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题名一种5G高负荷问题智能定位预测方法
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作者
华滢
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机构
中国移动通信集团湖北有限公司
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出处
《长江信息通信》
2024年第1期206-208,212,共4页
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文摘
随着5G网络的大量建设和快速发展,市场5G终端的大力推广及普及使用,5G网络负荷压力问题日益突出,特别是高校、商业区、居民区等热点场景,存在高负荷问题处理滞后、分析效率低等问题。文章提出了一种5G高负荷问题智能定位预测方法,通过利用KPI的全局性、周期性和实时性的特点,构建负荷训练模型,对关键指标进行监控分析,快速识别业务变化情况,预测定位未来某个时刻或某个区域的负荷情况。在负荷问题发生前,精准定位问题小区,提前预测分析处理,将问题处理前置化,提前化解业务增长带来的网络风险,提升用户感知。
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关键词
5g高负荷
智能定位预测
业务场景识别
感知压抑拐点
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Keywords
5g high load
intelligent positioning prediction
business scenario recognition
Perception depressive inflection point.
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名高校高话务场景5G干扰提升策略研究
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作者
周文龙
张成伟
苏文奇
葛海军
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机构
中国移动通信集团山西有限公司晋中分公司
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出处
《长江信息通信》
2024年第4期204-205,209,共3页
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文摘
NR网络已经过多年建设,5G用户得到快速增长,热点区域的基站负荷也在逐渐升高,尤其是在高校区域,5G用户集中分布,非常容易出现高负荷基站,为了解决高负荷问题,可以采用室分QCELL小区分裂的方式进行扩容。但现阶段,中国移动室内外基站均采用同频组网,对高负荷的室分小区进行小区分裂后,多小区重叠覆盖又会引出高干扰问题,可能导致用户无法接入、频繁掉线、上网速率低等情况,用户体验较差。以山西农业大学为例,介绍了5G高负荷和高干扰问题的解决方法,解决了同频干扰和容量不足的问题,提升了5G用户感知。
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关键词
5g网络
高校
高负荷
干扰
用户感知
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Keywords
5g network
universities
high load
interference
User perception
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名5G高密重载场景ToB/ToC组网策略研究
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作者
王蕾
曾伟
宋扬
常虹
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机构
中国联通北京分公司
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出处
《邮电设计技术》
2023年第9期39-45,共7页
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文摘
为满足冬奥高密重载组网需求,利用国家体育场环境实施空频多维度5G立体组网、精细容量规划、精准区域覆盖,并在全场景应用分布式大规模天线技术、端到端5G切片技术、载波聚合、超级上行等多种5G新技术,提升极致性能。同时,针对不同业务类型实施ToB/ToC网络分层、ToB业务全场景隔离等手段保证高密重载场景下各业务感知,既能够承载全场数万人5G网络压力,又为UHD超高清直播等创新业务多样化需求预留充足的能力。
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关键词
5g
ToB
高密重载
冬奥保障
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Keywords
5g ToB
high-density and heavy-load
Winter Olympics support
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于4G/5G协同的高密重载场景网络规划方法
被引量:1
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作者
刁枫
刘航
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机构
中国移动通信集团四川有限公司
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出处
《移动通信》
2021年第5期147-152,共6页
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文摘
高密重载场景一般具有4G业务量巨大、网络负荷持续高位、建筑结构复杂等特点,信号覆盖和干扰控制难度极大,同时还需考虑5G终端渗透率快速提升,如何有效进行4G/5G协同网络规划是亟需解决的问题之一。基于此,在大量的现场测试基础上,给出了高密重载场景下的4G/5G协同网络规划方法,并以具体实例进行分析,通过现场测试验证了该方法的有效性和科学性。
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关键词
4G/5g协同
高密重载
网络规划
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Keywords
4G/5g collaboration
high-density and heavy-load
network planning
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分类号
TN929.53
[电子电信—通信与信息系统]
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