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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：CN103152757B
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201110404649.6
申请日：2011-12-07
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司
Abstract: 一种指令下发的方法及设备，主要内容包括：针对待执行的指令序列中包含的每个指令，按照排列顺序依次向网元下发指令，并判断在下发某一指令后，是否在其对应的预期时间内返回下发成功响应消息，若接收到，表示该指令已成功下发至相应的网元，可根据排列顺序继续下发下一条指令，若没有接收到，表示该指令可能没有成功下发至相应的网元，则需重新下发该指令，使得该指令通过重新下发能够正确地到达相应网元，以确保每一条指令尽可能的成功下发至相应的网元，提高指令下发的有效性。
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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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Patent Agency Ranking
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：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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公开(公告)号：CN118335373A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202310065506.X
申请日：2023-01-12
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: 本发明公开了一种无线小区多级业务量分场景预测方法及相关装置，其中方法包括：采集各个无线小区的业务量时序训练数据，根据业务量时序训练数据提取业务量训练特征；根据各个无线小区的业务量训练特征训练聚类模型，将业务量训练特征划分为多个业务场景类别；分别根据每一个业务场景类别的业务训练特征训练对应的时序预测模型，得到多个业务场景类别的时序预测模型；针对待预测小区，将待预测小区进行业务场景划分，得到待预测小区的业务场景类别；根据待预测小区的业务场景类别对应的时序预测模型，对待预测小区的业务量进行预测。本发明根据无线小区业务量特征得到多个业务场景类别和相应的时序预测模型，提升了小区业务量预测的准确度和效率。
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