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公开(公告)号:CN118802567A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202311735356.5
申请日:2023-12-15
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/14 , G06F40/35 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本申请公开了一种网络智能化方法及系统、装置、网络设备及存储介质,所述方法包括:第一模型获得目标对话,对所述目标对话进行语义分析,得到所述目标对话指示的目标任务;根据所述目标任务确定网络决策需求,向第二模型发送所述网络决策需求;所述网络决策需求用于所述第二模型生成至少一组网络配置;所述至少一组网络配置被发送至第三模型,用于所述第三模型生成至少一组网络指标仿真结果;所述至少一组网络指标仿真结果用于从所述至少一组网络配置中确定目标网络配置,所述目标网络配置用于对现网环境的网络参数进行配置。如此,将“网络知识、现网环境、孪生环境”三者关联起来形成有效闭环,构建自优化自分析的通信网络大模型。
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公开(公告)号:CN118802465A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410064121.6
申请日:2024-01-16
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种通信网络故障诊断方法、装置、存储介质及终端设备,所述方法包括:获取待诊断通信网络的网络状态数据;对所述网络状态数据进行预处理,获得高维特征样本;将所述高维特征样本输入多尺度高斯混合模型中进行分类处理,获得故障诊断结果。采用本发明的技术方案基于多尺度高斯混合模型对通信网络的数据进行故障诊断,能够有效利用数据在高维空间的分布特征,从而提高通信网络故障诊断的诊断精度。
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公开(公告)号:CN118802040A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410259934.0
申请日:2024-03-07
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04B17/391 , H04W16/22 , G01C21/00 , G06F30/27 , G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的信道建模方法、装置、介质、产品及设备,所述方法包括:获取不同的场景地图的3D地图数据,根据所述3D地图数据构造地图矩阵数据;根据所述地图矩阵数据进行地图预训练模型的建模,并根据所述地图预训练模型提取所述场景地图的地图特征;获取所述场景地图中的信号收发端对应的信道冲击响应作为信道信息,并根据所述地图特征和所述信道信息构造训练数据;根据所述训练数据对预设的基于深度学习的神经网络模型进行训练,获得信道模型。采用本发明的技术方案能够同时提升信道建模效率和信道模型的准确性,并且还能够适用于复杂多样的环境场景,有效提升信道模型的泛化性能。
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公开(公告)号:CN116266933A
公开(公告)日:2023-06-20
申请号:CN202111537813.0
申请日:2021-12-15
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W28/086 , H04W28/08 , H04W52/02
Abstract: 本发明提供一种基站节能模式切换方法、装置及网络设备,涉及通信技术领域。该方法包括:根据基站的第一流量负载,获得第一映射策略;根据所述第一流量负载,通过所述第一映射策略确定所述基站的第一节能模式;若基于所述第一流量负载和所述第一节能模式确定所述第一映射策略为最优映射策略,则将所述基站切换至所述第一节能模式。本发明的方案解决了目前基站节能模式切换方法的节能效果差的问题。
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公开(公告)号:CN114501520A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202011154046.0
申请日:2020-10-26
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明的实施例提供一种网络异常的检测方法、装置及网络设备,其方法包括:获取第一区域内的小区的测量报告数据和工程参数数据;根据测量报告数据和工程参数数据,构建信号强度信息散点图;对信号强度信息散点图进行特征提取,构建检测特征库;基于检测特征库,进行网络异常检测。本发明实施例通过对测量报告数据和工程参数数据进行图形的构建与结构化信息提取,承载大量用户行为信息量,无需精准的先验信息及专业经验即可检查网络异常,在建网初期可以快速排查网络问题,优化并提升网络质量。
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