近日，中信科移動通信技術股份有限公司（以下簡稱中信科移動）與中國聯通內蒙古分公司（以下簡稱內蒙古聯通）攜手合作，完成無線網絡覆蓋自優化場景的高階自智特性現網驗證和應用。雙方聯合創新了算法和5G天饋優化技術，利用海量的網絡數據處理、分析和AI建模，實現了RF自智優化的創新應用，可自動分析區域網絡、生成最優天饋調整策略、自動調整區域內基站電下傾和波束賦形等參數，大幅降低了人工成本，并極大提升了網絡性能指標和終端用戶感受。

5G技術的普及，帶來了更高的傳輸速度和更大的網絡容量，也引入了多樣化的應用場景和復雜的網絡結構。天饋系統負責無線信號的發射和接收，是5G網絡中的重要組成部分。隨著5G網絡的發展，天饋優化面臨著新的挑戰，包括多樣化應用場景的需求；高頻段與大帶寬的需求：需要更精細的天饋優化以保證網絡覆蓋和性能；多天線技術的需求：5G采用大規模MIMO技術，需要優化大量的天線單元，增加了優化的復雜性；動態變化的網絡環境需求等。

天饋高階自智方案

針對天饋優化帶來的挑戰，內蒙古聯通與中信科移動組成聯合專家團隊，積極推進基于AI的5G天饋優化技術，利用Hinet智能運維平臺的大數據處理和分析能力，推出了RF天饋高階自智優化方案，該方案有以下亮點：

01、天饋洞察應用RFi（RF Insight）于網絡基礎信息核實。通過對天饋系統的運行數據（如MR、路測、切換數據）進行自動采集分析，基于xgboost模型進行訓練，系統能夠自動檢測天饋異常情況（如天饋接反、天線角度錯誤等），為后續RF覆蓋分析提供準確的基礎數據。

02、智能參數調優。通過深度學習算法，構建天饋系統參數與網絡性能指標之間的映射模型。利用該模型，可以在不同場景下自動調整天饋系統的參數（如天線方向、傾角、功率等），以優化網絡性能。結合智能尋優算法，在模型上進行參數搜索，找到使網絡覆蓋干擾最小的最佳參數組合。

03、實時監測與動態調整。利用AI技術，實時監測網絡中的各種指標（如信號強度、干擾水平、用戶體驗等），并通過自學習算法，動態調整天饋系統的配置�？梢栽诰W絡環境變化時，及時響應，保持網絡的最佳狀態。

中信科移動聯合內蒙古聯通，對包頭、通遼、鄂爾多斯、赤峰四地的3.5G區域開展了專項試點和應用。方案實施后，優化區域3.5G流量和用戶數均有顯著提升，基礎KPI保持平穩，網絡質量明顯改善、業務量大幅提高。

基于AI的5G天饋優化技術，不僅提升了5G網絡的性能和用戶體驗，也為通信網絡的智能化發展奠定了堅實基礎。未來，基于AI的5G網絡自智將繼續向更高階、更智能的方向發展，中信科移動將加強與中國聯通的創新合作，持續深入探索，推動AI與通信網絡的深度融合，打造更智能、更高效的5G網絡。