.2 呼叫接通問題
在網絡邊界問題中，呼叫接通率低是一個非常嚴重且突出的問題，對網絡質量影響甚巨。呼叫接通問題主要分為起呼（或尋呼響應）建立不成功和尋呼不到這2種情況。
CDMA網絡一般采用同頻組網，終端待機時，對于同頻的不同PN的導頻信號的變化非常敏感，總是待機在最強的PN上，如果雙方邊界信號強度Ec/Io變化，易導致終端在邊界上不停地在兩個網絡上頻繁登記、頻繁漫游，所以是信號強弱的變化導致用戶頻繁漫游，而不是用戶真正地進行了跨邊界的移動。同頻干擾導致接收電平強，但是Ec/Io較差。對于待機態，此時尚無軟切換效應，各扇區信號互為干擾，導致呼叫成功率低。
（1）起呼（或尋呼響應）建立不成功是由于CDMA網絡邊界信號交叉重疊，網絡導頻信號容易不穩定，呼叫鏈路在建立過程中，其所在網絡導頻信號可能衰落（同時交界的網絡導頻信號可能較強）導致鏈路建立失敗。
（2）尋呼不到的情況同樣是由于CDMA網絡邊界導頻信號不穩定，終端在邊界頻繁往返登記，在尋呼信息通過邊界某一網絡下達的同時，終端可能切換至邊界另一網絡登記，最終導致尋呼不到的情況。
2.3 小結
綜上所述，導致CDMA網絡邊界問題的原因主要是邊界乒乓切換、邊界信號不穩定。而這2個原因又是由于目前CDMA網絡采用同頻覆蓋，邊界區域網絡交叉重疊覆蓋導致雙方信號不穩，容易發生來回乒乓切換、頻繁登記、待機不穩定等。
3 異頻覆蓋解決方案介紹
針對CDMA網絡邊界由于同頻覆蓋導致邊界區域乒乓切換、待機不穩定的問題，本文提出邊界網絡異頻覆蓋解決方案，以期能較好地解決目前邊界網絡問題。
目前網絡邊界雙方采用的同頻覆蓋方式如圖1所示：
如前所述，同頻覆蓋方式會導致諸多問題，而且在重疊覆蓋區域發生的邊界硬切換由于CDMA網絡的同頻干擾存在，使得其相對于GSM的硬切換來說成功率會大大降低。
本文提出的異頻覆蓋解決方案如圖2所示。
與同頻覆蓋方式相比，網絡1、網絡2的業務覆蓋頻點分別采用不同的頻點f1和f2承載，在網絡1、網絡2分別設置偽導頻頻點f2和f1作為切換信標。
首先分析網絡1，網絡1的f1頻點作為其業務頻點，在界線1左邊區域，f1頻點不受網絡2的干擾，在網絡覆蓋上不受網絡2的影響，能夠穩定待機，不需要發生邊界切換，網絡質量指標能得到很好保證，在界線右邊f1重疊區域，不管是空閑待機還是業務態，如果觸發了網絡1至網絡2的f1頻點切換，網絡2將MS終端切換指向網絡2的f2頻點，切換后，由于MS終端位于網絡2的f2頻點業務覆蓋范圍的界線2右邊，不受網絡1干擾，MS將穩定在網絡2的f2頻點上，從而實現穩定的單向切換。
同理，網絡2的f2頻點作為其業務頻點，在界線2右邊區域，f2頻點不受網絡1的干擾，網絡質量指標能得到很好保證，在f2重疊區域，同樣可以實現至網絡1的單向切換。
為了實現MS終端穩定待機以及解決乒乓切換問題，該方案的要點關鍵在于f1重疊區域與f2重疊區域要錯開，使偽導頻頻點靠近本網絡核心覆蓋區域，即圖2中界線1要靠近右邊，界線2要靠近左邊。
4 異頻覆蓋方案原理及業務
流程
上述異頻覆蓋解決方案中起關鍵作用的f1和f2的重疊區域，在其它區域網絡同一頻點無重疊覆蓋，故而能夠穩定待機，也不會發生切換，與同頻覆蓋網絡無重疊區域類似，不存在上述網絡邊界的問題，所以本節重點討論f1和f2的重疊區域。
4.1 空閑態流程
以網絡1為例，當終端待機在界線1左邊時，位于網絡1內部，當其進入界線1右邊重疊覆蓋區域時，將會因為網絡2的偽導頻f1觸發空閑切換，網絡2將該空閑切換指向其業務頻點f2，空閑切換終端待機在網絡2的f2頻點上，從而終端位于網絡2的f2業務頻點上，進入網絡2內部穩定待機。空閑態待機流程如圖3所示。
通過異頻待機的方式，從而實現MS終端分別在雙邊網絡的穩定待機而互不干擾影響，在界線上能成功穩定地完成單向切換，從而避免MS終端在網絡邊界的頻繁登記，使得MS終端信號穩定，提高網絡的接通率和尋呼成功率。同時，由于采用異頻覆蓋方案，雙邊網絡不存在干擾，因此信號覆蓋會比同頻覆蓋要好。
4.2 業務態流程
以網絡1為例，當MS終端在網絡1的f1穩定待機區（界 線1左）處于業務態，當其移動進入界線1右邊及f1重疊區域，發現網絡2的偽導頻f1頻點時會觸發至網絡2的切換，網絡2接收切換請求并將MS終端指配到其業務頻點f2，切換后將穩定在網絡2的f2穩定待機區（界線2右）。業務態切換流程如圖4所示。
在界線1右邊附近會發生偽導頻硬切換，并且是單向異頻切換，切換后不受切換前同頻干擾，相對于同頻硬切換其切換成功率會大大提升，參考GSM硬切換成功率可達到95%以上。穩定的單向異頻切換也將成功地解決邊界乒乓切換問題。
4.3 小結
對比上述空閑態流程及業務態流程，終端處于不同的狀態，兩者流程非常相似，但對網絡的影響不一樣。前者主要解決提升網絡接通率、尋呼成功率，避免頻繁登記等作用；后者主要解決業務態的乒乓切換，降低掉話率，兩者最終的目的都是提高網絡質量。
本文提出的異頻覆蓋方案對網絡和終端沒有特殊要求，就終端而言實際上仍然是同頻切換，而對網絡而言，其需要開啟邊界基站偽導頻切換功能，目前CDMA網絡均具備此項功能，因此本文所提方案在技術是可實現的。
4.4 優化試驗
滬蘇浙邊界是我國經濟最發達的省際邊界之一，用戶密集，區域經濟一體化明顯，邊界普遍存在的越界覆蓋、乒乓切換、掉話、話音質量差等問題在該區域更為突出。
對該邊界區域采取具體措施：由于上海方面青浦南山以北基站硬件上只支持2載頻，因此上海在該區域的邊界基站將201頻點定義為業務載頻、283頻點定義為偽導頻，蘇州方面將283頻點定義為業務載頻、201頻點定義為偽導頻；由于上海方面青浦南山以南基站硬件上可支持3載頻，因此上海在該區域的邊界基站將201和242頻點定義為業務載頻、283頻點定義為偽導頻，其中242載頻不設置尋呼信道，定義數據業務優先，同時提高從201頻點到242頻點的負荷分擔門限，蘇州方面將283頻點定義為業務載頻、201頻點定義為偽導頻。
從實施效果來看，蘇州和上海間的A2接口掉話總次數已由原來的976次減少到132次。DT測試優化前后FFER誤幀率對比如圖5所示：
5 結束語
本文提出的異頻覆蓋解決方案可以解決待機穩定性、乒乓切換的問題，從而能較好地解決目前CDMA網絡邊界存在的邊界切換、呼叫接通的問題。但是該方案相比于同頻覆蓋，網絡采用不同的頻點會占用較多的頻率資源，所以在網絡頻譜資源緊張的條件下不便采用，期待在以后的CDMA網絡規劃優化實踐中能進一步完善。
參考文獻：
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【關鍵詞】TD-LTE；無線網絡規劃；覆蓋；容量
1 概述
TD-LTE作為TD-SCDMA系統的升級與演進，從原則上說，其網絡與TD-SCDMA網絡在系統規劃流程上市相似的，都需要包括站點獲取、初步勘察、系統設計、工程安裝和測試優化等步驟。但是TD-LTE系統是基于OFDMA和多天線MIMO技術的無線通信系統，在網絡規劃上必須考慮其獨有的特性，以有效發揮TD-LTE系統高速率傳輸、高頻譜效率的技術優勢。同時，TD-LTE系統在網絡規劃上還需要考慮到TD-SCDMA系統現有的網絡部署狀況，力求在規劃設計上達到優良性能與低廉成本的結合。
本文主要從TD-LTE特性簡述TD-LTE系統規劃的特點，重點對TD-LTE的覆蓋規劃和容量特性進行闡述，針對性提出覆蓋規劃流程及容量評估指標及分析結果。
2 TD-LTE無線網絡規劃特點
由于無線信道環境的復雜性，TD-LTE系統的單站實際覆蓋半徑從幾百米至幾千米不等。在進行無線網絡規劃和設計時都需要進行鏈路預算以得到合適的無線覆蓋預測結構。相對于TD-SCDMA系統，影響TD-LTE無線網絡規劃的因素主要有以下幾個方面。
（1）TD-LTE小區覆蓋半徑的影響因素
TD-LTE系統在通過鏈路預算進行覆蓋規劃設計時，需考慮TD-LTE系統的特性對于覆蓋特性的影響，對于單站點的系統最大的覆蓋范圍，主要考慮TD-LTE系統的幀結構設計中的保護時隙GP長度及隨機接入格式中的保護時間。
TD-SCDMA系統和TD-LTE系統一樣，在系統幀結構設計上都有特殊時隙結構設計，特殊時隙中包括DwPTS、UpPTS和中間的保護間隔GP。TDD系統的這種幀結構直接影響系統的單站點最大覆蓋半徑。對于TD-LTE系統來說，特殊時隙內的DwPTS、UpPTS時間寬度可以靈活配置，保護時隙GP也是可配。相比采用固定保護間隔位置與長度設計的TD-SCDMA來說更為靈活。
（2）覆蓋目標的定義和多樣性
在無線網絡規劃前期，需要確定網絡的覆蓋和容量要求質量。相對于TD-SCDMA系統，有典型的業務規劃需求，如CS64。對于典型的業務，速率目標是固定的，再由確定的解調門限通過鏈路預算方式，獲得覆蓋半徑。而對于TD-LTE系統，需要定義系統實現的吞吐能力需求，典型無線環境容忍的調制解調方式，干擾容忍程度等，覆蓋目標定位比較豐富。
（3）系統的帶寬和調制方式多樣性
TD-LTE系統進行規劃時，對于邊緣用戶有確定的覆蓋速率目標，這時候需要選擇合適的用戶帶寬和調制編碼方式組合。
TD-LTE系統規劃定了了6種帶寬，見表1。
表1 TD-LTE 系統規范定義的6種帶寬
信道帶寬（MHz） 1.4 3 5 10 15 20
傳輸帶寬（RB） 6 15 25 50 75 100
其中RB表示系統可調度的頻率資源單位組，1個RB由12個子載波組成。系統帶寬配置直接決定小區的理論峰值速率。
TD-LTE系統支持多種調制方式，包括QPSK、16QAM和64QAM，支持不同的編碼速率。TD-LTE系統采用自適應調制編碼方式，根據信道質量知識來選擇合適的調制方式，而調制編碼方式直接影響用戶的數據速率。
因此，TD-LTE在進行規劃時候，需要選擇合適的用戶速率和調制編碼方式的組合。
（4）新技術帶來的影響
TD-LTE系統與TD-SCDMA系統都是時分雙工系統，不同的是TD-LTE系統基于OFDM/OFDMA技術，TD-SCDMA系統基于CDMA技術。OFDM/OFDMA技術與CDMA技術相比，具有頻率效率高、帶寬擴展性強、頻域資源分配方便、有利于改善射頻功率峰均比的優點，同時也具有抗多徑干擾和易與MIMO技術聯合運用的優點。
TD-LTE系統關鍵技術還包括基于MIMO和智能天線的多天線技術。只能天線技術作為TDD模式的一個特征，不僅僅在TD-SCDMA系統，在TD-LTE系統當中也是非常重要的技術，因為系統頻段的不斷提高，速率的逐漸提高，對天線發射功率的要求的提高不可避免。MIMO技術通過多天線，提供空間復用的增益，對于提高用戶數據速率而言很有意義。
3 TD-LTE系統覆蓋性能分析
3.1 TD-LTE系統覆蓋特性
（1）TD-LTE覆蓋的目標業務為一定速率的數據業務
在TD-SCDMA的R4業務中，電路域CS 64kbit/s是3G的特色業務，覆蓋能力最低，運營商一般以CS 64kbit/s業務作為連續覆蓋的目標業務。在給定的環境和目標誤塊率的條件下，CS 64kbit/s業務解調門限固定，利用CS 64kbit/s業務固定的解調門限通過鏈路預算的方式，可以獲得系統的覆蓋半徑。在TD-LTE中，不存在電路域業務，只有PS域業務。不同PS數據速率的覆蓋能力不同，在覆蓋規劃時，需首先確定邊緣用戶的速率目標，如128kbit/s、500kbit/s、1Mbit/s、2Mbit/s等，不同的目標數據速率的解調門限不同，導致覆蓋半徑也不同。
（2）用戶分配的RB資源數將影響覆蓋
在TD-SCDMA系統中，系統的載波帶寬固定，在基站側接收機產生的噪聲也相對固定，用戶分配的時隙數或碼道數等系統資源的多少并不影響覆蓋。在TD-LTE系統中，用戶分配的RB（radio block）資源數不僅影響用戶的數據速率，也影響到用戶的覆蓋。RB是LTE系統中用戶資源分配的最小單位。但系統的載波帶寬為20MHz時，系統共有100個RB可供系統調度，每個RB由12個15kHz（頻率帶寬共180kHz左右）的子載波構成。分配給用戶的RB數越多，用戶的速率越高，該用戶占用的頻帶總帶寬越大，接收機噪聲也隨帶寬增加而提高，從而使覆蓋存在一定程度的收縮。
（3）多樣的調制方式對覆蓋影響更加復雜
在TD-SCDMA R4及HSDPA中，沒有64QAM高階調制方式、編碼速率也僅有1/2、1/3等少數編碼方式。
與TD-SCDMA相比，TD-LTE中增加了64QAM高階調制方式，且編碼速率更加豐富。當用戶分配的RB數固定時，調制等級越低，編碼速率越低，SINR解調門限越低，覆蓋就越大
（4）天線類型對覆蓋影響更加復雜
MIMO和波束賦形等天線技術室TD-LTE的關鍵技術。基于傳輸分集（SFBC）的MIMO天線方式為系統提供了基于發射分集的下行覆蓋增益；基于波束賦形的天線方式在下行方向提供了賦形增益和分集增益，在上行方向提供了接受分集增益。
（5）呼吸效應對TD-LTE覆蓋影響依然存在
TD-SCDMA系統存在呼吸效應，當網絡負載上升時，小區覆蓋范圍收縮。TD-LTE系統采用了OFDMA的方式，由于不同用戶間頻率正交，使得同一小區內的不同用戶間的干擾幾乎可以忽略。但TD-LTE系統的小區間的同頻干擾依然存在，ICIC等干擾消除技術可減少小區間業務信道的干擾，但殘留的小區間同頻干擾仍有可能使得TD-LTE系統存在一定的呼吸效應。
（6）系統幀結構設計支持更大的覆蓋極限
TDD系統的覆蓋半徑主要受限于上下行導頻時隙之間的保護間隔GP長度。在常規的時隙配置下，TD-SCDMA系統的幀結構支持的理論最大覆蓋半徑大約為11km，犧牲一定的業務時隙的容量可獲取更大的小區半徑。
對于TD-LTE系統來說，特殊時隙內的DwPTS和UpPTS時間寬度、保護間隔GP的位置和時間長度可調，最大極限可支持100km。
3.2 TD-LTE 覆蓋規劃基本流程
根據對TD-LTE覆蓋特性的分析，提出TD-LTE覆蓋規劃的基本流程如圖1所示。
圖1 TD-LTE覆蓋規劃流程圖
（1）TD-LTE 速率需求分析
進行TD-LTE覆蓋規劃，最重要的是根據運營商根據需求確定建網的速率目標。通常確定小區覆蓋距離，最主要的是確定小區邊緣速率，小區邊緣速率主要根據運營商LTE業務定位確定，如上行覆蓋邊緣速率為500kbit/s，而下行覆蓋邊緣速率為1Mbit/s。但對TD-LTE覆蓋規劃，還需要根據現網數據及預測分析LTE網絡承載的各類業務總體需求，使得后續鏈路預算分析更能滿足建網需求。
（2）鏈路預算分析
為了滿足邊緣用戶的速率目標，首先需要確定相應的系統資源配置（包括時隙配比、載波帶寬、天線類型、邊緣調制編碼方式等）來滿足邊緣用戶的速率目標要求。在確定了時隙配比、載波帶寬、天線類型、邊緣調制編碼方式等條件后，通過鏈路仿真可以得出單小區單用戶條件下的接收機解調門限。另外，還需要根據覆蓋目標區域特點及技術發展狀況，確定頻率規劃方式及干擾協調技術，使得鏈路預算的相關取值更合理。通過鏈路預算分析，我們可以得到一個大致的站間距規劃建議值。
（3）站址規劃
依據鏈路預算的建議值，結合目前網絡站址資源情況，進行站址規劃工作，確定目前覆蓋區域可用的LTE站點。
（4）網絡仿真
網絡仿真是利用規劃仿真軟件對初步規劃的站點進行分析，可輸出各類信道的覆蓋概率，以及目標區域的業務速率和小區總吞吐量，根據仿真分析結果，可以評判最終的網絡規劃是否達到覆蓋目標。
4 TD-LTE系統容量分析
4.1 影響TD-LTE容量性能因素
TD-LTE系統的容量由各個方面的因素決定，首先是相關參數配置和算法性能，包括系統頻率帶寬、上下行子幀配比、特殊子幀配比、資源調度算法、MIMO多天線技術、干擾消除技術等；另外，由于TD-LTE在資源分配和調整方式的選擇上，是完全動態的特征，而信道條件和小區場景會直接影響到TD-LTE網絡資源分配和調制編碼方式選擇，故網絡結構對TD-LTE的容量也有至關重要的影響；再者，設備能力也是影響系統容量的重要因素。
（1）系統頻率帶寬：TD-LTE支持1.4MHz、3MHz、5MHz、10MHz、15MHz、20MHz帶寬的靈活配置，采用更大的帶寬可用的網絡資源將更多，系統容量也將更大；目前中國移動普遍使用20MHz帶寬配置。
（2）子幀配比：與TD-SCDMA一樣，TD-LTE采用TDD雙工方式，可使用非對稱的頻譜資源，并且可以根據某地區上下行業務的不同比例，靈活設置上下行時隙配比，以提供資源利用率。目前共計支持7種上下行時隙配置方式；另外每種上下行時隙配置方式中都有9種不同類型的特殊時隙配置。不同的子幀配比方式，對用戶的上下行吞吐率也有明顯的差異。
（3）資源調度算法：TD-LTE是“完全自適應”的系統，與GSM和TD-SCDMA容量規劃有顯著不同，即便是使用AMC機制的HSDPA以及HSUPA，由于承襲與資源準靜態配置的TD-SCDMA系統，其AMC代價更為復雜的控制信道設置，而TD-LTE采用自適應調制編碼方式，這樣網絡就能根據信道質量的實際情況進行實時檢測反饋，進而動態調整用戶數據的編碼方式及占用的資源，從系統上做到性能最優。因此，TD-LTE整體容量性能和資源調度算法的好壞密切相關，好的調度算法可以明顯提升系統容量及用戶吞吐率。
（4）多天線技術：天線技術對系統容量有直接的影響，與GSM/TD-SCDMA不同，TD-LTE在天線技術上有了更多的選擇，可以根據網絡需要以及天線資源，實現單流分集、多流復用技術、復用與分流自適應、單流波束賦形、多流波束賦形，這些技術的使用場景不同，都會一定程度上影響用戶的用量；例如對于使用MIMO多流傳輸就適用于小區中信道質量優良的用戶，能明顯提高系統容量；信道質量較差的用戶，可以采用波束賦形技術，提高增益從而提升信道質量，選擇更高階調制方式實現容量提升；
（5）干擾消除技術：移動通信系統的干擾是影響無線網絡接入、容量等系統指標的中喲啊因素之一。TD-LTE系統由于OFDMA特性，小區內的用戶干擾較小，系統內的干擾只要來自于同頻其他小區；對于小區邊緣用戶，由于相鄰小區占用相同載波資源用戶對其干擾較大，加之距離基站較遠，其信噪比相對較小，導致小區邊緣用戶吞吐率較低，因此采用可靠的干擾消除技術。
（6）網絡結構：TD-LTE的用戶吞吐率取決于用戶所處的環境無線信道質量，小區吞吐量取決于小區整體的信道質量，而小區整體信道環境最關鍵的影響因素是網絡結構及小區覆蓋半徑。在TD-LTE規劃時應比2G/3G更加關注網絡結構、嚴格按照站距原則進行選址，避免選址高站及偏離蜂窩結構較大的站點。
4.2 TD-LTE系統容量評估指標
根據TD-LTE特性，其容量評估指標主要有同時調度用戶數、同時在線（激活）用戶數、小區平均吞吐量、小區邊緣吞吐量及VoIP用戶數，下面對上述幾個指標進行簡單說明：
（1）同時調度用戶數：指系統每TTI可調度的用戶數。
（2）同時在線（激活）用戶數：指系統保持連接狀態的用戶數。
（3）小區平均吞吐量：指用戶按照一定規律分布時，整個小區的平均吞吐量=所有小區吞吐量之和/小區數。
（4）小區邊緣吞吐量：指分布在小區邊緣的用戶吞吐量，在系統仿真時，邊緣用戶定義為對網絡中所有用戶按照用戶吞吐量的大小降序排列，取5%處的那個用戶。
（5）VoIP用戶數：小區中容納的VoIP用戶總數。VoIP用戶數和帶寬配置、控制信道資源和VolP調度算法相關。
4.3 TD-LTE系統容量分析結果
TD-LTE調度用戶數：TD-LTE調度用戶數主要取決于上、下行控制信道的容量。上行調度的用戶數主要受限于PRACH（物理隨機接入信道）、PUCCH（物理上行控制信道）、SRS（探測用參考信號）；下行調度的用戶數主要受限于PCFICH信道、PHICH信道和PDCCH信道容量，綜合各個控制信道的分析結果，TD-LTE在20MHz帶寬下，最大可支持的調度用戶數為80個。
TD-LTE在線（激活）用戶數：由于數據業務具有非持續性的突發特性，因此在線用戶不需要每幀都進行調度，動態調度算法會保證在線用戶在需要數據傳輸時及時地為用戶分配實際的空口傳輸資源，同時在線用戶數主要由業務特征及設備能力決定。從設備能力
的范疇，TD-LTE在20MHz帶寬內，單小區提供不低于1200個用戶同時在線的能力。
小區平均吞吐量及邊緣吞吐量：從仿真結果分析，各廠家系統仿真的結果還是差異較大的，在2.6GHz頻段、20MHz帶寬、站距500m、每小區10個用戶均勻分布的情況下，綜合多個廠家的仿真結果平均值為：2天線情況下，小區平均吞吐量為7.8Mbit/s/16.4Mbit/s（上行/下行），邊緣用戶吞吐量為0.2Mbit/s/0.4Mbit/s（上行/下行）；8天線情況下，容量性能有所提升，小區平均吞吐量為11.7Mbit/s/21.4Mbit/s（上行/下行），邊緣用戶吞吐量為0.5Mbit/s/0.7Mbit/s（上行/下行）。
VoIP用戶數：VoIP容量定義為：某用戶在使用VoIP進行語音通信過程中，若98%的VoIP數據包的L2時延在50ms以內，則認為該用戶是滿意的。如果小區內95%的用戶是滿意的，則此時該小區中容納的VoIP用戶總數就是該小區的VoIP容量。假設VoIP用戶采用半靜態調度，不考慮控制信道限制，綜合分析上下行信道，得到20MHz帶寬下，VoIP用戶最大容量為600個左右。
5 結束語
本文主要從TD-LTE特性簡述TD-LTE系統規劃的特點，重點對TD-LTE的覆蓋規劃和容量特性進行介紹，希望本文能為讀者對TD-LTE無線網絡規劃的特點及覆蓋容量的規劃起到拋磚引玉的作用。由于TD-LTE技術仍處于不斷發展的進程中，這需要我們共同根據實際的網絡進行進一步的了解，為TD-LTE網絡規劃及其后續的優化工作做出自己的一份力量。
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關鍵詞：綠色基礎設施城市規劃景觀生態學
中圖分類號：TU984 文獻標識碼：A 文章編號：
城市化的作用是給城市帶來了城市空間的擴展，它帶來的是社會經濟結構的變化和城市文明的不斷進步和傳播，同時也帶來了非常嚴重的生態環境日益惡化和及其不良的影響。我國自改革開放來，在經濟利益的驅動下，城市化不僅形成產生了大量的城市景觀和建筑，同時也占領了非常大面積的生態空間，自然生態系統遭到了破壞。我國生態保護措施在現階段缺乏一定的規則，生態破壞現象越來越嚴重。
綠色基礎設施的概念與內涵
綠色基礎設施來源于美國,至今沒有明確統一的定義。1999年8月，首次提出了關于綠色基礎設施的定義，綠色基礎設施是我們國家的自然生命支持系統—“一個由水道、濕地、森林、野生動物棲息地和其他自然區域，綠道、公園和其他保護區域，農場、牧場和森林，荒野和其他維持原生物種、自然生態過程和保護空氣和水資源以及提高美國社區和人民生活質量的荒野和開敞空間所組成的相互連接的網絡。”
因此，“綠色基礎設施是有城市的周圍、城市與地區之間、所有空間尺度上的一切自然半自然，人工的多功能生態網絡組合而成。”綠色基礎設施使城鎮規劃、景觀學等自然科學之間的聯系更加便利，從而從整體上維護城市內外的生態資源等等。
綠色基礎設施的組成
綠色基礎設施體系主要由網絡中心、連接廊道和小型場地組成，與生態基礎設施包括的廊道及踏腳地概念接近，單其外部可能還有不同層級的緩沖區。
2.1網絡中心
“網絡中心是指大片的自然區域，為野生動植物提供起源地或目的地。”主要包括；①大型的生態保護區域，比如國家公園和野生動物棲息地；②大型公共土地；如兼具資源開采價值，自然游憩價值的國家森林等；③農地；包括農場、林地、牧場等；④公園和開放空間；公園、自然區域，運動場和高爾夫球場等；⑤循環土地，指公眾或私人過度使用和損害的土地，可重新修復或開墾；例如對礦地、垃圾填埋場等。
2.2連接廊道
“連接廊道是指線性的生態廊道,它將網絡中心和小型場地連接起來形成完整的系統。”廊道包括，①景觀連接廊道；是連接野生動植物保護區，公園，農地和為當地的動植物提供成長空間的開放性的空間。②保護廊道；指為野生生物提供通道，他是一種線性廊道，比如河流和河岸緩沖區等；③綠帶；通過分離相鄰的土地用途，緩沖使用沖擊的影響和保護自然景觀,同時也維護當地的生態系統以及農場或牧場的土地類型,例如農田保護區等。
2.3小型場地
“小型場地是尺度小于網絡中心，是在網絡中心或連接廊道無法連通的情況下，為動物遷徙或人類休憩而設立的生態節點，是對網絡中心和連接廊道的補充。”
綠色基礎設施在城市規劃中的應用
綠色基礎設施起源于美國，經過多年發展，已形成了比較完整的理論體系，而且在很多地區都得到了實踐的驗證和肯定。
3.1綠色基礎設施在規劃中的理論應用
綠色基礎設施能夠成為建設生態城市的重要規劃理論。在城市不斷擴張中，時代的主流理念已經變成追求形態的緊湊和資源節約型的城市增長。完整的區域開敞空間體系將在保護和恢復那些支撐城市、郊區和鄉村村落的自然資源和公眾空間的同時，鞏固和提升城市的發展。“綠色基礎設施對城鄉各種綠地的整合以形成的網絡化開敞空間結構，對控制城市無序蔓延起著突出作用。”新城市主義學派的代表人物皮得·卡爾索普曾明確指出；“綠色基礎設施建設的保護有助于為都市區定義發展邊界，抑制城市蔓延，是區域集約發展的重要框架。”
西方國家的規劃實踐早已體現了對綠色基礎理念的運用。一個典型的例子是1996年美國（USA）編制完成的紐約，新澤西，康涅狄格三州大都市區第三次區域規劃。該規劃以提高生活質量為核心，明確提出“3E”，即“經濟”、“環境”與公正作為規劃的核心要素。與之對應的是五大規劃方略。居于首位的是綠地方略，其意在保護區域綠色基礎設施，包括流域、森林、河口和農田，并明確指出；應該以綠道網絡連接，并且滋養城市和郊區和受保護的景觀。
3.2綠色基礎設施在規劃中的實踐應用
2001年美國馬里蘭州推行了綠圖計劃（Maryland’s Green Print Program）,“旨在以一個大型的生態型網絡中心通過綠道或連接環節連接形成全州網絡系統(圖2),用于減少因發展帶來的土地破碎化等消極影響。馬里蘭州逐漸發展了功能健全的龐大綠色基礎設施系統，并形成了相應的評價體系—綠色基礎設施評估。”
在我國城市規劃中綠色基礎設施建設的建議
在我國，綠色基礎設施的研究并不多，相關實踐就更屈指可數。尚未開展有關的綠色基礎設施的研究，也沒有城市綠色基礎設施的規劃設計與建設的規范，從城市社區到整個城市缺少系統的技術和管理, 也出臺關于綠色基礎設施建設和管理的政策性文件。
①綠色基礎設施和其他基礎設施的銜接。②將綠色基礎設施規劃和現有相關規劃銜接，綠色基礎設施規劃的研究，除針對具體的規劃，還必須注意與現有規劃之間的配合協調，這樣才會更具統一性。③學習歐美國家的研究理論，建立適應中國的理論體系和規則。
筆者所在公司已經建立了一套較為完善的質量體系，通過了ISO9001質量體系認證、QS9000質量體系認證、ISO10012測量管理體系認證和TS16949及GJB9001B質量管理體系認證，形成了較為規范的設計流程和管理流程，但隨著研究領域的拓寬和任務的延伸，原有的設計思路、設計手段和設計方法需要進一步改善，尤其是在規范化、科學化和自動化方面。
目前本公司存在的主要問題有以下幾個方面。1）信息共享、知識重演重用程度較低；2）設計變更缺乏有效的控制手段；3）產品技術狀態信息一致性較差；4）產品開發過程的可追溯性較差；5）信息傳遞速度較慢；6）設計與管理方面的流程不完善；7）對外購/外協產品及供應商協作產品的管理水平較低等。
雖然本公司屬于行業龍頭公司，但這些問題的存在制約了公司的進一步發展。特別是目前全球經濟處于低位運行階段，中國汽車市場增速放緩，在這些大背景下，以上問題急待解決。為此，公司高層研究決定引進開發PDM系統，并對此立項。
一、PDM系統開發方案
針對公司目前存在的上述問題，結合公司實際情況，我們決定與國內某知名軟件開發公司合作，一起開發PDM系統。在項目啟動大會結束后，整個項目組通過前期多次調研后制定了適合公司狀況的、有效可行的PDM系統實施方案：依據公司的總體發展戰略規劃，緊密圍繞設計開發系統設計、生產、試驗、管理及其集成等方面的產品數據管理需求，建立一個支持協同設計的產品數據管理系統（圖1），保證產品數據的安全、可靠、有效、一致、共享和重用。
該系統涉及從項目論證、方案設計、工程研制、批量生產直至售后服務等過程中產生的全部產品數據，從而有效提升研發部協同設計、創新設計的能力。PDM實施技術方案包括基本實施、核心業務流程管理和系統應用界面配置。
1.基本實施相關方案
硬件實施包括：符合公司近期計算機網絡規劃中網絡、計算機等網絡應用環境的規劃建設方案；系統產品庫與存儲庫的開發方案；權限控制管理（用戶管理）方案；公司編碼系統方案等。
（1）網絡規劃建設方案。
為了更好地為PDM系統應用提供基礎軟硬件運行環境，根據公司計算機網絡的長期規劃，本項目的主要技術內容包括：局域網網絡、PDM服務器等運行環境的搭建；Adobe Acrobat、Pro/ENGINEER和AtuoCAD等軟件配置與安裝部署；服務器操作系統和用戶操作系統配置等（圖2）。
另外，PDM系統的信息安全管理方案包括：用戶登錄方式、與公司現有加密系統兼容的網絡加密機制，及PDM數據的訪問控制等。
（2）產品庫與存儲庫的開發方案。
產品庫和存儲庫就好比電子倉庫，是PDM系統的核心單元，用戶用它來存放各種文檔和資料（圖3）。
產品庫文件夾需要保證數據的安全性和完整性，支持各種查詢和檢索功能。開發方案具體包括：文檔的分類、文檔屬性的確定、文檔模板的相關規范、文檔生命周期的定義、產品庫存儲庫的定義及劃分和版本控制原則等。
（3）權限控制管理。
權限控制由用戶、權限和角色3個對象構成，將權限賦給角色，再為具體用戶分配角色（圖4）。
權限控制的重點在于：從業務流程角度，結合公司保密制度和相應規范，明確用戶角色的屬性、職責、定義及數據訪問權限等。另外權限控制方案還需明確：選擇動態權限控制（生命周期狀態控制）或者靜態權限控制（文件夾控制）。
權限控制方案具體包括：用戶的定義（如部門或組織）、角色的定義（如應用工程師、設計工程師、室主任和所長等）和權限的定義（根據不同角色的用戶，定義其靜態權限和動態權限，包括讀取、修改、添加、刪除、復制、檢入檢出和等）。
（4）編碼系統方案。
編碼系統是信息系統的基礎，公司編碼也是公司文檔管理的重要基礎。在現有公司編碼規范的基礎上，我們與公司標準化部門一起建立了適應于PDM系統的公司編碼規范，包括產品、零部件和圖紙技術文檔等的編碼與命名。在原有辦公系統編號登記系統的基礎上，根據新編碼規范，開發出了PDM編碼登記系統，除了可用來登記現有所有文檔對象的編號外，還可進行編碼一致性的驗證和查詢，及大地方便了實際工作。
2.核心業務流程管理
核心業務流程管理主要包括文檔流程管理和數據管理。
（1）文檔流程管理。
結合本公司的質量體系文件、相關標準規范和現有相應制度，我們制定了文檔流程規范，包括文檔的簽審流程、發放流程、更改流程和歸檔流程等。這其中包括對各流程節點簽審人員的要求、更改時應遵守的業務規范等。通過該流程規范，使得我們現有的業務工作更加流暢、規范，并進一步提升了我們的工作效率和管理水平。
（2）數據管理。
PDM系統中數據管理的主要對象是零部件與文檔。根據公司現有技術文件的種類和特性，我們將零部件分為總成、分總成和零件，文檔分類為：設計圖檔、設計文檔、試驗文檔和應用文檔。數據管理的重要內容就是將零部件與文檔形成一定的關聯聯系，以方便用戶建立和處理不同形式的物料清單。最常見的處理方案是通過產品結構進行管理，產品結構相當于一個總的BOM，其下面包含各個分總成零部件，各個零部件下又可關聯各種文檔。這樣，用戶可以方便地通過產品結構來管理和查詢相關對象（圖5）。
3.系統應用界面配置
項目組開發完底層功能后，根據調研結果，最后開發了主應用門戶的通用功能應用視圖。主要包括：系統主頁界面、工作流定義界面、搜索界面（包括分類搜索）、可視化界面和用戶管理界面等（圖6）。
二、PDM具體開發過程
PDM項目是一項系統工程，它不僅涉及技術因素，同時涉及組織與管理等諸多因素。通過一年多的開發過程，作為汽車設計專業畢業的筆者來說，感慨頗深。其中有成功也有失敗。個人認為作為一個系統項目，各個階段是開發此項目時必不可少和環節（圖7）。
三、結語
中圖分類號： TP393.08
文獻標志碼：A
（θ，k）anonymous method in the subsets of social networks
ZHANG Xiaolin， WANG Ping， GUO Yanlei， WANG Jingyu
School of Information Engineering， Inner Mongolia University of Science and Technology， Baotou Nei Mongol 014010， China
Abstract： Focusing on the issue that the current related research about social network do not consider subsets for neighborhoods privacy preserving， and the specific properties of neighborhood subsets also lead individual privacy disclosure， a new （θ， k）anonymous model was proposed. According to the kisomorphism ideology， the model removed labels of neighborhood subsets which needed to be protected in social network， made use of neighborhood component coding technique and the method of node refining to process nodes in candidate set and their neighborhood information， then completed the operation of specific subsets isomorphism with considering the sensitive attribute distribution. Ultimately， the model satisfies that each node in neighborhood subset meets neighborhood isomorphism with at least k-1 nodes， as well the model requires the difference between the attribute distribution of each node in the neighborhood subset and the throughout subsets is not bigger than θ. The experimental results show that， （θ， k）anonymous model can reduce the anonymization cost and maximize the utility of the data.
Key words： social network； subset of neighbourhood； distribution of attribute； kisomorphism； （θ， k）anonymous model
0引言
近年，隨著信息技術的飛速發展，在線社區和社會網絡的數量與日俱增，如Facebook、Twitter、mySpace、ParentsLikeMe等被人們廣泛應用進行社交活動。科學家、在線營銷公司和貿易商等能夠通過對這些社交網絡的分析獲得無可估量的目標人口的信息。但是，隨著對這些信息的挖掘，用戶的隱私也被暴露。
結構和屬性是社會網絡中個體所具有的性質。個體的結構包括：度、鄰域和子圖。個體的屬性包括敏感屬性和非敏感屬性。為防止個體結構被識別，文獻[1]基于動態規劃思想設計了一個算法來處理原始圖使之產生了一個k度匿名圖。Chester等文獻[2]考慮實際社會網絡中基于度約束的社會網絡子集匿名問題，設計了一個算法產生kdegreesubset匿名圖。由于社會網絡中每個節點的相鄰節點度信息也易造成泄露，文獻[3]提出了一種整數規劃構想來尋找最優解，設計了kldegree anonymity算法。度的攻擊是一種最簡單的結構攻擊，不足以面對攻擊者更復雜的背景知識挑戰。基于自同構的AKSecure隱私保護模型[4]有效地解決了攻擊者同時擁有節點、邊、路徑長度等更加復雜的背景知識而造成的隱私泄露問題。文獻[5]介紹了一個新的隱私攻擊模型，即相同朋友攻擊，攻擊者可以通過他們所擁有的共同朋友而重識別出這對朋友；而且為了解決該問題，文獻中還提出了一個新的匿名模型觀念，即kNMF匿名，解決了之前關于自同構模型中在多個朋友之間的邊未被保護這一問題。
為防止敏感屬性泄露，文獻[6-7]在構建k度序列的基礎上將l多樣性運用進去保護節點屬性或連邊關系屬性。Zhou等文獻[8]針對社會網絡個體鄰域攻擊和敏感屬性攻擊問題，設計了適用于社會網絡的k匿名算法和l多樣性匿名算法。文獻[9]展示了社交網絡中個體子集及相應的屬私需要被保護的這一迫切現狀。文獻[10]對不同準標識符屬性泛化路徑設置不同的權重，滿足特定領域內對于匿名數據的分析。Li等文獻[11]介紹了tcloseness模型，該模型要求每個k匿名等價類內部屬性值的分布應當接近整個表的屬性值分布；但是此模型不能被很好地應用到社會網絡圖中。
由于社會網絡子集度的隱私保護不足以應對攻擊者擁有更加復雜的背景知識這一情形，并且社會網絡中不同群體有不同的隱私保護需求，相應的攻擊者有不同的背景知識。本文根據這一現狀提出一種（θ， k）匿名模型。該模型根據k匿名要求完成目標節點的k鄰域同構操作，在匹配鄰域組件的同時考慮目標節點鄰域子集的屬性分布，使得每個節點在其對應的直接鄰域子集的屬性分布值接近其在整個子集中的分布，最終得到滿足（θ， k）匿名模型的社會網絡子集匿名圖。
1相關定義及概念
社會網絡通常以無向圖的形式表示：1）社會網絡中的個體都是同一類型的；2）社會網絡中個體與個體間的連邊關系是同一類型的并且邊是無標簽無權重的。
定義1節點帶有標簽的社會網絡。節點帶有標簽的社會網絡G由一個5元組表示，其表示形式為G=（V， E， L， lv， T）。其中：
V={（vi， ti）}（i=1，2，…，n； t∈T）表示節點集；
E={（vi， vj）}（i， j=1，2，…，n）表示邊集；
L表示標簽集，是節點的屬性的集合，為便于理解和表示，將節點的屬性用字母表中有序的字母元素代替；
lv表示節點標簽函數，即節點到其標簽的映射；
T={{p11，p12，…，p1n }，{p21，p22，…，p2n }，…，{pn1，pn2，…，pnn }}表示節點標簽中屬性類型，其中pi1，pi2，…，pin表示第i個節點的屬性集；
節點vi表示社會網絡中的個體，邊（vi， vj）表示vi和vj之間存在關系。
經過簡單地移除節點屬性標簽，形成社會網絡簡單匿名圖，如圖1所示。
定義2社會網絡子集。給定一個節點帶有標簽的社會網絡，即G=（V， E， L， lv， T），其子集為G′=（V′， E′， L′， lv′， T′）。其中：V′V， E′E， L′L， lv′lv， T′T。
例1如圖1所示中，黑色節點為社會網絡子集。
定義3一個節點的直接鄰域[8]。一個節點vi∈V的直接鄰域是vi的鄰居的導出子圖，通常用NeighborG（vi）=G（Nvi） 表示，其中Nvi={vj|（vj， vi）∈E， i≠j}。
因此，一個節點的鄰域子集即一個節點ui∈U的直接鄰域NeighborG（ui）=G（Nui），ui直接鄰域子集是NeighborSubG（ui）=G（NSui），即NeighborSubG （ui）NeighborG （vi），其中NSui={uj | （uj， ui）∈Es， i≠j， ui∈U， uj∈U， UV， EsE}。
文獻[8]按照深度優先搜索樹的方式對社會網絡中各個節點進行直接鄰域組件編碼（Neighborhood Component Code， NCC），用NCC（vi）表示，則針對子集中每個節點的鄰域信息，鄰域子集組件編碼（Neighborhood Subset Component Code， NSCC），即NSCCs（ui）也同樣適用。
定義4鄰域子集組件同構。對于社會網絡子集G中的兩個節點uj，ui∈U，當其最小鄰域子集組件編碼NSCCs（uj）和NSCCs（ui）相等時，直接鄰域子集NeighborSubG（uj）和NeighborSubG（ui）是同構的。
對于一個特定節點，其屬性標簽序列是其本身及其朋友的屬性標簽的集合。
定義5一個節點的鄰域子集屬性標簽序列。一個節點ui∈U的鄰域子集屬性標簽序列用ηs（ui）表示，是一個由ui的鄰域子集的屬性標簽序列組成的節點集合，即ηs（ui）={ui}∪{uj∈U：（uj， ui）∈Es}。
定義6域子集屬性標簽分布。對于UV，用number（li， U）代表在節點集U中屬性標簽為li的節點的數目。屬性標簽在U上的分布用distrs（U）表示，即向量distrs（U）=[number（l1， U），number（l2， U），…，number（lL， U）]/|U|。其中：li表示一個特定屬性標簽， number（li， U）/|U|表示一個特定屬性標簽的分布，作為向量中的一個元素。
通過兩個分布distrs（Ui）和distrs（Uj）來定義一個距離測量：
定義7兩個鄰域子集屬性標簽分布間的距離。兩個鄰域子集屬性標簽分布間的距離σ（distrs（Ui），distrs（Uj）），即它們對應元素間差值的和，其中不包括最后元素之間的差。
例2兩個鄰域子集標簽分布分別為〈0.6， 0.2， 0.2〉和〈0.3， 0.4， 0.1〉，則其距離為0.3+0.2=0.5。
定義8屬性分布θ接近性（θcloseness）。當一個節點ui∈U的鄰域屬性標簽分布滿足σ（distrs（ηs（ui））， distrs（U））≤θ，其中UV，則此節點ui被認為是θ接近性。如果在UV中的每一個節點的鄰域子集是θ接近性，則這個帶屬性標簽的社會網絡子集GsG是θ接近性的。
2（θ， k）匿名模型
社會網絡子集中攻擊者通過結構信息背景知識進行隱私攻擊。最簡單的結構信息如度信息，通常的保護策略是構造原始目標節點的k度序列以防止節點被識別。然而攻擊者一旦擁有更復雜的結構背景知識時，例如：節點及其鄰域信息，k度匿名方法將不足以解決隱私泄露問題。對于一個給定的敏感屬性，其在一個特定的鄰域子集中的分布與在整個提取的子集中的分布有極大的不同時，會造成一定的隱私泄露危險，因為攻擊者能夠得知一個目標節點的鄰域子集屬性標簽分布值。為此根據前面給出的定義和概念提出（θ， k）匿名模型，該模型滿足社會網絡子集中任意一個節點至少有k-1個與其鄰域同構的節點存在，即每個節點及其直接鄰域子集節點形成的度序列是相同的。在鄰域同構的同時考慮每個節點的屬性標簽在總的社會網絡子集中的分布值接近于其在直接鄰域子集中的分布值，即滿足θ接近性。
3（θ， k）匿名算法
3.1鄰域攻擊問題
如圖1所示，此簡單的匿名社會網絡圖滿足2度子集匿名，但是，若攻擊者有更復雜的背景知識，則此網絡的某些個體隱私仍面臨泄露危險。例如：假設一個屬于社會網絡中提取的子集中的一成員Lily，她在此子集內部好友的個數為3，并且其中兩個好友是另一個好友的共同好友，因此攻擊者可通過此描述抽象出一子圖，如圖2所示為圖1中子集U中節點的各個鄰域子集組件。E3及其1鄰域的子圖為其中組件之一。經過查詢圖1后得知E3滿足假設要求，并且唯一存在。因此通過E3的鄰域子集識別出E3節點。
本文模型考慮一個節點的直接鄰域，即1鄰域，ui∈U（UV）的直接鄰域子集是NeighborSubG（ui）=G （NSui），即NeighborSubG（ui）NeighborG（ui）。將一個節點的直接鄰域用節點及其鄰域子集度序列表示。在一個社會網絡G中，一個節點ui和其直接鄰域子集NeighborSubG（ui）中的各個節點的度構成的序列稱為節點及其鄰域子集度序列。
如圖2所示中，E1及其鄰域子集度序列為（4， 3， 2， 2， 1）。
3.2鄰域同構
針對上述社會網絡子集中鄰域攻擊問題，基于k同構思想，設計算法使得社會網絡子集滿足鄰域同構要求，對其進行匿名保護。
步驟如下：
1）提取社會網絡中需要被保護的子集及其每個節點的直接鄰域。在社會網絡圖G中，節點vi的鄰域組件由若干個最大連接子圖構成，為了編碼整個鄰域，首先編碼每一個鄰域組件，采用最小深度優先搜索樹（Depth First Search tree， DFStree）編碼節點和邊，得到最小深度優先搜索樹組件編碼各個集合，比較各個子集的鄰域組件大小，對節點直接鄰域組件編碼集合，即NCC（vi）進行排序，合并所有的最小鄰域組件的深度優先搜索編碼為一個編碼。
2）將節點集分組，在同一個小組中匿名節點集的鄰域子集。通過以上編碼確定了節點集UV及其各個節點的鄰域子集組件集合NSCC（ui），分別將NSCC（ui）中的鄰域組件量化，將其放在一個哈希映射容器中，其中key值存子集中的目標節點對象，將目標節點及其直接鄰域子集節點度值和節點信息封裝成一個對象放在value中。
3）利用動態規劃思想計算每個節點及其鄰域子集度序列之間的差值，為了最小化匿名代價，取差值最小的放入候選集Cw中進行同構操作。
3.3屬性泄露
屬性泄露指一個攻擊者通過識別帶屬性標簽的社會網絡子集中一個節點ui∈U的標簽序列，獲得關于ui的子集的屬性標簽序列的背景知識。
不僅獲取到標簽為li的其屬性概率為number（li， U）/|U|，而且獲知上述概率值接近于鄰域子集屬性概率number（li， ηs（ui））/|ηs（ui）|。
由此可產生鄰域子集屬性標簽泄露攻擊。根據前文定義可知，一個鄰域子集屬性標簽泄露攻擊指一個攻擊者發現節點ui∈U的在整個子集的屬性標簽分布值distrs（U）（UV）更為精煉的估計值，即其鄰域子集的屬性標簽分布值distrs（ηs（ui））。因此攻擊者的背景知識可為σ（distrs（U）， distrs（ηs（ui）））。
如圖3所示，提取出的子集（黑色節點）中各個節點的標簽中的屬性，根據k匿名思想泛化后的屬性用圖中小寫字母標識，對于屬性泛化標識為a在整個子集中的概率分布為05。屬性泛化標識為b的3個節點對應的鄰域子集屬性序列為（b， a， a， a），（b， a， a），（b， a）。如果一個攻擊者知道a在這三個節點對應的鄰域子集中的概率分布分別是（075， 067， 0.5），由此可見僅有第三個節點的鄰域子集的標識a和標識a在整個網絡中的分布一樣，其他兩個節點有可能隱私被泄露。
3.4屬性分布值滿足θ接近性實現思路
3.2節在進行鄰域同構的過程中計算鄰域子集中的各個節點屬性值分布性，通過增加邊集使得其滿足屬性分布接近性，即θcloseness。如圖4所示通過添加邊（E2， E4），屬性標識為b的節點對應的鄰域子集屬性序列為（a， a， b， b， b），（a， a， b， b），（a， b），可計算屬性標識b的節點對應的鄰域子集中的概率分布分別是（0.6， 0.5， 0.5）和原始b的概率分布接近。屬性標識為b的3個節點對應的鄰域子集屬性序列為（b， b， a， a， a），（b， b， a， a），（b， a），可計算屬性標識a在這3個節點對應的鄰域子集中的概率分布分別是（0.6， 0.5， 0.5），和原始a在整個子集中的概率分布接近。
圖4（0.1，2）匿名模型的社會網絡子集匿名圖
實現θ接近性（θcloseness）的邊的添加策略：
1）將在候選集中的各個鄰域子集組件依據屬性標簽值類別進行分類。
2）優先在屬性標簽相同的節點之間添加邊，其次選取屬性不同的節點之間進行添加。
為解決以上由于屬性分布情況和鄰域造成隱私泄露這一問題，最小化匿名代價和圖修改，形成了如圖4所示的（0.1，2）匿名模型的社會網絡子集匿名圖。
3.5匿名代價
匿名代價相關的概念和計算方式：
1）一個鄰域子集匿名組代價。基于節點精煉方法[12]思想，降序構建每個節點及其鄰域子集對應的度序列NSD1u[d1i， d1j]， NSD2u[d2i， d2j]，…，NSDnu[dki， dkj]，里面對應的所有節點i， i+1，…，j是在同一個鄰域子集中的度值，CNDA（NSDxu[dxi， dxj]， NSDyu[dyi， dyj]）是此匿名組的代價。
【鄰域度匿名（Neighborhood Degree Anonymization）
CNDA（NSDxu[dxi，dxj]，NSDyu[dyi，dyj]）=∑yy=x{NSDxu[dxi，dxj]-NSDyu[dyi，dyj]}
（1）
2）為了實現對社會網絡子集原始圖鄰域同構和θcloseness，通過插入邊的數量來度量匿名圖的匿名代價。匿名代價是指原始圖G的候選集中的每個節點的代價之和：
Cost（G）∑|U|nu=1Cost（Cand（unu））
（2）
根據動態規劃思想中的動態規劃方程式如下：
當nu
Cost（Cand（unu））=CNDA（NSD1u[d1i，d1j]，NSDnuu[dnui，dnuj]）
（3）
當nu≥ 2k時：
Cost（Cand（unu））=mink≤t≤nu-k{CNDA（NSD1u[d1i，d1j]，NSDtu[dti，dtj]）+CNDA（NSDt+1u[d（t+1）i，d（t+1）j]，NSDyu[dyi，dyj]）}
（4）
3.6匿名算法
基于以上討論，對于社會網絡子集鄰域及其節點屬性泛化標識導致的隱私泄露，設計了（θ， k）匿名模型，并設計了相應的算法。
算法描述如下：
輸入社會網絡原始圖G=（V， E， L， Lv， T），UV，整數k，θ；
輸出滿足k鄰域子集_θcloseness社會網絡匿名圖G*。
程序前
4實驗與分析
4.1實驗環境
實驗的硬件環境為：CPU Intel Core i5 （3.2GHz），內存8GB，操作系統為64位的Windows 7，實驗工具為Eclipse 4.3.2，JDK 6.0。實驗測試所用數據集分別是：TeleContact稀疏圖數據集，該數據集中包含204個節點和401條邊；Speed Dating稠密圖數據集，該數據集包含552個節點和8388條邊。
4.2實驗說明
本實驗選取兩個數據集進行測試，分別從這兩個數據集中提取需保護的部分節點子集，設計5組實驗。
第一組實驗
測試參數θ與邊改變率的關系。實驗中對TeleContact和Speed Dating數據集分別令θ=0.05， 0.1， 0.15， 0.2， 0.25， 0.3，k=5，子集|U|變化的數量為分別為10， 20， 30， 40， 50，結果如圖5、6所示。從圖中可以看出，隨著θ增大，原始圖邊的改變率呈現下降趨勢。正如前文的定義可知，隨著θ的增加需要添加更少的邊。當θ取非常小的一些值時，趨勢線又突然下降并且此后變化相對較小，說明對于TeleContact和Speed Dating數據集，分別當θ=0.1和θ=015時可以實現較好的匿名。
第二組實驗
通過計算滿足（θ， k）匿名模型所需添加的邊占原始邊的比率來衡量（θ， k）匿名模型算法和經典的k鄰域同構算法各自的匿名代價，添加邊的比率越小，匿名代價越小。實驗中對TeleContact數據集分別令k=2， 4， 6， 8， 10，θ=0.1，子集|U|=0.7|V|；對Speed Dating數據集分別令k=5， 10， 15， 20， 25，θ=0.15，子集|U|=0.7|V|，結果如圖7、8所示。從圖中可以看出，利用（θ， k）匿名算法對原始圖添加的邊數比k鄰域同構算法少，即匿名代價小；且（θ， k）匿名算法對原始圖的修改更少，即圖的完整性更高。
第三組實驗
運用度分布變化率來衡量本文模型對原始圖度分布的改變情況，用原始圖的度分布和圖的度分布之間的地球移動距離（Earth Mover Distance， EMD）[13]來代表度分布的變化，以此觀察匿名算法對原始圖數據的效用。EMD越大，說明度分布改變的越大，數據損失率越大，匿名效果更高；同理，EMD越小，說明度分布改變的越小。實驗中對TeleContact數據集分別令k=2， 4， 6， 8， 10， θ=0.1，子集|U|=0.5|V|；對Speed Dating數據集分別令k=5， 10， 15， 20， 25，θ=0.15，子集|U|=0.5|V|，結果如圖9、10所示。從圖中可以看出，（θ， k）匿名算法與已有k鄰域同構算法相比，添加了最少的邊，降低了匿名成本且最大化數據效用。
第四組實驗
對兩個數據集上的算法執行效率進行測試比較。實驗中對TeleContact和Speed Dating數據集分別令k=2， 4， 6， 8， 10，子集|U|=05|V|，TeleContact數據集的θ=0.1，Speed Dating數據集的θ=0.15，結果如圖11、12所示。從圖中可以看出，隨著k值的升高，算法執行時間有所增長，但（θ， k）匿名模型算法較經典的k鄰域同構算法執行效率高。
第五組實驗
通過聚類系數（Clustering Coefficient， CC）來測量（θ， k）匿名算法和k鄰域同構算法對原始圖數據匿名后數據的有效性。在無向網絡中通常把聚類系數定義為表示一個圖中節點聚集程度的系數，且CC=n/C2k，其中n表示在節點v的所有k個鄰居間邊的數量。實驗中對TeleContact數據集分別令k=2， 4， 6， 8， 10，θ=0.1，子集|U|=0.5|V|；對Speed Dating數據集分別令k=5， 10， 15， 20， 25，θ=0.15，子集|U|=0.5|V|。如圖13所示在匿名的數據中，隨著k值的增加聚類系數略微下降；然而，此匿名圖的聚類系數仍然相當接近原始數據值，當k=10時，原始圖數據和匿名圖數據的聚類系數之差僅為0.06。如圖14所示，（θ， k）匿名算法較k鄰域同構算法聚類系數高，對原始圖改變略少。