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公开(公告)号：CN104519511B
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201310461598.X
申请日：2013-09-30
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团浙江有限公司
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明实施例提供一种检测通信网络小区场景突变的方法和装置，包括：针对同一批小区，确定要分析的目标属性对应的目标参数的取值，连续一段天数T内，定时从数据平台或操作维护中心获取指标参数的取值，采用位置区码和小区识别码建立小区和指标参数之间的关系，提取出指标参数的无冗余取值，存放在取值集合中；根据取值集合进行聚簇分类，将该一批小区划分到不同的场景；在不同的场景中过滤掉不合格小区以及未发生突变的小区，得到目标属性发生变化的候选小区；分析候选小区，挖掘出发生场景突变的小区。获取包含不同目标属性的小区数据，采用聚簇分类筛选出场景突变的候选小区，根据目标属性对应的目标参数的取值快速定位发生场景突变的小区。
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公开(公告)号：CN105101254A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201410196725.2
申请日：2014-05-09
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种小区性能指标的预测方法、装置及电子设备。方法包括：根据各历史周期中第一小区性能指标的第一测量值和所述第一小区性能指标的关联量的取值，确定目标周期中所述关联量的取值与所述第一小区性能指标的第二测量值的预测值之间的对应关系；根据所述目标周期中所述关联量的取值和所述对应关系，确定所述第二测量值的第一预测值。本发明实施例能够实现小区性能指标的高效预测。
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公开(公告)号：CN104427505A
公开(公告)日：2015-03-18
申请号：CN201310412719.1
申请日：2013-09-11
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司
IPC: H04W16/00
CPC classification number: H04W16/18
Abstract: 本发明提供一种小区场景划分的方法及装置，涉及通信领域，一种小区场景划分方法，包括：获得小区的多项指标；获得所述多项指标中每一项指标的权重；根据所述权重对指标加权，对小区集合进行聚类划分，得到小区的场景类数。区分出小区各项指标的重要度，有效地聚合小区场景，在划分小区场景时提前给出应聚合为多少类场景，解决了场景类数过多或过少都会导致类别冗余度高的问题，提升了智能划分移动通信网络话务场景的方法的准确度。
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公开(公告)号：CN101998465A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN200910091418.7
申请日：2009-08-21
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团黑龙江有限公司
Inventor： 周胜 , 高鹏 , 李伟东 , 袁捷 , 包海涛 , 方波 , 张淑伟 , 王西点 , 程楠 , 李阳 , 袁静 , 张斌 , 李强 , 朱艳云 , 马文华 , 齐岩 , 沈骜 , 郑势 , 马智
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种网络优化的方法及系统，以解决现有技术中网络优化效率较低、灵活性较差的问题。该方法包括：获取待优化区域中各小区的性能信息，并根据所述性能信息确定所述小区所对应的场景；根据所述对应关系获取与所述场景对应的参数模板；根据获取到的参数模板对所述小区的参数进行配置。采用本发明技术方案，可以提高网络优化的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN115226186B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202110423838.1
申请日：2021-04-20
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: 本发明公开了一种小区关断节能方法及装置，其中，方法包括：确定多层网共覆盖扇区组；提取历史业务数据，确定扇区组中各小区所使用载波在指定维度的承载门限阈值；根据各载波的承载门限阈值，计算得到扇区组中不同层级的载波组合在指定维度的组合承载门限阈值；根据不同层级的载波组合对应的在指定维度的组合承载门限阈值，与扇区组各时间段的业务数据预测值相比，确定待关断小区及待关断时间段；根据待关断小区及待关断时间段生成并下发执行小区关断指令，以关断待关断小区。实现按照时间段粒度精细化确定扇区组内能满足现网业务量的最低载波承载配置，在低流量时间段内关断冗余小区，达到节能效益最大化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118828607A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202310883339.X
申请日：2023-07-18
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： 高鹏 , 徐晶 , 王西点 , 董逍 , 方芳 , 任文璋 , 王磊 , 贾子寒 , 聂臻霖 , 石铎 , 王亚楠 , 程楠 , 曾豫 , 曹天骄 , 华程铭 , 何隽飞 , 王显阳 , 李佳袁 , 沈骜 , 郭若沛
Abstract: 本发明公开了一种无线网络问题的根因分析方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待分析小区的原始无线指标表征数据和原始无线网络问题表征数据；将经过预处理过的原始无线指标表征数据和原始无线网络问题表征数据进行匹配，得到无线劣化指标表征数据与无线网络问题表征数据的匹配数据对，对匹配数据对进行关联规则分析，得到匹配数据对的关联权重；利用训练好的无线指标异常检测模型对原始无线指标表征数据进行异常检测，得到无线异常指标表征数据；将无线异常指标表征数据的异常差值和关联权重进行加权求和，得到待分析小区的无线网络问题的根因的推荐系数。本发明实施例能够快速准确进行无线网络问题根因分析。
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公开(公告)号：CN118804132A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202310994142.3
申请日：2023-08-08
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： 邓也 , 徐生瑜 , 谭裴 , 潘浩 , 古莉姗 , 赵培 , 王西点 , 韩云波 , 陈燕雷 , 郭宝 , 姜书敏 , 朱亮 , 胡勇 , 尚蔼 , 牛春 , 叶敏 , 汪陈 , 杨耀宗 , 沈鸿 , 陆建超
Abstract: 本申请涉及无线通信基数领域，提供一种异频切换方法及装置。所述方法包括：基于用户设备当前时刻的无线指纹信息，确定异频小区库中是否存在有与用户设备所在源小区异频的一个或多个第一异频小区；在确定第一异频小区存在的情况下，基于免GAP测量的异频切换功能，将用户设备切换到第一异频小区。本申请基于AI深度学习能力，对在网用户前期基于GAP测量的无线指纹信息构建无线信息指纹库，并建立异频小区库，将同频测量与异频切换的异频小区之间进行关联；后续在对源小区内的用户设备进行异频切换时，无需开展GAP测量即可完成用户设备的异频切换，改善了用户感知。
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公开(公告)号：CN118590947A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202310215979.3
申请日：2023-03-01
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: 本发明公开了一种基于上行功率余量的小区切换方法和装置。该方案周期性地对用户设备的专用带宽部分中全部物理资源块的上行平均干扰强度进行统计；根据多个周期的统计结果，判断用户设备是否处于预设干扰场景；若是，则为用户设备设置干扰标签及周期性测量配置，以供用户设备按照周期性测量配置周期性地上报测量报告；并收集用户设备的上行功率余量，判断其是否符合预设条件；若符合预设条件，则根据用户设备上报的测量报告，筛选目标小区，向目标小区发起同频切换请求。通过本发明根据用户设备所处场景及上行功率余量，判断是否存在上行受限，若上行受限，则进行同频切换，通过切换至更优小区来对抗干扰，提升上行速率，优化用户感知。
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公开(公告)号：CN118488462A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202310151661.3
申请日：2023-02-13
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: 本发明实施例涉及无线网络技术领域，公开了一种网络优化方法，该方法包括：将目标小区的第一小区特征信息与各个可选网络优化场景对应的候选小区的第二小区特征信息分别进行匹配，得到目标小区对应的目标网络优化场景；其中，一个可选网络优化场景对应于至少一个候选小区，候选小区根据多个现网小区在预设的小区网络特征维度下的特征取值对多个现网小区进行聚类分析得到；根据目标网络优化场景对应的至少一个候选小区的第二小区特征信息与目标小区的网络优化需求的匹配程度，从目标网络优化场景对应的候选小区中确定最佳候选小区；根据最佳候选小区的小区配置参数对目标小区进行网络优化。通过上述方式，本发明实施例实现了小区网络优化的准确和智能。
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公开(公告)号：CN112836843B
公开(公告)日：2024-04-09
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
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/08
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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