基于lightGBM算法的MR网络信号预测

无线网络质量是运营商的命脉与核心，合理的无线网络规划能够保障网络覆盖范围广、干扰低、系统服务质量高、运营成本低以及网络结构达到最佳。提出了一种基于LightGBM算法的网络信号预测方法，采集基站现有的MR数据，对MR数据进行栅格化，并对栅格化后的数据进行分析处理，通过LightGBM算法对有经纬度的未知地区进行网络信号强度预测，从而实现无线网络优化，保证网络通信质量。

2022-01-04
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运营商智慧中台建设思路探讨

新基建大潮兴起对信息基础设施建设提出了新的能力需求，通信网络需要推动运营模式的转型升级，构建网络+中台+应用的5G场景化运营新模式，通过智慧中台对云网能力进行聚合/拉通/开放。介绍了运营模式的发展趋势，并从智慧中台的建设原则、架构设计、建设方式、对业务的赋能方式等方面进行了探讨，智慧中台将在产业数字化转型方面发挥重要作用。

2022-01-04
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基于知识图谱的智能故障诊断研究

介绍了一种基于知识图谱的智能故障诊断系统，通过构建电信领域知识图谱，将电信网络领域零散的专家经验及庞大的产品、案例知识和故障数据有效关联，并应用知识图谱推理技术，进行网络故障智能诊断，辅助解决网络运维领域的故障问题。该系统利用知识图谱解决了故障知识与故障数据自动对接、自动推理生成故障传播链、按图索骥查询故障传播可解释性知识等问题，经过现网真实故障场景验证，可以极大提高故障根因定位分析全过程的处理效率。

2022-01-04
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基于图像分割的网络覆盖评估方法

基于深度学习理论，采用TensorFlow和Keras框架，在下载的原始卫星地图上使用LabelMe软件对目标物体山和水域进行标注，将标注好的原始卫星地图切分成小尺寸图片并进行图像增强后，使用U-Net算法构建神经网络模型进行图像分割来提取目标物体的轮廓。在得到目标物体的轮廓后，经过经纬度计算转换获取目标物体的闭合电子边框，与无线网络中的MDT栅格化数据及地（市）、面场景、点场景电子边框相结合应用于网络评估。该方法可剔除无需网络覆盖区域的山体水域部分对指标的影响，有效提升各类场景网络覆盖评估的准确性，为网络规划建设与优化提供数据支撑。

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AI智能运维在5GC SA网络中的应用研究

5G带来通信网络能力提升的同时，全新的网络形态和网络规模也给运维工作带来了极大的挑战，而变化最大的5G核心网，由传统CT网络演变成NFV+SDN网络，传统的OSS工具已难以支撑。随着大数据和人工智能的发展，采用AI技术实现智能运维成为解决5GC网络监控、隐患发现、故障定位/修复的主要手段。重点探讨AI算法在5GC网络指标异常检测、KPI-告警关联中的应用。

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基于混合现实的智能建维辅助系统研究

由于5G网络采用了复杂的无线传输技术和无线网络架构，网络的建设和维护将成为一个极具挑战性的工作。为了解决传统网络建设和维护工作中工作效率低下等问题，首先分析了网络建设和维护场景面临的困难，针对行业痛点构建基于混合现实的智能建维辅助系统，然后介绍系统的架构和功能，最后阐述了该系统应用的具体场景。对该系统的研究可有效地提高网络建设和维护的智能化程度，在减少工作人员工作量的同时提高网络建设和维护的效率。

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大气信道中空间光通信的性能预算

针对应用于大气信道的空间光通信系统，首先介绍了5种常见传输光的类型及特性。然后根据推导的光束尺寸和相前曲率半径表达式，模拟了发射光束尺寸为2 cm的1550 nm激光束，在不同相干性状态下接收端光束传输扩散特性经3 km传输后的变化趋势。最后针对整体链路推导了链路余量和链路可靠性表达式，为空间光通信系统选择最佳光束类型、系统设计参数以及链路预算分析提供理论依据。

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ROADM区域组网在长途干线网络中面临的挑战

在阐述组网模式演进的基础上，简要介绍了ROADM区域组网的技术优势。根据区域ROADM组网在长途干线建设中的推广应用情况，深入思考，重点分析了区域组网带来的新问题和挑战，并提出了针对性解决思路和建议。

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