C114通信网  |  通信人家园

专题
2020/9/24 13:44

基于聚类算法的5G网络覆盖问题智能定位

邮电设计技术  朱佳佳,马 昱,杨洁艳,田元兵

本文版权为《邮电设计技术》所有,如需转载请联系《邮电设计技术》编辑部

摘要:

基于聚类算法的5G网络覆盖问题智能定位,通过对现有网络运行数据的分析,自动、快速、准确地定位网络覆盖问题,以确保用户连续、高质量的进行通信业务。引入动态AP聚类和DBSCAN聚类算法,分析5G网络中的MDT数据,自动定位覆盖问题并实现地理化聚集,降低人工成本,提升网络效率。

关键词:5G;人工智能;SON

doi:10.12045/j.issn.1007-3043.2020.08.002

应用背景

随着5G无线网络的发展,多种先进技术和大量微基站的引入,网络设备云化和智能化同时带来了大量的维护和优化工作,这使得网络管理更加复杂。在此背景下,自组织网络(SON)作为5G系统与人工智能技术结合的一个关键领域,获得了越来越多的关注。自组织网络的目的是降低运维成本,提高网络效率,提高网络的性能和稳定性,实现网络自配置、网络自优化和网络自愈3个目标。自配置指对新入网的网元部署自动化,并为这些网元确定适当的参数配置;自优化是指当网络处于运行状态时,不需要人工干预的情况下,在覆盖范围、容量和用户感知等方面自动优化,如移动负载平衡、切换优化、自动邻区关系、覆盖和容量优化、小区间干扰协调和节能等;自愈指故障管理和故障纠正过程的自动化,以保持网络的正常运行。在建网前期,自配置技术可以实现基站的即插即用,随着网络运行数据越来越多,借助人工智能算法就可以一定程度上实现自优化和自愈。

最小化路测技术(MDT)是SON中的关键技术,主要通过移动终端上报测量报告或者网络侧其他测量数据来分析网络性能,以达到降低运营商网络优化维护成本的目的。3GPPRelease17在2020年的规划中,着重提出:SON中的MDT是2020年Q2和Q3考虑的重点,而MDT中的一个重要应用就是实现覆盖智能优化。现阶段使用的MDT数据主要是带经纬度的原始MR数据。

本文将重点讨论利用5G中MDT数据,结合聚类算法,实现网络自组织技术中的覆盖问题智能定位。

点击查看全文(PDF)>

给作者点赞
0 VS 0
写得不太好

免责声明:本文仅代表作者个人观点,与C114通信网无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。

热门文章
    最新视频
    为您推荐

      C114简介 | 联系我们 | 网站地图 | 手机版

      Copyright©1999-2020 c114 All Rights Reserved | 沪ICP备12002291号

      C114 通信网 版权所有 举报电话:021-54451141