吴威
- 作品数：10 被引量：4H指数：1
- 供职机构：中国移动通信集团广东有限公司更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- TD-LTE小区工参智能化自动核查研究
- 2019年
- 本文主要通过对基于多维大数据的综合定位技术进行研究,利用软采MR海量的用户信息,建立基于"经纬度计算模型"、"方位角覆盖模型"与"小区天线接反计算模型"算法,实现了TD-LTE小区工参智能化自动核查,准确高效定位异常工参。
- 吴威
- 关键词：智能化
- TD-LTE PDCCH资源容量评估研究
- 2018年
- 本文主要通过对PDCCH信道特性的分析,结合网络资源配置及评估单用户在不同调制方式下占用的PDCCH资源情况,提出了在移动通信领域基于用户调制方式的PDCCH资源容量评估方法。
- 吴威
- 关键词：信道资源
- 基于问题主动感知的家庭宽带质量智能运维研究与实践
- 2024年
- 文章针对传统家庭宽带网络运维过程中存在的自动化程度低、重复工作占比高、功能割裂等问题,提出如何采取家庭宽带全过程问题主动感知、自检查自治闭环体系,并融入IT化自执行手段,打造一站式质量自运维能力,实现对家宽问题的自识别、自定位、自处理、自执行,从被动等待客户投诉的被动运维转变为主动识别、发现、解决问题的主动运维,大幅增强家宽网络异常识别和分析能力,为家宽网络质量精细化智能运维提供参考。
- 吴威
- 关键词：家庭宽带网络质量
- 网络智能化应用评估方法论
- 2022年
- 在数智化转型背景下,AI技术广泛、充分地应用到网络运营运维生产实践中,取得了诸多成果,也出现了部分AI应用效果不显著等问题。为规避网络运维智能化AI应用落地实践中出现的各种问题,本文探讨网络智能化应用效果评估思路,提出网络智能化应用价值评估方法论,并通过具体案例对评估方法论进行验证,规划出“价值高,贴近一线,技术成熟,易于推广”的智能应用场景,实现资源精准投放和精准建设。
- 吴威姚远张晓峰
- 关键词：网络智能化AI
- 基于AR技术的光交箱资源校准技术
- 2024年
- 光交箱端口状态对通信网络的正常运行具有重要作用,由于光交箱内部布线杂乱,容易对端口产生排线遮挡问题,导致传统的光交箱端口图像识别操作不便。文中提出了一种基于AR技术的光交箱资源校准技术,该技术可以对实时视频自适应选取关键帧,然后对关键帧进行光交箱端口状态和文字识别,最后返回加权融合后的识别结果,并利用实时AR交互指引巡检人员处理被遮挡端口,这不仅能提升巡检人员的工作效率,还能提高实时识别准确率。将该校准技术应用到光交箱端口的智能检测中,能对光交箱的端口识别提供极大便利。
- 孔轶吴威张晓峰
- 关键词：校准技术
- LTE精细化规划分析被引量：1
- 2015年
- 现LTE规划主要通过软件仿真处理后通过人工校正的方法进行。仿真软件主要能反映片区信号电平分布与质量情况,但高度依赖仿真算法及地图精度,就无法反映站点对网络结构的影响。因此亟需提高LTE规划的精细化程度,以保证建网质量。现拟利用GSM网管的NCS、MRR数据评估LTE共址规划站的合理性,并准确定位LTE的过覆盖与弱覆盖,据此指导LTE规划。
- 吴建辰吴威
- 关键词：通信网络技术NCS弱覆盖
- 人工智能在场景识别及智能优化中的应用被引量：2
- 2021年
- 无线蜂窝网络覆盖场景错综复杂,识别场景类型并制定相应的参数优化策略是无线网络优化中难度最高、工作量最大的部分。无线网络中业务场景实时变化,从众多KPI指标中判断业务类形态工作量大、无法与话务模型实时匹配,优化调整策略仅通过工程师个体经验出方案难以保证质量,研究人工智能算法在场景识别及智能优化中的应用,提升网络优化效率,使定位及优化效果更科学、更准确。
- 刘洋吴威宋伟林彬
- 基于MR大数据的PCI优化及天线评估应用研究被引量：1
- 2018年
- 文中主要基于MR大数据,从PCI优化的关键技术作为出发点,分析和研究PCI优化及天线评估应用在移动通信的现状,提出在移动通信领域PCI干扰评估优化及天线覆盖优化的分析策略。
- 吴威
- IP地址自动分配技术在运营商集客专线业务开通中的应用
- 2023年
- 针对运营商集客专线在开通过程中因网际协议(internet protocol address,IP)地址不足而引起卡单,导致开通效率不高的问题,提出了技术解决方案。该方案通过创建虚拟IP地址池,把资源共享给海量接入设备,采用IP地址自动核查、拆分与校准算法对IP地址进行全生命周期管理,同时结合IP地址精准分配算法,最终实现IP地址自动分配,有效提升了IP地址的利用率,有助于运营商集客专线业务的快速精准开通。
- 吴威
- 基于综合特征和联动学习的异常无线小区检测方法
- 2024年
- 近年来,随着无线通信技术的快速发展,异常无线小区的检测和识别成为了网络优化和故障排除的重要任务。传统的检测识别算法在准确率和效率方面存在一定的局限性。为了解决此类问题,提出一种基于综合特征和联动学习的异常无线小区检测方法。该方法通过引入遥感图像对区域内的像素点进行聚类,获取小区的地貌类别作为覆盖性能异常识别的依据,并引入小区KPI指标在时域上变化等综合特征构建基于孤立森林的异常小区检测模型,利用大小模型联动实现轻量化运算,从而有效提升异常小区检测的准确性与效率。
- 刘洋吴威林彬麦锦恩
