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公开(公告)号：CN112312449B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910687742.9
申请日：2019-07-29
Applicant: 中国移动通信集团山东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W24/08 , H04W24/10 , H04B17/309
Abstract: 本申请提出了一种速率预测方法、装置和电子设备，其中，上述速率预测方法包括：获取基站上针对不同RANK按照CQI分类的采样点分布，根据所述采样点分布确定RANK信道质量指示的分布结果；从所述RANK信道质量指示的分布结果中，选取与预定的采样点比例对应的分布结果，获取所选取的分布结果对应的有效符号比特；计算所述基站空闲的PRB数量和每个PRB中可用的符号数量；根据所述有效符号比特、所述基站空闲的PRB数量和每个PRB中可用的符号数量，预测所述基站中用户的可获得速率。本申请可以通过RANK信道质量指示的分布结果获取有效符号比特，预测上述基站中用户的可获得速率，提高了速率预测结果的精确度，并且降低了速率预测的算法复杂度。
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公开(公告)号：CN114339886A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011024036.5
申请日：2020-09-25
Applicant: 中国移动通信集团山东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种数据流的发送方法、装置、存储介质和基站。通过判断是否存储有分流策略；若判断出未存储有分流策略，对获取的多个数据流对应的参数值进行计算，生成加权值；对加权值进行计算，生成加权因子；判断加权因子是否大于第二设定阈值；若判断出加权因子小于或等于第二设定阈值，将数据流发送至第一基站。本发明实施例提供的技术方案中，能够根据分流策略或计算出的加权因子来判断是否将数据流发送至第一基站，提高了传输数据流的效率。
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公开(公告)号：CN113468389A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010237633.X
申请日：2020-03-30
Applicant: 中国移动通信集团河北有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9035 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种基于特征序列比对的用户画像建立方法和装置，该方法包括:收集不同用户在不同时间段对应的特征集合，确定多个结构特征序列和多个时序特征序列并分别进行编码，得到多个结构特征编码序列和多个时序特征编码序列；将任一结构特征编码序列与其他结构特征编码序列比对，确定关联结构特征编码序列，并对其进行合并，得到结构特征合并序列；确定结构特征合并序列对应的时序特征编码序列；根据结构特征合并序列以及与其对应的时序特征编码序列，构建和/或更新用户画像。本发明基于特征序列比对来区分个体，弥补了现有技术中构建用户画像时，很难精准地唯一标识用户，无法形成完整的用户画像的缺陷，具有更加广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN113411365A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202010184728.X
申请日：2020-03-17
Applicant: 中国移动通信集团山东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明涉及数据处理方法及装置。该方法包括：接收数据源系统发送的数据消息，所述数据消息携带用于存储数据的服务器的地址信息和数据信息；所述数据源系统将所述数据存储于所述服务器；根据所述数据信息确定所述数据对应的任务流，并将所述地址信息写入到所述任务流对应的调度队列；按照调度队列中地址信息的排列顺序，提取所述地址信息；根据所述地址信息从所述服务器下载所述数据；将下载的同一任务流的数据进行装载和汇聚。本发明实施例提供的技术方案可提高数据采集，装载和汇聚的效率及正确率。
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公开(公告)号：CN113392862A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010172691.9
申请日：2020-03-12
Applicant: 中国移动通信集团山东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种感知数据的自愈管控方法、装置、计算机设备和存储介质。该感知数据的自愈管控方法包括：基于网络通信的数据源获取感知数据；采用深度学习引擎对感知数据的数据质量进行检测，得到目标质量问题数据；基于预设的数据自愈知识库，将目标质量问题数据输入到深度学习引擎的质量自愈模型中，输出修复指令，其中，数据自愈知识库包括质量修复规则策略，质量自愈模型基于质量修复规则策略和质量问题数据为训练样本，采用Q值卷积神经网络训练得到；根据修复指令对感知数据进行自愈修复。采用该感知数据的自愈管控方法能够在海量级别的网络数据中保证感知数据的数据质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112312480A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910687741.4
申请日：2019-07-29
Applicant: 中国移动通信集团山东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请提出了一种长期演进网络的负载均衡方法、装置和基站设备，其中，上述长期演进网络的负载均衡方法包括：周期性监测本小区的负载量；当所述本小区的负载量大于或等于预设的负载门限时，根据本小区中的用户设备UE在本周期内所使用的业务，对所述本小区中的UE进行优先级排序；根据优先级排序的结果，将预定数量的UE转移到相邻小区。本申请可以实现当本小区的负载量大于或等于预设的负载门限时，根据本小区中的UE在本周期内所使用的业务，对本小区中的UE进行优先级排序，根据优先级排序的结果，将预定数量的UE转移到相邻小区，从而保证了高优先级UE的QoS，提升了LTE网络中的负载均衡对UE的感知。
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公开(公告)号：CN112312449A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910687742.9
申请日：2019-07-29
Applicant: 中国移动通信集团山东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W24/08 , H04W24/10 , H04B17/309
Abstract: 本申请提出了一种速率预测方法、装置和电子设备，其中，上述速率预测方法包括：获取基站上针对不同RANK按照CQI分类的采样点分布，根据所述采样点分布确定RANK信道质量指示的分布结果；从所述RANK信道质量指示的分布结果中，选取与预定的采样点比例对应的分布结果，获取所选取的分布结果对应的有效符号比特；计算所述基站空闲的PRB数量和每个PRB中可用的符号数量；根据所述有效符号比特、所述基站空闲的PRB数量和每个PRB中可用的符号数量，预测所述基站中用户的可获得速率。本申请可以通过RANK信道质量指示的分布结果获取有效符号比特，预测上述基站中用户的可获得速率，提高了速率预测结果的精确度，并且降低了速率预测的算法复杂度。
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公开(公告)号：CN112188508A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910586116.0
申请日：2019-07-01
Applicant: 中国移动通信集团山东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种小区切换方法、装置、存储介质和源基站。本发明实施例的方案中，判断获取的边缘波束测量值是否大于第一设定阈值且获取的重建比例是否大于第二设定阈值；若判断出获取的边缘波束测量值大于第一设定阈值且获取的重建比例大于第二设定阈值时，从用户设备获取用户设备当前信息和测量报告；根据用户设备当前信息和测量报告对邻区的邻区波束进行调整生成邻区波束信息；将切换命令发送给用户设备，以供所述用户设备根据切换命令切换至邻区，从而增强了源小区与邻区的重叠覆盖区域的信号质量，对切换带进行精准优化；进而当用户设备在两个小区之间切换时，能够实现无缝切换，不会出现切换无法切换、甚至掉线的问题，增强用户感知。
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公开(公告)号：CN111327538A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201811541491.5
申请日：2018-12-17
Applicant: 中国移动通信集团山东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L12/813 , H04L29/12 , H04W24/06 , H04W28/10
Abstract: 本发明实施例提供了一种调度策略控制方法及系统，所述方法包括：获取预设流量模型库；基于所述预设流量模型库，为每一用户业务分配服务质量等级标识QCI的取值权重；基于所述QCI的取值权重，确定基站侧QCI速率的分配比值并下发至所述基站侧。通过核心网确定出为每一用户业务分配各QCI等级的取值权重，即确定不同用户业务的优先级，可以实现合理分配无线资源，保障用户业务质量。
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公开(公告)号：CN111246498A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201811443173.5
申请日：2018-11-29
Applicant: 中国移动通信集团山东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种eSRVCC异常分析方法和装置，借助MR数据定位eSRVCC的位置和无线信号交叠特征、联合CTR大数据分析判决出eSRVCC执行前的“时间-强度”特征、以及该LTE小区的信号强度分布特征，由这三类特征组合出60格的“特征格空间”。每一格小空间代表了：eSRVCC发生的LTE小区的覆盖类型是什么、目标切换小区与LTE的覆盖关系如何、测量和执行阶段的特征是什么。在60格的“特征格空间”中，由当前eSRVCC发生时所处的“特征格”，对比之前三者结合计算出的最优“特征格”，判定不同的eSRVCC失败原因值并区分不同原因调整优化。
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