舒荣 聂祥松 王龙龙

（贵州航天计量测试技术研究所，贵州贵阳 550000）

0.引言

据GSMA统计，截至2021年4月，我国5G通信基站建设总数达到819000个，商用规模位居全球首位。在5G时代全面到来背景下，需进一步加快5G技术与大数据技术的融合进程，聚焦数据采集、筛选、挖掘、分析、存储、管理以及可视化等层面强化技术支持，更好地满足数据增长需求，提升数据资源利用价值。

1.5G通信网络建构面临的难题

1.1 数据类型繁多

将5G技术应用于通信网络建构中，涉及数据访问层、基础数据层、运营商日志数据群等不同结构，拓宽原有数据传输容量、使得数据类型日渐复杂化，需围绕若干环节进行数据采集，相应对于不同类型数据的分析与处理能力提出更高要求[1]。然而5G通信技术自身缺乏数据分析处理能力，仍需依托大数据提供技术支持，适应复杂网络环境下的数据捕捉、分析处理需要，为5G通信网络的正常运营提供保障。

1.2 数据收集不完整

将超密集组网技术应用于5G通信网络建构环节，形成异构的超密集组网架构，但受其结构特征影响，这种组网架构不具备对边缘数据的良好感知能力，局限于依托主体架构进行数据采集，增加边界通信数据被截取的几率，进而影响到数据采集结果的完整性，不利于后续进行通信数据分析及有效利用。

1.3 数据传输质量差

当前5G网络建设需应用大规模智能天线、完成高密度基站的部署，但在实际通信网络建构环节，大规模天线、基站间将产生信号干扰，削弱数据传输质量，造成网络卡顿、延迟等问题。……