一种全数智一体化无线网优体系构建

目前抓好网络质量是保障网络服务感知、提升客户满意度的关键,当前网优工作“规、维、优、服”四个条线均在各自条线处理单个问题点,拥有独立的APP、网页、小程序等。在通信数智化转型时期,为达到筑造高质量网络、提升客户感知的目标,文章提出了一种规建维优营服全数智一体化无线网优体系构建研究。该体系利用基于大数据等多维度数据分析,面向无线覆盖、故障、容量、干扰、4/5G协同等重点问题,结合AI智能技术,规划方面实现高精度仿真、自动规划、规划预评估,维护方面实现高时效运维,优化方面实现高场景优化,服务方面实现高便捷服务,支撑我省“数智规建、数智维护、数智优化、数智服务”四位一体工作开展,改善无线网优工作管理质效。

网络干扰自动识别与规避系统

随着无线网络的飞速发展,网络设备逐年增加,网络干扰问题日趋严重,针对网络干扰问题的优化解决手段还停留在人工少扫频、人工优化的阶段,问题解决效率十分低下;面对这一问题,提出了一种网络干扰自动识别与规避系统,该系统采用手机APP的形式,并拉通了网管、指标和参数调整三个平台,通过本工具即可完成干扰识别到规避的整个流程,省去了常规流程中的多平台切换,效率更高。针对干扰的特性,整理出了4/5G日常常见干扰的特征,并基于干扰识别算法开发出了相关功能模块,能够快熟识别出内外部干扰,并提供排查建议,减少了干扰排查人员的工作量,填补了目前干扰问题自动识别、自动规避、自动优化这一网络优化工作领域中的空白,值得推广使用。

无线网络问题智能诊断工具

前台优化是无线网络优化中一个非常重要环节,但受限于现场信息获取困难、优化工具低效、人员水平参差不齐等因素,导致前台优化问题处理效率低、质量差;基于这些外场优化痛点问题,评估省内优化数据支撑平台,利用机器学习中的随机森林算法,对前期专项优化工作中总结的专家优化经验及问题案例进行训练,实现了一种对网络重要指标问题一键AI分析方法,并在APP上开发实现。该研究在全省全面推广应用,用于投诉处理、外场测试、质差小区处理等多个外场优化工作中,问题解决效率提升4倍,预计每月可节省外场优化项目成本325万元,实现网络降本增效的经营目标。