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：基于大数据、AI和 RPA 等技术，利用业务潮汐效应和闲、忙特点实现无线容量的动态调配，建立评估和预测模型，并自动对无线网管、License调整平台进行操作。应用后网络质量得到改善，高负荷降低、拥塞减少、投诉下降；其次运维成本压降，减少新购软件资源和人工成本费用；同时完成在容量调配工作上的数字化转型，将智能化、自动化嵌入到优化工作中，提升网络数字化运营能力。
关键词：4G；容量；载波；License调配；智能
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2023.06.011
概述
在移动网络优化中，无线容量调配工作是重点工作之一。4G/5G网络在负荷过高、容量不足、用户超限时，均需进行载波、License 等扩容。而目前依靠人工评估、手动调整无法满足及时性、准确性的需求。
目前面临4个方面的问题。
一是 4G 业务量占比仍然较大，约为 60%，热点场景容量问题仍然存在；中国电信和中国联通共享一张网后，基站承载用户和业务量仍在增长。
二是4G网络已进入存量运营阶段，且无新的扩容投资，如要保障用户的感知体验，则需充分利用现网资源，实现自动拆闲补忙，提高软件资源利用率。
三是移网基站不同场景间业务特征化明显，具有明显的业务潮汐效应，比如轨道交通、办公区、校园宿舍等场景高负荷时段固定，而软件资源投放后，未随着业务潮汐而动态移动，导致全网存在闲、忙不均的情况。
四是容量问题处理流程依靠人工，不满足数字化运营的发展趋势，从发现容量问题、处理问题到效果跟踪，全流程耗时长，而用户个数和业务负荷抬升属于突发型，处理时效不够及时，用户感知难以得到有效保障。
基于以上问题，建设数字化无线容量动态调整系统是提升网络质量、解决容量问题、改善用户感知的一条有效路径。
