基于综合特征和联动学习的异常无线小区检测方法

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中文摘要：近年来,随着无线通信技术的快速发展,异常无线小区的检测和识别成为了网络优化和故障排除的重要任务.传统的检测识别算法在准确率和效率方面存在一定的局限性.为了解决此类问题,提出一种基于综合特征和联动学习的异常无线小区检测方法.该方法通过引入遥感图像对区域内的像素点进行聚类,获取小区的地貌类别作为覆盖性能异常识别的依据,并引入小区KPI指标在时域上变化等综合特征构建基于孤立森林的异常小区检测模型,利用大小模型联动实现轻量化运算,从而有效提升异常小区检测的准确性与效率.

作者：

刘洋、吴威、林彬、麦锦恩

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作者单位：

中国移动通信集团广东有限公司

中国移动通信集团设计院有限公司广东分公司

关键词：

异常小区检测综合特征孤立森林联动学习

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1006-6403.2024.06.012