[发明专利]一种5G小基站设备自动维护及调优方法在审

专利信息
申请号: 202111344405.3 申请日: 2021-11-17
公开(公告)号: CN113891377A 公开(公告)日: 2022-01-04
发明(设计)人: 王涛;姚少彬;刘航宇;杨文武;王鹏程;徐欢 申请(专利权)人: 西藏先锋绿能环保科技股份有限公司;四川省明信能源集团有限公司
主分类号: H04W24/04 分类号: H04W24/04;H04W24/02
代理公司: 北京之于行知识产权代理有限公司 11767 代理人: 何志欣
地址: 850030 西藏自治区拉萨市拉萨*** 国省代码: 西藏;54
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摘要:
搜索关键词: 一种 基站设备 自动 维护 方法
【说明书】:

本发明涉及一种5G小基站设备自动维护及调优系统,其包括:小基站设备、用户设备和预警模块,所述小基站设备,服务于其覆盖区域内的用户设备,用以实现其与用户设备之间的通信链路以及用户设备之间的信息传递交换;所述用户设备,用于根据用户的操作指示向小基站设备发送业务数据;所述预警模块,其包括负荷迁移分析模块、通信影响分析模块和预警敏感分析模块,所述预警模块可基于业务数据及其对小基站设备的相关状态参数并结合预储的预警触发规则分析得出对该小基站设备故障发生的预警结果。该系统可同步进行故障预测以及应对预案,有利于提升用户使用感知,且避免无关注价值的频繁异常报告。

技术领域

本发明涉及5G基站技术领域,尤其涉及一种5G小基站设备自动维护及调优方法。

背景技术

随着用户终端数量的迅速增加、流量需求的大规模增长、万物互联等需求场景的不断多样化,各行业对于5G技术的应用需求越来越迫切,应用场景将越来越广泛。与以往不同,5G网络不再使用大型基站的布建架构,而是使用高密度的小型基站,这样更有利于让电信营运商能以最具成本效益的方式弹性组网,从而提高网络密度与覆盖范围。但同时,由于在技术标准中,5G的频段远高于2G、3G和4G网络,5G网络现阶段主要工作在3000~5000MHz频段,频率越高,信号传播过程中的衰减也越大,因此5G网络的基站密度将更高,进而发生故障和故障排查的任务也就增加。基站复杂度也随之大幅提升,维护成本和维护难度也随之增大。

传统电信网络运维问题的发现非常被动,大约有75%的问题是由用户感知和发现的,通过投诉向运营商反馈问题,而非电信运营商本身感知发现到的;同时,网络故障根因定位更难,日常运维有90%时间都花在了问题定位方面;而各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长,闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。面对5G网络高密度小基站的布建构架,传统运维方式已经不足以支撑服务的稳定性。

现有技术中如公开号为CN111866921A的专利文献所提出的一种5G基站业务故障查找方法,所述方法包括:在接收到基站退服报告后,获取基站的故障因子数据包;将故障因子数据包解析后与故障数据库中的故障发生数据进行比对以便检测是否有与故障因子数据匹配的故障发生数据;若发现匹配的故障发生数据,则根据预设的故障发生数据与故障检测点的对应关系确定故障发生位置。

上述现有解决方案,提出了针对在接收到基站退服报告后的故障定位方案,然而至少存在以下缺陷:基站退服即会阻断客户的通信服务,而上述解决方案仅为退服发生后的响应式行为,严重影响客户使用感知;并且,实际中可能发生的故障类型多样,上述解决方案仅适用于基站退服后的故障定位,应用范围非常小;另外,在上述解决方案中,一旦发现故障异常就立即向上报告,然而巨大数据量本身就存在非常多的异常波动,进而将导致故障异常报告频率非常高且其中大多无关注价值。

此外,一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异;另一方面由于申请人作出本发明时研究了大量文献和专利,但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容,然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征,相反本发明已经具备现有技术的所有特征,而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。

发明内容

传统电信网络运维问题的发现非常被动,大约有75%的问题是由用户感知和发现的,通过投诉向运营商反馈问题,而非电信运营商本身感知发现到的;同时,网络故障根因定位更难,日常运维有90%时间都花在了问题定位方面;而各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长,闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。面对5G网络高密度小基站的布建构架,传统运维方式已经不足以支撑服务的稳定性。对此,现有技术中如公开号为CN111866921A的专利文献所提出的一种5G基站业务故障查找方法,其提出了针对在接收到基站退服报告后的故障定位方案,然而至少存在以下缺陷:基站退服即会阻断客户的通信服务,而上述解决方案仅为退服发生后的响应式行为,严重影响客户使用感知;并且,实际中可能发生的故障类型多样,上述解决方案仅适用于基站退服后的故障定位,应用范围非常小;另外,在上述解决方案中,一旦发现故障异常就立即向上报告,然而巨大数据量本身就存在非常多的异常波动,进而将导致故障异常报告频率非常高且其中大多无关注价值。

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