面向F5G的光接入网智能规划应用研究

针对在保障用户带宽需求的前提下，如何提前评估扩容升级并主动规划光接入网络的问题，提出了一种基于树模型的接入网扩容规划算法，即通过决策树ID3算法定量分析影响PON口峰值速率的关键因素，根据决策树的结果使用回归树CART算法预测PON口峰值速率区间。实验表明，基于该方案构建的2个模型准确率均达80%以上，可为F5G时代光接入网精准评估并规划扩容提供借鉴。     

基于机器学习的无线网络用户感知速率智能预测研究

本文利用人工智能算法,结合DT/CQT、SpeedVideo、某厂家专有平台用户感知栅格速率数据,并关联栅格内覆盖、质量、负荷、性能等指标作为训练样本,分析影响用户感知速率的关键因素。通过建立预测用户感知速率的算法模型,实现栅格粒度用户感知速率预测,快速精准定位用户体验短板,有的放矢的解决用户体验问题,实现网络竞争力持续提升。     

基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型

5G网络中的用户会产生大量的访问数据，导致用户复访行为难以精准预测，因此提出基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型。从电信大数据中提取用户上网历史行为特征数据，构建数据集。引入多阶加权马尔可夫链模型，通过计算各阶自相关系数，得到模型权重值，计算模型的统计量。经过分析后得到各阶步长的马尔可夫氏链一步转移概率矩阵，从而实现对5G网络海量用户复访行为的精准预测。实验结果表明，该模型拥有最低的均值误差和标准差，以及最高的精度、查全率、查准率、F1指标，可证明该方法在预测用户复访行为方面有着非常明显的优势。     

基于用户体验与流量释放的5G网络扩容标准研究和应用

面对5G流量快速增长的挑战,5G业务开始出现容量受限的情况,分为体验受限和流量压抑,亟需构建5G超大容量网络模型、更加精准的业务预测和更加精确的资源配置模型,为5G小区扩容提供依据和标准。苏州联通在全国首次构建多维度业务增长预测模型,从用户数、流量、体验速率、空间和时间等多个维度预测业务增长,叠加5G容量特性带来的影响,利用用户抽样统计分析用户的行为和使用习惯,实现细分场景和忙时的业务增长预测,最终输出细分场景的忙时业务量扩容需求,基于需求构建体验受限和流量压抑的5G扩容模型,并结合苏州联通用户话务数据进行扩容应用,提高投资收益。     

人工智能算法在5G套餐潜在用户识别中的应用

随着5G网络正式商用,大量的5G终端涌入市场,目前5G终端占有量逐日递增,但5G终端非5G套餐的用户占比相对较高,精准预测5G套餐潜在用户对于运营商拓展5G业务具有重要意义.本文基于O域信令数据、B域用户基础数据、MR位置数据等进行大数据分析,深入研究5G终端开通5G套餐前后的特征,结合人工智能算法搭建AI模型,精准预测全网5G终端非5G套餐用户中高概率更换为5G套餐的用户清单,助力5G套餐业务发展.     

5G峰值速率提升优化研究

随着5G建设的推进,4K高清回传、现场直播、"云会议"等多场景应用对5G速率的要求越来也高。为给用户提供高性能体验,电信不断挖掘现网影响5G峰值速率的因素,给出有效的优化方法,提炼总结出速率提升三板斧,为后续5G网络速率优化提供参考。     

5G移动终端预测模型及分流比提升方法探讨

为应对短期内4G网络因移动业务增长带来的承载压力以及5G基站建维成本带来的投资压力,根据5G业务发展情况,精准投放设备资源,提升5G网络效益是当前5G网络建设优化工作的重中之重。本文在搭建5G终端渗透率预测模型预测未来5G的市场发展;从规划、建设以及优化全流程分析了5G网络分流比提升的方法,为提升5G网络资源使用效率,实现资源精准投放提供参考。     

5G体验速率提升的模型研究

本文主要研究5G用户信号差、体验速率低，并提出优化措施。通过配置合适的5G波束数量、SSB及CSI-RS的权值，综合部署部分新技术，形成一个稳定的配置模型，提升5G体验速率。通过部署不同组合的参数和功能体系，进行多轮测试验证，输出5G体验速率较高的稳定模型，应用于现网。     

第五代移动通信网络的下行RANK提升方法研究

第五代移动通信网络下载速率提升主要在RANK的提升,本文从UE上报的RI和基站调度的RANK两端入手,通过参考信号CSI-RS、环境因素(多径)、UE算法实现、空口问题、非空口问题及参数六大维度分析提升RANK,并总结相应方法.     

城市场景5G eMBB网络速率提升研究与应用

在对城市5G eMBB网络遍历测试结果进行聚类分析的基础上,将整个城市网络划分为不同场景,通过数学建模研究不同场景下影响速率的关键要素,并基于关联要素确定每个小区的性能提升重点。通过有针对性的优化,可显著提升5G eMBB网络速率。该研究为城市5G eMBB网络部署后速率快速提升指引了方向,对提升用户感知具有一定指导意义。同时,提出的基于聚类的分析和优化方法也可应用于未来5G SA组网结构下uRLLC和mMTC等场景。     

5G网络深度覆盖性能预测方法研究

随着5G网络建设深入，5G时长驻留比已成为5G网络质量的重要考量指标。室内用户分布集中、容量负荷较大，成为提升5G网络驻留比的关注焦点，因此5G网络深度覆盖性能评估成为近两年研究重点。而室外站对建筑物室内覆盖能力的精准预测，由于场景复杂和准确性不高等问题，仍缺乏成熟可商用的解决方案。本文提出了基于AI的传播预测方法和基于场景孪生的射线跟踪技术，给出了两种解决方案，并应用网络孪生仿真平台进行覆盖预测，最后经过实际测试对两种解决方案进行了对比验证。     

5G移动网络下通信资源分配算法

传统的通信资源分配方法具有局限性,在当前5G移动网络条件下,通信过程中的信息传输速率不能满足通信频谱的资源利用率要求,为此,文章提出5G移动网络下通信资源分配算法。在研究边缘网络的基础上,建立5G移动网络的边缘计算模型,将数据传输端进行分层处理,包括计算云层、边缘层以及终端层三个层级,拉近云计算服务器与用户个体之间的数据传输距离。根据模型建立边缘计算的资源分配框架,计算无线链路的数据传输速率,避免陷入局部最优解。同时,将终端层用户进行分簇处理,避免数据传输过程中的同频干扰,提升资源分配效率。在此基础上,基于A3A算法构建簇间的通信资源分配模型,并使用最优化理论对所建立的资源分配算法模型进行优化,实现5G移动网络下通信资源分配算法设计。最后,通过实验对比传统D2D算法与设计的分配算法,结果表明,该算法能够适应5G移动网络环境,保证通信服务过程中信息传输速率的稳定,能够实现通信资源的高效分配。     

超高容量5G网络容量规划方法研究

随着5G通信技术的发展,传统的网络规划方法短板日益凸显。本文针对超高容量网络的容量规划,应用5G新特性建立超高容量立体分层组网模型,实现多维度流量精准预测和分析,为实现科学精准的网络规划、最大化提升网络性能提供了有力支撑。     

面向5G网络的多用户MIMO调度方法

多用户MIMO调度方法无法达到预期的调度效果,为此,文章提出面向5G网络的多用户MIMO调度方法。建立5G网络MIMO信道模型,根据用户调度优先级对用户分组,根据用户信道之间的相关性,确定调度候选组中的用户调度顺序,以此完成面向5G网络的多用户MIMO调度。实验结果表明,应用此方法5G网络MIMO信道平均吞吐量、速率均有明显的提升,具有良好的应用前景。     

基于“四步八级”梯度分级和“两步两维”用户画像的5G精准建设体系研究

在国家政策的大力推动下5G网络建设步伐加快、5G应用发展走深向实、用户发展也将迎来快速的增长,但目前业务仍主要是满足客户eMBB场景需求,逐步提升的ToC客户价值,难以缓解大规模5G网络建设带来巨大的建设投资与运营成本压力。如何通过现有的业务分析与未来业务的预测,较为准确的把控网络建设进度,提升网络使用效能是当前较为迫切的一项工作。本项目研究旨在根据区域业务发展、5G终端、套餐用户及4G头部客户行为分析,总结一套5G网络建设覆盖精准分级体系,引导资源按节奏投放、确保有限资源的高效利用。同时基于用户级数据,结合现有网络情况分析,分类精准识别价值群体,开展精准营销策略、加速5G用户迁转。     

700 MHz+2.6 GHz多频协同优化研究

为进一步发挥5G网络的业务承载能力，提升网络质量。本文设计多套4G/5G互操作方案，从业务吸收和使用感知情况等多个维度进行分析验证，从而确认适配网络需求的4G/5G多频互操作方案。结合不同类型的5G业务需求，确定影响感知的主要因素，提出针对性的解决方案，有效提升5G网络业务承载能力的同时，充分保障用户感知，使网络发挥最大价值，为网络优化工程师提供可参考的优化方案。     

5G分流比提升策略研究

为进一步提升5G网络利用率，大力提升5G手机终端的网络流量驻留比，考虑在当前5G/LTE（长期演进）两网共存并存的基础上，调整覆盖与互操作参数，加大用户在5G网络的驻留时长和5G流量的占比，达到提升5G网络利用率和用户感知的最终目的。文章梳理影响驻留比的各个因素，包括机、卡、网等多个维度，提出5G驻留比和网络分流比的优化流程图。结合现场的实际情况做一些优化及参数的调整，对后续不同场景制定4G/5G互操作部署策略以及提升5G驻留比手段，具有一定的参考意义。     

5G终端登网率提升研究

5G时代已来,为提升5G终端用户登网率,本文从从终端、用户、市场、网络覆盖等几个维度展开研究,针对部分终端型号建议推送SA版本提升登网率;对5G未登网用户进行精准营销;识别5G终端常驻区域无5G覆盖,引导精准规划和建站提升登网率;针对5G网络感知差问题,开展门限下探、4/5G协同、功率、波束优化等各项工作;在核心城区试...     

基于用户体验速率的5G无线网容量指标阈值研究

容量是影响5G网络用户体验的关键因素，在用户数量逐步提升的同时为保证用户体验需要及时进行5G无线网扩容。如何确定5G无线网容量指标阈值，是网络扩容必须首先解决的问题。将5G无线网容量指标与用户体验速率相联系，通过网络容量指标数据统计分析，获得指标数据与用户体验速率的变化规律，从而确定5G无线网容量指标阈值，为即将到来的5G无线网扩容工程提供参考。     

一种5G高负荷问题智能定位预测方法

随着5G网络的大量建设和快速发展,市场5G终端的大力推广及普及使用,5G网络负荷压力问题日益突出,特别是高校、商业区、居民区等热点场景,存在高负荷问题处理滞后、分析效率低等问题。文章提出了一种5G高负荷问题智能定位预测方法,通过利用KPI的全局性、周期性和实时性的特点,构建负荷训练模型,对关键指标进行监控分析,快速识别业务变化情况,预测定位未来某个时刻或某个区域的负荷情况。在负荷问题发生前,精准定位问题小区,提前预测分析处理,将问题处理前置化,提前化解业务增长带来的网络风险,提升用户感知。