中信科移动RF自智，助力无线网络自智迈进新阶段

随着5G网络的规模商用，自智网络已成为运营商网络转型的重要领域。在无线网络优化中，RF（无线频率）优化占据了超过50%的比重，且工作量巨大、成本高昂。目前运营商的5G网络已经100%部署支持远程调整的新型天线，为RF自智创造了必要条件。通过RF自智技术，利用大数据挖掘实现自动发现问题区域、粒子群优化算法寻找最佳参数组合、自动调整网络策略以及进行网络数据自评估，最终实现RF自智。RF自智主要包括三个关键步骤：自发现、自分析和自优化。

首先，通过中信科移动自智网络的创新算法， DBSCAN（基于密度聚类的异常问题区域聚类）算法实现了问题区域的自动聚类和精准判别；基于机器学习技术实现了精准定位室内外用户的能力，结合各种移动网络特征和机器学习算法，可以准确判断用户的室内外位置，并通过图像识别技术识别建筑物轮廓，进一步提高室内定位的准确性。这一算法集合能够精准发现覆盖优化中的弱覆盖、过覆盖和重叠覆盖等异常覆盖问题区域，为后续优化提供准确的基础数据。

其次，中信科移动首次将智能寻优算法应用于RF优化领域，引入了机器学习最优化算法-粒子群寻优。这一算法解决了小区连片下不同天馈角度和功率区间组合过多的问题，能在短时间内选择出最优的组合方案。通过精细调整天馈角度和功率的组合，实现了对无线信号的精确控制和优化。

最后，通过不断循环改进优化策略，并结合实时网络反馈，中信科移动能够实现网络的动态调整，这使得RF自由化能够快速适应不断变化的网络环境和用户需求，提供更可靠、高效的无线网络服务。

RF自智应用部署分为无到有、有到精、精到广和广到全四个阶段。通过分阶段验证应用，目前RF自智在900M区域多网络部署，涵盖3.5G、2.1G和900M，呈现全场景应用，多项指标都达到较大幅度的优化及提升。

中信科移动RF自智凭借三大创新算法的加持以及不断迭代应用，为RF优化领域带来了精确而有效的支持。通过自发现、自分析和自优化的过程，中信科移动实现了全网规模的RF自智部署，并取得了极大的优化效率提升，助力行业迈向新的智能化阶段。