基于AI算法的无线网络邻区关系优化研究与实践

在传统的无线通信网络中,邻区关系的优化通常依赖于人工设置和经验规则。然而,随着通信网络的复杂化和用户需求的多样化,传统的优化方法已经难以满足日益增长的通信需求。而人工智能(AI)技术的崛起为邻区关系优化提供了新的解决途径。AI算法,尤其是机器学习和深度学习技术,具有从海量数据中学习规律、进行智能决策的能力。通过引入AI算法,可以使得邻区关系的优化更加智能化、自适应性更强,从而更好地适应不断变化的网络环境和用户需求。本文探讨基于AI算法的无线网络邻区关系优化方法,解决传统方法难以克服的挑战。

基于大数据的无线移动网络邻区优化

目前,LTE无线网络面临着海量网元、异系统、多厂商等多重挑战,网络运营维护的复杂度、技术要求和成本等也在大幅上升。目前地市上的网元Cell普遍超过1万,邻区数量普遍超过80万,传统的优化工具和思路已经远远不能满足复杂度和精细度需要。本文介绍了一种新的无线网络优化思路,通过受控ANR(Automatic Neighbor Relation)和MRO(Mobility Robust Optimization)功能,利用大数据技术采集海量的邻区数据,通过分析判断,既保证了数据的准确性又能甄别出伪基站、越区覆盖等非安全数据,对网络性能进行有效提升和优化。