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1，sql表中计算语句

容易啦：就是用个update语句就可以更改里面的值了： update it表 set 列名=列名+8
请给出it表的结构
select a,a+8 from tablename where condition=condition

sql表中计算语句

2，关于数据库运算的问题

传统的数学集合的关系运算和数据库专有的关系运算数据库本身是一个二维的表，就相当于是一个数学的集合。有的时候需要两个表进行运算，比如，找到两个表中相同的部分，这个的运算机制就是传统的集合运算中的“交”。有的时候需要表本身进行计算，比如，只需要显示表中某一列的数值，这个就是关系的专门运算“投影”。其余的运算你可以自己找找，基本原理都很简单的，一看就能明白。
数据库中要进行关系运算必须要有能关联上的条件，比如一个关系中有 R 其中属性是 （名称 年龄 编号 ） 另一个关系 S 中 有（名称 工资 工龄） 等信息 名称是取自同一个域 这样就可以 RS相关联 取出其他属性 对属性进行操作 得到想要的数据，而笛卡尔积 因为没有能关联上的条件 你对两表进行关联之后 数据库默认会进行组合 你得到的结果 将成为 R 中 3个属性 2条记录S 中三个 属性 2条记录 2*2种结果 数据完全混乱 所以数据库操作 要杜绝笛卡尔积 这样的结果对数据而言没有任何作用，除了一些没有唯一记录的主键 进行伪造数据

关于数据库运算的问题

3，linux io调度算法都有哪些

I/O调度的4种算法1)CFQ(完全公平排队I/O调度程序)特点:在最新的内核版本和发行版中,都选择CFQ做为默认的I/O调度器,对于通用的服务器也是最好的选择.CFQ试图均匀地分布对I/O带宽的访问,避免进程被饿死并实现较低的延迟,是deadline和as调度器的折中.CFQ对于多媒体应用(video,audio)和桌面系统是最好的选择.CFQ赋予I/O请求一个优先级,而I/O优先级请求独立于进程优先级,高优先级的进程的读写不能自动地继承高的I/O优先级.工作原理:CFQ为每个进程/线程,单独创建一个队列来管理该进程所产生的请求,也就是说每个进程一个队列,各队列之间的调度使用时间片来调度,以此来保证每个进程都能被很好的分配到I/O带宽.I/O调度器每次执行一个进程的4次请求.2)NOOP(电梯式调度程序)特点:在Linux2.4或更早的版本的调度程序,那时只有这一种I/O调度算法.NOOP实现了一个简单的FIFO队列,它像电梯的工作主法一样对I/O请求进行组织,当有一个新的请求到来时,它将请求合并到最近的请求之后,以此来保证请求同一介质.NOOP倾向饿死读而利于写.NOOP对于闪存设备,RAM,嵌入式系统是最好的选择.电梯算法饿死读请求的解释:因为写请求比读请求更容易.写请求通过文件系统cache,不需要等一次写完成,就可以开始下一次写操作,写请求通过合并,堆积到I/O队列中.读请求需要等到它前面所有的读操作完成,才能进行下一次读操作.在读操作之间有几毫秒时间,而写请求在这之间就到来,饿死了后面的读请求.3)Deadline(截止时间调度程序)特点:通过时间以及硬盘区域进行分类,这个分类和合并要求类似于noop的调度程序.Deadline确保了在一个截止时间内服务请求,这个截止时间是可调整的,而默认读期限短于写期限.这样就防止了写操作因为不能被读取而饿死的现象.Deadline对数据库环境(ORACLE RAC,MYSQL等)是最好的选择.4)AS(预料I/O调度程序)特点:本质上与Deadline一样,但在最后一次读操作后,要等待6ms,才能继续进行对其它I/O请求进行调度.可以从应用程序中预订一个新的读请求,改进读操作的执行,但以一些写操作为代价.它会在每个6ms中插入新的I/O操作,而会将一些小写入流合并成一个大写入流,用写入延时换取最大的写入吞吐量.AS适合于写入较多的环境,比如文件服务器AS对数据库环境表现很差.
就是io不阻塞即使没有数据可读，或者空间可写时。异步io都返回，不管如何情况。简单点的意思就是进程不会阻塞在你读写调用异步io系统调用的时候。所以你的执行流可以去做其它的事情，当你确实要确认数据读写成功的时候，你在用aio_return这个函数去判断读写成功了吗。如果你想耗费cpu那你就一值调用aio_return轮询结果。如果想睡眠等待读写完成，那么你调用aio_suspend这个函数，你就会睡眠，当读写完成时，内核会发信号给你，这时，就会执行信号处理函数，并唤醒此进程。要充分理解异步io，最好把信号和异步通知一起搞懂。如果会写驱动的话，最好自己去实现io的这些功能，比如阻塞io，非阻塞io，轮询，异步通知，异步io等等，其中又涉及到并发和竞争的问题。

linux io调度算法都有哪些

4，数据挖掘算法的算法分类

C4.5就是一个决策树算法，它是决策树（决策树也就是做决策的节点间像一棵树一样的组织方式，其实是一个倒树）核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5比ID3改进的地方时：ID3选择属性用的是子树的信息增益（这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy）（熵是一种不纯度度量准则）），也就是熵的变化值，而C4.5用的是信息增益率。也就是多了个率嘛。一般来说率就是用来取平衡用的，就像方差起的作用差不多，比如有两个跑步的人，一个起点是100m/s的人、其1s后为110m/s；另一个人起速是1m/s、其1s后为11m/s。如果仅算差值那么两个就是一样的了；但如果使用速度增加率（加速度）来衡量，2个人差距就很大了。在这里，其克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。在树构造过程中进行剪枝，我在构造决策树的时候好讨厌那些挂着几个元素的节点。对于这种节点，干脆不考虑最好，不然很容易导致overfitting。对非离散数据都能处理，这个其实就是一个个式，看对于连续型的值在哪里分裂好。也就是把连续性的数据转化为离散的值进行处理。能够对不完整数据进行处理，这个重要也重要，其实也没那么重要，缺失数据采用一些方法补上去就是了。 (朴素贝叶斯NB)NB认为各个特征是独立的，谁也不关谁的事。所以一个样本（特征值的集合，比如“数据结构”出现2次，“文件”出现1次），可以通过对其所有出现特征在给定类别的概率相乘。比如“数据结构”出现在类1的概率为0.5，“文件”出现在类1的概率为0.3，则可认为其属于类1的概率为0.5*0.5*0.3。 (支持向量机SVM)SVM就是想找一个分类得最”好”的分类线/分类面（最近的一些两类样本到这个”线”的距离最远）。这个没具体实现过，上次听课，那位老师自称自己实现了SVM，敬佩其钻研精神。常用的工具包是LibSVM、SVMLight、MySVM。 (Mining frequent patterns without candidate generation)这个也不太清楚。FP-growth算法(Frequent Pattern-growth)使用了一种紧缩的数据结构来存储查找频繁项集所需要的全部信息。采用算法：将提供频繁项集的数据库压缩到一棵FP-tree来保留项集关联信息，然后将压缩后的数据库分成一组条件数据库（一种特殊类型的投影数据库），每个条件数据库关联一个频繁项集。 K-Means是一种最经典也是使用最广泛的聚类方法，时至今日扔然有很多基于其的改进模型提出。K-Means的思想很简单，对于一个聚类任务（你需要指明聚成几个类，当然按照自然想法来说不应该需要指明类数，这个问题也是当前聚类任务的一个值得研究的课题），首先随机选择K个簇中心，然后反复计算下面的过程直到所有簇中心不改变（簇集合不改变）为止：步骤1：对于每个对象，计算其与每个簇中心的相似度，把其归入与其最相似的那个簇中。步骤2：更新簇中心，新的簇中心通过计算所有属于该簇的对象的平均值得到。k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 BIRCH也是一种聚类算法，其全称是Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies。BIRCH也是只是看了理论没具体实现过。是一个综合的层次聚类特征(Clustering Feature, CF)和聚类特征树(CF Tree)两个概念，用于概括聚类描述。聚类特征树概括了聚类的有用信息，并且占用空间较元数据集合小得多，可以存放在内存中，从而可以提高算法在大型数据集合上的聚类速度及可伸缩性。BIRCH算法包括以下两个阶段：1）扫描数据库，建立动态的一棵存放在内存的CF Tree。如果内存不够，则增大阈值，在原树基础上构造一棵较小的树。2）对叶节点进一步利用一个全局性的聚类算法，改进聚类质量。由于CF Tree的叶节点代表的聚类可能不是自然的聚类结果，原因是给定的阈值限制了簇的大小，并且数据的输入顺序也会影响到聚类结果。因此需要对叶节点进一步利用一个全局性的聚类算法，改进聚类质量。 AdaBoost做分类的一般知道，它是一种boosting方法。这个不能说是一种算法，应该是一种方法，因为它可以建立在任何一种分类算法上，可以是决策树，NB，SVM等。Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据，并将关键放在关键的训练数据上面。 GSP，全称为Generalized Sequential Pattern(广义序贯模式)，是一种序列挖掘算法。对于序列挖掘没有仔细看过，应该是基于关联规则的吧！网上是这样说的：GSP类似于Apriori算法，采用冗余候选模式的剪除策略和特殊的数据结构-----哈希树来实现候选模式的快速访存。GSP算法描述:1）扫描序列数据库，得到长度为1的序列模式L1，作为初始的种子集。2）根据长度为i 的种子集Li ，通过连接操作和修剪操作生成长度为i+1的候选序列模式Ci+1；然后扫描序列数据库，计算每个候选序列模式的支持度，产生长度为i+1的序列模式Li+1，并将Li+1作为新的种子集。3）重复第二步，直到没有新的序列模式或新的候选序列模式产生为止。产生候选序列模式主要分两步：连接阶段：如果去掉序列模式s1的第一个项目与去掉序列模式s2的最后一个项目所得到的序列相同，则可以将s1与s2进行连接，即将s2的最后一个项目添加到s1中。修切阶段：若某候选序列模式的某个子序列不是序列模式，则此候选序列模式不可能是序列模式，将它从候选序列模式中删除。候选序列模式的支持度计算：对于给定的候选序列模式集合C，扫描序列数据库，对于其中的每一条序列s,找出集合C中被s所包含的所有候选序列模式，并增加其支持度计数。 又是一个类似Apriori的序列挖掘。其中经典十大算法为：C4.5，K-Means，SVM，Apriori，EM，PageRank，AdaBoost，KNN，NB和CART。
数据挖掘的核心是为数据建立模型的过程。所有的数据挖掘产品都有这个建模过程，不同的是它们构造模型的方式互不相同。进行数据挖掘时可采用许多不同的算法。 决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。常用的算法有chaid、cart、id3和c4.5。决策树方法很直观，这是它的最大优点，缺点是随着数据复杂性的提高，分支数增多，管理起来很困难。angoss公司的knowedgeseeker产品采用了混合算法的决策树。 神经网络近来越来越受到人们的关注，因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。神经网络常用于两类问题：分类和回归。它的最大优点是它能精确地对复杂问题进行预测。神经网络的缺点是网络模型是个黑盒子，预测值难于理解；神经网络有过拟合的现象。ibm、sas、spss、hnc、angoss等公司是这个产品的供应者。 遗传算法是一种基于进化过程的组合优化方法。它的基本思想是随着时间的更替，只有最适合的物种才得以进化。遗传算法能够解决其它技术难以解决的问题，然而，它也是一种最难于理解和最开放的方法。遗传算法通常与神经网络结合使用。采用上述技术的某些专门的分析工具已经发展了大约十年的历史，不过这些工具所面对的数据量通常较小。而现在这些技术已经被直接集成到许多大型的工业标准的数据仓库和联机分析系统中去了。

5，简述燃气输配系统方案比较的方法有哪些

数据库应用系统的开发是一项软件工程。一般可分为以下几个阶段： 1.规划 2.需求分析 3.概念模型设计 4.逻辑设计 5.物理设计 6.程序编制及调试 7.运行及维护。 这些阶段的划分目前尚无统一的标准，各阶段间相互联接，而且常常需要回溯修正。 在数据库应用系统的开发过程中，每个阶段的工作成果就是写出相应的文档。每个阶段都是在上一阶段工作成果的基础上继续进行，整个开发工程是有依据、有组织、有计划、有条不紊地工作。 1.规划 规划的主要任务就是作必要性及可行性分析。 在收集整理有关资料的基础上，要确定将建立的数据库应用系统与周边的关系，要对应用系统定位，其规模的大小、所处的地位、应起的作用均须作全面的分析和论证。 明确应用系统的基本功能，划分数据库支持的范围。分析数据来源、数据采集的方式和范围，研究数据结构的特点，估算数据量的大小，确立数据处理的基本要求和业务的规范标准。 规划人力资源调配。对参与研制和以后维护系统运作的管理人员、技术人员的技术业务水平提出要求，对最终用户、操作员的素质作出评估。 拟定设备配置方案。论证计算机、网络和其他设备在时间、空间两方面的处理能力，要有足够的内外存容量，系统的响应速度、网络传输和输入输出能力应满足应用需求并留有余量。要选择合适的os,dbms和其它软件。设备配置方案要在使用要求、系统性能、购置成本和维护代价各方面综合权衡。 对系统的开发、运行、维护的成本作出估算。预测系统效益的期望值。 拟定开发进度计划，还要对现行工作模式如何向新系统过渡作出具体安排。 规划阶段的工作成果是写出详尽的可行性分析报告和数据库应用系统规划书。内容应包括：系统的定位及其功能、数据资源及数据处理能力、人力资源调配、设备配置方案、开发成本估算、开发进度计划等。 可行性分析报告和数据库应用系统规划书经审定立项后，成为后续开发工作的总纲。 数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤…… 2.需求分析 需求分析大致可分成三步来完成。 (1)需求信息的收集,需求信息的收集一般以机构设置和业务活动为主干线，从高层中层到低层逐步 (2)需求信息的分析整理,对收集到的信息要做分析整理工作。数据流图(dfd,dataflowdiagram)是业务流程及业务中数据联系的形式描述。图4.1是一个简单的dfd示例。 数据字典(dd,datadictionary)详细描述系统中的全部数据。 数据字典包含以下几个部分。 ·数据项：是数据的原子单位。 ·数据组项：由若干数据项组成。 ·数据流：表示某一数据加工过程的输入/输出数据。 ·数据存储：是处理过程中要存取的数据。 ·数据加工过程数据加工过程的描述包括：数据加工过程名、说明、输入、输出、加工处理工作摘要、加工处理频度、加工处理的数据量、响应时间要求等。 数据流图既是需求分析的工具，也是需求分析的成果之一。数据字典是进行数据收集和数据分析的主要成果。 (3)需求信息的评审.开发过程中的每一个阶段都要经过评审，确认任务是否全部完成，避免或纠正工作中出现的错误和疏漏。聘请项目外的专家参与评审，可保证评审的质量和客观性。 评审可能导致开发过程回溯，甚至会反复多次。但是，一定要使全部的预期目标都达到才能让需求分析阶段的工作暂告一个段落. 需求分析阶段的工作成果是写出一份既切合实际又具有预见的需求说明书，并且附以一整套详尽的数据流图和数据字典。 3.概念模型设计 概念模型不依赖于具体的计算机系统，他是纯粹反映信息需求的概念结构。 建模是在需求分析结果的基础上，常常要对数据进行抽象处理。常用的数据抽象方法是聚集和概括。 er方法是设计概念模型时常用的方法。用设计好的er图再附以相应的说明书可作为阶段成果 概念模型设计可分三步完成。 (1)设计局部概念模型 ①确定局部概念模型的范围 ②定义实体 ③定义联系 ④确定属性 ⑤逐一画出所有的局部er图，并附以相应的说明文件数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤…… (2)设计全局概念模型 建立全局er图的步骤如下： ①确定公共实体类型 ②合并局部er图 ③消除不一致因素 ④优化全局er图 ⑤画出全局er图，并附以相应的说明文件。 (3)概念模型的评审 概念模型的评审分两部分进行 第一部分是用户评审。 第二部分是开发人员评审。 4.逻辑设计 逻辑设计阶段的主要目标是把概念模型转换为具体计算机上dbms所支持的结构数据模型。 逻辑设计的输入要素包括：概念模式、用户需求、约束条件、选用的dbms的特性。 逻辑设计的输出信息包括：dbms可处理的模式和子模式、应用程序设计指南、物理设计指南。 (1)设计模式与子模式 关系数据库的模式设计可分四步完成。 ①建立初始关系模式 ②规范化处理 ③模式评价 ④修正模式 经过多次的模式评价和模式修正，确定最终的模式和子模式。 写出逻辑数据库结构说明书。数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤…… (2)编写应用程序设计指南 根据设计好的模式和应用需求，规划应用程序的架构，设计应用程序的草图，指定每个应用程序的数据存取功能和数据处理功能梗概，提供程序上的逻辑接口。 编写出应用程序设计指南。 (3)编写物理设计指南。 根据设计好的模式和应用需求，整理出物理设计阶段所需的一些重要数据和文档。例如，数据库的数据容量、各个关系(文件)的数据容量、应用处理频率、操作顺序、响应速度、各个应用的lra和tv、程序访问路径建议，等等。这些数据和要求将直接用于物理数据库的设计。 编写出物理设计指南。 5.物理设计 物理设计是对给定的逻辑数据模型配置一个最适合应用环境的物理结构。 物理设计的输入要素包括：模式和子模式、物理设计指南、硬件特性、os和dbms的约束、运行要求等。 物理设计的输出信息主要是物理数据库结构说明书。其内容包括物理数据库结构、存储记录格式、存储记录位置分配及访问方法等。 物理设计的步骤如下： (1)存储记录结构 设计综合分析数据存储要求和应用需求，设计存储记录格式。 (2)存储空间分配 存储空间分配有两个原则： ①存取频度高的数据尽量安排在快速、随机设备上，存取频度低的数据则安排在速度较慢的设备上。 ②相互依赖性强的数据尽量存储在同一台设备上，且尽量安排在邻近的存储空间上。 从提高系统性能方面考虑，应将设计好的存储记录作为一个整体合理地分配物理存储区域。尽可能充分利用物理顺序特点，把不同类型的存储记录指派到不同的物理群中。 (3)访问方法的设计 一个访问方法包括存储结构和检索机构两部分。存储结构限定了访问存储记录时可以使用的访问路径;检索机构定义了每个应用实际使用的访问路径。数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤…… (4)物理设计的性能评价 ①查询响应时间 从查询开始到有结果显示之间所经历的时间称为查询响应时间。查询响应时间可进一步细分为服务时间、等待时间和延迟时间。 在物理设计过程中，要对系统的性能进行评价。性能评价包括时间、空间、效率、开销等各个方面。 ⊙cpu服务时间和i/o服务时间的长短取决于应用程序设计。 ⊙cpu队列等待时间和i/o队列等待时间的长短受计算机系统作业的影响。 ⊙设计者可以有限度地控制分布式数据库系统的通信延迟时间。 ②存储空间 存储空间存放程序和数据。程序包括运行的应用程序、dbms子程序、os子程序等。数据包括用户工作区、dbms工作区、os工作区、索引缓冲区、数据缓冲区等。 存储空间分为主存空间和辅存空间。设计者只能有限度地控制主存空间，例如可指定缓冲区的分配等。但设计者能够有效地控制辅存空间。 ③开销与效率 设计中还要考虑以下各种开销，开销增大，系统效率将下降。 ⊙事务开销指从事务开始到事务结束所耗用的时间。更新事务要修改索引、重写物理块、进行写校验等操作，增加了额外的开销。更新频度应列为设计的考虑因素。 ⊙报告生成开销指从数据输入到有结果输出这段时间。报告生成占用cpu及i/o的服务时间较长。设计中要进行筛选，除去不必要的报告生成。 ⊙对数据库的重组也是一项大的开销。设计中应考虑数据量和处理频度这两个因数，做到避免或尽量减少重组数据库。 在物理设计阶段，设计、评价、修改这个过程可能要反复多次，最终得到较为完善的物理数据库结构说明书。 建立数据库时，dba依据物理数据库结构说明书，使用dbms提供的工具可以进行数据库配置。 在数据库运行时，dba监察数据库的各项性能，根据依据物理数据库结构说明书的准则，及时进行修正和优化操作，保证数据库系统能够保持高效率地运行。 6.程序编制及调试 在逻辑数据库结构确定以后，应用程序设计的编制就可以和物理设计并行地 程序模块代码通常先在模拟的环境下通过初步调试，然后再进行联合调试。联合调试的工作主要有以下几点：数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤…… (1)建立数据库结构 根据逻辑设计和物理设计的结果，用dbms提供的数据语言(ddl)编写出数据库的源模式，经编译得到目标模式，执行目标模式即可建立实际的数据库结构。 (2)调试运行 数据库结构建立后，装入试验数据，使数据库进入调试运行阶段。运行应用程序，测试 (3)装入实际的初始数据 在数据库正式投入运行之前，还要做好以下几项工作： (1)制定数据库重新组织的可行方案。 (2)制定故障恢复规范 (3)制定系统的安全规范 7.运行和维护 数据库正式投入运行后，运行维护阶段的主要工作是： (1)维护数据库的安全性与完整性。 按照制定的安全规范和故障恢复规范，在系统的安全出现问题时，及时调整授权和更改密码。及时发现系统运行时出现的错误，迅速修改，确保系统正常运行。把数据库的备份和转储作为日常的工作，一旦发生故障，立即使用数据库的最新备份予以恢复。 (2)监察系统的性能。 运用dbms提供的性能监察与分析工具，不断地监控着系统的运行情况。当数据库的存储空间或响应时间等性能下降时，立即进行分析研究找出原因，并及时采取措施改进。例如，可通修改某些参数、整理碎片、调整存储结构或重新组织数据库等方法，使数据库系统保持高效率地正常运作。 (3)扩充系统的功能 在维持原有系统功能和性能的基础上，适应环境和需求的变化，采纳用户的合理意见，对原有系统进行扩充，增加新的功能。
gsm无线网络优化是一个闭环的处理流程，循环往复，不断提高。随着近两年优化工作的不断深入，各分公司的优化工作实际上已进入一个较深层次的分析优化阶段。即在保证充分利用现有网络资源的基础上，采取种种措施，解决网络存在的局部缺陷，最终达到无线覆盖全面无缝隙、接通率高、通话持续、话音清晰且不失真，保证网络容量满足用户高速发展的要求，让用户感到真正满意。gsm无线网络优化的常规方法网络优化的方法很多，在网络优化的初期，常通过对omc-r数据的分析和路测的结果，制定网络调整的方案。在采用图1的流程经过几个循环后，网络质量有了大幅度的提高。但仅采用上述方法较难发现和解决问题，这时通常会结合用户投诉和cqt测试法来发现问题，结合信令跟踪分析法、话务统计分析法及路测分析法，分析查找问题的根源。在实际优化中，尤其以分析omc-r话务统计报告，并辅以七号信令仪表进行a接口或abis接口跟踪分析，作为网络优化最常用的手段。网络优化最重要的一步是如何发现问题，下面就是几种常用的方法：话务统计omc话务统计是了解网络性能指标的一个重要途径，它反映了无线网络的实际运行状态。它是我们大多数网络优化基础数据的主要根据。通过对采集到的参数分类处理，形成便于分析网络质量的报告。通过话务统计报告中的各项指标(呼叫成功率、掉话率、切换成功率、每时隙话务量、无线信道可用率、话音信道阻塞率和信令信道的可用率、掉话率及阻塞率等)，可以了解到无线基站的话务分布及变化情况，从而发现异常，并结合其它手段，可分析出网络逻辑或物理参数设置的不合理、网络结构的不合理、话务量不均、频率干扰及硬件故障等问题。同时还可以针对不同地区，制定统一的参数模板，以便更快地发现问题，并且通过调整特定小区或整个网络的参数等措施，使系统各小区的各项指标得到提高，从而提高全网的系统指标。dt在汽车以一定速度行驶的过程中,借助测试仪表、测试手机，对车内信号强度是否满足正常通话要求，是否存在拥塞、干扰、掉话等现象进行测试。通常在dt中根据需要设定每次呼叫的时长，分为长呼（时长不限,直到掉话为止）和短呼（一般取60秒左右,根据平均用户呼叫时长定）两种（可视情况调节时长），为保证测试的真实性，一般车速不应超过40公里/小时。路测分析法主要是分析空中接口的数据及测量覆盖，通过dt测试，可以了解：基站分布、覆盖情况，是否存在盲区；切换关系、切换次数、切换电平是否正常；下行链路是否有同频、邻频干扰；是否有孤岛效应；扇区是否错位；天线下倾角、方位角及天线高度是否合理；分析呼叫接通情况，找出呼叫不通及掉话的原因，为制定网络优化方案和实施网络优化提供依据。cqt（呼叫质量测试或定点网络质量测试）：在服务区中选取多个测试点，进行一定数量的拨打呼叫，以用户的角度反映网络质量。测试点一般选择在通信比较集中的场合，如酒店、机场、车站、重要部门、写字楼、集会场所等。它是dt测试的重要补充手段。通常还可完成dt所无法测试的深度室内覆盖及高楼等无线信号较复杂地区的测试，是场强测试方法的一种简单形式。用户投诉通过用户投诉了解网络质量。尤其在网络优化进行到一定阶段时，通过路测或数据分析已较难发现网络中的个别问题，此时通过可能无处不在的用户通话所发现的问题，使我们进一步了解网络服务状况。结合场强测试或简单的cqt测试，我们就可以发现问题的根源。该方法具有发现问题及时，针对性强等特点。信令分析法信令分析主要是对有疑问的站点的a接口、abis接口的数据进行跟踪分析。通过对a接口采集数据分析，可以发现切换局数据不全(遗漏切换关系)、信令负荷、硬件故障(找出有问题的中继或时隙)及话务量不均(部分数据定义错误、链路不畅等原因)等问题。通过对abis接口数据进行收集分析，主要是对测量仪表记录的lay3信令进行分析，同时根据信号质量分布图、频率干扰检测图、接收电平分布图，结合对信令信道或话音信道占用时长等的分析，可以找出上、下行链路路径损耗过大的问题，还可以发现小区覆盖情况、一些无线干扰及隐性硬件故障等问题。自动路测系统分析采用安装于移动车辆上的自动路测终端，可以全程监测道路覆盖及通信质量。由于该终端能够将大量的信令消息和测量报告自动传回监控中心，可以及时发现问题，并对出现问题的地点进行分析，具有很强的时效性。所采用的方法同5。在实际工作中，这几种方法都是相辅相成、互为印证的关系。gsm无线网络优化就是利用上述几种方法，围绕接通率、掉话率、拥塞率、话音质量和切换成功率及超闲小区、最坏小区等指标，通过性能统计测试→数据分析→制定实施优化方案→系统调整→重新制定优化目标→性能统计测试的螺旋式循环上升，达到网络质量明显改善的目的。优化介绍编辑简介随着网络优化的深入进行，现阶段gsm无线网络优化的目标已越来越关注于用户对网络的满意程度，力争使网络更加稳定和通畅，使网络的系统指标进一步提高，网络质量进一步完善。优化内容网络优化的工作流程具体包括五个方面：系统性能收集、数据分析及处理、制定网络优化方案、系统调整、重新制定网络优化目标。在网络优化时首先要通过omc-r采集系统信息，还可通过用户申告、日常cqt测试和dt测试等信息完善问题的采集，了解用户对网络的意见及当前网络存在的缺陷，并对网络进行测试，收集网络运行的数据；然后对收集的数据进行分析及处理，找出问题发生的根源；根据数据分析处理的结果制定网络优化方案，并对网络进行系统调整。调整后再对系统进行信息收集，确定新的优化目标，周而复始直到问题解决，使网络进一步完善。原因分析通过前述的几种系统性收集的方法，一般均能发现问题的表象及大部分问题产生的原因。数据分析与处理是指对系统收集的信息进行全面的分析与处理，主要对电测结果结合小区设计数据库资料，包括基站设计资料、天线资料、频率规划表等。通过对数据的分析，可以发现网络中存在的影响运行质量的问题。如频率干扰、软硬件故障、天线方向角和俯仰角存在问题、小区参数设置不合理、无线覆盖不好、环境干扰、系统忙等。数据分析与处理的结果直接影响到网络运行的质量和下一步将采取的措施，因此是非常重要的一步。当然可以看出，它与第一步相辅相成，难以严格区分界限。实施方案制定网络优化方案是根据分析结果提出改善网络运行质量的具体实施方案。系统调整即实施网络优化，其基本内容包括设备的硬件调整（如天线的方位、俯仰调整，旁路合路器等）、小区参数调整、相邻小区切换参数调整、频率规划调整、话务量调整、天馈线参数调整、覆盖调整等或采用某些技术手段(更先进的功率控制算法、跳频技术、天线分集、更换电调或特型天线、新增微蜂窝、采用双层网结构、增加塔放等)。测试网络调整后的结果。主要包括场强覆盖测试、干扰测试、呼叫测试和话务统计。根据测试结果，重新制定网络优化目标。在网络运行质量已处于稳定、良好的阶段，需进一步提高指标，改善网络质量的深层次优化中出现的问题(用户投诉的处理，解决局部地区话音质量差的问题，具体事件的优化等等)或因新一轮建设所引发的问题。优化思路编辑建立在用户感知度上的网络优化面对的必然是对用户投诉问题的处理，一般有如下几种情况：呼叫未接通信令建立过程在手机收到经pch(寻呼信道)发出的pagingrequest(寻呼请求)消息后，因sdcch拥塞无法将pagingresponse(寻呼响应)消息发回而导致的呼损。对策：可通过调整sdcch与tch的比例，增加载频，调整bcc(基站色码)等措施减少sdcch的拥塞。因手机退出服务造成不能分配占用sdcch而导致的呼损。对策：对于盲区造成的脱网现象，可通过增加基站功率，增加天线高度来增加基站覆盖；对于bcch频点受干扰造成的脱网现象，可通过改频、调整网络参数、天线下倾角等参数来排除干扰。鉴权过程因msc与hlr、bsc间的信令问题，或msc、hlr、bsc、手机在处理时失败等原因造成鉴权失败而导致的呼损。对策：由于在呼叫过程中鉴权并非必须的环节，且从安全角度考虑也不需要每次呼叫都鉴权，因此可以将经过多少次呼叫后鉴权一次的参数调大。加密过程因msc、bsc或手机在加密处理时失败导致呼损。对策：目前对呼叫一般不做加密处理。从手机占上sdcch后进而分配tch前因无线原因(如radiolinkfailure、硬件故障)使sdcch掉话而导致的呼损。对策：通过路测场强分析和实际拨打分析，对于无线原因造成的如信号差、存在干扰等问题，采取相应的措施解决；对于硬件故障，采用更换相应的单元模块来解决。话音信道分配过程因无线分配tch失败(如tch拥塞，或手机已被msc分配至某一tch上，因某种原因占不上tch而导致链路中断等原因)而导致的呼损。对策：对于tch拥塞问题，可采用均衡话务量，调整相关小区服务范围的参数，启用定向重试功能等措施减少tch的拥塞；对于占不上tch的情况，一般是硬件故障，可通过拨打测试或分析话务统计中的callholdingtime参数进行故障定位，如某载频callholdingtime值小于10秒，则可断定此载频有故障。另外严重的同频干扰（如其它基站的bcch与tch同频）也会造成占不上tch信道，可通过改频等措施解决。电话难打现象一般现象是较难占线、占线后很容易掉线等。这种情况首先应排除是否是tch溢出的原因，如果tch信道不足，则应增加信道板或通过增加微蜂窝或小区裂变的形式来解决。排除以上原因后，一般可以考虑是否是有较强的干扰存在。可以是相邻小区的同邻频干扰或其它无线信号干扰源，或是基站本身的时钟同步不稳。这种问题较为隐蔽，需通过仔细分析层三信令和周围基站信息才能得出结论。掉话现象掉话的原因几乎涉及网络优化的所有方面内容，尤其是在路测时发生的掉话，需要仔细分析。在路测时，需要对发生掉话的地段做电平和切换参数等诸多方面的分析。如果电平足够，多半是因为切换参数有问题或切入的小区无空闲信道。对话务较忙小区，可以让周围小区分担部分话务量。采用在保证不存在盲区的情况下，调整相关小区服务范围的参数，包括基站发射功率、天线参数（天线高度、方位角、俯仰角）、小区重选参数、切换参数及小区优先级设置的调整，以达到缩小拥塞小区的范围，并扩大周围一些相对较为空闲小区的服务范围。通过启用directedretry（定向重试）功能，缓解小区的拥塞状况。上述措施仍不能满足要求的话，可通过实施紧急扩容载频的方法来解决。对大多采用空分天线远郊或近郊的基站，如果主、分集天线俯仰角不一致，也极易造成掉话。如果参数设置无误，则可能是有些点信号质量较差。对这些信号质量较差而引起的掉话，应通过硬件调整的方式增加主用频点来解决。局部区域话音质量较差在日常dt测试中，经常发现有很多微小的区域内，话音质量相当差、干扰大，信号弱或不稳定以及频繁切换和不断接入。这些地方往往是很多小区的交叠区、高山或湖面附近、许多高楼之间等。同样这种情况对全网的指标影响不明显，小区的话务统计报告也反映不出。这种现象一方面是由于频带资源有限，基站分布相对集中，频点复用度高，覆盖要求严格，必然不可避免的会产生局部的频率干扰。另一方面是由于在高层建筑林立的市区，手机接收的信号往往是基站发射信号经由不同的反射路径、散射路径、绕射路径的叠加，叠加的结果必然造成无线信号传播中的各种衰落及阴影效应，称之为多径干扰。此外，无线网络参数设置不合理也会造成上述现象。在测试中rxqual的值反映了话音质量的好坏，信号质量实际是指信号误码率，rxqual=3（误码率：0.8%至1.6%），rxqual=4（误码率：1.6%至3.2%），当网络采用跳频技术时，由于跳频增益的原因,rxqual=3时，通话质量尚可，当rxqual≥6时，基本无法通话。根据上述情况，通过对这些小区进行细致的场强覆盖测试和干扰测试，对场强覆盖测试数据进行分析，统计出rxlev/rxqual之间对照表，如果某个小区域rxqual为6和7的采样统计数高而rxlev大于－85dbm的采样数较高，一般可以认为该区域存在干扰。并在neighbor－list中可分析出同频、邻频干扰频点。多径干扰如果直达路径信号（主信号）的接收电平与反射、散射等信号的接收电平差小于15db，而且反射、散射等信号比主信号的时延超过4～5个gsm比特周期（1个比特周期=3.69μs），则可判断此区域存在较强的多径干扰。多径干扰造成的衰落与频点及所在位置有关。多径衰落可通过均衡器采用的纠错算法得以改善，但这种算法只在信号衰落时间小于纠错码字在交织中分布占用的时间时有效。采用跳频技术可以抑制多径干扰，因为跳频技术具有频率分集和干扰分集的特性。频率分集可以避免慢速移动的接收设备长时间处于阴影效应区，改善接收质量；而且可以充分利用均衡器的优点。干扰分集使所有的移动及基站接收设备所受干扰等级平均化。使产生干扰的几率大为减小，从而降低干扰程度。采用天线分集和智能天线阵，对信号的选择性增强，也能降低多径干扰。适当调整天线方位角，也可减小多径干扰。

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