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摘要：針對(duì)當(dāng)前5G MR不攜帶用戶(hù)位置信息無(wú)法實(shí)現(xiàn)用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)感知精細(xì)化分析的問(wèn)題，引入OTT大數(shù)據(jù)通過(guò)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、DBSCAN算法等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立5G用戶(hù)位置預(yù)測(cè)和5G弱覆蓋小區(qū)分布聚類(lèi)模型，開(kāi)展精細(xì)化的5G用戶(hù)感知保障。研究結(jié)果表明，基于OTT數(shù)據(jù)的5G端網(wǎng)協(xié)同智能優(yōu)化能有效提升5G優(yōu)化效率，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)成本。
關(guān)鍵詞：5G端網(wǎng)協(xié)同；OTT數(shù)據(jù)；用戶(hù)位置預(yù)測(cè)；小區(qū)聚類(lèi)；機(jī)器學(xué)習(xí)
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2022.10.007
概述
在目前5G網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模部署背景下，要拉動(dòng)5G業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)，運(yùn)營(yíng)商面臨的首要關(guān)鍵問(wèn)題是5G用戶(hù)的常駐區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。保障最容易出問(wèn)題的覆蓋地點(diǎn)，是5G網(wǎng)絡(luò)端網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化的重中之重。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)保障通過(guò)路測(cè)數(shù)據(jù)（DT）或者測(cè)量數(shù)據(jù)（MR）分析發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)缺陷，其中DT數(shù)據(jù)只能反映點(diǎn)線(xiàn)上的問(wèn)題，無(wú)法做到全網(wǎng)精細(xì)化評(píng)估，而MR數(shù)據(jù)雖然全面但是5GR15版本終端暫不支持帶位置信息的測(cè)量數(shù)據(jù)，即使后續(xù)版本支持也存在部分終端不上報(bào)MR位置的問(wèn)題，對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的評(píng)估造成影響。
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)作為人工智能的重要組成部分，是國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略重點(diǎn)扶持的目標(biāo)和當(dāng)下各行業(yè)關(guān)注應(yīng)用的焦點(diǎn)。本文通過(guò)使用用戶(hù)終端APP上產(chǎn)生的用戶(hù)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（OTT）來(lái)補(bǔ)償5GMR的缺陷，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和DBSCAN聚類(lèi)算法構(gòu)建5G用戶(hù)位置模型和弱覆蓋小區(qū)分布，為5G用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)感知精細(xì)化保障奠定良好基礎(chǔ)。
