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公开(公告)号：CN113825162B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202010568169.2
申请日：2020-06-19
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W24/04 , H04L41/0677 , H04L41/0631 , H04L41/14
Abstract: 本发明实施例提供一种电信网络故障原因方法及装置，方法包括：获取目标电信网络设备在历史时间段发出的告警消息，对所有所述告警消息进行统计，获取所述告警消息的统计特征；将所有所述告警消息按照发出的时间先后顺序进行拼接，生成所述告警消息的时间序列；将所述告警消息的统计特征和时间序列输入基于注意力机制的神经网络模型中，输出所述目标电信网络设备属于每种预设故障原因的概率，将最大概率对应的所述预设故障原因作为所述目标电信网络设备的故障原因。本发明实施例可以快速准确定位目标电信网络设备的故障原因，提升运维效率，缩短故障处理时长。
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公开(公告)号：CN114257490B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202011004214.8
申请日：2020-09-22
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 徐晶 , 王西点 , 王磊 , 周胜 , 王军 , 高峰 , 王亚楠 , 贾子寒 , 聂臻霖 , 石铎 , 陶雨 , 方波 , 谭裴 , 程楠 , 赵文娟 , 沈骜 , 张冬晨 , 王国治 , 刘大洋 , 罗枫 , 宗宇雷 , 沈金虎 , 吴磊 , 张洪伟 , 王耀祖 , 方媛 , 刘鹏程 , 左晶蕾
IPC: H04L41/0604 , H04L41/0631 , H04L41/069
Abstract: 本发明实施例提供一种无线网络性能告警分析方法及装置，该方法包括：根据目标小区和所述目标小区的邻区在当前时刻的性能告警，生成所述目标小区对应的数据记录项；从频繁告警集中匹配出所述数据记录项包含的频繁告警项；其中，所述频繁告警集基于关联分析算法对小区样本的性能告警进行分析获取；根据匹配出的频繁告警项，查找所述频繁告警项对应的告警原因；其中，所述频繁告警项与所述告警原因之间的关联关系预先存储。本实施例使用关联分析算法对周边小区性能告警之间的相关性进行深度挖掘，实现相关告警的有效合并，大大降低告警量，同时对相关性能告警指向的同一问题进行分析，提高了性能告警分析的效率和精准度。
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公开(公告)号：CN113891342B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202010634040.7
申请日：2020-07-02
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 王磊 , 王西点 , 徐晶 , 周胜 , 王军 , 高峰 , 王亚楠 , 贾子寒 , 聂臻霖 , 石铎 , 陶雨 , 闫渊 , 薛阳 , 方波 , 谭裴 , 程楠 , 赵文娟 , 沈骜 , 张冬晨 , 罗枫 , 宗宇雷 , 沈金虎 , 王国治 , 吴磊 , 张洪伟 , 王耀祖 , 石巍 , 方媛 , 刘鹏程 , 徐泽涛 , 凌济民 , 左晶蕾
IPC: H04W24/02 , H04W24/04 , H04W24/08 , H04L43/50 , H04L43/0823
Abstract: 本发明实施例提供一种基站巡检方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：利用预先构建的基站告警数据异常检测模型对基站告警目标数据进行异常检测，获得检测结果；基于所述检测结果生成巡检机房列表；其中，所述基站告警数据异常检测模型为基于基站告警样本数据训练获得的自编码器模型或变分自编码器模型。本发明实施例提供的基站巡检方法及装置，利用自编码器模型有效地从大量历史数据中挖掘告警数据与隐患基站之间的关联关系，对高隐患站点进行准确、及时的定位，通过提前预测高危基站，指导运维资源分配调度，实现精准巡检，提升网络运维的效率和质量。
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公开(公告)号：CN114501530B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202011172142.8
申请日：2020-10-28
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W24/10 , H04W24/08 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度强化学习的天线参数的确定方法和装置，该方法包括：基于MDT数据和小区基站工参资源数据确定天线垂直波瓣宽度和水平波瓣宽度；基于栅格化的MDT数据构成环境状态矩阵，所述栅格化的MDT数据包括用户终端分布栅格数据、用户终端RSRP栅格数据和用户终端干扰栅格数据；将环境状态矩阵输入天线参数优化模型，输出天线下倾角和方位角组合；其中，天线参数优化模型是基于样本环境状态矩阵和天线下倾角和方位角组合标签进行训练得到的，天线参数优化模型的训练网络为深度强化学习DQN网络。本发明实施例提供的方法和装置，实现了基于环境状态准确、快速实现不同用户环境分布下的天线权值参数优化。
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公开(公告)号：CN114501530A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011172142.8
申请日：2020-10-28
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度强化学习的天线参数的确定方法和装置，该方法包括：基于MDT数据和小区基站工参资源数据确定天线垂直波瓣宽度和水平波瓣宽度；基于栅格化的MDT数据构成环境状态矩阵，所述栅格化的MDT数据包括用户终端分布栅格数据、用户终端RSRP栅格数据和用户终端干扰栅格数据；将环境状态矩阵输入天线参数优化模型，输出天线下倾角和方位角组合；其中，天线参数优化模型是基于样本环境状态矩阵和天线下倾角和方位角组合标签进行训练得到的，天线参数优化模型的训练网络为深度强化学习DQN网络。本发明实施例提供的方法和装置，实现了基于环境状态准确、快速实现不同用户环境分布下的天线权值参数优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114257490A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202011004214.8
申请日：2020-09-22
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 徐晶 , 王西点 , 王磊 , 周胜 , 王军 , 高峰 , 王亚楠 , 贾子寒 , 聂臻霖 , 石铎 , 陶雨 , 方波 , 谭裴 , 程楠 , 赵文娟 , 沈骜 , 张冬晨 , 王国治 , 刘大洋 , 罗枫 , 宗宇雷 , 沈金虎 , 吴磊 , 张洪伟 , 王耀祖 , 方媛 , 刘鹏程 , 左晶蕾
IPC: H04L41/0604 , H04L41/0631 , H04L41/069
Abstract: 本发明实施例提供一种无线网络性能告警分析方法及装置，该方法包括：根据目标小区和所述目标小区的邻区在当前时刻的性能告警，生成所述目标小区对应的数据记录项；从频繁告警集中匹配出所述数据记录项包含的频繁告警项；其中，所述频繁告警集基于关联分析算法对小区样本的性能告警进行分析获取；根据匹配出的频繁告警项，查找所述频繁告警项对应的告警原因；其中，所述频繁告警项与所述告警原因之间的关联关系预先存储。本实施例使用关联分析算法对周边小区性能告警之间的相关性进行深度挖掘，实现相关告警的有效合并，大大降低告警量，同时对相关性能告警指向的同一问题进行分析，提高了性能告警分析的效率和精准度。
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公开(公告)号：CN113379176A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202010158291.2
申请日：2020-03-09
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种电信网络异常数据检测方法、装置、设备和可读存储介质，其中方法包括：获取电信网络中待检测小区对应的网络特征数据；将网络场景相同的待检测小区对应的网络特征数据输入电信网络异常数据检测模型，得到所述电信网络的异常检测结果；其中，电信网络异常数据检测模型由多个基学习器组成；所述基学习器是以网络场景相同的小区对应的网络特征数据为训练样本进行训练得到。本发明实施例提供的电信网络异常数据检测方法、装置、设备和可读存储介质，通过使用基于集成学习的电信网络异常数据检测模型检测出电信网络中的异常数据，根据集成学习能够整体上提高检测模型泛化能力的特征，从而提高了电信网络异常数据检测的准确性。
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公开(公告)号：CN112836843A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201911168434.1
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基站退服告警预测方法及装置，所述方法包括：获取基站特征数据和基站所在区域的天气信息数据；输入所述基站特征数据和所述天气信息数据至预设基站退服告警预测模型，并将所述预设基站退服告警预测模型的输出结果作为基站退服告警预测结果；其中，所述预设基站退服告警预测模型采用提取所述基站特征数据和所述天气信息数据的样本数据训练循环神经网络得到。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的基站退服告警预测方法及装置，能够提前、准确、高效地进行基站退服告警预测，进而提升网络运维的效率和质量。
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公开(公告)号：CN110958126B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201811122926.2
申请日：2018-09-26
Applicant: 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动通信集团设计院有限公司
IPC: H04L41/5009 , H04L43/0829 , H04L43/0852 , H04L43/0894 , H04W24/08 , H04W28/24
Abstract: 本发明实施例公开了一种校验方法、装置及计算机可读存储介质，该方法可以包括：在接收到数据校验指令时，根据数据校验指令获取多个业务和多个业务对应的多组指标数据；按照质量等级，确定多个业务之间的业务逻辑；根据业务逻辑，对多组指标数据进行评判，以校验数据质量。
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公开(公告)号：CN119835666A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411517242.8
申请日：2024-10-29
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 王西点 , 徐晶 , 曾豫 , 贾子寒 , 韩云波 , 陈燕雷 , 聂臻霖 , 王亚楠 , 石铎 , 何隽飞 , 董逍 , 王显阳 , 李佳袁 , 华程铭 , 安瑞 , 程楠 , 曹天骄 , 余绍绍 , 李益乐 , 杜尧鑫 , 管元恺 , 徐浩天 , 刘清瑶 , 武鹏程 , 白智冉 , 汪浩博
IPC: H04W24/04 , H04W12/03 , H04L41/0677 , H04L41/06 , H04L41/16
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的基站故障根因定位方法、装置、设备和介质，其中方法包括：利用每一客户端的本地基站的历史告警数据和历史故障工单数据，对每一客户端的初始全局模型进行训练，得到每一客户端对应的模型参数；对每一客户端对应的模型参数进行加密；将每一客户端对应的模型参数密文发送至中央服务器，中央服务器用于对每一客户端对应的模型参数密文进行加权聚合，得到聚合参数，对初始全局模型进行迭代更新，将更新后的全局模型分发至各客户端；接收中央服务器分发的全局模型；基于全局模型，对目标基站的当前故障进行根因定位。本发明提高了基站故障根因定位的效率和精准性，适用范围广泛，突破了数据壁垒，能够保护数据隐私安全。
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