基于密度峰值聚类的无线专用覆盖指标指示的工作技术研究

陈 悟，张 月，戴光明

（国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 江苏 扬州 225000）

0 引言

随着技术的发展，专用无线覆盖指标指示也在逐步实现高带宽、多用户、高速率、低延时上网的需求。对于无线覆盖的评估，不仅要看覆盖范围，还要考虑信号质量和干扰情况等因素［1］。目前，基于密度峰值聚类的无线专用覆盖指标指示工作正在被越来越多的企业和组织所采用。这种技术通过聚类分析无线信号的覆盖范围和质量，能够有效地评估无线覆盖的性能，并提供针对性的优化建议，以改善通信系统的性能和用户体验。密度峰值聚类算法作为一种较为有效的聚类分析方法，其具有广泛的应用前景，未来可以进一步研究算法的优化和扩展，以更好地适应不同类型的数据集和实际应用场景［2－3］。

基于密度峰值聚类的无线专用覆盖指标指示的工作技术可以为网络管理员提供决策支持。例如，通过对历史数据的分析，可以预测未来的话务需求分布，从而提前做好资源调配［4－5］。此外，还可以发现网络中的一些异常情况，如信号干扰、设备故障等，从而及时进行处理。将无线网络划分为不同的区域，并为每个区域提供定制化的管理策略。例如，在办公区域和公共区域，可能需要更高的无线覆盖质量，而在会议室等特定场所，可能只需要满足特定的设备连接需求。通过聚类分析，可以更为精细地进行网络管理。基于密度峰值聚类的无线专用覆盖指标指示的工作技术研究能够提高网络性能、优化用户体验、实现精细化管理、辅助决策支持以及促进相关领域的研究和发展。

1 密度峰值聚类算法及其主要发展现状

1.1 密度峰值聚类算法概念

密度峰值聚类（density peak clustering， DPC）算法是无监督算法的其中一种，其能够发现数据里的密度峰值，并根据相关的峰值点进行数据的聚类与计算，密度峰值算法提出之前，有许多基于密度的聚类算法，如DBSCAN、OPTICS 等，此类算法能够对数据集中的密集区域进行聚类，但对于密度区域的形状和大小都有一定量的假设，对于不同类型的数据集的效果不同。密度峰值聚类算法自源起便不断得到发展。许多学者对算法进行了改进和优化，如局部密度优化、分配策略优化、多密度峰优化以及计算复杂度优化等，与此同时，密度峰值聚类算法在不同领域的应用研究也得到了广泛开展，如图像分割、文本分类、社交网络分析等。具体原理主要基于以下两种假设：这些算法主要通过寻找数据集中的密集区域来进行聚类，但它们对于密集区域的形状和大小都有一定的假设，对于不同类型的数据集可能效果不佳。其具体原理主要基于以下两种假设：①簇心的密度比其周围的点高；②簇心距离其他密度大的数据点相对更远。根据簇心进行判断，将其余的点分配到附近的簇心。

此算法的优势之处在于无须设置类簇数量，根据数据中的类簇，对于不同类型的数据集具有较强的适应性，虽然如此，此算法仍然存在一些问题，如对交叉缠绕及密度不均的数据集的处理效果进行分配，除此之外，该聚类算法的效果不断受到影响，需要根据具体的数据集大小进行合适的函数选择。密度峰值聚类算法的具体步骤如下：

（1）计算数据点的密度。

（2）寻找密度峰值点，每个峰值点作为一个簇心。

（3）以每个峰值点为中心，向外扩展不同程度的区域，将区域内的数据点聚到一起，形成一个簇。

（4）如果某一簇内的数据点数大于阈值，则重复步骤1 和2，将该簇中的数据点继续聚类。

（5）重复步骤1 ～3，直到所有的数据点都被聚类完毕。

而该算法的核心在于局部密度和相对距离的计算，以及找到密度峰值点作为聚类中心，对于局部密度的计算需要考虑每个数据点及其周围一定范围内的其他数据点，局部密度的具体计算方法可以通过采用高斯核函数、截断核函数、叶帕涅奇尼科夫（Epanechnikov）核函数等，高斯核函数作为最为常用的核函数之一，其通过计算数据点之间的欧氏距离来衡量它们之间的相似性，根据截断核函数和叶帕涅奇尼科夫核函数，在高斯核函数的基础上进行改进，以适应不同类型的数据集。具体的公式里，局部密度ρi可以使用截断核函数来计算，如式（1）所示。

对于连续值，局部密度ρi可以使用高斯核函数来计算，如式（2）所示：

式（2）中，xi j表示样本i在第j个特征上的值，xj j表示样本j在第j个特征上的值，ε是截断距离，σ是高斯核函数的宽度参数。

1.2 密度峰值聚类算法主要发展现状

密度峰值聚类算法在许多行业得到了应用，如在电商行业中，密度峰值聚类算法可以用于对用户的行为进行分析，将用户划分为不同的群体，以便更好地推荐商品和服务。通过分析用户的浏览记录和购买历史，识别出用户的购买习惯和偏好，检测用户的异常行为，如恶意刷单、账号异常等，以保障平台的正常运营和用户的权益。分析出不同商品之间的相似度和相关性，从而为用户推荐最符合他们需求的商品。在金融行业中，密度峰值聚类算法可以用于对股票价格进行分析，识别出不同的股票价格趋势和模式，以帮助投资者做出更明智的投资决策，通过将用户的个人信息、资产状况、历史借贷数据等纳入算法分析，可以判断用户是否存在潜在的风险，如逾期、欺诈等。金融机构可以根据风险评估的结果，制定合理的风控策略，减少不良借贷发生的风险，除此之外，也可以用于对金融市场数据进行聚类分析，以发现数据中的异常点和潜在簇状结构，从而帮助金融机构更好地了解市场趋势和风险。在社交媒体的行业中，密度峰值聚类算法用于对社交媒体上的用户行为进行分析，了解用户的需求和兴趣，以便更好地推荐内容和产品。

DPC 算法包含了几项优点及缺点，该算法不需要迭代，具有高效的计算性能，并且能够自适应地确定聚类数量，无需提前设定，同时考虑了数据的局部密度和距离，能够更全面地描述数据特征，而截断距离的取值是按经验策略设定的，如果取值不当，会导致局部密度和距离计算错误。聚类中心的选取采用人机交互模式，对聚类结果的主观影响较大。针对DPC 算法的这些缺陷，目前的改进方向主要有：改进截断距离的取值方式、改进局部密度和距离的计算方式以及改进聚类中心的选取等方式，同时，DPC 算法在各个领域都有广泛的应用研究，例如在图像处理、文本挖掘、生物信息学等领域，本研究将主要从无线专用覆盖指标指示方面进行研究。

2 无线专用覆盖指标指示的发展与现状

2.1 无线专用覆盖指标指示的发展

无线专用覆盖指标指示的发展与WiFi 技术的演进紧密相关。随着WiFi 技术的不断进步，无线专用覆盖指标指示也在不断发展和优化。在WiFi6（802.11ax）之前，802.11ac 和802.11n 分别作为主流的无线技术，它们分别称作WiFi5 和WiFi4。这些技术在企业级无线覆盖方面发挥了重要作用，尤其在办公信息化和办公移动化趋势中，为了满足企业自身发展需求，如改善以往有线端口的限制、提高硬件维护工作、优化线路等，很多企业开始建设更加便捷、移动性更强的无线接入网络。

2.2 无线专用覆盖指示的现状

随着移动通信技术的发展，无线专用覆盖的范围不断扩大，从早期的2G、3G 网络覆盖，到现在的4G、5G 网络覆盖，以及未来可能出现的6G 网络覆盖，无线专用覆盖的范围会越来越广。信号质量也得到了显著改善。在4G、5G 网络中，采用了更加先进的信号处理技术和多天线技术，使得无线信号的传输速率和稳定性得到了极大的提升。

现代的无线专用覆盖系统具有更高的智能化和自适应性，通过自动化技术和人工智能技术的应用，系统能够自动感知环境变化和用户需求，并做出相应的调整和优化。如在物联网、智能家居等领域，无线专用覆盖系统能够根据用户的习惯和需求，自动调整信号传输方式和传输速率，以提供更加个性化的服务。随着无线通信技术的广泛应用，安全性问题也得到了越来越广泛的关注。无线专用覆盖指标指示的发展过程中，安全性问题得到了充分的重视。例如，在系统设计和部署过程中，会采取一系列的安全措施，如数据加密、访问控制、漏洞扫描等，以保证系统的安全性。

2.3 无线专用覆盖指标指示的优缺点分析

无线专用覆盖指标指示的优缺点需要结合具体的应用场景和需求进行评估。在需要灵活部署、快速响应和移动性强的情况下，无线专用覆盖网络是一个不错的选择；在高传输速率、强稳定性和严格安全保障的情况下，主要的优点有以下几点：

（1）灵活性高。无线专用覆盖网络不受传统线路的限制，可以根据实际需要灵活地调整覆盖范围和信号强度。

（2）部署快速。无线专用覆盖网络的部署相对简单，不需要进行复杂的有线布线和配置，可以快速部署到需要的地方。

（3）移动性强。无线专用覆盖网络可以支持移动设备的使用，用户可以在覆盖范围内随时随地接入网络，提高了使用的便捷性。

（4）适应性强。无线专用覆盖网络可以适应各种不同的环境，包括室外、室内、高楼、地下室等，覆盖效果也相对较好。

主要的缺点有以下几点：

（1）信号干扰。无线专用覆盖网络可能会受到其他无线设备的干扰，如微波炉、蓝牙设备等，影响信号质量和稳定性。

（2）传输速率限制。无线专用覆盖网络的传输速率相对有线网络较慢，尤其在数据量较大的情况下，如视频会议等应用中可能会受到影响。

（3）安全性问题。无线专用覆盖网络存在一定的安全性问题，如被黑客攻击、数据泄露等，需要采取相应的安全措施进行防范。

（4）设备成本高。无线专用覆盖网络的设备成本相对较高，尤其是一些高质量的设备，如AP、路由器等，可能会增加部署成本。

3 基于密度峰值聚类的无线专用覆盖指标指示的工作

基于密度峰值聚类的无线专用覆盖指标指示的工作主要是利用密度峰值聚类算法对无线信号的覆盖范围和质量进行评估和优化，通过收集无线信号的覆盖数据，包括信号强度、信号质量、信号干扰等方面的数据，对采集到的数据进行清洗、过滤和标准化处理，以去除异常值和噪声数据，提高数据的质量和可靠性，并且通过利用密度峰值聚类算法对处理后的数据进行聚类分析，将无线信号的覆盖范围划分为不同的簇，识别出簇内的核心区域和边缘区域，最终根据聚类分析的结果，评估无线专用覆盖指标的水平和质量，包括覆盖范围、信号质量、干扰情况等。具体评估指标如表1 所示。

表1 具体评估指标

根据上述具体指标情况进行分析，具体优化建议如下：

（1）覆盖范围

覆盖范围是指无线信号能够覆盖到的区域范围，基于密度峰值聚类的分析方法可以应用于覆盖范围指标，以确定信号覆盖的热点区域和盲区。而其在覆盖范围较小的区域增加基站数量，可以提高信号覆盖范围，并通过调整基站天线的高度和方向，可以改变信号的传播方向和覆盖范围，除此之外，根据覆盖区域的实际情况，适当调整基站的发射功率，可以扩大或缩小覆盖范围。

（2）信号质量

信号质量是指无线信号的稳定性和可靠性。基于密度峰值聚类的分析方法可以应用于信号质量指标，以识别信号质量较差的区域。通过在信号质量较差的区域增加基站数量并优化布局，可以提高信号质量。而通过增加基站天线的增益和调整滤波器参数，可以提高信号质量和降低干扰，除此之外，采用先进的信号调制解调技术，可以提高信号传输的稳定性和可靠性。

（3）干扰情况

干扰情况是指无线信号受到其他信号干扰的程度。基于密度峰值聚类的分析方法可以应用于干扰情况指标，以识别干扰严重的区域。具体改善方法包括了调整基站发射功率和天线方向，通过调整基站发射功率和天线方向，可以降低干扰和提高信号质量，其次通过采用先进的信号调制解调技术，可以提高信号的抗干扰能力，还能够通过协调不同运营商的频谱使用，降低不同系统之间的干扰。

4 结语

综上所述，本文研究了基于密度峰值聚类的无线专用覆盖指标指示的工作技术，介绍了密度峰值聚类的基本原理和优势，阐述了该技术在无线专用覆盖指标指示方面的应用，通过对该技术的背景分析、优缺点判断及优化建议研究，选取覆盖范围、信号质量和干扰情况三项指标为基础，提出了针对性的优化建议，以改善通信系统的性能和用户体验，其作为一种新的评估和优化策略，同样能够为无线通信技术的进一步发展提供有益的参考和借鉴。