结合MR数据设计方案提高TD-LTE室分故障排查效率方法的研究

本文结合现网室内分布系统各项关键指标对现有室分系统故障排查流程进行了分析,对利用MR数据排查室分故障的优缺点进行分析;分析了利用规划设计方案进行问题点定位方法的可能性,提出了调整后室内分布系统故障排查及分析流程;对调整后室内分布系统故障排查及分析流程进行了验证。     

5G室内覆盖性能及关键问题分析

5G时代70%的应用发生于室内,室内网络将成为运营商5G网络具备竞争优势的主战场。5G网络具备室内外同频组网,室外宏站深度覆盖能力增强等特点,同时,室内网络频段及覆盖方式的变化,都会对室内覆盖的性能产生影响,本文从5G室内覆盖性能分析出发,针对室内覆盖网络面临的室内外同频干扰、传统室分升级等问题进行分析,给出了5G室内覆盖网络规划升级时需要重点解决问题的建议。     

基于深度学习的5G覆盖动态优化的研究与应用

针对传统覆盖优化评估难、效率低、准确性差的问题,提出了5G覆盖动态优化方法.首先,针对覆盖评估,创新构建了5G MR切片分析诊断体系.其次,在5G用户三维空间定位方法上探索研究了基于DOA的用户分布估算.进一步地,提出了基于MR和DOA数据的Massive MIMO权值智能寻优方案,深度挖掘5G覆盖潜力.目前整套方法已...     

基于广电网络开展5G家庭深度覆盖研究分析

本文对有线电视网络技术的现状进行了调研和梳理,对利用有线电视同轴电缆资源进行广电5G室内覆盖的关键技术进行了研究和可行性分析,并提出了一种基于同轴电缆资源的5G家庭深度覆盖技术方案,实现利用有线电视网光节点资源进行广电5G热点区域和室内外覆盖,为广电网络未来5G时代的业务开展和网络运营提供技术支撑.     

一种基于家庭宽带与MR数据的室内无线测量方法

室内无线信号的准确测量一直是电信运营商的工作难题,室内信号的准确性是基站小区的规划、无线网优化工作的重要依据。当前网络运营商对于无线网络覆盖质量情况主要通过DT(道路测试)、CQT以及MR (Measurement Report)采集来获得。其中路测数据仅能反映道路覆盖情况,无法采用用户家庭内部覆盖情况;现有MR数据上报的原始数据并无经纬度信息,只能反映整体小区信号覆盖情况,并不能反映精确位置的覆盖信息。而带有经纬度信息的MDT数据又面临着网络开销大、占用硬盘多、空数据比例大和室内定位误差大等缺点,所以如何获得用户在小区居民住宅内覆盖情况对移动运营商解决弱覆盖有着很大的意义。文章提出一种基于移动家庭宽带信息与MR数据关联的方法,利用关键字段实现信息关联从而获得居民室内无线信号的覆盖指标,在测量准确率和测试效率上有了明显提升。     

"畅优5G"引领5G智慧新未来

随着5G网络规模建设的推进,主要城市核心城区正逐步实现基于NSA组网模式的5G连续覆盖.基于网优大数据系统,对MR数据,用户控制面、业务面数据,5G NR业务面IP信息进行接入整合,根据对NSA组网业务信令特征的研究,结合MR多数据源融合定位技术,实现5G组网特性在现有4G网络数据基础上,高效、准确识别5G终端用户及其业务数据,及时洞察5G用户及业务发展,寻找5G高价值区域,指导5G网络规划和建设,并实现精准的用户感知效果评估.     

基于4G MR无线话单的贝叶斯室内定位技术研究和应用

研究基于4G MR无线话单的贝叶斯机器学习室内定位方法,构建一套4G MR无线话单贝叶斯机器学习定位算法模型和处理流程,在分析4G无线信号特征的基础上,提出高斯正态随机分布无线信号特征处理方法,准确可靠地提取出室内外参考样本信号的无线特征模型,在此基础上研究了可应用于无线随机信号特征的贝叶斯室内定位算法,有效提升移动网络室内外定位的精准度和可靠性,有力支撑了移动网络运营分析和优化建设工作.     

基于5G Massive MIMO的波束级MR研究与应用实践

随着5G网络逐渐步入存量优化阶段,单纯基于MR的数据无法体现场景用户的深度覆盖水平,且在运维过程中,如何精准定位以提升规划准确度、如何降本增效以提高运维效率成为了重要课题。在传统MR覆盖优化的基础上,利用当前5G独有的波束级MR测量,可以使Massive MIMO权值优化从典型波束场景,向自定义波束场景演进。将成熟的MR立体分析方法应用到自定义波束领域,再次提升深度覆盖问题的优化方法的准确性和灵活性。经验证,SSB RSRP均值可提升1dB,重叠覆盖率改善了1.22%,大幅改善了5G用户的网络质量。     

5G室内深度覆盖规划解决方案研究

由于5G使用频谱资源的频段相对较高，其绕射能力及电磁波穿透能力相对较弱，因此存在室外基站覆盖、室内隔墙传输难度较大的问题。为满足室内深度覆盖需求，需要做好室内深度覆盖规划。文中通过对5G室内深度覆盖基本情况的介绍，分析了覆盖规划原则，并重点探讨了深度覆盖的解决方案，旨在提高5G室内覆盖效果，保证深度覆盖规划方案的质量。     

WCDMA网络电梯内掉话的优化案例分析

随着移动通信的普及和3G网络的逐步商用,城市室内的深度覆盖越来越重要。室内深度覆盖一方面要建设室内覆盖系统,另一方面要对室内外无线信号进行联合优化,通过基站天线、参数调整结合室内分布系统的调整提高室内综合通信质量。电梯作为室内覆盖的一个特殊场景需要加以重点考虑。一、WCDMA室内覆盖组网概况     

基于MR的位置指纹定位算法

基于MR 的无线优化方法在无线网络中正逐步推广应用,而其中位置指纹定位算法更适合于复杂的室内环境,能够较准确的区分室内外用户并实现室内分层的覆盖评估及业务定位。     

基于分场景的WCDMA室内分布系统规划优化研究分析

针对WCMDA室内分布系统不同场景存在的网络质量问题,通过话务量、MR覆盖、导频污染、容量、网络故障等方面对室分WCMDA网络现状进行多维度的评估分析,创新建立基于MR数据分析的分场景室内分布优化评估体系,有效解决了室内深度覆盖网络问题,实现了室分WCDMA网络质量和用户感知的同步提升。     

基于非告警类的LTE室分小区MR弱覆盖问题定位方法的研究

针对目前影响室内用户感知的信号弱、速率低等一系列问题,本文从MR数据、室内分布系统设计、无源器件、小区参数等多个角度出发,进行室内分布系统问题的定位与优化方法的探讨,以解决弱覆盖问题导致的一系列影响用户感知的投诉,从而作为研究方法提供给室内分布系统建设、整改及维护相关指导意见.     

基于MR数据的GSM网立体邻区优化技术研究

随着移动用户数量和业务量指数增长,在核心城市的用户话务密集地段,小区半径已不足百米,室外冗余覆盖现象严重,室内深度覆盖不足.用户的话务和流量在立体空间上密集分布,低、中、高层的无线环境差异较大.本文深入研究OMC-MR测量数据和室内扫频数据关联方法,实现室内低、中、高不同立体空间覆盖模型,在分层优化用户邻区关系、加强深度覆盖等方面取得一定经验.     

基于MR特征分离技术的室分监控研究

在简要分析传统直放站室分监控方法不足的基础上,首次提出了利用MR数据进行室分监控的思路,针对其技术难点提出了利用神经网络解决室内外MR数据分离的方法,并详细阐述了利用MR数据进行室分监控的流程及监控系统的自我完善问题。     

5G NR覆盖性能研究

首先以试验网测试数据为参考,分析了非独立组网模式下5G NR在室外连续覆盖和室内深度覆盖的覆盖能力,并与LTE网络进行对比分析;然后根据覆盖特性推算出满足5G NR边缘速率的信号质量要求;最后针对不同场景给出5G网络规划部署的建议。     

基于AI的室分故障问题定位方法研究与实践

目前4G室内深度覆盖不足问题是影响客户体验和运营商收益的主要因素。本文通过对室分站点性能和用户MR等数据的全量采集与研究分析,利用AI技术建立室分故障特征模型,并根据模型中好点和差点与室分物业点、站点、小区进行匹配,实现室分故障的精准定位,进一步提升网络优化及维护工作效率。