一种VoLTE呼叫时延分析方法及装置

    公开(公告)号:CN109818816A

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201711158791.0

    申请日:2017-11-20

    Abstract: 本发明实施例提供一种VoLTE呼叫时延分析方法及装置。所述方法包括在预设的时间段内获取与VoLTE呼叫过程相关的接口数据集,其中每个接口数据至少包括用户标识和时间戳;根据用户标识和时间戳,将每个接口数据归属于用户组呼叫话单,并按时间戳的先后顺序进行排序;根据VoLTE呼叫过程中相关接口数据产生的顺序将用户组呼叫话单划分为预设分段数量的分段话单;根据分段话单中的接口数据的时间戳,获取每个分段话单的时延,本发明实施例通过将收集到的接口数据组成VoLTE呼叫过程相对应的用户组呼叫话单,并提取出其中关键的分段话单用于计算分段时延,以此建立VoLTE呼叫多接口关联分析体系和多接口关联分析工具,满足快速定位问题、解决问题的维护要求。

    一种VoLTE呼叫时延分析方法及装置

    公开(公告)号:CN109818816B

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN201711158791.0

    申请日:2017-11-20

    Abstract: 本发明实施例提供一种VoLTE呼叫时延分析方法及装置。所述方法包括在预设的时间段内获取与VoLTE呼叫过程相关的接口数据集,其中每个接口数据至少包括用户标识和时间戳;根据用户标识和时间戳,将每个接口数据归属于用户组呼叫话单,并按时间戳的先后顺序进行排序;根据VoLTE呼叫过程中相关接口数据产生的顺序将用户组呼叫话单划分为预设分段数量的分段话单;根据分段话单中的接口数据的时间戳,获取每个分段话单的时延,本发明实施例通过将收集到的接口数据组成VoLTE呼叫过程相对应的用户组呼叫话单,并提取出其中关键的分段话单用于计算分段时延,以此建立VoLTE呼叫多接口关联分析体系和多接口关联分析工具,满足快速定位问题、解决问题的维护要求。

    一种流媒体业务速率预测方法及装置

    公开(公告)号:CN106454437B

    公开(公告)日:2019-08-13

    申请号:CN201510494390.7

    申请日:2015-08-12

    Abstract: 本发明公开了一种流媒体业务速率预测方法及装置,在本案中,可获取当前时刻的前一数据采样时间段的业务速率影响数据,并将获取到的业务速率影响数据输入设定的最小二乘支持向量机LS‑SVM速率预测模型中,得到当前时刻的下一数据采样时间段的业务预测速率,以根据所述业务预测速率生成相应的流媒体数据;其中,所述LS‑SVM速率预测模型是根据设定的LS‑SVM速率预测算法,对当前时刻的前一设定时间段内的多组样本数据进行训练得到的,从而提高了业务速率预测的准确性,使得生成的流媒体的码率能够与当前网络速率更为精确地匹配,避免了视频卡顿或网络带宽浪费等问题。

    一种终端场景判断方法及装置

    公开(公告)号:CN107404566B

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201610340586.5

    申请日:2016-05-19

    Abstract: 本发明涉及通信技术领域,公开了一种终端场景判断方法和装置,包括:获取终端在设定时间内的通信信令;根据所述设定时间内的通信信令,确定所述终端在所述设定时间内的驻留小区;若所述设定时间内的驻留小区所属的驻留基站的数量不小于三个,则确定以各驻留基站的位置为顶点的多边形的重心;将各驻留基站内所述终端的通信信令的数量作为权值,调整所述多边形的重心,得到所述终端在所述设定时间内的位置信息;至少根据所述终端的位置信息,确定所述终端的场景。本发明用以解决终端定位时数据源标准不统一的问题,提高了终端场景判定的准确性。

    一种流媒体业务速率预测方法及装置

    公开(公告)号:CN106454437A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201510494390.7

    申请日:2015-08-12

    CPC classification number: H04N21/2662 H04N21/2401

    Abstract: 本发明公开了一种流媒体业务速率预测方法及装置,在本案中,可获取当前时刻的前一数据采样时间段的业务速率影响数据,并将获取到的业务速率影响数据输入设定的最小二乘支持向量机LS-SVM速率预测模型中,得到当前时刻的下一数据采样时间段的业务预测速率,以根据所述业务预测速率生成相应的流媒体数据;其中,所述LS-SVM速率预测模型是根据设定的LS-SVM速率预测算法,对当前时刻的前一设定时间段内的多组样本数据进行训练得到的,从而提高了业务速率预测的准确性,使得生成的流媒体的码率能够与当前网络速率更为精确地匹配,避免了视频卡顿或网络带宽浪费等问题。

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