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公开(公告)号：CN109495899A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201710822774.6
申请日：2017-09-13
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明实施例提供一种天线的参数优化方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括根据小区预设时间内的测量报告，确定小区的弱覆盖采样点，测量报告包括采样点的信号强度以及位置信息，弱覆盖采样点表示采样点的信号强度小于预设的第一门限的采样点；根据弱覆盖采样点的位置信息，确定弱覆盖采样点的集中分布区域；根据小区的天线的参数，确定天线的第一高增益分界线；以预设步长调整参数，并根据调整后的参数确定调整后的第二高增益分界线，第二高增益分界线相较于所述第一高增益分界线，接近所述弱覆盖采样点的集中分布区域。所述方法对测量报告进行分析，能真实反映弱覆盖采样点的集中分布区域，从而准确的提高小区覆盖性能。
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公开(公告)号：CN109151919A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201710443999.0
申请日：2017-06-13
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: H04W36/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种切换参数优化方法及装置、电子设备以及计算机可读存储介质，该方法中首先获取更新的切换参数调整列表中用于表示小区与邻小区的切换关系的元素，若判断该元素不满足预约两个小区之间切换带大小的约束条件，则对该元素进行调整直至满足。从而能够通过对各小区与邻区之间对应的切换元素的约束，限制各个小区在调整切换边界时与邻区的切换带的变化，以保证切换带的变化更为合适，避免出现两个小区盲目改变切换边界造成的切换带过大或过窄甚至没有切换带的情况，从而更好的保障参数优化的调整效果。
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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：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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公开(公告)号：CN113379176B
公开(公告)日：2023-12-19
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
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/30 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/2433 , G06N20/00
Abstract: 异常数据，根据集成学习能够整体上提高检测模本发明实施例提供一种电信网络异常数据 型泛化能力的特征，从而提高了电信网络异常数检测方法、装置、设备和可读存储介质，其中方法 据检测的准确性。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(56)对比文件Ryota Hinami等.Joint Detection andRecounting of Abnormal Events by LearningDeep Generic Knowledge.2017 IEEEinternational Conference on ComputerVision(ICCV).2017,3639-3647.张志平.基于集成方法的异常点检测.信息与电脑（理论版）.2019,第31卷(第20期),48-49.许振等.基于聚类的兴趣区域间异常轨迹并行检测算法.南京师大学报（自然科学版）.2019,第42卷(第1期),59-64.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115529599A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202110715781.2
申请日：2021-06-25
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: 本发明公开了一种基站跟踪区的规划方法，包括以下步骤：确定已开通基站形成的多个第一跟踪区；确定多条虚拟覆盖连线；对于每一虚拟覆盖连线，基于所述虚拟覆盖连线两端的边界基站的覆盖范围，确定所述虚拟覆盖连线上的覆盖重叠点；基于所确定的各覆盖重叠点获得多个第三跟踪区；基于待规划基站的位置信息，从所述多个第三跟踪区确定所述待规划基站所属的目标跟踪区。本发明还公开了一种基站跟踪区的规划装置、设备及计算机程序产品。本发明实现了基站跟踪区的自动配置，无需手工配置基站的跟踪区，能够通过已开通基站对待规划基站进行准确的配置，提升了基站跟踪区配置的准确率以及效率。
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公开(公告)号：CN115209441A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110386101.7
申请日：2021-04-09
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
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , G06Q10/04 , G06K9/62 , G06F40/284 , G06F40/126 , G06F16/38
Abstract: 本发明公开一种基站退服告警预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据待预测基站在预设时段内的历史运维数据中的告警数据进行词向量编码获得告警特征序列；通过预设滑动窗口对告警特征序列进行滑动采样以及特征添加获得告警预测样本；通过预设退服告警预测模型根据告警预测样本进行基站退服告警预测。由于是通过对基于待预测基站的历史告警数据生成的告警特征序列进行采样和特征添加来生成告警预测样本，然后利用预先训练的退服告警预测模型根据告警预测样本进行基站退服告警预测，相比于现有的凭借技术人员的经验进行基站退服预测的方式，本发明上述方式有效利用了待预测基站的历史告警数据，保证了预测结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113891342A
公开(公告)日：2022-01-04
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：CN118802505A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410154034.X
申请日：2024-02-02
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： 王西点 , 徐晶 , 曾豫 , 周毅 , 余寰 , 梅明涛 , 郭苑苑 , 李爱成 , 聂臻霖 , 王亚楠 , 王国治 , 贾子寒 , 石铎 , 王磊 , 程楠 , 董逍 , 曹天骄 , 华程铭 , 何隽飞 , 王显阳 , 李佳袁 , 李益乐 , 安瑞 , 管元恺 , 余绍绍
IPC: H04L41/0695 , H04L41/06 , H04L41/0654 , H04L41/0677 , G06F18/2431 , G06F16/907
Abstract: 本公开涉及故障处理方案的推荐方法、装置、电子设备和存储介质。该故障处理方案的推荐方法包括：获取目标工单数据，并从目标工单数据中提取主告警字段和子告警字段；将主告警字段和子告警字段输入集成模型，获得目标工单数据的多个故障原因类别标签；其中，集成模型包括多个子模型，通过将主告警字段和子告警字段分别输入多个子模型，获得多个故障原因类别标签；从多个故障原因类别标签中确定出目标工单数据的目标故障原因类别标签，并获取目标故障原因类别标签对应的目标故障处理方案。本公开能够实现故障处理方案的智能化推荐，提升网络运维工作的质量与效率。
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公开(公告)号：CN109495899B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201710822774.6
申请日：2017-09-13
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明实施例提供一种天线的参数优化方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括根据小区预设时间内的测量报告，确定小区的弱覆盖采样点，测量报告包括采样点的信号强度以及位置信息，弱覆盖采样点表示采样点的信号强度小于预设的第一门限的采样点；根据弱覆盖采样点的位置信息，确定弱覆盖采样点的集中分布区域；根据小区的天线的参数，确定天线的第一高增益分界线；以预设步长调整参数，并根据调整后的参数确定调整后的第二高增益分界线，第二高增益分界线相较于所述第一高增益分界线，接近所述弱覆盖采样点的集中分布区域。所述方法对测量报告进行分析，能真实反映弱覆盖采样点的集中分布区域，从而准确的提高小区覆盖性能。
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