[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

权利要求书

1.一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：

x_i＝f(s_i)

其中，针对步骤2)得到的数据转化成多种类型的数据表s_i；x_i为s_i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x_i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x_i，也同时通过小波逆变换，以得到s_i，若该指标s_i本身已经符合稀疏性质，则x_i＝s_i，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。

2.根据权利要求1所述的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：在步骤1)中，所述采集系统，对手机终端发出的所有信令数据进行保存，所述信令数据包括有用户身份、会话开始时间、会话结束时间、上网流量、网络数据。

3.根据权利要求1所述的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：在步骤2)中，所述的原始数据预处理模型，对于每一条信令数据，若信令数据是不完整的、该丢弃的，则直接去除该数据条目；对于每一条信令数据，可能存在着多个指标，需要分开分析或合并分析，如用户的网络数据为一张图片或一段语音、视频，则需要合并在一起，依照需求对信令数据进行预处理。

4.根据权利要求1所述的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：

在步骤4)中，所述的测量矩阵，与步骤3)所得到的稀疏数据具有非相干性；哈达曼矩阵的各个测量向量之间互为正交，每个测量向量由1或-1的值构成，每个向量的长度要求为2的m次方，m为正整数，采用哈达曼矩阵作为测量矩阵，其完全矩阵如下：

H₀＝1

H1=12111-1]]>

Hk=12Hk-1Hk-1Hk-1-Hk-1]]> 1

其中，要求每个向量的长度为2的m次方，m为正整数；当长度n取为65536时，k即为16，H₁₆为65536乘以65536的矩阵，该矩阵的数值为统一的，符合压缩与复原的对等性要求；若压缩比为0.1，则选取测量矩阵的前65536行，形成一个65536*65536的测量矩阵A；把测量矩阵与稀疏的原始数据进行相乘y＝Ax，得到测量值y，则y的长度为x的1/10；

在步骤5)中，所述的数据复原算法，是在需要对数据进行复原时，根据步骤4)所得到的测量值y，并根据y的长度得到约定的测量矩阵进行求解x的过程；而采用正交匹配追踪OMP算法，可准确地恢复出原始数据x，正交匹配追踪OMP算法是一个多次迭代过程，残差初始化为原始数据y，增量矩阵Φ_i初始化为空，下标i代表在第i次迭代中的变量，每个内循环的过程如下：

1)从测量矩阵中找出与残差内积最大的列向量原子，然后把该列向量添加到增量矩阵中，并从测量矩阵把该列向量删除掉；

2)求解一个最优问题

x^i=arg min||γ-Φ~ix||]]>

x^=(Φ~TΦ~)-1Φ~Ty]]>

把定义为C，由于C是非奇异对称矩阵，求逆时可以采用LDL^T进行分解，并根据最新的原子来更新L和D；

Li,j=1Dj,i(Ci,j-Σk=1j-1Li,kLj,kDk,k),(i<j)]]>

Dj,j=Cj,j-Σk=1j-1Lj,kLj,kDk,k]]>

则C的逆为：

C-1=L-1TD-1L-1]]>

3)更新残差

y=y-Φix^i]]>

经过多次迭代之后，上述算法将得到一个最优解如果原始信号有经过稀疏化变换，则对进行一次相应的逆变换才能得到原始数据x；如果没有经过稀疏化变换，则