Processing

Please wait...

Settings

Settings

Goto Application

1. WO2022089031 - NETWORK OPTIMIZATION METHOD BASED ON BIG DATA AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Publication Number WO/2022/089031
Publication Date 05.05.2022
International Application No. PCT/CN2021/117472
International Filing Date 09.09.2021
IPC
H04W 4/029 2018.1
HELECTRICITY
04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
4Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
02Services making use of location information
029Location-based management or tracking services
H04W 4/33 2018.1
HELECTRICITY
04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
4Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
30Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
33for indoor environments, e.g. buildings
CPC
G06F 30/27
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
30Computer-aided design [CAD]
20Design optimisation, verification or simulation
27using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
H04W 24/02
HELECTRICITY
04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
24Supervisory, monitoring or testing arrangements
02Arrangements for optimising operational condition
H04W 24/06
HELECTRICITY
04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
24Supervisory, monitoring or testing arrangements
06Testing, ; supervising or monitoring; using simulated traffic
H04W 4/025
HELECTRICITY
04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
4Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
02Services making use of location information
025using location based information parameters
H04W 4/029
HELECTRICITY
04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
4Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
02Services making use of location information
029Location-based management or tracking services
Applicants
  • 浪潮天元通信信息系统有限公司 INSPUR TIANYUAN COMMUNICATION INFORMATION SYSTEM CO., LTD [CN]/[CN]
Inventors
  • 张俊飞 ZHANG, Junfei
Agents
  • 北京路浩知识产权代理有限公司 CN-KNOWHOW INTELLECTUAL PROPERTY AGENT LIMITED
Priority Data
202011162894.627.10.2020CN
Publication Language Chinese (zh)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) NETWORK OPTIMIZATION METHOD BASED ON BIG DATA AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
(FR) PROCÉDÉ D'OPTIMISATION DE RÉSEAU À BASE DE MÉGADONNÉES ET D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
(ZH) 一种基于大数据和人工智能的网络优化方法
Abstract
(EN) Disclosed is a network optimization method based on big data and artificial intelligence, relating to the technical field of network optimization and comprising: collecting multi-dimensional wireless network data and standard and customized signaling XDR data, performing data wrangling and cleaning by means of complementary fusion, and backfilling and storing longitudes and latitudes of user sampling points; acquiring precise user behavior by associating a displacement algorithm with a GIS architecture layer; determining a user-level moving state and stationary state by means of the displacement algorithm and indoor and outdoor user analysis, acquiring an indoor and outdoor user situation from signaling analysis, and modeling and calibrating quickly moving users and stationary indoor users based on the two types of information described above; and classifying cell users based on artificial intelligence and machine learning algorithms to form different sets of cells, randomly partitioning the sets of cells to train and validate a parameter learning model, and formulating a network optimization plan for the sets of cells by means of the validated parameter learning model. A network can be optimized and broadened by means of the present disclosure.
(FR) L'invention concerne un procédé d'optimisation de réseau à base de mégadonnées et d'intelligence artificielle, se rapportant au domaine technique de l'optimisation de réseau et comprenant les étapes suivantes : recueillir des données de réseau sans fil multidimensionnelles et des données XDR de signalisation standard et personnalisées, effectuer une manipulation et un nettoyage de données au moyen d'une fusion complémentaire, et remplir et stocker les longitudes et les latitudes de points d'échantillonnage d'utilisateur; acquérir un comportement d'utilisateur précis en associant un algorithme de déplacement à une couche d'architecture SIG; déterminer un état de déplacement de niveau d'utilisateur et un état stationnaire au moyen de l'algorithme de déplacement et de l'analyse d'utilisateur à l'intérieur et à l'extérieur, acquérir une situation d'utilisateur à l'intérieur et à l'extérieur à partir d'une analyse de signalisation, et modéliser et étalonner rapidement des utilisateurs en mouvement rapide et des utilisateurs statiques à l'intérieur en fonction des deux types d'informations décrits ci-dessus; et classifier des utilisateurs de cellule en fonction d'algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage machine pour former différents ensembles de cellules, partager aléatoirement les ensembles de cellules pour entraîner et valider un modèle d'apprentissage de paramètres, et formuler un plan d'optimisation de réseau pour les ensembles de cellules au moyen du modèle d'apprentissage de paramètres validé. Un réseau peut être optimisé et élargi au moyen de la présente invention.
(ZH) 本发明公开一种基于大数据和人工智能的网络优化方法,涉及网络优化技术领域,包括:采集多维度无线网络数据和标准+定制的信令XDR数据,通过互补融合进行数据整理和清洗,实现用户采样点经、纬度的回填及入库;通过位移算法和GIS建筑图层关联,获取精确用户行为;通过位移算法和室内外用户分析,判定用户级别的移动状态和静止状态,同时,从信令分析中获得用户室内外情况,结合前述两种信息,实现高速移动用户、静止室内用户的建模和校准;基于人工智能机器学习算法,对小区用户进行分类,形成不同的小区集合,随机划分小区集合来训练并验证参数学习模型,通过验证的参数学习模型可以针对小区集合制定网络优化方案。本发明可以优化、拓宽网络。
Related patent documents
Latest bibliographic data on file with the International Bureau