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公开(公告)号：CN118804058A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410462733.0
申请日：2024-04-17
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: 本公开提供了一种工参位置确定方法与装置、电子设备、存储介质与产品。本公开利用4G指纹库中各4G采样点的采样数据，对5G采样点的测量报告数据进行位置回填，得到所述5G采样点的采样数据，之后，基于各采样数据中携带的栅格标识，对所述4G采样点与所述5G采样点进行关联处理，得到各栅格对应的采样点集合，从而，基于各栅格的所述采样点集合，对5G小区与4G小区进行共址分析，进而，针对任意一个所述5G小区，当所述5G小区不存在共址4G小区时，利用所述5G采样点的采样数据，确定所述5G小区的工参位置。本公开所提供的技术方案能够确定小区工参位置，从而，能够在一定程度上提升小区工参位置稽核结果的准确性与稽核效率。
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公开(公告)号：CN118590916A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410826977.2
申请日：2024-06-25
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: 本发明公开一种虚拟路测方法、装置、设备、介质及程序产品，通过解析MRO数据确定若干用户采样点，并利用待测道路的路网数据及4G/5G联合指纹库实现用户采样点的精确定位，无需额外部署测量设备，适用范围广，此外，由于虚拟路测日志是基于大量的用户测量结果而生成的，因此能够有效避免因信号抖动而导致的信号场强变化较大的问题，显著提高了虚拟路测的精确度。
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公开(公告)号：CN118215068A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410537102.0
申请日：2024-04-30
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 王西点 , 石铎 , 徐晶 , 贾子寒 , 余绍绍 , 王磊 , 王亚楠 , 聂臻霖 , 何隽飞 , 董逍 , 曾豫 , 程楠 , 华程铭 , 曹天骄 , 王显阳 , 李益乐 , 李佳袁 , 安瑞 , 管元恺 , 徐浩天 , 刘清瑶 , 武鹏程 , 杜尧鑫
IPC: H04W24/04 , H04L41/0631 , H04L41/069 , H04L41/149 , H04L41/16
Abstract: 本申请涉及通信技术领域，提供一种基站退服告警预测方法、装置、电子设备、产品及介质。所述方法包括：对基站的动力环境告警数据和无线告警数据进行拼接，得到告警序列，基于告警词典表，得到告警序列数据；将告警序列数据和属性数据输入退服告警预测模型，得到告警消息；对告警消息进行退服告警分析，最大数量、自然终止符和分析结果，得到退服告警预测结果。本申请通过告警词典表，对告警序列进行处理，有利于提高退服告警预测模型对告警序列数据的处理效率。本申请实现了对基站的告警数据的全面分析，提高了告警消息的准确性。本申请提高了退服告警预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116975589A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210796088.7
申请日：2022-07-07
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: G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种网络场强预测的特征生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取网络场强预测样本；对所述网络场强预测样本进行标签插值处理生成栅格化标签特征值；根据所述网络场强预测样本确定基础特征样本，并根据所述基础特征样本生成基础特征值；根据所述栅格化标签特征值和基础特征值生成网络场强预测特征，所述网络场强预测特征用于对网络场强预测模型进行训练。通过上述方法，将多项特征值应用于特征向量的提取中，生成用于移动网络场强预测的特征，输入神经网络中进行模型训练，相较于简单的特征提取过程，其预测精度有大幅提高，模型训练效果更好。
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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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Patent Agency Ranking
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：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：CN109495898B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201710819350.4
申请日：2017-09-12
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明实施例提供一种无线网络覆盖的指标定量预测方法及设备。所述方法包括：获取无线网络的特征数据，所述特征数据包括网络结构、无线参数数据、地形地貌数据及业务分布数据；将所述特征数据输入训练好的深度学习模型，获取无线网络覆盖的指标定量预测数据。本发明实施例利用训练好的深度学习模型对无线网络的特征数据进行分析和计算，可获得网络覆盖的指标定量预测数据。本发明实施例尽可能的包含当前场景的所有细节，包括网络结构、无线参数数据、地形地貌数据及业务分布数据等，最大限度的实现当前场景的全面分析，能对优化后的指标做出准确的、定量的、符合客户感知的、及时的预测。
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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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