基于大数据挖掘的维优补位方案研究

摘要

随着5G建设规模的不断扩大,涉及的网络制式和设备类型也在不断增多,导致网络维护工作的难度进一步提升。发现问题再处理是针对网络中断实施的传统方式。随着5G复杂程度的上升,此方式不能较好地解决用户感知降低、突发抢修风险等问题。本文提出了一种基于大数据挖掘的维优补位方案,通过打通维护和优化平台的接口实现自动补位,针对覆盖属性退服站点,利用大数据挖掘方式输出最强TOP邻小区,并采用微区域邻小区功率抬升、电子倾角调整等手段弥补覆盖空洞、自动评估微区域感知水平,尽量降低用户感知损失,提升5G网络的整体稳定性。