원래 이름 기록: 中国移动通信集团浙江有限公司; 中国移动通信集团有限公司; 中国移动(浙江)创新研究院有限公司; 浙江移动信息系统集成有限公司

本发明提供一种水汽监测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，属于人工智能技术领域，所述方法包括：将预处理后的云层轨迹数据输入至云层轨迹预测模型中，得到未来时段内云层轨迹预测结果；基于云层轨迹预测结果，确定未来时段内的5G‑A基站信息传递链；将云层水汽感知指令下发至5G‑A基站信息传递链中的5G‑A基站；接收各5G‑A基站返回的云层水汽数据差值后，将各云层水汽数据差值输入至云层含水量变化感知模型，得到云层水汽异常结果。本发明充分发挥5G‑A基站信息传递链对于云系移动过程中水汽变化的探测能力，实现大范围、连续地监测快速变化的云系内水汽动态。

本申请提供一种用户风险评估方法、装置、设备、介质及产品，属于通信安全技术领域，方法包括响应于目标用户的入网请求，获取目标用户的历史风险数据、历史通信行为数据、历史消费行为数据和历史关联信息数据；若历史风险数据表征目标用户非风险用户，对历史通信行为数据、历史消费行为数据和历史关联信息数据进行特征提取，将得到的目标用户的年龄、职业、漫游地、套餐月费、月平均通话时长、月平均通话次数和月流量使用量输入至预先训练完成的风险评估模型，得到风险评估模型输出的风险系数，根据风险系数得到目标用户的评估结果。本申请在目标用户发起入网请求时进行风险评估，实现事前评估，避免风险用户基于通信手段施行风险行为。

本发明提供一种中继设备的布局优化方法、装置、设备、介质和程序产品，涉及通信技术领域，该方法包括：对移动通讯网络中的实时数据进行分析，得到用户位置信息和设备使用数据；基于用户位置信息和设备使用数据，生成移动通讯的热度地图；基于热度地图和中继设备的性能评估结果，对中继设备的布局方案进行优化。本发明通过实时数据收集与分析以及动态热度地图生成，确保了对用户行为和网络状态的快速响应，使网络优化更具时效性和精确性，同时，通过热度地图和中继设备的性能评估结果优化中继设备布局，可以避免资源浪费，提高移动通讯网络的效率、性能和可靠性，从而更好地满足用户的需求。

本发明提供一种冗余网络架构构建方法、装置、设备、介质及产品，方法包括：基于未来通讯需求预测参数和目标拟合公式，确定未来通讯设备预测参数；基于历史通讯设备参数与当前通讯设备参数之间的时间拟合结果，确定通讯设备参数验证区间；利用通讯设备参数验证区间，对未来通讯设备预测参数进行可靠性验证；若可靠性验证成功，则基于未来通讯设备预测参数，构建冗余网络架构。本发明提供的冗余网络架构构建方法，通过客观的参数采集、分析以及验证，得到客观准确的未来通讯设备预测参数，能够动态适应未来通讯需求的变化来构建冗余网络架构，从而提升了网络规划的智能化水平，优化了资源利用率，同时保障了通讯品质的稳定性和网络的高效运行。

本申请涉及通信技术领域，提供一种传输组网规划方法、装置、电子设备、存储介质及计算机产品，方法包括：基于邻域半径与邻域基站的最小数量，对待规划区域的全量基站进行聚类处理，得到第一聚类结果；基于第一聚类结果中离群基站与相邻基站之间的距离，对第一聚类结果中的离群基站进行归类处理，得到第二聚类结果；第二聚类结果与第二聚类结果中均包括基站簇和/或离群基站；针对第二聚类结果中的每一基站簇与离群基站，分别进行传输组网规划，得到传输组网路径。本申请完成全量基站的聚类和离群基站的归类后进行传输组网规划，可以避免人工随机选择信源点时，某些基站集中大量BBU而另一些基站BBU数量过少的情况，实现BBU堆叠数量均衡。

本申请涉及类型识别技术领域，提供一种基站小区不可用类型识别方法及装置。所述方法包括：获取与不可用小区当前生命周期阶段相关的不可用特征；基于所述不可用特征，确定所述不可用小区对应于所述当前生命周期阶段的不可用类型；所述当前生命周期阶段为退网阶段、入网阶段和在网阶段中的任一种。本申请提供的基站小区不可用类型识别方法及装置可以在识别不可用小区的不可用生命周期类型的基础上，全面考虑各种故障类型导致的小区不可用，从而准确识别小区不可用类型，快速定位小区不可用原因。

本发明提供一种系统内干扰自优化方法、装置、电子设备、存储介质及产品，包括：确定干扰小区的干扰类型；若干扰小区的干扰类型为系统内干扰，则对干扰小区和干扰小区的周边同频邻区进行聚类分析，得到存在网络覆盖问题的多个问题区域；基于网络覆盖优化目标，构建多目标优化函数，并对多目标优化函数进行求解，得到最优解集；基于每个问题区域的区域属性，从最优解集中确定每个问题区域对应的最优解，得到针对每个问题区域的网络覆盖优化方案。本发明利用多目标优化求解得到的网络覆盖优化方案来调整干扰区域的网络覆盖结构，可以准确有效地应对系统内干扰问题，无需人工执行繁琐重复的覆盖调整工作，可以降低人力资源投入，提高覆盖调整效率。

本申请涉及通信技术领域，提供一种网络覆盖质量优化方法、装置、设备、存储介质及产品。方法包括：确定目标楼宇的楼层切片，并基于楼层切片所占用的目标CGI小区，确定待优化小区；确定覆盖余量矩阵；确定待优化小区的多个虚拟优化方案；基于覆盖余量矩阵，对多个虚拟优化方案进行评估，获得目标优化方案；基于目标优化方案，对待优化小区进行调整。通过上述方式，可避免直接反复实施具体的优化方案并进行实际测评导致的优化效率低的问题，提高了优化效率，实现了目标楼宇网络覆盖质量提高的同时，当前网络覆盖区域内的网络覆盖质量不受影响的目标，降低网络质量波动的风险，可有效保证优化质量。

本发明提供干扰源定位方法、装置、设备、介质及产品，方法包括：基于各个栅格对应的小区的受干扰情况确定干扰栅格，栅格对应的小区为覆盖范围包括栅格的小区，栅格为对目标区域进行划分后得到的，干扰栅格为受到干扰源干扰的栅格；基于在干扰栅格中接入干扰栅格对应的各个小区的终端的测量报告数据，确定干扰栅格的干扰源干扰值，干扰源干扰值反映干扰栅格受到干扰源的干扰的程度；基于各个干扰栅格的位置对各个干扰栅格进行聚类，得到至少一个聚类区域；基于聚类区域中干扰栅格的干扰源干扰值，确定干扰源的定位结果。本发明可以实现对干扰源的准确快速定位，降低干扰源定位的耗时。

本发明提供一种拥堵区域网络负荷优化方法、装置、设备、介质及产品，包括：在检测到空间区域发生拥堵时，基于所述空间区域中的拥堵区域所在位置和对所述空间区域进行栅格化得到的多个栅格的栅格位置，将所述拥堵区域与所述多个栅格进行匹配，确定所述拥堵区域对应的拥堵栅格；若所述拥堵栅格内的网络小区存在高负荷风险，则执行所述拥堵栅格对应的高负荷预埋解决方案。本发明可以实现网络高负荷位置的快速准确定位，及时对高负荷风险网络作出相应的负荷优化解决方案，从而在发生拥堵时，及时有效地避免触发网络高负荷，具有响应高效、网络小区位置定位准确、优化解决效率高的优点。

本发明提供一种语音回落优先级确定方法、装置、设备、产品及存储介质，涉及移动通信技术领域。其中方法包括：基于回落统计数据，确定目标区域的每个邻区的特征信息集、目标区域的高占比回落邻区集和高占比回落邻区集中各邻区的回落成功率；基于高占比回落邻区集中各邻区的特征信息集，以及高占比回落邻区集中各邻区的回落成功率，构建得到回落预测模型；将目标区域的每个邻区的特征信息集输入至回落预测模型中，得到回落预测模型输出的回落成功率预测结果集；基于回落成功率预测结果集中各邻区的回落成功率预测结果的排序结果，确定语音回落优先级。本发明能够确定精准的语音回落优先级，减少因频率优先级设置不合理导致的信号搜索和连接延迟。

本申请提供一种5G站点的集中式无线接入网的配置方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，涉及无线通信技术领域，通过待规划5G站点的位置数据和网格数据，实现了自动确定匹配节点机房。本申请实现了自动确定匹配集中式无线接入网、匹配基带处理单元和初始基带板以及初步优化了匹配集中式无线接入网的方案。通过更新目标待规划5G站点的4G基带板的数量并确定5G基带板的数量，再次优化了匹配集中式无线接入网的方案。本申请通过一套自动规划算法实现了待规划5G站点的匹配集中式无线接入网的最优方案的自动输出，并且算法会优先利用存量站点的基带处理单元和板卡，充分利用了旧硬件资源，做到了硬件最少，投资最省，收益最大。

本发明提供一种5G‑A设备和标签间的干扰优化方法和装置，所述方法包括：将最近预设时间段内的各5G‑A设备及标签智能体受干扰状态、5G‑A设备及标签可调整空间范围和5G‑A应用部署空间范围输入训练好的多智能体深度确定性策略梯度模型的执行器中，得到执行器输出的最近预设时间段内的各5G‑A设备及标签智能体的部署位置调整最优动作；将部署位置调整最优动作最优反馈至无源物联管控平台，以对各5G‑A设备及标签智能体的部署位置进行调整，降低5G‑A设备和标签间的干扰。本发明可以充分优化5G‑A设备和设备之间、设备和标签之间的干扰，提高干扰优化的效率和准确率，满足5G‑A无源物联网的应用需求。

本发明提供一种空间信号测评方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，所述方法包括：基于目标基站与测试飞行器之间的通信数据，确定所述测试飞行器所在的空间位置的信号电平；基于所述目标基站的空间覆盖范围和空间分辨精度，建立空间栅格模型；确定所述空间位置所在的目标空间栅格；所述目标空间栅格在所述空间栅格模型中；基于所述测试飞行器在所述空间栅格模型的每个空间栅格的信号电平，确定所述目标基站对应的空间信号测评结果。本发明通过基站与测试飞行器之间的通信数据，采集空间信号电平，再通过建立空间栅格模型确定的空间测评单位，实现三维空间无线信号的准确测评。

本发明涉及设备识别技术领域，提供无人机的识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品，应用于包括CU‑CP和CU‑UP的基站侧，该方法包括：根据待识别终端发起的接入请求，CU‑CP通知CU‑UP建立承载上下文，在信令消息中增加信元标识以抓取码流；CU‑UP在成功建立承载上下文后，启动监听终端的业务，根据抓取的码流进行无人机报文特征识别；当识别出目标特征时，将待识别终端判定为无人机，并向核心网上报识别结果。本发明根据无人机终端具有不同于普通终端的报文特征的特点，使用报文特征识别的方式进行无人机识别，识别精准度高，时效快；对所有在线终端使用对网络性能影响小的特征识别无人机，对网络性能友好。

本申请提供一种小区偏移量的确定方法、装置、电子设备、介质及产品，涉及无线通信技术领域，通过第一切换阈值、第二切换阈值和第三切换阈值识别采样点集中的正常采样点和异常采样点，进而获取合理采样百分比，实现了对待评估小区对的小区偏移量的模拟评估。将最大的更新后的合理采样百分比对应的调整后的待评估小区对的小区偏移量作为最优的待评估小区对的小区偏移量，保证了待评估小区对的小区偏移量设置的合理性，数据配置准确度更高，优化针对性更强。

本发明提供一种小区网络回落信息确定方法、装置、电子设备及存储介质，属于通信技术领域，所述方法包括：对待处理区域进行栅格化后，统计各栅格内的栅格小区平均RSRP；基于各栅格业务占比，确定目标区域，栅格业务占比是栅格小区平均RSRP对应的业务占比，业务占比反映一个栅格与目标业务的相关程度，目标区域是待处理区域中目标业务高发的区域；将目标区域和第一网络小区的相交区域作为待评估区域；基于待评估区域的栅格小区平均RSRP和频点特征，确定第一网络小区中从第一网络回落至第二网络的网络回落方式和频点优先级配置信息。本发明可以降低网络回落方案制定成本与难度，保证网络回落方案设定的准确性。

本发明提供语音回落频点优先级配置方法、装置、设备、介质及产品，方法包括：获取在第一小区发生的存在回落的语音通话的目标语音回落信息，目标语音回落信息中包括语音通话中回落后第二小区的占用情况，第一小区和第二小区对应的无线通信技术不同；基于目标语音回落信息确定目标语音回落信息中的各个回落频点对应的通话质量数据，回落频点为第二小区对应的频点；基于回落频点对应的通话质量数据对回落频点进行优先级配置，得到第一小区对应的语音回落频点优先级配置结果。本发明可以实现基于实际的通话质量对回落频点进行优先级配置，提高回落频点优先级配置结果的准确性。

本发明提供一种5G‑A基站感知功能启停选择方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能领域，包括确定待优化5G‑A基站的邻域5G‑A基站及邻域气象雷达；获取当前待优化5G‑A基站的信号覆盖区域的第一水汽含量时序数据及天气预报消息、当前邻域5G‑A基站的信号覆盖区域的第二水汽含量时序数据、当前邻域气象雷达的信号覆盖区域的第三水汽含量时序数据；将第一水汽含量时序数据、天气预报消息、第二水汽含量时序数据及第三水汽含量时序数据输入至5G‑A基站感知功能启停选择模型，得到5G‑A基站感知功能启停选择结果；本发明根据5G‑A基站感知功能启停选择结果，实现5G‑A基站感知能耗优化。

本发明提供下行功率调节方法、装置、设备、存储介质及程序产品，其中方法包括：基于参考信息确定目标功率，参考信息至少包括目标终端的信号强度、下行缓存数据量以及信道质量指示；基于目标功率对目标终端的下行功率进行调整。本发明可以实现对下行发射功率进行动态调整，降低基站整体功耗。