[发明专利]一种基于压缩感知的无线网络优化海量信令数据采集方法

摘要

本发明公开了一种基于压缩感知的无线网络优化海量信令数据采集方法，其步骤包括建立信令采集系统；建立原始数据预处理模型；建立信令数据分类选择器，分类选择对各个指标进行稀疏化；建立测量矩阵，用压缩感知的方法对稀疏化后的数据进行压缩；建立数据复原算法，利用并行计算加速完成复原任务。该方法能够在信令数据海量的情况下很好地实现对信令数据的大比例压缩，并可以接近精确或准确地恢复出信令数据信息，特别是针对二值情况；能够在无线网络的传输环境中，以一种可分割、可丢弃的传输来实现信令数据的采集，减少了传输的负载，可将其成功地应用到后续相同或相似的任务当中去，节约能量。

主权项

一种基于压缩感知的无线网络优化海量信令数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：1)建立以移动通信信令为目标的采集系统，用于对手机终端通话及上网时的数据进行采集，可在各个基站或者上层中转站中建立；2)建立原始数据预处理模型，对没用或者不完整的原始信令数据进行删除，并对核心数据进行提取及预处理；3)建立信令数据分类选择器，根据步骤1)建立的信令采集系统和步骤2)建立的原始数据预处理模型，对预处理之后的数据进行分类，分类规则是：若数据本身满足稀疏化特征，则无需进行稀疏化操作；若不满足，则根据小波变换或傅里叶变换的稀疏化方法，对可稀疏化的数据进行变换，对于变换后的数据，若仍不足稀疏性，可进一步处理，使数据符合稀疏性；其中，所述的信令数据分类选择器如下：xi＝f(si)其中，针对步骤2)得到的数据转化成多种类型的数据表si；xi为si与小波稀疏变换基相乘之后的值，通过小波变换的稀疏化方法，使得数据xi符合稀疏特性；通过小波变换之后，进行压缩采样并通过复原算法进行复原得到的xi，也同时通过小波逆变换，以得到si，若该指标si本身已经符合稀疏性质，则xi＝si，则复原之后也无需进行一次逆变换；4)建立具有非相干性的测量矩阵，用压缩感知的方法对稀疏化后的数据进行压缩；5)建立数据复原算法完成数据复原任务，根据步骤4)所述的测量矩阵对步骤3)进行测量所得到的测量结果，基于正交匹配追踪OMP算法的数据复原算法完成对稀疏数据的复原，这实际上是一个求最优化解的欠定过程，最后再通过逆变换转换成原始数据。