一种基站信息监管系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基站信息监管系统，包括用户信息管理模块和基站信息管理模块，所述用户信息管理模块将用户划分为管理员和维护人员，并赋予不同的权限，所述管理员和维护人员通过用户信息管理模块验证合法后方可访问基站信息管理模块并进行相应的操作，所述基站信息管理模块包括基站信息查看模块、基站信息修改模块、基站环境参数查询模块和基站工作状态查询模块，其中基站信息查看模块和基站信息修改模块对应名称、地址等常规基站信息，所述基站环境查询模块能够查询的信息包括基站温度、基站湿度、外界温度、外界湿度、外界风速和外界风向，所述基站工作状态查询模块能够查询的信息包括基站功率、基站上行流量和基站下行流量。

【技术实现步骤摘要】
一种基站信息监管系统
本专利技术属于移动通信基站的监管领域。
技术介绍
随着通信技术的不断进步，移动通信变得越来越便捷，手机也成为了日常生活中的重要组成部分。通信质量的好坏，直接影响着人民群众的生活，关系着通信运营商的市场竞争力，因此覆盖良好的、稳定的通信网成为了提升通信服务质量、完善服务功能的基本保证。目前，基站的设备越来越复杂化，加上基站原有的广泛、散布的特点，给基站的管理带来了更多的挑战。作为传统的维护体制，人工的、分散的、点对点的维护工作，其效率较低，难以实现基站信息的实时监控以及统一管理，而且占用大量的人力资源，已不再适合现在的通信状况。本专利技术正是在上述背景下开展相关研究工作，针对通信网中基站群的结构规模、分布情况，融合人工智能技术和面向对象的编程技术，以建立一套功能完善的软件系统，该系统具有实时性、便捷性等特点，能够实现基站管理的系统化、规范化，此外，针对基站用电情况，要求系统能够对电功率情况进行智能预测，从而进一步实现科学管理。在通信网中，众多的基站散布在各个角落，因此，基站的维护工作是很具挑战性的。同时，这些基站群每时每刻都有很大的信息，要对这些信息进行科学的管理，一套合理、有效、实用的基站信息管理系统显得十分必要。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基站信息监管系统。为了实现上述专利技术目的，采用的技术方案如下：一种基站信息监管系统，包括用户信息管理模块和基站信息管理模块，所述用户信息管理模块将用户划分为管理员和维护人员，并赋予不同的权限，所述管理员和维护人员通过用户信息管理模块验证合法后方可访问基站信息管理模块并进行相应的操作，所述基站信息管理模块包括基站信息查看模块、基站信息修改模块、基站环境参数查询模块和基站工作状态查询模块，其中基站信息查看模块和基站信息修改模块对应名称、地址等常规基站信息，所述基站环境查询模块能够查询的信息包括基站温度、基站湿度、外界温度、外界湿度、外界风速和外界风向，所述基站工作状态查询模块能够查询的信息包括基站功率、基站上行流量和基站下行流量。本专利技术通过用户信息管理模块和基站信息管理模块，对人员进行监管，通过验证的不同人员再通过基站信息管理模块对基站的信息，以及基站环境参数和基站工作状态进行监管。进一步地，所述基站工作状态查询模块还包括电功率预测模块，所述电功率预测采用BP神经网络技术实现基站功率的职能预测，最后查询出来的数据有表格、绘图两种显示形式，表格显示形式可参考信息管理系统的开发流程，绘图显示形式可参考基站环境参数查询模块的绘图功能的开发流程，而关于电功率预测功能的实现，采用的是BP神经网络技术，BP神经网络是一个有导师的学习过程，在训练前设置好预期目标作为输出向导，通过不断修正每个神经元的权值，使最终输出更加拟合目标输出。本专利技术的有益效果是：1、与传统的维护方式相比，本系统所实现的信息化管理可以很好地减少维护工作量，可以有效地降低人力资源方面的经济支出。2、能够实现信息的实时更新，能够及时了解到基站的工作状态。3、可以对信息进行可视化显示，能够更直观地把信息显示出来。4、通过系统的信息预测功能，特别用电功率预测，可作为分析、决策的参考，在基站出现异常情况时能够发挥出重要作用。附图说明图1为本专利技术的结构示意图。图2为本专利技术的数据库设计架构图。图3为用户登录模块工作流程图。图4为基站环境参数查询模块工作流程图。图5为BP神经网络算法流程图。图6为基站工作状态查询模块工作流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步的说明。本专利技术的系统结构如附图1所示，系统由用户注册模块、用户登录模块、查看个人资料模块、修改个人资料模块、查看其他用户信息模块、修改其他用户资料模块、查看基站信息模块、修改基站信息模块、查看基站环境参数模块、查看基站工作状态模块、JavaMail模块、Socket模块、GIS模块组成，其中用户注册模块、用户登录模块、查看个人资料模块、修改个人资料模块、查看其他用户信息模块、修改其他用户资料模块属于用户信息管理模块，其中查看其他用户信息模块和修改其他用户资料模块属于管理员的专属权限，而其他模块则由管理员和维护人员共有权限；查看基站信息模块、修改基站信息模块、查看基站环境参数模块、查看基站工作状态模块属于基站信息管理模块，且查看基站环境参数模块和查看基站工作状态模块的输出结果可以采用表格显示和视图显示两种方式；用户信息管理模块和基站信息管理模块属于本系统的必要模块，而JavaMail模块、Socket模块、GIS模块属于拓展功能模块。为了采用计算机软件实现本系统，需要对本系统进行数据库设计，涉及到的实体有：用户实体、基站实体、基站环境参数信息实体、基站工作状态信息实体。并把系统相关的信息分为4张数据表，分别是：用户信息表、基站信息表、基站环境参数信息表、基站工作状态信息表，下面对各表进行介绍。用户信息表：用于记录用户的基本信息，其字段包括用户名、密码、权限、类型、姓名、邮箱、电话、管理区域、公司、地址，具体设计如下表所示。表4-1用户信息表（user）字段名数据类型长度允许空说明usernamevarchar16用户名（主键）passwordvarchar32密码typevarchar30yes类型permissionint5yes权限areavarchar30yes管理区域namevarchar16yes姓名emailvarchar30yes邮箱phonevarchar30yes电话companyvarchar50yes所属公司addressvarchar50yes公司地址基站信息表：用于记录基站的基本信息，其字段包括基站编号、建立时间、区域、地址、管理员、维护人员，具体设计如下表所示。表4-2基站信息表（station_info）字段名数据类型长度允许空说明stationindexvarchar30基站编号（主键）areavarchar30区域creattimevarchar30yes建立时间addressvarchar50yes地址adminvarchar16yes管理员operatorvarchar16yes维护人员基站环境参数信息表：用于记录基站环境参数的采集信息，其字段包括基站编号、区域、采样时间、站内温度、站内湿度、外界温度、外界湿度、外界风速、外界风向，具体设计如下表所示。表4-3基站环境参数信息表（station_env_date_area）字段名数据类型长度允许空说明actiontimevarchar16数据采样时间（主键）stationindexvarchar32基站编号areavarchar30区域temperaturedoubleN/Ayes站内温度（℃）humiditydoubleN/Ayes站内湿度（%）temperature_outdoubleN/Ayes外界温度（℃）humidity_outdoubleN/Ayes外界湿度（%）windspeeddoubleN/Ayes外界风速（m/s）winddirectionvarchar30yes外界风向基站工作状态信息表：用于记录基站工作状态的采集信息，其字段包括基站编号、区域、采样时间、功率、上行流量、下行流量，具体设计如下表所示。表4本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基站信息监管系统，其特征在于包括用户信息管理模块和基站信息管理模块，所述用户信息管理模块将用户划分为管理员和维护人员，并赋予不同的权限，所述管理员和维护人员通过用户信息管理模块验证合法后方可访问基站信息管理模块并进行相应的操作，所述基站信息管理模块包括基站信息查看模块、基站信息修改模块、基站环境参数查询模块和基站工作状态查询模块，其中基站信息查看模块和基站信息修改模块对应名称、地址等常规基站信息，所述基站环境查询模块能够查询的信息包括基站温度、基站湿度、外界温度、外界湿度、外界风速和外界风向，所述基站工作状态查询模块能够查询的信息包括基站功率、基站上行流量和基站下行流量；所述基站工作状态查询模块还包括电功率预测模块，所述电功率预测采用BP神经网络技术实现，其包括如下操作：第一步：初始化算法的参数，其中包括输入层的神经元个数、隐含层的数量与神经元个数、输出层的神经元个数、各层的权值与阀值、目标输出、预期平均误差等，初始化的规则如下：输入层的神经元个数由样本的输入个数决定，两者的个数应一致；输出层的神经元个数由样本目标输出个数决定，两者的个数应一致；隐含层的数量与神经元个数越多，算法的最终结果会越准确，但是这会对算法的收敛速度带来负面影响，一般来说，算法只设置1个隐藏层，并适当地选择该层的神经元个数；权值和阀值作为算法的修正参数，是BP神经网络的重要部分，在每次训练过后都会作适当的修正，是算法的最终输出越来越接近目标输出，而在初始化时一般是设置为区间（0,1）之间的随机数目标输出作为算法结果的参考，是训练过程的导师，必须采用已有的、正确的数据预期平均误差可以理解为训练输出与目标输出的相似程度，该值越小，最终的输出越趋近于目标输出，但迭代计算次数也会越多；第二步：在设定好算法的参数后，就要准备学习样本，包括输入、输出参数，为了使算法能更快地收敛，应该先通过归一化处理对样本的输入、输出参数进行转换，使参数的值在区间(0,1)之间；第三步：在确定学习样本后，通过每个样本数据对网络进行训练,计算本算法中只有一个隐含层，该层的输入由式5.1计算可得，其中...

【技术特征摘要】
1.一种基站信息监管系统，其特征在于包括用户信息管理模块和基站信息管理模块，所述用户信息管理模块将用户划分为管理员和维护人员，并赋予不同的权限，所述管理员和维护人员通过用户信息管理模块验证合法后方可访问基站信息管理模块并进行相应的操作，所述基站信息管理模块包括基站信息查看模块、基站信息修改模块、基站环境参数查询模块和基站工作状态查询模块，其中基站信息查看模块和基站信息修改模块对应名称、地址等常规基站信息，所述基站环境查询模块能够查询的信息包括基站温度、基站湿度、外界温度、外界湿度、外界风速和外界风向，所述基站工作状态查询模块能够查询的信息包括基站功率、基站上行流量和基站下行流量；所述基站工作状态查询模块还包括电功率预测模块，所述电功率预测采用BP神经网络技术实现，其包括如下操作：第一步：初始化算法的参数，其中包括输入层的神经元个数、隐含层的数量与神经元个数、输出层的神经元个数、各层的权值与阀值、目标输出、预期平均误差等，初始化的规则如下：输入层的神经元个数由样本的输入个数决定，两者的个数应一致；输出层的神经元个数由样本目标输出个数决定，两者的个数应一致；隐含层的数量与神经元个数越多，算法的最终结果会越准确，但是这会对算法的收敛速度带来负面影响，一般来说，算法只设置1个隐藏层，并适当地选择该层的神经元个数；权值和阀值作为算法的修正参数，是BP神经网络的重要部分，在每次训练过后都会作适当的修正，是算法的最终输出越来越接近目标输出，而在初始化时一般是设置为区间（0,1）之间的随机数目标输出作为算法结果的参考，是训练过程的导师，必须采用已有的、正确的数据预期平均误差可以理解为训练输出与目标输出的相似程度，该值越小，最终的输出越趋近于目标输出，但迭代计算次数也会越多；第二步：在设定好算法的参数后，就要准备学习样本，包括输入、输出参数，为了使算法能更快地收敛，应该先通过归一化处理对样本的输入、输出参数进行转换，使参数的值在区间(0,1)之间；第三步：在确定学习样本后，通过每个样本数据对网络进行训练,计算本算法中只有一个隐含层，该层的输入由式5.1计算可得，其中表示隐含层，k表示第样本数，表示输入层第i个神经元与隐含层第h个神经元的连接权值,表示输入层第i个神经元的输出值（样本输入值），表...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶全南，王志，
申请(专利权)人：广东海格怡创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44