【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及網絡效能評估，尤其涉及一種場景化網絡效能評估方法。
技術介紹
1、在當今通信行業的快速發展中，網絡效能評估已成為保障服務水準和提升用戶滿意度的核心任務。傳統的評估體系過分側重于關鍵績效指標(kpi)，這些指標雖然在數字上呈現連年增長，卻未必與用戶的真實感受同步。盡管通信運營商已經依據kpi、關鍵質量指標(kqi)以及用戶感知體系進行了初步研究，并為一些通用場景建立了評估標準，但在應對多變和特定場景時，仍然難以實現精準和全面的網絡質量監控與評估，直接影響了評估結果的適用性和準確性。
2、此外，現有的評估標準往往將覆蓋率作為主要的衡量指標，未能充分考量網絡實際承載的負荷和用戶的使用行為，忽略了信號質量的多維度特性，包括信號強度、穩定性和干擾水平等關鍵因素。這種評估方法的局限性，導致其無法全面捕捉網絡質量的復雜性，而單一指標的依賴則使得評估結果無法全面反映用戶的實際使用體驗，即便覆蓋率廣泛，用戶的實際使用體驗仍可能因信號質量問題而大打折扣。
3、因此，現有的網絡效能評估方法迫切需要改進，以實現更有針對性的質量提升措施以及更準確地反映用戶在現實使用場景中的需求和期望。
技術實現思路
1、針對現有技術中所存在的不足，本專利技術提供了一種場景化網絡效能評估方法，其解決了現有技術中存在的無法全面、真實地反映網絡信號的實際使用效果，無法對不同場景下的網絡質量進行精準和全面的網絡質量監控與評估，以對網絡質量提升方向進行準確指導的問題。
2、本專利技術
3、獲取某場景的實際網絡效能參數，并確定影響該場景網絡效能的若干一級評價指標和影響每個一級評價指標對應的若干二級評價指標；
4、建立層次分析模型，對所有一級評價指標和二級評價指標構建判斷矩陣；
5、根據構建的判斷矩陣獲取所有一級評價指標和二級評價指標的權重系數；
6、根據所述實際網絡效能參數、預設評分標準和二級評價指標的權重系數，計算得到每個二級評價指標的加權得分；
7、對每個一級評價指標下的二級評價指標的加權得分求和，得到該一級評價指標的評估得分；
8、根據一級評價指標的權重系數和評估得分，計算不同評分標準下該場景網絡效能的綜合評估得分。
9、作為進一步的解決方案，所述層次分析模型包括決策目標層、準則層、子準則層以及措施層；其中，所述決策目標層為以某場景的網絡效能，所述準測層為影響某場景網絡效能的若干一級評價指標，所述子準則層包括影響每個所述一級評價指標的對應若干二級評價指標，所述措施層為實現決策目標而采取的對應策略。
10、作為進一步的解決方案，所述若干一級評價指標包括網絡故障、網絡資源、覆蓋性能、接入性能、保持性能、干擾性能和用戶感知。
11、作為進一步的解決方案，所述對所有一級評價指標和二級評價指標構建判斷矩陣包括：根據建立的層次分析模型，對準測層中所有一級評價指標構建判斷矩陣a：
12、
13、其中，aij＞1，aii＝1，i，j＝1，2，3...n；aij表示ai對aj的相對重要性數值，n表示判斷矩陣中評價指標的數量；同理，依次對子準則層中所有與準測層各一級評價指標相對應的若干二級評價指標構建判斷矩陣b
14、作為進一步的解決方案，所述根據構建的判斷矩陣獲取所有一級評價指標和二級評價指標的權重系數：
15、步驟301、采用saaty1-9標度法確定準測層和子準測層中各評價指標之間的相對重要性，并填充判斷矩陣；
16、步驟302、對構建的每個判斷矩陣計算最大特征值和對應的特征向量；
17、步驟303、將計算得到的特征向量進行歸一化處理，得到權重向量；
18、步驟304、對構建的每個判斷矩陣進行一致性檢驗，計算一致性指標ci和檢驗系數cr；若cr<01，則認為該判斷矩陣通過一致性檢驗，可以使用歸一化的權重向量作為該判斷矩陣權重系數；若cr≥01，則認為該判斷矩陣未通過一致性檢驗，并重新構造判斷矩陣，直至每個判斷矩陣的檢驗系數cr均小于01；
19、步驟305、對每個判斷矩陣重復執行步驟302至304，直到獲取準則層和子準則層中所有通過一致性檢驗的評價指標的權重系數
20、作為進一步的解決方案，所述根據所述實際網絡效能參數、預設評分標準和二級評價指標的權重系數，計算得到每個二級評價指標的加權得分，包括如下步驟：
21、步步驟401、采集并獲取某場景下的實際網絡效能參數；其中，所述網絡效能參數包括prb平均利用率參數、高負荷比例參數、cqi優良率參數和用戶平均下行感知速率參數；
22、步驟402、根據獲取到的實際網絡效能參數，按照預設評分標準確定每個二級評價指標的基準得分；其中，所述預設評分標準包括日常模式評分標準和節假日模式評分標準；
23、步驟403、將每個二級評價指標的權重系數與其在預設評分標準下的對應基準得分相乘，得到該二級評價指標的加權得分。
24、作為進一步的解決方案，在步驟301中，所述采用saaty1-9標度法確定準測層和子準測層中各評價指標之間的相對重要性包括：對同一層中的每個評價指標與其他所有指標進行兩兩比較，并對每一對評價指標的相對重要性進行量化，量化值如下：同等重要量化值為1，稍微重要量化值為3，較強重要量化值為5，強烈重要量化值為7，極端重要量化值為9，兩相鄰判斷的中間值為2，4，6，8。
25、作為進一步的解決方案，在步驟304中，一致性指標ci的計算公式為：
26、
27、檢驗系數cr的計算公式為：
28、
29、其中，λmax為判斷矩陣的最大特征值，根據判斷矩陣中各評價指標的權重向量計算得到，n表示判斷矩陣中評價指標的數量，ri表示隨機一致性指標，通過模擬隨機生成的判斷矩陣n次并統計得到。
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1.一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，所述層次分析模型包括決策目標層、準則層、子準則層以及措施層；其中，所述決策目標層為以某場景的網絡效能，所述準測層為影響某場景網絡效能的若干一級評價指標，所述子準則層包括影響每個一級評價指標對應的若干二級評價指標，所述措施層為實現決策目標而采取的對應策略。
3.根據權利要求2所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，所述若干一級評價指標包括網絡故障、網絡資源、覆蓋性能、接入性能、保持性能、干擾性能和用戶感知。
4.根據權利要求2所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，所述對所有一級評價指標和二級評價指標構建判斷矩陣包括：根據建立的層次分析模型，對準測層中所有一級評價指標構建判斷矩陣A：
5.根據權利要求2所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，所述根據構建的判斷矩陣獲取所有一級評價指標和二級評價指標的權重系數：
6.根據權利要求1所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，所述根據所
7.根據權利要求1所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，所述實際網絡效能參數包括PRB平均利用率參數、高負荷比例參數、CQI優良率參數和用戶平均下行感知速率參數。
8.根據權利要求1所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，所述預設評分標準包括日常模式評分標準和節假日模式評分標準。
9.根據權利要求5所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，在步驟301中，所述采用Saaty1-9標度法確定準測層和子準測層中各評價指標之間的相對重要性包括：對同一層中的每個評價指標與其他所有指標進行兩兩比較，并對每一對評價指標的相對重要性進行量化，量化值如下：同等重要量化值為1，稍微重要量化值為3，較強重要量化值為5，強烈重要量化值為7，極端重要量化值為9，兩相鄰判斷的中間值為2，4，6，8。
10.根據權利要求5所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，在步驟304中，一致性指標CI的計算公式為：
...【技術特征摘要】
1.一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，所述層次分析模型包括決策目標層、準則層、子準則層以及措施層；其中，所述決策目標層為以某場景的網絡效能，所述準測層為影響某場景網絡效能的若干一級評價指標，所述子準則層包括影響每個一級評價指標對應的若干二級評價指標，所述措施層為實現決策目標而采取的對應策略。
3.根據權利要求2所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，所述若干一級評價指標包括網絡故障、網絡資源、覆蓋性能、接入性能、保持性能、干擾性能和用戶感知。
4.根據權利要求2所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，所述對所有一級評價指標和二級評價指標構建判斷矩陣包括：根據建立的層次分析模型，對準測層中所有一級評價指標構建判斷矩陣a：
5.根據權利要求2所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于，所述根據構建的判斷矩陣獲取所有一級評價指標和二級評價指標的權重系數：
6.根據權利要求1所述的一種場景化網絡效能評估方法，其特征在于...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鐘卓訓，杜強，龍飛，廖凱，邱亮，
申請(專利權)人：重慶市通信建設有限公司，
類型：發明
國別省市：
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