AI赋能全功能全场景智能覆盖优化

        5G无线网络创新引入了网元波束管理的新技术Massive MIMO天线，可以实现更好的网络覆盖、更高的网络容量、更优的用户体验。但新技术也伴随着新挑战，Massive MIMO天线具有多维天线权值，加上波束/小区/小区簇的组合，以及各类丰富的业务场景差异，会带来上万种天线波束的权值组合，同时天线权值需要随网络场景和用户行为动态调整，且对于问题区域、突发事件需快速响应。传统的天线权值评估、调整完全依赖工程师的经验，效率低、周期过长，很难满足业务的实时性需求。要充分发挥Massive MIMO的技术优势，靠传统人工方式几无可能，亟需AI智能化的覆盖优化方案。

        深度挖掘外场需求，剖析覆盖场景特性，中兴通讯推出了AI赋能的全功能全场景智能覆盖优化方案。方案针对不同的网络环境，结合用户分布和话务特征自动优化，动态实现天线波束覆盖的自动调整，使覆盖合于场景，致于精准。

        中兴通讯AI赋能的全功能全场景智能覆盖优化方案，基于用户实际的MR（measure result）等数据，通过大数据分析，重点采用高精度AI搜索算法进行天线权值寻优，全流程自动进行天线权值的智能调整。方案可以针对商用用户场景、潮汐话务场景、高楼场景、覆盖问题小区、突变覆盖场景等全场景，应用全功能方案进行精准覆盖优化（见图1）。同时支持将天线权值寻优作为开放原子能力，融合对接到运营商平台或者其他系统，促进生产流程融合提效，智能运维。

        - 商用用户精细优化：采集实际用户的MR等信息，通过大数据分析，获取用户的位置分布模型，使用AI高精度算法寻优，进行商用网络的整体天线权值优化，保障网络系统的覆盖质量；同时对于道路干线、单站入网等场景，可基于特定用户终端的MR数据进行采集、分析、寻优、调整，重点提升道路干线的覆盖质量，配合进行单站测试验收、入网优化等。

        - 潮汐场景分时优化：对于有潮汐话务特性的场景和区域，比如办公楼、学校教学楼、宿舍楼、住宅区等，自动完成小区潮汐场景识别，自动学习划分潮汐时段，分时段进行天线权值的寻优、调整，满足覆盖和话务的潮汐变化，实现网随业动，灵活适配。

        - 问题小区精准优化：以小区自画像的方式，分解覆盖问题，过滤出重叠覆盖栅格、弱覆盖、过覆盖小区，采用多权重寻优，输出针对性的权值优化方案，解决覆盖痛点问题，消除网络黑点。

        - 突变场景即时优化：针对小区断链退服场景，快速检测识别、邻区搜索，通过调整邻区天线权值进行覆盖补偿、干扰协调，即时优化退服问题区域，小区恢复后可自动识别回退；对于高话务小区场景，通过邻区搜索组簇，协同邻区覆盖调整来进行高话务小区的分担。

        - 开放赋能：智能覆盖优化方案支持能力开放和多平台的串接协同，既可以将天线权值的寻优作为原子能力，对接到运营商的优化平台，通过Open API接口实现全流程调用，客户易用性更高，也支持与其他分析平台功能串接，分析平台输出问题小区，通过智能覆盖优化方案介入处理解决，联合优化效果更好。

        全功能全场景AI智能覆盖优化方案已在国内外65个商用网络、20万+站点网络全面商用，通过外场的大规模部署应用，充分凸显了其提质量、增业务、提效率、降成本的价值，获得客户的极大认可。

        - 提质量：商用、潮汐、突变、问题小区等全场景应用增益显著，平均覆盖RSRP提升2dBm~5dBm，质量SINR提升1dB~4dB，速率提升10%+，重叠覆盖率降低1%~6%；

        - 增业务：外场规模应用，用户数、流量提升5%左右，分流比提升2%；潮汐场景小区上下行UE吞吐量提升10%左右；

        - 提效率：以每个小区组簇（9小区）为例，传统优化需1名网优人员花费10小时，而AI智能覆盖优化只需2小时，优化效率可提升5倍；随着小区规模扩大，效率提升会指数级增长，效率提升10倍+；

        - 降成本：数据的采集、分析、评估，权值的下发、评估、迭代，场景的细分应用，全流程自动完成，节省了大量人力、设备等资源投入。如某省会城市，每月需调整参数的小区组簇约1500个，按人工处理方式需要大概15000个工时，按每人每周40个工时计算，每月需94个人力的工作量。方案应用按4个人力执行，每月大概可以节约90个人力投入；按人力日均1500元的费用计算，相当于每月可以节约人工成本约300万元。

        AI赋能、以智驭网，全场景精细适配，全流程自动高效，AI智能覆盖优化方案聚势而为，夯实网络覆盖基石，助力运营商智能运维、效益经营。