利用MR定位室内用户分布指导5G深度覆盖规划方案的研究

本文分析了现有深度覆盖规划流程,对现有的流程优缺点进行了梳理,分析了利用MR定位室内用户分布指导5G深度覆盖规划的合理性,提出了利用MR数据进行室内外用户采样点区分的方法,提出了利用MR数据精确定位室内外用户分布区域的方案,提出了利用MR定位室内用户分布指导5G深度覆盖规划的流程,对利用MR定位室内用户分布指导5G深度覆盖规划流程应用实现进行了阐述。     

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。     

"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.     

深度覆盖评估算法研究

数据业务主要分布于室内,室内深度覆盖质量的好坏直接反应数据业务的满意程度。传统深度覆盖评估方法单纯使用测量报告（Measure Report Ourdoor ,MR）数据,LTE用户量少、接入WIFI等原因会使部分室内区域没有MR数据从而最终导致整个区域深度覆盖评估结果不准确。为此,本文引入系统仿真数据,提出一种MR与系统仿真数据相结合的深度覆盖评估方法,并对整个方法的操作步骤、算法合理性和有效性进行了介绍与验证。     

5G网络室分性能与建设策略

5G网络具备室内外同频的特性,使户外宏站的深度覆盖得到加强。同时,不同的频带、不同的覆盖模式也会影响不同的室内覆盖效果。文章从5G网络室内覆盖特性的分析出发,对当前室内覆盖网络所面临的室内外同频干扰以及传统的室内覆盖网络进行了优化,并就5G网络的室内覆盖网络的改造提出了几点建议。     

基于主传播路径模型的4G室内外协同精确规划优化平台

通过系统阐述4G室内外混合场景下协同规划优化,借助主传播路径覆盖模型,采用室内三维建模结合数字三维地图的方法,利用API接口调用覆盖结果,对4G网络进行了室内外联合覆盖预测、立体呈现,从而实现了室内外一体规划优化。     

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.     

基于多维度数据的5G弱覆盖识别方法研究

传统的5G网络规划一般是基于站点之间的距离,利用工参进行仿真输出规划结果,存在一定的局限性。本研究主要介绍基于5G波束汇聚、5G异系统MR数据、4G MDT数据以及众测数据进行5G弱覆盖识别的方法,并建立了多维度数据的5G弱覆盖算法模型,通过在现网的应用,很好地指导了5G网络精准建设,取得了良好的效果。     

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.     

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。     

基于4G MR数据的5G覆盖测算研究

5G网络快速发展的同时需要进行有效的覆盖效果评估,尤其是在无线环境复杂的室内场景。基于4G MR数据的5G覆盖测算利用现网4G MR数据,通过4G与5G设备、传播差异,进行测算5G网络覆盖情况,并且提出针对场景特性的测算结果的校验算法,对5G测算结果进行二次修正,可较为准确的评估5G网络覆盖情况。     

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。     

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。     

基于4G MDT的5G覆盖评估方法

5G网络弱覆盖问题较多,需持续展开覆盖评估并定位弱覆盖位置,以针对性展开优化工作.但由于5G现在用户采样点较少,5G网管暂不支持MDT和MR的数据上报,利用现场测试和仿真等手段进行覆盖评估又存在各种缺点,故本文主要提出一种基于4G的MDT数据评估5G覆盖的方法.本方法分析时间周期短、评估结果准确性高、适用性广,既能评估...     

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。     

利用MR精准定位优化3G网络质量新方法

通过对3G网络海量MR定位数据进行深入研究,利用服务小区与MR数据对应关系,开发出新的优化程序。将用户体验地理化呈现,精确快速定位网络干扰造成的质量差区域。MR定位优化方法快速、灵活、全面,直接改善用户体验,提升用户感知,丰富了优化手段,取得良好效果,提高了优化效率,为深度优化提供了新思路。