0 引言

    中國是較早研發(fā)5G技術(shù)的國家之一，在技術(shù)發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)部署和商用規(guī)劃等方面都取得了巨大的成果。隨著5G商用的不斷推出，基站的修建與維護是關(guān)系到5G技術(shù)能否商用的重要工作。5G基站在工作過程中受到天氣、傳輸?shù)雀鞣N因素的影響會導致基站脫機，嚴重的甚至會導致基站掉站或退服。作為最嚴重的系統(tǒng)故障，基站退服會中斷所有服務(wù)，用戶無法使用手機等通信設(shè)備，對于2G、3G等以語音業(yè)務(wù)為主的用戶而言影響普遍較小，但是對5G用戶而言，基站退服還會導致移動支付、智慧城市、人工智能等技術(shù)業(yè)務(wù)無法使用，給運營商造成損失。因此，對5G基站退服進行全面分析以及退服后的成本估算就變得非常重要，為基站退服提供精準成本核算，對于相關(guān)從業(yè)人員而言，具有重要的借鑒意義。

1 基站退服分析

    5G網(wǎng)絡(luò)即第五代移動通信網(wǎng)絡(luò)，隨著2018年3GPP全會批準了第五代移動通信技術(shù)標準（5G NR）獨立組網(wǎng)功能，5G正以超乎想象的速度加速到來。2015年6月ITU定義的5G未來移動應用包括以下三大領(lǐng)域：增強型移動寬帶(eMBB)、大規(guī)模機器類通信(mMTC)、高可靠低時延通信(uRLLC)。

    5G時代是全移動和全連接的智慧時代，人與人、人與物、物與物都需要進行連接和通信。移動網(wǎng)絡(luò)的目標是連接世界，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通過連接在云端構(gòu)建，不斷創(chuàng)造價值。5G應用場景如云AR/VR、車聯(lián)網(wǎng)、智能制造、全球物流跟蹤系統(tǒng)、智能農(nóng)業(yè)、智慧城市、智慧能源、無線醫(yī)療等，都將在5G時代蓬勃發(fā)展。其中有部分已經(jīng)實現(xiàn)并商業(yè)化，如無人機、VR。已有部分國家明確提出對低空無人機提供覆蓋和監(jiān)管以及高空飛機航線覆蓋的需求。

    5G網(wǎng)絡(luò)在頻譜、空口和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上制訂了跨代的全新標準，以滿足未來的應用場景。而這些新標準、新技術(shù)，給5G無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃領(lǐng)域帶來了很多挑戰(zhàn)。其中由于5G相比傳統(tǒng)的3G/4G而言，網(wǎng)絡(luò)將更加精確、復雜和立體，也使得基站部署密度越來越大。除了在初期優(yōu)先使用并改造已有的室內(nèi)/外3G/4G站址作為5G站點候選站址，還有由于5G信號工作在較高的射頻，需要針對不同的情況單獨增加室內(nèi)小型基站，提供5G信號。

    隨著應用場景越來越普及，站點分布逐漸密集，整個社會都會越來越依賴5G帶來的便利。而當遇到某個基站退出服務(wù)，不僅將影響輻射區(qū)域內(nèi)通信，對用戶造成嚴重影響，也會影響運營商形象，造成損失。

    基站退服一直是影響網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的嚴重故障，造成基站退服的原因有很多，主要包括傳輸故障、載頻故障、天饋故障和外部因素(如市電/蓄電池停電、高溫水浸)等^[1]。且5G技術(shù)與4G技術(shù)有不同之處，如5G采用了波束管理增強天線增益，接入技術(shù)采用了稀疏碼分多址、圖樣分割多址及多用戶共享接入。因此在4G退服經(jīng)驗基礎(chǔ)上還要考慮5G技術(shù)特點。

    退服會引發(fā)大量服務(wù)器掉線、通話掉話等，在萬物互聯(lián)的時代可能會產(chǎn)生更大的連鎖反應，造成不可估量的損失。

2 基站退服成本估算方案

    本研究提出的基于大數(shù)據(jù)的5G基站退服成本估算方案主要包括基于LSTM基站退服預測和基站退服成本估算兩部分內(nèi)容，整體方案流程圖如圖1所示。

2.1 基于LSTM的5G基站退服預測

    本方案第一部分是憑借海量的5G基站退服歷史數(shù)據(jù)，選取用以處理時間序列數(shù)據(jù)的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預測算法，構(gòu)建5G基站退服預測模型。

2.1.1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    LSTM(Long Short Term Memory)是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurent Neural Network，RNN)結(jié)構(gòu)，最早由HOCHREITER S和SCHMIDHUBE J于1997年提出^[2]。作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的一種，LSTM具有非常強大的計算和表達能力，理論上講，在包含足夠多的神經(jīng)元的情況下，一臺計算機所能完成的計算均可借由一個LSTM網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)，而網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值即可以看成是完成這個計算所需要的程序^[3]。

    相較于傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，LSTM網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢在于它可以更好地處理間隔不定、界限不明的重要事件序列，從中學習到有用的信息，用以進行分類、分析，或?qū)ξ磥頃r間序列做出預測^[4]。LSTM對間隔長度相對不敏感，這使得它在很多應用場景中相比其他種類的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫模型或其他序列學習類的模型具有更佳的表現(xiàn)。LSTM在諸多領(lǐng)域都取得了成功，其中最為人知的包括自然語言文本壓縮、連續(xù)手寫識別以及自動語音識別等。2016年為止，包括谷歌、蘋果、微軟和百度在內(nèi)的世界級科技公司所推出的新產(chǎn)品中都經(jīng)常能見到LSTM作為其重要組件而出現(xiàn)。

    LSTM最早提出是為了解決傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在的“消失的梯度”問題^[5]。由于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中跨越時序的權(quán)重值是簡單共享的，因此當其值小于1時則會出現(xiàn)沿該方向傳遞的信息會迅速消失的情況。LSTM對這一問題的解決方法是將傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的循環(huán)神經(jīng)元用記憶單元(Memory Cell)代替。圖2是一個帶有遺忘門的記憶單元的結(jié)構(gòu)。

    LSTM模型有兩個隱藏狀態(tài)h^(t)、C^(t)，模型參數(shù)幾乎是RNN的4倍，因為現(xiàn)在多了W_f、U_f、b_f、W_a、U_a、b_a、W_i、U_i、b_i、W_o、U_o、b_o這些參數(shù)，參數(shù)具體含義可參考文獻[6]中相關(guān)介紹。前向傳播過程在每個序列索引位置的過程為：

2.1.2 5G基站退服預測

    綜合基站退服預測問題和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立輸入輸出均為時間序列數(shù)據(jù)的5G基站退服預測模型。給定輸入時間序列數(shù)據(jù)為T(i)={x_i，x_i+1，…，x_i+t}，輸入時間步長為t。每個時間步長包含一個數(shù)值x_i，表示單位時間內(nèi)基站退服總量。目標輸出數(shù)據(jù)為輸入時刻后的一小段時間序列數(shù)據(jù)，輸出時間步長為p，遠小于t。

2.2 5G基站退服成本估算

    在現(xiàn)實生活中，基站退服時會造成此基站的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移，從而使周圍基站的負荷增加，而基站負荷的增加會相應地提高基站的功耗，增加運行成本，本文以此角度對5G基站退服成本進行估算。

    同時，考慮到基站之間的距離對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移的影響，一般而言，在退服基站的輻射范圍之內(nèi)距離越遠的基站所能轉(zhuǎn)移的業(yè)務(wù)量越少，因此，根據(jù)與退服基站間的距離劃分了不同的區(qū)域范圍，不同區(qū)域中基站所轉(zhuǎn)移的退服基站業(yè)務(wù)量的比率不同?；就朔I(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移過程如圖3所示。

    圖3中心位置為退服基站，此基站退服后，區(qū)域1內(nèi)基站以r1比率承載退服基站負荷，同理，區(qū)域2內(nèi)基站以r2比率承載退服基站負荷，使周邊基站負荷有不同程度增加。

    基站的負荷與功耗存在一定的相關(guān)性。5G基站主設(shè)備主要由BBU和AAU組成，功耗也主要是由BBU和AAU產(chǎn)生。AAU其實就是4G時代的RRU加上天線。BBU的主要作用是負責基帶數(shù)字信號處理。AAU的主要作用是將基帶數(shù)字信號轉(zhuǎn)換成模擬信號，然后調(diào)制成高頻射頻信號，再通過功放單元放大功率，通過天線發(fā)射出去。數(shù)據(jù)顯示，BBU的功率比較穩(wěn)定，不受業(yè)務(wù)負荷的太大影響。而AAU隨著負荷的增加，功耗也大幅增加，本研究中以BBU和AAU功耗總和衡量基站的功耗，基站退服發(fā)生過程中使周邊基站功耗增加的費用即為基站退服的成本。假設(shè)基站負荷和功率呈線性關(guān)系，并且不同負荷范圍內(nèi)功耗變化的比率不同。

    綜上，構(gòu)建出成本估算模型：

其中，C為計算出的總成本，T表示功耗的時間段，P是電費標準，N表示基站退服總量，m表示按距離劃分的區(qū)域數(shù)量，n_i表示每個區(qū)域內(nèi)周邊基站總量，Q代表退服基站負荷，q_ij代表區(qū)域內(nèi)第j個基站原始負荷，r_i是區(qū)域內(nèi)負荷分配比率。式(9)是代表負荷與功耗關(guān)系的分段函數(shù)，x表示負荷，f(x)最終得出基站在x的負荷下所需要的功耗。

3 實驗分析

3.1 基于LSTM的5G基站退服預測

3.1.1 數(shù)據(jù)來源

    為了說明方法的有效性和實用性，本文選取中國電信某省一年時間內(nèi)實際基站退服數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)以每日為單位時長。

3.1.2 數(shù)據(jù)預處理

    因為基站退服具有實時性的特點，可能造成基站退服數(shù)值在短時間內(nèi)的大跨度變化，為了提高模型泛化能力,故采用離差標準化公式：

其中，y_max和y_min分別為基站退服數(shù)值的最大值和最小值。通過式(10)對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理后，將每一列數(shù)據(jù)的取值范圍規(guī)范到[0，1]。對數(shù)據(jù)進行預處理，可避免數(shù)據(jù)擬合度差造成預測不精確。

3.1.3 實驗環(huán)境

    計算機配置環(huán)境：處理器采用Intel Core^TM i5-6300HQ CPU@2.30 GHz 2.30，8 GB內(nèi)存，1 TB硬盤。

    網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)設(shè)置：設(shè)置LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型批次訓練數(shù)量為60，學習率0.001，訓練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)比例為7：3，迭代次數(shù)為1 000次。

3.1.4 實驗結(jié)果及分析

    利用LSTM對基站退服進行預測。研究中選取8月后數(shù)值進行預測，LSTM模型的預測結(jié)果如圖4所示。

    由圖4可直觀看出，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)比較吻合，預測誤差很小，預測結(jié)果具有良好的預測精度，能夠較好地挖掘出數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢。為進一步驗證此預測模型的預測精度的優(yōu)越性，本研究采用平均絕對誤差e_MAE和平均相對誤差e_MAPE兩項指標衡量預測模型擬合的好壞程度，其計算公式分別為：

    模型預測精度的結(jié)果如表1所示。

    根據(jù)表1可知，基于LSTM的基站退服預測模型整體預測誤差小、預測精度較高，能夠較為準確地反映基站退服的發(fā)展態(tài)勢，使管理者能即時追蹤基站退服的相關(guān)情況。

3.2 5G基站退服成本估算分析

    利用2.2節(jié)構(gòu)建的基站退服成本模型，對此地區(qū)進行基站退服成本估算。前述部分已經(jīng)預測出8月份后基站退服的數(shù)量預計共15 367個，基于此，可估算出8月份后基站退服的成本。

    模型中可看出基站退服成本估算結(jié)果與基站退服影響范圍、區(qū)域劃分范圍、基站原始負荷、負荷分配的比率、區(qū)域內(nèi)周邊基站的個數(shù)有關(guān)，在不考慮基站超負荷運行的情況下，設(shè)置不同的參數(shù)值以估算基站退服成本情況。

    設(shè)置基站退服影響范圍為3 000 m，以1 000 m為間隔劃分區(qū)域，假設(shè)基站原始負荷都相同，為50%，周邊基站負荷分配以6:4的比例由距離從近到遠依次遞減，電費以商業(yè)用電標準1.2元/(kW·h)計，不同區(qū)域內(nèi)周邊基站個數(shù)所造成的成本結(jié)果如表2所示。

    設(shè)置不同區(qū)域內(nèi)周邊基站個數(shù)為2個，退服影響范圍的不同造成的成本結(jié)果如表3所示。

    設(shè)置基站退服影響范圍為3 000 m，劃分區(qū)域范圍的不同造成的成本結(jié)果如表4所示。

    同樣，設(shè)置劃分區(qū)域范圍為1 000 m，基站原始負荷的不同造成的成本結(jié)果如表5所示。

    根據(jù)以上不同情況下估算出的結(jié)果，在不考慮其他損失的前提條件下，得出在本地區(qū)8月份后由于基站退服造成的成本損失大約為106 576 264.14元，可看出基站退服會對運營商造成的損失是十分巨大的。針對基站退服，運營商方可積極采取相應措施，盡量減少基站退服事故的發(fā)生，降低成本：

    (1)加強基站日常供電設(shè)備的檢測?；拘铍姵匾?jīng)常進行性能測試，能夠即時掌握電池的健康狀況，及時更換有問題的電池，合理配置電源機柜整流模塊。

    (2)加強基站線路方面的質(zhì)量檢查。很多基站由于線路老化接頭多，衰耗大而退服，故要對線路加強盯守，可采用溯源方式加強施工方的質(zhì)量管控，出現(xiàn)問題及時搶修。

    (3)科學及時地對故障進行處理。建立完備的基站數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺，能詳細了解基站的實際情況，使工作人員能準確合理地調(diào)度人員去處理基站故障。加強故障工單的調(diào)度與處理，提升告警處理效率；另一方面，可以對故障工單信息進行挖掘，為日后基站的維護提供更具針對性的建議。

4 結(jié)論

    本文提出了一種基于大數(shù)據(jù)的5G基站退服成本估算方案，首先利用基站退服歷史時間序列數(shù)據(jù)和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓練5G基站退服預測模型，通過實際數(shù)據(jù)驗證，模型能較準確的預測出基站退服的發(fā)展規(guī)律；之后從基站退服后所造成周邊基站的功耗變化角度，構(gòu)建了5G基站退服成本估算模型，并用實際數(shù)據(jù)進行估算，此方法可為基站維護人員提供參考，化被動為主動，減少成本。本研究方法后續(xù)還需進一步完善，可以加入更多的成本估算因素，如設(shè)備自身的損耗、由于用戶產(chǎn)生的業(yè)務(wù)損失等。文中模型所涉及的基站的負荷變化可進行更詳盡的計算，考慮到基站負荷超載等一些情況，做到更精確的核算。

參考文獻

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作者信息:

魏鵬濤，曾  宇，王海寧，李  皛，姚沛君，李夢池，徐藝謀

(中國電信股份有限公司戰(zhàn)略與創(chuàng)新研究院 新興信息技術(shù)研究所 網(wǎng)絡(luò)AI研究中心，北京102209)