神州信息AISON平臺

AISON是以大數據+AI技術為核心,集成聚類、分類、神經網絡和強化學習等多種算法,打造的網絡智能優化新平臺。平臺通過對工參、MRO、MDT和KPI指標等數據的清洗和挖掘,實現網絡優化工作自動化、智能化和全景化。

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產品特點
技術參數
應用場景

產品功能

工參自糾錯:經緯度糾偏,方位角預測,天線接反、串接研判

基于MDT數據源中RSRP、經緯度、AOA、TA等多種特征的分布,運用聚類、分類、神經網絡等算法,精準識別錯誤工參并糾錯。

容量自均衡:高負荷待擴容參數優化、高負荷待擴容預警參數優化

基于MRO、KPI指標,運用小區相關度、蟻群和KNN算法,自動輸出參數優化方案。

天饋自優化:弱覆蓋優化、重疊覆蓋優化、干擾優化、容量優化

基于MRO、MDT和KPI指標,運用專家經驗和強化學習算法,輸出權值優化參數。

產品特點

對接生產:生產自動化、一鍵自優化

方案準確:方案高可靠、算法高精度

降本增效:運營低成本、高效促生產

技術參數

產品模塊 產品功能 方案有效率(%) 備注
工參自糾錯 方位角預測 90% 現場驗證,偏差[0,20°]
經緯度研判 85% 現場驗證,城區[0,50m],郊區[0,100m]
天線接反 98% 現場驗證
串接研判 98% 現場驗證
容量自均衡 高負荷待擴容 75% 指標驗證
高負荷待擴容預警 75% 指標驗證
天饋自優化 弱覆蓋優化 3% 問題小區MR覆蓋率改善幅度
重疊覆蓋優化 0.50% 問題小區MR重疊覆蓋降低幅度
容量優化 70% 容量提升小區占比

應用場景


工參自糾錯

2019年“利奇馬”過境,運用工參自糾錯模塊對某地市工參進行全網篩查,精準定位臺風導致的天線偏移,極大提高了通信恢復效率。

容量自均衡

2019年某省接入容量自均衡優化平臺后,高負荷待擴容和待擴容預警小區占比逐月下降,為網絡優化節約了硬件支出和人力成本。

天饋自優化

選取一個弱覆蓋優化簇,自動優化后整體弱覆蓋率改善3.56%,弱覆蓋柵格明顯減少。

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