[发明专利]数据拥塞管理系统和方法

说明书

本文描述了用于识别最大拥塞区域的系统和方法，使得可以在那些特定站点处部署小型小区，以消除网络拥塞问题。所述系统和方法识别可被用于识别数据拥塞的多个输入源(例如，呼叫数据记录，使用移动应用被动收集的数据等)。该系统和方法将特定的地理区域划分为具有一定形状(例如，六边形，正方形等)的较小块。对于每个地理块，系统和方法基于输入数据样本的相关的拥塞鉴别特性(例如，时间戳，输入数据的类型，等)对输入数据样本进行分类和分组。然后，该系统和方法基于分组的数据样本为每个地理块区域计算拥塞指数。以这种方式，该系统和方法识别出高度拥塞的地理块区域和时间段。

背景技术

通过对跨地理区域部署的许多小区站点的复杂布置和配置来建立电信网络。例如，为了用于通过不同频带和无线网络，例如全球移动系统(GSM)移动通信网络)，码/时分多址(CDMA/TDMA)移动通信网络，3G/4G(3G/4G)移动通信网络(例如，通用分组无线服务(GPRS/EGPRS))，用于GSM演进的增强数据速率(EDGE)，通用移动电信系统(UMTS)，或长期演进(LTE)网络，5G移动通信网络，IEEE802.11(WiFi)，或其他通信网络提供足够的，可靠的用于移动设备(例如智能手机，平板电脑等)的覆盖范围，可能在特定地理位置(例如城市，邻里，等)中设置不同类型的小区站点(例如，宏小区，微小区，等)。设备可以为网络所提供的多种服务寻求对电信网络的访问，诸如促进通过网络传输数据和/或向设备提供内容的服务。

随着设备使用持续以惊人的速度增长，在电信网络的无线边缘容量有限或没有容量的地方，使用过多高需求(hungry)的网络(和/或数据)的应用的人太多了。结果，大多数电信网络不得不应对网络拥塞的问题。数据网络中的网络拥塞是当网络节点承载的数据量超出其处理能力时的降低的服务质量。典型的影响包括排队延迟，数据包丢失或新连接的阻塞。

典型的拥塞控制解决方案调制进入电信网络的流量，以避免由超额预订(oversubscription)导致的拥塞崩溃。这可以通过降低来自发送方的数据包速率来实现，这可以防止发送方压倒(overwhelming)网络。但是，这样的解决方案可能导致不良的用户体验并失去移动服务提供商的竞争优势。最近，服务提供商已经引入小小区(small cell)或异构网络(HetNets)，以通过利用更高的无线频谱效率技术来提高网络容量或吞吐量，以解决拥塞问题。HetNet将较小的小区(例如，毫微微小区，微微小区，或微小区)引入电信网络，从而使服务提供商可以通过总共拥有更多的小区来缓解容量问题，这意味着每个小区更少的用户，或每个用户更多的可用网络资源。

然而，服务提供商在部署小小区网络时面临的最成问题和限制性最强的网络元素之一是回程，该回程在小区站点和移动交换中心(MSO)之间传输数据流量。此外，用于部署小小区的站点获取可能是艰苦的过程。服务提供商必须首先确定构建站点的所有者，并协商安装计划。站点通常归城市所有，因此在其管辖范围内放置设备可能有许多限制。此外，建立适当的回程也是昂贵且费时的。例如，从头到尾部署小小区网络需要数十万美元和数年的时间。因此，必须识别用于部署带来最大的收益的小小区的最佳站点。这样的站点通常倾向于出现在经历最大拥塞的位置。

小小区通常覆盖相对小的地理区域，例如100米x 100米，甚至更少。数据拥塞可能是由于一些因素造成的，例如数据量大的用户，有限的带宽，不利的无线电环境，以及当流量/活动用户数增加时来自其他小区的干扰。在如此小的区域内表征和测量数据拥塞是新的，且具有挑战性的。就最大的拥塞而言，没有直接的方法或度量可用于识别或评估站点。

附图的简要说明

将通过使用附图来描述和解释所公开技术的示例。

图1是示出在其中管理电信网络内的拥塞的合适的计算环境100的框图。

图2是示出了拥塞管理系统的组件的框图。

图3是流程图，示出了在电信网络中检测拥塞并识别潜在拥塞点的方法。

图4是示出在电信网络中检测拥塞并识别潜在拥塞点的方法的流程图。