-
公开(公告)号：CN115226186B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202110423838.1
申请日：2021-04-20
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: 本发明公开了一种小区关断节能方法及装置，其中，方法包括：确定多层网共覆盖扇区组；提取历史业务数据，确定扇区组中各小区所使用载波在指定维度的承载门限阈值；根据各载波的承载门限阈值，计算得到扇区组中不同层级的载波组合在指定维度的组合承载门限阈值；根据不同层级的载波组合对应的在指定维度的组合承载门限阈值，与扇区组各时间段的业务数据预测值相比，确定待关断小区及待关断时间段；根据待关断小区及待关断时间段生成并下发执行小区关断指令，以关断待关断小区。实现按照时间段粒度精细化确定扇区组内能满足现网业务量的最低载波承载配置，在低流量时间段内关断冗余小区，达到节能效益最大化。
-
公开(公告)号：CN118828607A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202310883339.X
申请日：2023-07-18
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： 高鹏 , 徐晶 , 王西点 , 董逍 , 方芳 , 任文璋 , 王磊 , 贾子寒 , 聂臻霖 , 石铎 , 王亚楠 , 程楠 , 曾豫 , 曹天骄 , 华程铭 , 何隽飞 , 王显阳 , 李佳袁 , 沈骜 , 郭若沛
Abstract: 本发明公开了一种无线网络问题的根因分析方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待分析小区的原始无线指标表征数据和原始无线网络问题表征数据；将经过预处理过的原始无线指标表征数据和原始无线网络问题表征数据进行匹配，得到无线劣化指标表征数据与无线网络问题表征数据的匹配数据对，对匹配数据对进行关联规则分析，得到匹配数据对的关联权重；利用训练好的无线指标异常检测模型对原始无线指标表征数据进行异常检测，得到无线异常指标表征数据；将无线异常指标表征数据的异常差值和关联权重进行加权求和，得到待分析小区的无线网络问题的根因的推荐系数。本发明实施例能够快速准确进行无线网络问题根因分析。
-
公开(公告)号：CN118828562A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202310880235.3
申请日：2023-07-18
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 , H04B17/345
Abstract: 本发明公开了一种降低小区间干扰的方法、装置、设备和存储介质，在筛选出高干扰小区后，将由若干个重叠覆盖率超过重叠门限值的同频的高干扰小区组成干扰簇，判断这一干扰簇中所有小区的整体上行资源利用率，当整体上行资源利用率小于或等于利用率门限值时，表示在重叠覆盖区域，干扰簇中所有小区的终端碰撞概率小，可以通过资源调度来规避系统内干扰，此时监控小区资源受扰情况，确定干扰簇下的小区的未受扰资源段，并根据未受扰资源段设置高干扰用户集中每一终端所归属小区的资源调度起始位置，将高干扰用户集的用户归属小区进行资源调度，达到减少小区间重叠覆盖导致的干扰的效果，同时因不涉及射频调整，不会影响基站信号的覆盖性能。
-
公开(公告)号：CN118798462A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410177059.1
申请日：2024-02-08
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: G06Q10/063
Abstract: 本公开提供了一种选址方法、装置、设备、存储介质与计算机程序产品，该方案中，首先，基于规划区域与高精度地图，获取待选站集合，然后，对所述待选站集合中的各待选站点进行站点间分析，并基于分析结果确定目标站集合；其中，所述站点间分析包括：减站分析和/或加站分析，其中，所述减站分析与站间距相关，所述加站分析与站点属性相关。如此，能够在一定程度上提高站址结构的合理性，降低站址间干扰，并提升选址效率，降低选址成本。
-
公开(公告)号：CN118632268A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410744022.2
申请日：2024-06-11
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
Abstract: 本公开涉及通信技术领域的一种网络质差区域识别方法、装置、电子设备及存储介质。其中，方法包括：根据质差区域汇聚算法参数，对质差栅格数据进行地理栅格汇聚计算，得到空间汇聚的质差连片区域；基于所述空间汇聚的质差连片区域，判断连续单位时间的满足栅格重叠度要求的质差连片区域，得到空间汇聚时间连续的质差连片区域。本方案使用空间汇聚和时间连续判定方式计算质差区域，从时间和空间两个维度判定质差区域，可以做到精准的获取质差区域范围，便于快速定位质差区域，提高网络优化的效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112836843B
公开(公告)日：2024-04-09
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
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/08
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。
-
公开(公告)号：CN113379176B
公开(公告)日：2023-12-19
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
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/30 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/2433 , G06N20/00
Abstract: 异常数据，根据集成学习能够整体上提高检测模本发明实施例提供一种电信网络异常数据 型泛化能力的特征，从而提高了电信网络异常数检测方法、装置、设备和可读存储介质，其中方法 据检测的准确性。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(56)对比文件Ryota Hinami等.Joint Detection andRecounting of Abnormal Events by LearningDeep Generic Knowledge.2017 IEEEinternational Conference on ComputerVision(ICCV).2017,3639-3647.张志平.基于集成方法的异常点检测.信息与电脑（理论版）.2019,第31卷(第20期),48-49.许振等.基于聚类的兴趣区域间异常轨迹并行检测算法.南京师大学报（自然科学版）.2019,第42卷(第1期),59-64.
-
公开(公告)号：CN116866151A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210311412.1
申请日：2022-03-28
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: H04L41/0631 , H04L41/0677 , H04L43/04 , H04L43/08
Abstract: 本发明公开了一种网络异常原因确定方法、装置、计算设备及存储介质。方法包括：根据小区流量数据识别网络异常事件；提取网络异常事件的发生时间及发生位置，并基于网络异常事件的发生时间及发生位置生成网络异常事件的时空特征；基于网络异常事件的时空特征，对网络异常事件进行聚类处理，以获得至少一个类簇；针对于任一类簇，根据该类簇中网络异常事件的异常类型和/或流量类型，确定该类簇对应区域的网络异常原因。采用本方案，能够提升网络异常原因的确定效率及确定精度。
-
公开(公告)号：CN115209441A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110386101.7
申请日：2021-04-09
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
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , G06Q10/04 , G06K9/62 , G06F40/284 , G06F40/126 , G06F16/38
Abstract: 本发明公开一种基站退服告警预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据待预测基站在预设时段内的历史运维数据中的告警数据进行词向量编码获得告警特征序列；通过预设滑动窗口对告警特征序列进行滑动采样以及特征添加获得告警预测样本；通过预设退服告警预测模型根据告警预测样本进行基站退服告警预测。由于是通过对基于待预测基站的历史告警数据生成的告警特征序列进行采样和特征添加来生成告警预测样本，然后利用预先训练的退服告警预测模型根据告警预测样本进行基站退服告警预测，相比于现有的凭借技术人员的经验进行基站退服预测的方式，本发明上述方式有效利用了待预测基站的历史告警数据，保证了预测结果的准确性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN113891342A
公开(公告)日：2022-01-04
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
95
records
(took 0.066 seconds)
