一種基站信息監管系統技術方案

本發明專利技術提供了一種基站信息監管系統，包括用戶信息管理模塊和基站信息管理模塊，所述用戶信息管理模塊將用戶劃分為管理員和維護人員，并賦予不同的權限，所述管理員和維護人員通過用戶信息管理模塊驗證合法后方可訪問基站信息管理模塊并進行相應的操作，所述基站信息管理模塊包括基站信息查看模塊、基站信息修改模塊、基站環境參數查詢模塊和基站工作狀態查詢模塊，其中基站信息查看模塊和基站信息修改模塊對應名稱、地址等常規基站信息，所述基站環境查詢模塊能夠查詢的信息包括基站溫度、基站濕度、外界溫度、外界濕度、外界風速和外界風向，所述基站工作狀態查詢模塊能夠查詢的信息包括基站功率、基站上行流量和基站下行流量。

【技術實現步驟摘要】
一種基站信息監管系統
本專利技術屬于移動通信基站的監管領域。
技術介紹
隨著通信技術的不斷進步，移動通信變得越來越便捷，手機也成為了日常生活中的重要組成部分。通信質量的好壞，直接影響著人民群眾的生活，關系著通信運營商的市場競爭力，因此覆蓋良好的、穩定的通信網成為了提升通信服務質量、完善服務功能的基本保證。目前，基站的設備越來越復雜化，加上基站原有的廣泛、散布的特點，給基站的管理帶來了更多的挑戰。作為傳統的維護體制，人工的、分散的、點對點的維護工作，其效率較低，難以實現基站信息的實時監控以及統一管理，而且占用大量的人力資源，已不再適合現在的通信狀況。本專利技術正是在上述背景下開展相關研究工作，針對通信網中基站群的結構規模、分布情況，融合人工智能技術和面向對象的編程技術，以建立一套功能完善的軟件系統，該系統具有實時性、便捷性等特點，能夠實現基站管理的系統化、規范化，此外，針對基站用電情況，要求系統能夠對電功率情況進行智能預測，從而進一步實現科學管理。在通信網中，眾多的基站散布在各個角落，因此，基站的維護工作是很具挑戰性的。同時，這些基站群每時每刻都有很大的信息，要對這些信息進行科學的管理，一套合理、有效、實用的基站信息管理系統顯得十分必要。
技術實現思路
本專利技術的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基站信息監管系統。為了實現上述專利技術目的，采用的技術方案如下：一種基站信息監管系統，包括用戶信息管理模塊和基站信息管理模塊，所述用戶信息管理模塊將用戶劃分為管理員和維護人員，并賦予不同的權限，所述管理員和維護人員通過用戶信息管理模塊驗證合法后方可訪問基站信息管理模塊并進行相應的操作，所述基站信息管理模塊包括基站信息查看模塊、基站信息修改模塊、基站環境參數查詢模塊和基站工作狀態查詢模塊，其中基站信息查看模塊和基站信息修改模塊對應名稱、地址等常規基站信息，所述基站環境查詢模塊能夠查詢的信息包括基站溫度、基站濕度、外界溫度、外界濕度、外界風速和外界風向，所述基站工作狀態查詢模塊能夠查詢的信息包括基站功率、基站上行流量和基站下行流量。本專利技術通過用戶信息管理模塊和基站信息管理模塊，對人員進行監管，通過驗證的不同人員再通過基站信息管理模塊對基站的信息，以及基站環境參數和基站工作狀態進行監管。進一步地，所述基站工作狀態查詢模塊還包括電功率預測模塊，所述電功率預測采用BP神經網絡技術實現基站功率的職能預測，最后查詢出來的數據有表格、繪圖兩種顯示形式，表格顯示形式可參考信息管理系統的開發流程，繪圖顯示形式可參考基站環境參數查詢模塊的繪圖功能的開發流程，而關于電功率預測功能的實現，采用的是BP神經網絡技術，BP神經網絡是一個有導師的學習過程，在訓練前設置好預期目標作為輸出向導，通過不斷修正每個神經元的權值，使最終輸出更加擬合目標輸出。本專利技術的有益效果是：1、與傳統的維護方式相比，本系統所實現的信息化管理可以很好地減少維護工作量，可以有效地降低人力資源方面的經濟支出。2、能夠實現信息的實時更新，能夠及時了解到基站的工作狀態。3、可以對信息進行可視化顯示，能夠更直觀地把信息顯示出來。4、通過系統的信息預測功能，特別用電功率預測，可作為分析、決策的參考，在基站出現異常情況時能夠發揮出重要作用。附圖說明圖1為本專利技術的結構示意圖。圖2為本專利技術的數據庫設計架構圖。圖3為用戶登錄模塊工作流程圖。圖4為基站環境參數查詢模塊工作流程圖。圖5為BP神經網絡算法流程圖。圖6為基站工作狀態查詢模塊工作流程圖。具體實施方式下面結合附圖對本專利技術做進一步的說明。本專利技術的系統結構如附圖1所示，系統由用戶注冊模塊、用戶登錄模塊、查看個人資料模塊、修改個人資料模塊、查看其他用戶信息模塊、修改其他用戶資料模塊、查看基站信息模塊、修改基站信息模塊、查看基站環境參數模塊、查看基站工作狀態模塊、JavaMail模塊、Socket模塊、GIS模塊組成，其中用戶注冊模塊、用戶登錄模塊、查看個人資料模塊、修改個人資料模塊、查看其他用戶信息模塊、修改其他用戶資料模塊屬于用戶信息管理模塊，其中查看其他用戶信息模塊和修改其他用戶資料模塊屬于管理員的專屬權限，而其他模塊則由管理員和維護人員共有權限；查看基站信息模塊、修改基站信息模塊、查看基站環境參數模塊、查看基站工作狀態模塊屬于基站信息管理模塊，且查看基站環境參數模塊和查看基站工作狀態模塊的輸出結果可以采用表格顯示和視圖顯示兩種方式；用戶信息管理模塊和基站信息管理模塊屬于本系統的必要模塊，而JavaMail模塊、Socket模塊、GIS模塊屬于拓展功能模塊。為了采用計算機軟件實現本系統，需要對本系統進行數據庫設計，涉及到的實體有：用戶實體、基站實體、基站環境參數信息實體、基站工作狀態信息實體。并把系統相關的信息分為4張數據表，分別是：用戶信息表、基站信息表、基站環境參數信息表、基站工作狀態信息表，下面對各表進行介紹。用戶信息表：用于記錄用戶的基本信息，其字段包括用戶名、密碼、權限、類型、姓名、郵箱、電話、管理區域、公司、地址，具體設計如下表所示。表4-1用戶信息表（user）字段名數據類型長度允許空說明usernamevarchar16用戶名（主鍵）passwordvarchar32密碼typevarchar30yes類型permissionint5yes權限areavarchar30yes管理區域namevarchar16yes姓名emailvarchar30yes郵箱phonevarchar30yes電話companyvarchar50yes所屬公司addressvarchar50yes公司地址基站信息表：用于記錄基站的基本信息，其字段包括基站編號、建立時間、區域、地址、管理員、維護人員，具體設計如下表所示。表4-2基站信息表（station_info）字段名數據類型長度允許空說明stationindexvarchar30基站編號（主鍵）areavarchar30區域creattimevarchar30yes建立時間addressvarchar50yes地址adminvarchar16yes管理員operatorvarchar16yes維護人員基站環境參數信息表：用于記錄基站環境參數的采集信息，其字段包括基站編號、區域、采樣時間、站內溫度、站內濕度、外界溫度、外界濕度、外界風速、外界風向，具體設計如下表所示。表4-3基站環境參數信息表（station_env_date_area）字段名數據類型長度允許空說明actiontimevarchar16數據采樣時間（主鍵）stationindexvarchar32基站編號areavarchar30區域temperaturedoubleN/Ayes站內溫度（℃）humiditydoubleN/Ayes站內濕度（%）temperature_outdoubleN/Ayes外界溫度（℃）humidity_outdoubleN/Ayes外界濕度（%）windspeeddoubleN/Ayes外界風速（m/s）winddirectionvarchar30yes外界風向基站工作狀態信息表：用于記錄基站工作狀態的采集信息，其字段包括基站編號、區域、采樣時間、功率、上行流量、下行流量，具體設計如下表所示。表4本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基站信息監管系統，其特征在于包括用戶信息管理模塊和基站信息管理模塊，所述用戶信息管理模塊將用戶劃分為管理員和維護人員，并賦予不同的權限，所述管理員和維護人員通過用戶信息管理模塊驗證合法后方可訪問基站信息管理模塊并進行相應的操作，所述基站信息管理模塊包括基站信息查看模塊、基站信息修改模塊、基站環境參數查詢模塊和基站工作狀態查詢模塊，其中基站信息查看模塊和基站信息修改模塊對應名稱、地址等常規基站信息，所述基站環境查詢模塊能夠查詢的信息包括基站溫度、基站濕度、外界溫度、外界濕度、外界風速和外界風向，所述基站工作狀態查詢模塊能夠查詢的信息包括基站功率、基站上行流量和基站下行流量；所述基站工作狀態查詢模塊還包括電功率預測模塊，所述電功率預測采用BP神經網絡技術實現，其包括如下操作：第一步：初始化算法的參數，其中包括輸入層的神經元個數、隱含層的數量與神經元個數、輸出層的神經元個數、各層的權值與閥值、目標輸出、預期平均誤差等，初始化的規則如下：輸入層的神經元個數由樣本的輸入個數決定，兩者的個數應一致；輸出層的神經元個數由樣本目標輸出個數決定，兩者的個數應一致；隱含層的數量與神經元個數越多，算法的最終結果會越準確，但是這會對算法的收斂速度帶來負面影響，一般來說，算法只設置1個隱藏層，并適當地選擇該層的神經元個數；權值和閥值作為算法的修正參數，是BP神經網絡的重要部分，在每次訓練過后都會作適當的修正，是算法的最終輸出越來越接近目標輸出，而在初始化時一般是設置為區間（0,1）之間的隨機數目標輸出作為算法結果的參考，是訓練過程的導師，必須采用已有的、正確的數據預期平均誤差可以理解為訓練輸出與目標輸出的相似程度，該值越小，最終的輸出越趨近于目標輸出，但迭代計算次數也會越多；第二步：在設定好算法的參數后，就要準備學習樣本，包括輸入、輸出參數，為了使算法能更快地收斂，應該先通過歸一化處理對樣本的輸入、輸出參數進行轉換，使參數的值在區間(0,1)之間；第三步：在確定學習樣本后，通過每個樣本數據對網絡進行訓練,計算本算法中只有一個隱含層，該層的輸入由式5.1計算可得，其中...

【技術特征摘要】
1.一種基站信息監管系統，其特征在于包括用戶信息管理模塊和基站信息管理模塊，所述用戶信息管理模塊將用戶劃分為管理員和維護人員，并賦予不同的權限，所述管理員和維護人員通過用戶信息管理模塊驗證合法后方可訪問基站信息管理模塊并進行相應的操作，所述基站信息管理模塊包括基站信息查看模塊、基站信息修改模塊、基站環境參數查詢模塊和基站工作狀態查詢模塊，其中基站信息查看模塊和基站信息修改模塊對應名稱、地址等常規基站信息，所述基站環境查詢模塊能夠查詢的信息包括基站溫度、基站濕度、外界溫度、外界濕度、外界風速和外界風向，所述基站工作狀態查詢模塊能夠查詢的信息包括基站功率、基站上行流量和基站下行流量；所述基站工作狀態查詢模塊還包括電功率預測模塊，所述電功率預測采用BP神經網絡技術實現，其包括如下操作：第一步：初始化算法的參數，其中包括輸入層的神經元個數、隱含層的數量與神經元個數、輸出層的神經元個數、各層的權值與閥值、目標輸出、預期平均誤差等，初始化的規則如下：輸入層的神經元個數由樣本的輸入個數決定，兩者的個數應一致；輸出層的神經元個數由樣本目標輸出個數決定，兩者的個數應一致；隱含層的數量與神經元個數越多，算法的最終結果會越準確，但是這會對算法的收斂速度帶來負面影響，一般來說，算法只設置1個隱藏層，并適當地選擇該層的神經元個數；權值和閥值作為算法的修正參數，是BP神經網絡的重要部分，在每次訓練過后都會作適當的修正，是算法的最終輸出越來越接近目標輸出，而在初始化時一般是設置為區間（0,1）之間的隨機數目標輸出作為算法結果的參考，是訓練過程的導師，必須采用已有的、正確的數據預期平均誤差可以理解為訓練輸出與目標輸出的相似程度，該值越小，最終的輸出越趨近于目標輸出，但迭代計算次數也會越多；第二步：在設定好算法的參數后，就要準備學習樣本，包括輸入、輸出參數，為了使算法能更快地收斂，應該先通過歸一化處理對樣本的輸入、輸出參數進行轉換，使參數的值在區間(0,1)之間；第三步：在確定學習樣本后，通過每個樣本數據對網絡進行訓練,計算本算法中只有一個隱含層，該層的輸入由式5.1計算可得，其中表示隱含層，k表示第樣本數，表示輸入層第i個神經元與隱含層第h個神經元的連接權值,表示輸入層第i個神經元的輸出值（樣本輸入值），表...

【專利技術屬性】
技術研發人員：葉全南，王志，
申請(專利權)人：廣東海格怡創科技有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東,44