网随潮动，中信科移动RF自智助力潮汐网络提质增效

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　　话务潮汐是一种典型的网络现象，表现为网络用户在特定时间段内规律性地迁移或聚集，在高校、工业园区、CBD商圈和大型住宅区等场景表现尤为显著。此类场景具有极强的时变特征，网络需求随之波动。

　　5G Massive MIMO技术通过引入多维度的可调参数，如波束扫描个数、波瓣宽度、方位角、下倾角等，大幅提升了RF优化的灵活性和精确性。这一特性使其成为处理话务潮汐场景的理想选择。

　　中信科移动长期以来致力于智能运维创新研究，在RF自智方向持续深耕，基于5G Massive MIMO技术结合话务潮汐典型特征场景探索研究，开发了话务潮汐小区识别TCi（Tidal Cells Insight）+RF 自智（Auto RF）联合解决方案，旨在实现网络的分时自适应优化，提高网络质量与效率。该方案对接现网多维度数据，从基础数据清洗、潮汐特征画像、RF方案自输出、优化效果自评估4个维度着力，深度结合AI技术，实现对话务潮汐场景的精准识别与快速响应。

　　该方案基于连续N天的TA+AOA小时级数据，结合前一天24小时数据，利用时空神经网络模型进行AI学习和预测，形成了包含用户迁移的规律、聚集时段信息的潮汐特征画像。根据潮汐特征画像，自动调整Massive MIMO的参数设置，满足不同时段的网络需求，结合实时数据反馈，动态调整潮汐特征画像和RF优化方案，确保网随潮动质量最优。

　　近日，在某高校场景试点测试了该智能化话务潮汐调优方案，通过分时调整策略部署，高负荷小区比例大幅下降，充分证明了该方案在话务潮汐场景下提质增效的显著效果。

　　中信科移动的话务潮汐小区识别TCi联合解决方案利用5G Massive MIMO和AI技术，可有效应对话务潮汐场景带来的挑战，提高了网络质量和利用率。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，该方案有望在更多领域得到应用，为用户提供更加稳定、高效的网络服务。同时，中信科移动将在更多的差异化场景方面进行深入探索，为复杂多变的网络和业务场景提供更加丰富的解决方案。

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