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公开(公告)号：CN118803895A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311549032.2
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动通信集团浙江有限公司
IPC: H04W24/02 , H04W24/08 , H04B17/391
Abstract: 本公开提供了一种数据质量评估方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取终端上传的最小化路测数据；获取预先设定的所述最小化路测数据的质量评价规则；其中，所述质量评价规则包含从多个评价维度对所述最小化路测数据的质量进行评价的评价条件和所述评价条件的评价值；基于所述质量评价规则对所述最小化路测数据进行质量评价，得到所述最小化路测数据的质量评价结果；其中，所述质量评价结果用于指示通过所述评价条件对所述最小化路测数据进行评价通过的置信度。
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公开(公告)号：CN118802041A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410760692.3
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04B17/391 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/045
Abstract: 本申请提供一种射频传播损耗预测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，属于通信技术领域，通过对切片得到通信切片；确定每个通信切片的切片编码信息；将编码信息集输入射频传播损耗预测模型，获取射频传播损耗的预测结果。本申请通过切片和编码，实现了对通信切片的序列化编码。通过注意力机制实现了自动、高效的处理编码信息集，同时实现了每个切片编码信息都可以与其他切片编码信息建立关联，进而自适应地捕捉每个切片编码信息之间的长程依赖关系，有利于提高射频传播损耗的预测结果的准确性。本申请通过共享嵌入模块和多头注意力模块，大大减少了射频传播损耗预测模型的参数量，提高了对射频传播损耗预测的泛化性。
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公开(公告)号：CN116912397A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310005890.4
申请日：2023-01-03
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种三维场景表面简化方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：对三角面进行分组，获得三角面组，三角面用于表示三维场景的场景表面，三维场景用于射线追踪模型计算，对三角面组进行重合边线收缩处理，根据处理后图形的多边形性质进行三角面划分，获得简化后三角面组；由于本发明中通过重合边线收缩的思路合并三角面，争取场景表面最小三角面化，从而能够在不对模型精度进行任何改变、不影响计算结果的情况下，尽力减少射线跟踪模型计算数据量，进而能够降低计算时长，提升射线跟踪模型可用性。
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公开(公告)号：CN114448531B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202111481302.1
申请日：2021-12-06
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国移动通信集团设计院有限公司
IPC: H04B17/309 , H04B17/391 , H04B17/327 , H04W16/18 , G06F18/23213
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种信道特性分析方法、系统、介质、设备及处理终端，所述信道特性分析方法包括：基于具体传播环境的几何信息与电磁信息构建确定性信道模型，通过求解麦克斯韦方程或近似传播方程，计算预测接收点处的多维度信道参数；基于确定性信道模型的仿真结果，提出无线信道特性分析方法；针对传播场景，对典型信道参数进行系统化规划化的参数提取与特性分析；基于K‑means算法，加入多径参数作为权重度量，优化质心的选取，改进信道分簇算法。本发明基于反向射线跟踪算法，进行精确的电磁波路径预测和多维度信道参数计算，定义系统的信道特性分析方法，为无线通信系统设计和网络规划提供较为准确的理论依据。
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公开(公告)号：CN115941140A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111007997.X
申请日：2021-08-30
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种资源优化配置方法、装置、设备及计算机可读存储介质，资源优化配置方法包括：获取所有小区的位置信息，并根据所述位置信息对各所述小区进行排序，得到小区排列顺序；根据所述小区排列顺序依次获取各所述小区的参考信号图样，并确定各所述参考信号图样在预设的时频资源表中的待选位置节点；若各所述待选位置节点中存在相互重叠的重叠位置节点，则计算所述重叠位置节点对应小区的目标损失代价值；根据所述目标损失代价值和预设的最大束集结构宽度对所述重叠位置节点进行调整。本发明减少了小区间信号的干扰，提高了信号质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115776682A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202111038414.X
申请日：2021-09-06
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种无线网络优化方法、装置、设备以及计算机存储介质，该方法包括：确定预设时间段内的小区簇的流量矩阵；流量矩阵包括小区簇中各个小区的小区内流量以及各个小区到小区簇中其他各个小区的迁移流量；确定小区簇所在的无线网络的网络性能特征矩阵；根据网络性能特征矩阵和流量矩阵确定小区簇的总消耗流量；以总消耗流量最小为目标，预设时间段内的小区簇中的所有小区内流量的和不变为边界条件，对网络性能特征矩阵进行迭代求解，得到最优解；根据最优解调整无线网络。通过上述方式，本发明实施例提高了无线网络优化的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN114448474B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202011224500.5
申请日：2020-11-05
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04B7/0413 , H04L25/02
Abstract: 本发明实施例提供一种多天线信道矩阵预测方法、装置和电子设备，该方法获取参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，基于参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，进行射线跟踪仿真，获取与参考天线阵元对应的参考信道的传递函数和多径信息；将参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息输入至多天线信道矩阵预测模型，得到对应的信道矩阵预测结果。在基于子信道间存在相关性的前提下，结合机器学习与射线跟踪，实现高效的大规模MIMO信道矩阵预测，减少射线跟踪仿真的计算时长、提升计算资源利用率。
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公开(公告)号：CN113766518B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010490946.6
申请日：2020-06-02
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基站天线选择和广播波束规划方法及装置，所述方法包括：根据三维地图、三维地图上标定的站址和天线高度，以及三维地图中的三维建筑物信息，为仿真区域内的每个小区建立射线投影栅格模型；基于候选天线对应的多种广播波束配置，对仿真区域内每个小区的射线投影栅格模型进行栅格简并；计算各种栅格简并方式对应的代价函数，选择代价函数增益最大的栅格简并方式所对应的候选天线作为选定的天线；将选定的天线所对应的多种广播波束配置带入系统级仿真平台进行仿真验证，获得仿真区域内各基站最优广播波束配置。本发明实施例考虑站址和天线高度、三维建筑物信息等影响因素，实现了天线选择以及广播波束配置相关参数的自动寻优。
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公开(公告)号：CN113766517B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010490651.9
申请日：2020-06-02
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W16/18 , H04W24/08 , H04B17/318
Abstract: 本发明实施例提供一种移动网络覆盖状态计算方法及装置。所述方法包括获取待调整扇区对应的关联栅格集合，所述关联栅格与所述待调整扇区的距离小于预设间隔阈值；判断所述待调整扇区为各栅格的第一类扇区或第二类扇区；若为所述栅格的第一类扇区，则更新所述栅格的最大接收信息强度和信干噪比，并判断所述栅格的网络覆盖状态；若为所述栅格的第二类扇区，则更新所述栅格的信干噪比，并判断所述栅格的网络覆盖状态，本发明实施例通过预先获取各栅格与各扇区的对应关系，在扇区发生参数变化时，根据扇区的分类，更新对应关联栅格的网络覆盖状态，从而大大减少了在扇区发送参数变化时对网络覆盖状态的判断速度，提升了更新效率。
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公开(公告)号：CN115226112A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110420946.3
申请日：2021-04-19
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于机器学习的网络规划方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：在检测到网络规划指令时，确定所述基站对应的路测点，以得到所述网络规划指令对应的待处理方位数据；基于预设射线跟踪方式，确定待处理环境数据，基于所述待处理方位数据和所述待处理环境数据，得到待处理输入数据；将所述待处理输入数据输入至预设机器学习模型中，基于所述预设机器学习模型，对所述待处理输入数据进行所述基站至所述路测点的传播链路损耗的预测处理，得到目标预测路损；其中，所述预设机器学习模型是基于具有预设损耗标签的训练数据，对预设待训练模型进行迭代训练得到的。本申请在预测计算量小的情况下准确预测基站的路损，提升了预测效率。
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