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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
申请人： 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
发明人： 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分类号： H04W24/04 , H04L41/0631 , H04L41/069 , H04L41/149 , H04L41/16
摘要： 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：CN113825162B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202010568169.2
申请日：2020-06-19
申请人： 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分类号： H04W24/04 , H04L41/0677 , H04L41/0631 , H04L41/14
摘要： 本发明实施例提供一种电信网络故障原因方法及装置，方法包括：获取目标电信网络设备在历史时间段发出的告警消息，对所有所述告警消息进行统计，获取所述告警消息的统计特征；将所有所述告警消息按照发出的时间先后顺序进行拼接，生成所述告警消息的时间序列；将所述告警消息的统计特征和时间序列输入基于注意力机制的神经网络模型中，输出所述目标电信网络设备属于每种预设故障原因的概率，将最大概率对应的所述预设故障原因作为所述目标电信网络设备的故障原因。本发明实施例可以快速准确定位目标电信网络设备的故障原因，提升运维效率，缩短故障处理时长。
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公开(公告)号：CN115243270B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202110373100.9
申请日：2021-04-07
申请人： 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
摘要： 本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种5G网络规划方法，该方法包括：建立网络智能规划模型，其中，网络智能规划模型包括输入层、中间层和输出层；分别对输入层、中间层和输出层的数据基于语义进行分类，得到分类数据；对分类数据进行向量映射，得到映射数据；根据映射数据对第一学习匹配模型和第二学习匹配模型进行训练，得到第一匹配模型和第二匹配模型，其中，第一学习匹配模型为输入层和中间层的学习匹配模型，第二学习匹配模型为中间层和输出层的学习匹配模型；根据第一匹配模型和第二匹配模型进行5G网络规划。通过上述方式，本发明实施例可以快速、准确地进行匹配模型的学习匹配，提高规划效率、提升规划精度。
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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
申请人： 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
发明人： 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分类号： H04L41/0604 , H04L41/0631 , H04L41/069
摘要： 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
申请人： 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
发明人： 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分类号： H04W24/02 , H04W24/04 , H04W24/08 , H04L43/50 , H04L43/0823
摘要： 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
申请人： 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分类号： H04W24/10 , H04W24/08 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/092
摘要： 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：CN114501530A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011172142.8
申请日：2020-10-28
申请人： 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
摘要： 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：CN114257490A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202011004214.8
申请日：2020-09-22
申请人： 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
发明人： 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分类号： H04L41/0604 , H04L41/0631 , H04L41/069
摘要： 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
申请人： 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
摘要： 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
申请人： 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
摘要： 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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