AISON是以大數(shù)據(jù)+AI技術(shù)為核心,集成聚類、分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強化學(xué)習(xí)等多種算法,打造的網(wǎng)絡(luò)智能優(yōu)化新平臺。平臺通過對工參、MRO、MDT和KPI指標(biāo)等數(shù)據(jù)的清洗和挖掘,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作自動化、智能化和全景化。
立即咨詢基于MDT數(shù)據(jù)源中RSRP、經(jīng)緯度、AOA、TA等多種特征的分布,運用聚類、分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法,精準(zhǔn)識別錯誤工參并糾錯。
基于MRO、KPI指標(biāo),運用小區(qū)相關(guān)度、蟻群和KNN算法,自動輸出參數(shù)優(yōu)化方案。
基于MRO、MDT和KPI指標(biāo),運用專家經(jīng)驗和強化學(xué)習(xí)算法,輸出權(quán)值優(yōu)化參數(shù)。
產(chǎn)品模塊 | 產(chǎn)品功能 | 方案有效率(%) | 備注 |
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工參自糾錯 | 方位角預(yù)測 | 90% | 現(xiàn)場驗證,偏差[0,20°] |
經(jīng)緯度研判 | 85% | 現(xiàn)場驗證,城區(qū)[0,50m],郊區(qū)[0,100m] | |
天線接反 | 98% | 現(xiàn)場驗證 | |
串接研判 | 98% | 現(xiàn)場驗證 | |
容量自均衡 | 高負荷待擴容 | 75% | 指標(biāo)驗證 |
高負荷待擴容預(yù)警 | 75% | 指標(biāo)驗證 | |
天饋自優(yōu)化 | 弱覆蓋優(yōu)化 | 3% | 問題小區(qū)MR覆蓋率改善幅度 |
重疊覆蓋優(yōu)化 | 0.50% | 問題小區(qū)MR重疊覆蓋降低幅度 | |
容量優(yōu)化 | 70% | 容量提升小區(qū)占比 |
工參自糾錯
2019年“利奇馬”過境,運用工參自糾錯模塊對某地市工參進行全網(wǎng)篩查,精準(zhǔn)定位臺風(fēng)導(dǎo)致的天線偏移,極大提高了通信恢復(fù)效率。
容量自均衡
2019年某省接入容量自均衡優(yōu)化平臺后,高負荷待擴容和待擴容預(yù)警小區(qū)占比逐月下降,為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化節(jié)約了硬件支出和人力成本。
天饋自優(yōu)化
選取一個弱覆蓋優(yōu)化簇,自動優(yōu)化后整體弱覆蓋率改善3.56%,弱覆蓋柵格明顯減少。