【技术实现步骤摘要】
基于无线接入网智能控制器的移动切换优化方法及装置
[0001]本专利技术涉及无线与移动通信
，特别涉及一种基于无线接入网智能控制器的移动切换优化方法及装置。
技术介绍
[0002]移动网络技术正在快速发展，以响应对高数据速率、更好的覆盖率和低延迟的日益增长的需求。因此，网络不仅变得越来越密集，而且高度动态和异构，这给运营商在性能和向最终用户提供的服务质量方面带来新的挑战。网络智能运维是当下的发展趋势和研究热点，包括网络异常检测、故障诊断、参数优化等，其中，如何通过自动优化移动切换相关参数，为网络提供无缝连接和优越的性能成为一个关键挑战。
[0003]传统的HO(Handover，切换)参数多为预先设定并且不会根据网络情况做出自动调整，次优的参数设置可能会影响网络的性能以及用户的服务体验。相关技术中，大多针对某一HO事件，通过优化HO策略，简单地增加或减少某些参数值来降低HO失败率，或者通过将切换参数结合输入机器学习模型来得到最优的HO参数。现有方法无法将智能化的分析与自动调优相结合，实现自动化且智能化的运维来达...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于无线接入网智能控制器的移动切换优化方法，其特征在于包括以下步骤：1)获取网络移动切换相关配置管理数据、性能管理数据，输入离线数据存储模块，若性能管理数据中切换成功率小于设定的阈值，则将性能管理数据中的移动切换相关KPI数据输入近实时RIC的异常检测分析模块；2)经过预处理后的KPI数据输入异常检测分析模块，实时提取导致移动切换问题的特征，寻找移动切换问题和小区特征之间的相关性，筛选出异常的KPI原始数据输入非实时RIC模块，结合网络配置管理数据进行移动切换参数优化模型训练，并将模型下发至近实时RIC；3)近实时RIC中的优化判决模块进行判决，若设定时间内，存在移动切换问题的小区对出现问题的次数超过设定阈值，则将移动切换KPI数据输入参数优化模块；4)通过参数优化模块得到最优的参数配置，并将优化策略输入基站进行参数调优，若调整参数后的网络性能提升至预期，则将性能数据反馈至非实时RIC中的参数优化模型训练模块，否则撤回本次优化指令。2.如权利要求1所述基于无线接入网智能控制器的移动切换优化方法，其特征在于在步骤1)中，所述移动切换相关配置管理数据包括各类切换事件的阈值、测量迟滞、测量上报触发时间以及小区规模、小区类型。3.如权利要求1所述基于无线接入网智能控制器的移动切换优化方法，其特征在于在步骤1)中，所述性能管理数据中的移动切换相关KPI数据用来评估网络的移动性能，反映用户体验的好坏，包括同系统同频切换成功率、同系统异频切换成功率、异系统切换成功率以及过早、过晚、乒乓切换比率。4.如权利要求1所述基于无线接入网智能控制器的移动切换优化方法，其特征在于在步骤2)中，所述预处理包括数据清理：去除噪声、填补缺失值、数据规范化；所述结合网络配置管理数据进行移动切换参数优化模型训练，其中，非实时RIC中的参数优化模型训练模块将问题建模为马尔可夫决策过程，将移动性相关切换场景建模为深度强化学习网络环境，输入存在移动切换问题的小区KPI数据，结合网络配置管理数据，利用深度强化学习算法进行模型训练。5.如权利要求1所述基于无线接入网智能控制器的移动切换优化方法，其特征在于在步骤2)中，所述输入异常检测分析模块时，还包括：根据移动切换相关参数及指标使用人工智能降维方法进行特征提取，考虑一个小区i∈I和一组相邻的小区J
i
，设p
i,j
∈P
i
表示在切换过程中以i为源小区，其相邻小区j为目标小区的小区对；P
i
是以小区i作为源小区的所有小区对的集合；小区对的性能主要由在小区对上过早切换、过晚切换和乒乓切换来体现；设和分别表示小区i和相邻小区j之间过早、过晚和乒乓切换的次数,使用总切换失败率HOF
i,j
作为小区对的性能指标，总切换失败率根据以下公式计算：作为小区对的性能指标，总切换失败率根据以下公式计算：其中，是小区i和相邻小区j之间的切换总数；请注意，HOF
i,j
可能依赖于许多因素，如地理位置、速度、距离、参数配置；这些因素在数据中表现为可提取的特征，假设对于给定
的小区对，p
i,j
的切换性能受到d∈Z
+
特征的影响，设x
i
＝[x
i,1
,...,x
i,d
]∈R
d
表示小区对p
i,j
的数据特征向量，所有小区对的数据都被收集在一个矩阵中然后输入人工智能降维算法来检测小区中的异常行为：小区对...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐余亮，王伊琳，陈涛，王祥，黄联芬，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：
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