基于5G客户体验的自动驾驶数字化智控的研究与应用

自动驾驶是运营商深度融合新一代精品基础设施,助力社会行业数智化转型的重要一环。但自动驾驶对网络运维工作的自治水平要求较高,不仅需要执行、感知工作的自动化,更重要的是分析决策和智能洞察的AI使能。目前,国内外主流运营商自动驾驶网络平均处于L1-L2之间,离完全自治的目标相去甚远。本研究主要对5G波束智能赋形实现覆盖优化自动智控进行研究,通过收集用户MR、MDT等数据完成建模,针对用户潮汐及突发变化场景,通过权值、功率调整等手段自动化精细调整,最终实现覆盖优化的全场景智控,为自动驾驶提供坚实的智能网络基础,为客户和运维带来新的价值和能力。     

基于大数据挖掘的维优补位方案研究

随着5G建设规模的不断扩大,涉及的网络制式和设备类型也在不断增多,导致网络维护工作的难度进一步提升。发现问题再处理是针对网络中断实施的传统方式。随着5G复杂程度的上升,此方式不能较好地解决用户感知降低、突发抢修风险等问题。本文提出了一种基于大数据挖掘的维优补位方案,通过打通维护和优化平台的接口实现自动补位,针对覆盖属性退服站点,利用大数据挖掘方式输出最强TOP邻小区,并采用微区域邻小区功率抬升、电子倾角调整等手段弥补覆盖空洞、自动评估微区域感知水平,尽量降低用户感知损失,提升5G网络的整体稳定性。     

基于5G覆盖建模测算的智能射频优化研究

本文针对小范围的覆盖盲弱区域问题,基于无线覆盖射线追踪原理,将影响覆盖的相关要素进行拆解,结合仿真工具和MR高精度定位数据判断路径衰减强弱,通过有效算法实现最佳射频方案决策和模拟验证。既能在保证网络稳定的前提下高效准确地将人为分析过程智能程序化,又能根据区域特定条件实现定制化独立问题点分析处理,有效解决传统优化分析方法效率低、成本高和准确性差等问题,提高优化生产效率,更能稳定提升用户网络体验。     

"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AD603程控增益大功率宽带直流放大器的设计

采用低噪声增益可程控集成运算放大器AD603和高频三极管2N2219和2N2905等器件设计了宽带直流放大器,该放大器具有增益可程控、功率高、频带宽、带宽可选择等特点。输入级采用两级AD603级联,以提高增益控制范围;中间级采用分立元件制作了高输出功率放大器,输出级设计了两路通频带分别为0～5MHz以及0～10MHz的低通滤波器实现带宽的可预置,通过51单片机可以对放大器增益和带宽进行控制。此外对提高直流放大器的各种性能指标提出了多种具体措施,在自动化要求较高的系统中具有很好的实用性。