中信科移动联合联通河南分公司云网运营中心积极参与自智网络实践,双方按照联通集团数字化转型战略指引,基于HiNet智能运维平台,围绕保障网络合理、网络问题三维立体洞察、重点场景识别、场景化参数建模寻优、天馈深度洞察、天馈智能优化等方向开展研究,形成无线网络链式优化创新解决方案,结合神经网络、知识图谱等AI技术,打造闭环自智网络,赋能网络优化的多个场景,推动网络质量和用户体验的快速上升。
网络问题三维立体洞察
基于半监督分类算法结合图像识别的建筑物画像,实现了用户MR的室内外区分以及3D精准定位。在此基础上结合网络问题评估,实现了问题点、问题路段、问题区域、问题楼宇的全方位三维立体洞察,避免了大量的人工测试工作。
重点场景识别
基于神经网络图像识别算法精准识别建筑物,进行场景自动化分类,并结合KPI、MR等网络数据叠加网络属性,如弱覆盖、高丢包、高负荷等,后结合无监督聚类算法通过场景交织构建个性化细分场景,为差异化精细参数优化提供输入。
场景化参数建模寻优
结合VoNR专项提升积累的参数寻优专家经验,基于径向基神经网络建模构建待优化指标在不同场景小区下与各参数的模型关系,并通过梯度下降算法对神经网络模型求解得到佳的参数配置,并通过多轮迭代使收敛度超过98%。
天馈深度洞察
利用路测、MDT(MR)、切换数据结合AI聚类,统一场景分析小区用户数、切换分布、波束分布,可快速发现天馈接反和天馈覆盖方向被遮挡等异常问题,避免大量人工上站核查的复杂性。
天馈智能优化
利用天馈软调参数,结合机器学习寻优算法,实现“覆盖问题自动发现-自动分析-自动优化”,以低成本高效率的方式助力网络覆盖优化。