[发明专利]一种智能实现网络构建和网络优化的方法

说明书

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种智能实现网络构建与网络优化的方法。本发明的方法主要包括首先获取影响未来网络架构的环境、网元和用户因素，对这些因素进行数据化与标准化处理得到网络因子集合，根据网络因子集合提取网络生态因子，利用获得的网络生态因子，确定智能构建网络中组网的网元组件和网元参数配置，对网络运行过程中存在变化的网络因子进行数据化与标准化处理得到网络变化因子集合，同时根据网络变化因子提取网络生态因子，在网络运行过程中，利用获得的网络变化因子，确定组网的网元组件和网元参数配置，进行智能网络优化。本发明的有益效果为：大大减少了网络构建阶段和网络运行阶段需要处理的数据量。

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种智能实现网络构建与网络优化的方法。

背景技术

随着技术的发展，移动通信网络的网元可以实现组件化，比如基站可以分解为基带处理单元、射频处理单元等。由于影响网络的基础因素主要包括环境因素、网元因素与用户因素，将这些因素转化为计算机能够识别处理的数据，将其称为网络因子。然而，上述网络因子之间可能会存在一些关联，使得它们对网络的影响并不能相互独立。还需要通过一定的理论建模，从这些可能的网络因子中筛选出相互独立的因子，或者说是真正独立地影响网络的因子，就定义为网络生态因子。此外，在网络运行过程中，部分网络因子是有所变化的，会对网络运行有所影响的，这些因子称之为网络变化因子。

发明内容

本发明所要解决的问题是如何利用网络生态因子智能实现构建网络，同时利用网络变化因子智能优化网络的方法。

本发明的技术方案为：

一种智能实现网络构建和网络优化的方法，包括以下步骤：

S1、获取影响未来网络架构的环境、网元和用户因素，对这些因素进行数据化与标准化处理得到网络因子集合；

S2、根据网络因子集合提取网络生态因子，具体包括：

S21、由网络因子集合计算样本均值、样本协方差阵及样本相关阵：

S22、求网络因子的样本相关矩阵的特征值和标准化特征向量；

S23、求网络因子模型的因子载荷矩阵；

S24、求网络因子的特殊因子方差估计及网络因子的共同度估计；

S25、对网络公共因子和因子载荷矩阵进行因子旋转；

S26、提取网络生态因子；

S3、利用S2中获得的网络生态因子，确定智能构建网络中组网的网元组件和网元参数配置，具体包括：

S31、根据不同环境情况下网络生态因子的特点，采用对应的特征预处理方法对网络生态因子进行处理；

S32、将预处理后的网络生态因子、不同的任务需求输入人工智能网络(如深度学习网络、迁移学习网络等，不限于上述人工智能网络)处理，并根据不同的任务需求(网元构建、网络构建、网络运行)输出不同的决策结果；

S321、如果任务需求为网元构建，则输出所选择的各网元基带处理模块编号、射频处理模块编号及协议栈处理模块编号；

S322、如果任务需求为网络构建，则输出网络构建具体采用的网元参数配置(工作频段、工作时隙、工作码元、天线参数、小区选择参数、小区重选参数、小区切换参数、小区移动配置参数、小区能力、小区类型等)、所选择的各网元编号以及网元之间的连接路径编号；

S323、如果任务需求为网络运行，则输出网络运行阶段具体采用的网元参数配置(工作频段、工作时隙、工作码元、天线参数、小区选择参数、小区重选参数、小区切换参数、小区移动配置参数、小区能力、小区类型等)、所选择的各网元编号以及网元之间的连接路径编号；