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公开(公告)号：CN118803997A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311689427.2
申请日：2023-12-11
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: H04W24/06 , H04B17/373
Abstract: 本申请涉及通信技术领域，提供一种5G网络的接收功率预测方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：基于4G最小化路测数据，确定地理信息特征向量；根据地理信息特征向量，得到路径损耗；基于路径损耗、发送端的发射功率和5G天线增益，确定5G网络的接收功率的预测值。本申请根据4G最小化路测数据，预测5G网络的路径损耗，实现了基于现网4G数据预测5G网络的研究，降低了预测5G网络的接收功率的成本；根据发射功率、5G天线增益和路径损耗，确定5G网络的接收功率的预测值，在考虑了4G网络和5G网络的相似性和差异性的同时，找到5G网络的传播规律和变更机制，提高了5G网络的接收功率的预测值的准确性。
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公开(公告)号：CN118828643A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311255956.1
申请日：2023-09-26
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: 本发明公开了一种最小化路测数据清洗方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取小区的所有原始MDT数据；根据所述原始MDT数据，确认所述小区对应的MDT接收点；根据所述MDT接收点的相关信息，对所述原始MDT数据进行筛选，得到筛选后的MDT数据；其中，所述MDT接收点的相关信息包括：所述MDT接收点的第一总数量、所述MDT接收点与所述小区之间的第一平均距离和处于所述小区的正向覆盖区域内的MDT接收点的第一数量。本发明实施例丰富了MDT数据的筛选方式，提高了MDT数据筛选效率及准确性，MDT数据可靠性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118803999A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410198741.9
申请日：2024-02-22
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
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能大模型技术的无线传播覆盖预测方法和装置，属于无线网络规划设计技术领域，所述方法包括：获取最小化路测数据进行预处理，得到接收端预设范围内的地理信息参数，以及得到接收端和发送端之间的地理信息参数；将上述地理信息参数输入基于人工智能大模型技术的无线传播模型中，得到无线传播模型输出的区域场强覆盖预测结果。通过上述方法和装置的运用，通过使用基于人工智能大模型技术的无线传播模型，能够更好地学习数据中的规律，提高区域场强覆盖的预测效果。由于最小化路测数据的数据多样性丰富，数据量充足，通过对最小化路测数据进行预处理并作为无线传播模型使用的参数，能够使校正出的模型的适用范围更加广泛。
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公开(公告)号：CN118695345A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411005692.9
申请日：2024-07-25
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: 本发明提供一种端网协同的能耗优化方法、系统、设备及介质，该方法包括：根据各基站的上一周期的工参信息和上一周期的状态信息、各终端的上一周期的位置信息、以及部署区域内各栅格的上一周期的覆盖状态信息和各栅格的历史用户信息，获取当前周期的端网状态信息；将端网状态信息，输入至优化模型中得到端网能耗最优的目标部署策略；根据目标部署策略，对各基站进行协同优化部署；优化模型是根据从经验池中循环获取的各样本数据对强化学习模型进行多智能体近端策略优化训练得到的。本发明实现更加高效、全面地获取使得端网能耗整体最优的基站部署方案。
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公开(公告)号：CN118382092A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410632618.3
申请日：2024-05-21
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: 本公开提供一种布站参数的确定方法、装置、设备、介质及产品，所述方法包括：对目标布站区域在历史时间步的多个目标基站的初始布站参数进行更新，获得当前时间步对应的多个目标基站的候选布站参数，基于当前时间步对应的多个目标基站的候选布站参数，确定当前时间步对应的布站策略基本评价指标和每个预设区域内的用户总发射功率，以此为基础确定布站策略在当前时间步的累计评价指标，在其满足收敛条件时，基于当前时间步对应的多个目标基站的候选布站参数确定多个目标基站的目标布站参数。所述方法确定的目标布站参数可以满足布站要求，解决采用单一梯度优化方法所造成的局部最优问题。
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公开(公告)号：CN118803947A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411011771.0
申请日：2024-07-26
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: H04W24/02 , H04W24/08 , H04W52/02 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L43/0888 , H04L43/0876
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，提供一种无线网络能效优化方法及装置，该方法包括：获取待优化区域内无线网络的状态数据，状态数据包括：各基站位置、各基站参数、网格信息和用户信息；将状态数据输入到各基站对应的能效优化模型，得到能效优化模型输出的对应基站的基站参数变化信息；按基站参数变化信息对待优化区域内无线网络进行能效优化；能效优化模型基于智能体模型构建，智能体以当前时间步的状态数据为输入，以基站参数变化信息为动作并输出，以奖励函数计算奖励值，以动作确定下一时间步的状态数据，智能体基于当前时间步的状态数据、动作、奖励值和下一时间步的状态数据训练得到。本发明提高了无线网络的能效优化效率、可靠性和优化性能。
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公开(公告)号：CN118802027A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311451319.1
申请日：2023-11-02
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
IPC: H04B17/309 , H04B17/327 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及通信技术领域的功率损耗预测方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：处理MDT数据得到训练数据，训练数据包括用于预测路损的第一训练数据；将第一训练数据输入到预测路损的第一神经网络，第一神经网络为基于Koopman算符理论构建的包括多个第一编码器的神经网络。采用结合Koopman算符理论的多编码器神经网络，在解决神经网络可解释性的基础上更加简洁；由于多个编码器所编码的Koopman特征函数互相独立，能够在高维函数空间提取信号强度随各地理特征变化而变化的物理学规律，同时对路损的预测也更加精准。
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