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基于MR的GSM无线网络优化子系统的设计和实现的中期报告

一、概述

GSM无线网络是全球最广泛使用的蜂窝式无线通信标准之一，能够在全球超过200个国家和地区提供覆盖。但由于各种因素的影响，GSM网络在实际使用过程中仍存在一些问题，比如呼叫丢失率、话音质量差等。因此，我们设计了基于MR的GSM无线网络优化子系统，旨在通过对网络的监测分析和优化调整，提高网络的性能和用户体验。

本中期报告主要介绍了我们在项目中的进展情况，包括项目的背景和目的、设计思路、实现方法、测试平台等方面。

二、项目背景和目的

作为全球最广泛使用的蜂窝式无线通信标准之一，GSM无线网络覆盖范围广、设备成本低、维护成本低等优点受到了广泛的认可。然而，在实际使用过程中，由于各种因素的影响，GSM网络还是存在一些问题，比如呼叫丢失率高、话音质量差等。

针对这些问题，我们设计了基于MR的GSM无线网络优化子系统，旨在通过对网络的监测分析和优化调整，提高网络的性能和用户体验。

具体地说，我们的项目目的是：

1.通过监测网络性能指标来发现网络问题，比如丢包率、呼叫掉线率、呼叫建立时间等；

2.通过分析监测数据来诊断网络问题，找到问题的根源；

3.通过调整网络参数、位置优化等手段来优化网络，使网络性能得到提升；

4.提供给运营商可视化的监测和优化工具，帮助运营商快速诊断并解决网络问题，提高运营商的运营效率。

三、设计思路

我们的设计思路主要包括以下几个方面：

1.数据采集：通过MR（MeasurementReport）来采集手机在网络上的连通性、话音质量等性能指标数据，并将数据通过无线网络传输到数据中心进行分析；

2.数据分析：在数据中心对采集的数据进行预处理、统计分析、诊断判断等，从中获取网络问题的根源；

3.优化调整：根据分析结果，进行网络优化调整，比如调整基站参数、优化基站位置等；

4.可视化：将监测和优化结果通过可视化界面展示出来，方便运营商进行监测和诊断，提高运营效率。

四、实现方法

基于以上设计思路，我们采用了以下技术实现：

1.MR数据采集：通过对手机上Diagnostics界面中的MR数据进行解析，获取相关网络性能指标并将其上传至数据中心；

2.数据存储：使用Hadoop作为数据中心的存储系统，通过Hadoop提供的Hbase数据库和Hive分析平台对MR数据进行处理和存储；

3.数据分析：通过Hadoop提供的MapReduce框架进行数据分析和诊断判断；

4.优化调整：通过Hive进行基站参数调整和基站位置优化等操作；

5.可视化：采用Web界面展示网络监测和优化结果，提供给运营商可视化的监测和优化工具。

五、测试平台

我们的测试平台主要包括以下几个方面：

1.MR数据采集：使用三星S5手机进行MR数据采集；

2.数据传输：使用GSM网络进行MR数据的上传和下载；

3.数据存储：使用一台装有Hadoop分布式文件系统集群的服务器进行MR数据的存储；

4.数据分析：采用Hadoop提供的MapReduce框架进行数据分析和诊断判断；

5.优化调整：使用Hive进行基站参数调整和基站位置优化等操作；

6.可视化：使用Web界面对监测和优化结果进行可视化展示。

六、结论

本中期报告主要介绍了我们正在实现的基于MR的GSM无线网络优化子系统的设计思路和实现方法。通过对MR数据的采集和分析，我们能够发现网络问题和找到问题的根源，然后通过优化调整来解决问题，最终将结果通过可视化界面展示给运营商，提高运营效率。我们相信，基于MR的GSM无线网络优化子系统的实现将为提高网络的性能和用户体验做出积极贡献。