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公开(公告)号：CN118018078A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211399096.4
申请日：2022-11-09
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
Inventor： 邓也 , 谭裴 , 潘浩 , 陈燕雷 , 王西点 , 马兵华 , 宋守国 , 叶斌 , 沈国军 , 吴勇 , 徐璠 , 宇而勇 , 赵承祖 , 翟泾璨 , 张洪涛 , 吴有高 , 贡世令
Abstract: 本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种波束切换方法、装置、网络侧设备及存储介质，该方法包括：利用SRS波束训练测量指示过程，确定终端相对于基站天线口的方向性；基于所述终端的上行信号到达所述基站天线口上行同步时间负偏移TA值，获取所述终端相较于所述基站天线口的距离；根据所述终端的所述方向性及所述距离，周期性地确定所述终端的移动状态；根据所述移动状态下发目标波束切换策略至所述终端。通过上述方式，本发明实施例实现了终端级的CSI‑RS波束切换策略，提高了下行感知速率。
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公开(公告)号：CN116963201A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210415013.X
申请日：2022-04-20
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: 本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种基于NR干扰进行语音切换方法，该方法包括：获取终端的语音呼叫请求；根据所述终端所在小区在预设时间周期内的上行干扰强度，确定所述小区是否为高干扰小区；当所述小区为高干扰小区时，确定所述终端是否为质差用户；当所述终端为质差用户时，对所述终端下发LTE网络质量测量指令；当收到核心网发送的建立5QI1或5QI2视频流请求时，启用EPS Fallback流程，根据所述LTE网络质量，将语音业务承载于LTE网络。通过上述方式，本发明实施例实现了能够有效提升语音持续阶段质量，提升用户感知。
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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN114358354A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202011035744.9
申请日：2020-09-27
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耗电量预测方法、装置和电子设备，该方法基于RRU设备样本资源数据对样本耗电量数据和样本性能数据进行分类得到所述每一类别的RRU设备样本耗电量数据和样本性能数据；再基于每一类别的RRU设备样本耗电量数据和样本性能数据分别进行训练后得到各个类别的RRU设备耗电量预测模型组成耗电量预测模型库；在对RRU设备的耗电量进行预测时，将所述RRU设备的性能数据输入目标耗电量预测模型，输出RRU设备耗电量的预测值，其中所述目标耗电量预测模型是基于所述RRU设备的类别，从耗电量预测模型库中选择的。能够对现网多种类别的RRU设备进行测算，针对性强，应用覆盖面广，测算准确性高。
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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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