4G/5G无线网络智能运维应用探析

文章从事前预防、事中处理以及事后检查三方面阐述无线网络智能运维应用实践思路,并提出以多AI模型为核心的4G/5G无线网络智能运维系统设计方案,发挥多模型组合应用优势,满足无线网络智能化运维需求,旨在解决故障定位不准确、故障排查效率低以及投入成本过高等问题,助推未来网络运维高效化、自动化以及智能化发展。

4G/5G无线网络智能运维研究与应用

智能运维是网络智能化的重要内容,推行网络运维智能化,对4G/5G网络的高效、可靠运行具有非常重要的意义。本文提出一种4G/5G无线网络智能运维方案,采用多种AI深度学习算法,基于基站的告警、性能、动环等多维度数据建立基站退服预测模型、异常检测模型和故障根因定位模型,并进行模型组合,输出智能巡检、退服预警发布和故障工单根因智能定位等支撑一线生产的功能应用。经过实际的应用试点,验证了方案的可行性和有效性,为4G/5G网络智能运维的实施提供了有力的方法指导和技术支撑。

基于4G/5G+VPDN组网技术构建智慧医院无线网络

随着信息化建设不断发展,智慧医院主要采用移动医疗作为实现优质医疗服务共享与延伸的重要手段,传统智慧医院专网建设是采用基于802.11协议的无线网络,该方式在智慧医院实际的医疗应用场景中有一些缺点,例如硬件投入成本高、护理单元间无线网络漫游信号不稳定、传统无线网络在智慧医院建设中存在信息安全隐患等。因此,文章通过基于4G/5G+VPDN组网^([1])的技术构建智慧医院无线网络,可建设安全高效稳定的医疗无线网^([2])。该方式是无线医疗应用中一种新的建设模式,在医疗行业实际应用中会有广阔的前景。

应用于4G/5G小基站的无线网络智能AI技术

人工智能技术作为新一代的通信基础技术,可以为计算机网络、各种应用等信息基础设施提供各种数据的感知、预测能力,并对网络、计算、应用的融合与协同进行促进。而AI技术的应用实现,需要大规模、高实时的网络状态数据,现有的通信管理系统数据采集技术实时性低,不能满足5G网络“一刻一策”的AI业务应用,如何快速高效的采集、获取结构化数据,是在电信网络中落地智能化技术的关键技术点,同时,针对不同的应用场景,不同的无线数据,选择最优化的AI算法,运用最优的离线运维数据分析与模型训练方法,在线数据实时分析与模型推理技术,替代传统的优化算法方案,实现故障诊断、无线网络资源分配,SLA保障、智能切片管理以及QoS保障及资源管理的AI应用,是一项极具逻辑性及严谨性的技术,需要结合数学科学家、算法工程师以及网络运维专家共同协作完成,是需重点解决的技术难题。

5G-A/6G无线网智能化技术研究

文章从标准化及业务需求等方面分析了5G-A/6G无线网智能化技术的发展趋势,并且提出5G-A/6G阶段无线网智能化演进的三层方案架构,从网元、网络及云端阐述无线网络智能化应具备的能力。基于无线网络智能化演进路线,分析无线网络智能化在业务保障、根因分析、波束管理及绿色节能等方面的应用。文章给出未来网络智能化发展所面临数据、安全、融合及节能方面的挑战,全面分析5G-A/6G无线网智能化技术的特点。

5G无线网络的智能干扰管理技术分析

基于有利、有害两种干扰因素,分析构建智能干扰的管理体系、干扰迁移技术、联合干扰管理技术、分布式干扰协调技术等智能干扰管理技术。通过利用智能干扰管理技术,可以减少网络干扰现象,从而促进5G无线网络的发展。

基于人工智能的5G无线网络智能规划和优化

为了让人们更早享受到5G无线网络的优质服务,需要进一步对5G无线网络做出改进和调整,使其通信速度变得更快,此时需要借助人工智能的帮助,从而达到目的。文中针对现有的基础条件,包括硬软件情况,对如何提升无线网络通信速度进行了分析,并利用人工智能提升了5G无线网络的通信质量,希望对5G无线网络的发展有所帮助。

面向5G无线网络的智能干扰管理技术研究

在5G技术构架中,超密基组网是满足未来更大流量需求的一项重要手段。然而,在网络研究过程中,智能干扰管理技术的分析和研究已经成为当前5G网络研究的重要课题之一,主要是因为网络研究工作面临严重的干扰问题。因此,有必要对5G无线网络的研究和应用进行全面分析和讨论,并探究其运行过程中所面临的一系列干扰因素,以供相关学者研究和调查的参考依据。

基于5G无线网络的智能干扰技术

近年来,我国移动通信技术快速发展,5G通信技术也得到了广泛应用。其中,5G无线网络中的超密集组网的部署会导致干扰问题的出现。文中分析了基于5G无线网络的智能干扰技术的应用,希望可以为5G干扰管理提供借鉴。

面向5G无线网络的智能干扰管理技术应用分析

随着5G技术的不断普及和应用,无线网络的干扰管理变得尤为重要。面向5G无线网络的智能干扰管理技术应用分析就是在这个背景下应运而生的一项重要研究。本文将对该领域进行深入探讨,介绍一些目前正在被广泛应用的技术,并讨论它们在未来的发展趋势和应用前景。通过本文的阅读,读者可以深入了解5G网络中的干扰管理问题以及如何利用智能技术解决这些问题。

4G5G无线网智能化网业联动运营关键技术及应用研究

5G时代,万物互联,网络智能化是大势所趋。针对当前运营商网络智能化发展滞后、网络运维成本高、业务体验差等问题,通过梳理行业客户需求,打造4G/5G融合智能无线网,探索满足行业客户个性化需求的智能化运营体系和商业模式。研究智能无线网建设的关键技术和方案,探索多种商业模式,实现基于智能化无线网的客户感知、业务体验、网络优化、安全保障等综合能力提升,基于5G智慧物流的京东亚洲一号智能仓储项目,探索智能化无线网建设在行业客户市场中的应用。

面向5G无线网络的智能干扰管理技术略论

超密集组网是5G无线网络通信的关键技术之一,但在5G无线网络建设中采用密集型无线部署策略,往往会产生严重的信号干扰现象,如何有效利用干扰来提高5G网络的通信质量,是5G无线网络发展面临的重要问题.干扰技术在5G无线网络发展中具有十分重要的作用,通过对干扰管理技术在5G无线网络中的应用技术进行分析,并从干扰管理的关键技术出发,探究了5G网络中智能干扰控制技术的使用策略.

5G无线网络下的智能干扰管理技术研究

在5G技术中,超密集组网技术是非常关键的,这项技术能够满足在未来人们对于数据流量的需求。可是密集的网络部署对于网络会有较强的干扰,为实现对5G技术中的超密集网络的全面有效的控制,对于干扰技术的管理和应用我们要更加注重。本文中,主要针对如何有效处理干扰因子的相关技术基础上进行分析,对5G无线网络技术中智能处理干扰管理技术的应用进行探究,可以作为以后5G网络技术发展的过程中干扰技术的应用参考。

基于AI+大数据的4G/5G无线基站智能协同节能系统的研究和应用

提出了一种利用AI算法和无线网络性能数据,建立了一整套4G/5G无线小区的业务量评价及MR覆盖评估体系,实现在线识别低价值的小区,并在不影响用户感知的前提下,对其实施小区关断、深度休眠等综合节能管控措施。

5G极简网络智能运维体系的构建研究

智能运维是网络智能化的重要内容,推行网络运维智能化,对5G网络的高效、可靠运行具有非常重要的意义。为了满足移动通信无线网络极简演进的需求,解决多制式多频段共存下无线网络面临的日趋复杂的问题,提出了一种5G极简网络智能运维体系的总体思路和解决方案。通过应用,相应的实践结果显示,在异频切换次数方面,应用该智能运维体系之后,相应的次数明显下降,下降幅度达到30%以上,调查发现,用户的感知情况得到显著的改善。结果表明,该方案在节能减耗的同时,可显著提升网络运维工作效率,探讨了无线极简网络智能运维的未来发展方向,助力打造智能、极简的新型无线网络。

基于人工智能的5G无线网络智能规划和优化

为满足用户日益增长的业务需求,对网络质量提出的要求越来越高,传统无线网络管理的短板日渐凸显,在很大程度上制约了无线网络质量和用户体验感知的进一步提升。梳理了5G无线网络智能规划和优化用例和解决方案,为提升网络运维效率、提高网络质量及资源利用率以及降低网络运营成本提供参考。

基于3G/4G无线网络的区域急救系统的设计

本文阐述了一套基于3G/4G无线网络的区域性急救系统的设计过程。该系统以医院急诊科为救治中心,依托专网专线和3G/4G通信网络建立,集成了数字化智能救护车系统、急救现场手提箱系统和区域性急救医疗信息系统。该系统的应用可以有效地提高院前医疗急救水平,提升应急突发事件的紧急救援处置能力,缩短院前急救时间,提高抢救成功率。

基于人工智能的5G无线网络通信速率优化系统设计

5G无线网络存在能量效率较低、能量损耗较高、系统收敛性较差的问题,对此,基于人工智能设计了一种新的5G无线网络通信速率优化系统。在原5G无线网络通信系统的基础上,引入新型数据采集输入设备,存储并智能分组传送输入信息,保证信息的时效性、准确性,并增加系统的传送效率;采用六核CPU提高系统的数据和业务处理效率,预留USB扩展接口和无线模块或传感器的添加接口,增加系统的普适性,提高无线网络通信速率的同时,降低能耗,提高系统执行力和安全性;在应用层中添加多个高层协议,合理推送用户所需信息,减少无关信息推送,提高便捷性。实验结果表明,该系统具有更高的收敛性和能量效率,能量损耗较低,系统可靠性较好。

人工智能在5G无线网络中的标准与应用进展

论述了人工智能对5G无线网络的重要价值,指明了人工智能在5G无线网络中的重要应用场景、标准进展和典型应用方案,提出了人工智能技术在5G无线网络中的挑战及发展建议。

5G+4G无线网络协同及组网关键技术探讨

本文从分析5G+4G无线网络协同建设的背景和必要性出发,指出5G+4G开展协同建设天然具备的频率、设备和站址等优势,在此基础上剖析了5G+4G无线网络覆盖协同和容量协同的关键技术,并提出了协同组网方案。基于这种方案,既能应对当前4G网络容量挑战,又能构筑5G领先竞争优势的无线网络演进基础架构,同时实现降本增效地打造5G精品网络的目标。