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申请/专利权人：甘肃雄关荟信息科技服务有限公司

摘要：本发明公开了一种基于数据分析的无线通讯网络数据优化方法，涉及无线通讯网络技术领域，包括，基于无线通讯网络基站通过监控设备获取频谱使用的实时数据；通过频谱使用的实时数据，定义频谱使用效益和频谱使用成本，计算分配策略优先级，进行频谱分配优化。本发明所述方法通过计算分配策略优先级，进行频谱分配优化，实现了频谱资源的动态优化，动态调整频率的带宽分配、发射功率和使用强度，使得高优先级频率段在关键时间点能够获得更多带宽资源，达到动态调整每个频率段的使用强度的效果，优化无线网络通信数据，通过深度学习模型的预测，可以结合多维信息帮助分析干扰源，以达到减少干扰优化无线通信的效果。

主权项：1.一种基于数据分析的无线通讯网络数据优化方法，其特征在于：包括，基于无线通讯网络基站通过监控设备获取频谱使用的实时数据；通过频谱使用的实时数据，定义频谱使用效益和频谱使用成本，计算分配策略优先级，进行频谱分配优化；通过深度学习模型对收集到的频谱使用的实时数据进行干扰源预测，基于深度学习模型的预测和采集信息，调整天线阵列配置；持续监控频谱使用的实时数据并进行安全传输和备份，通过报表生成工具自动生成报表；所述计算分配策略优先级，进行频谱分配优化，包括，使用优化公式进行频谱分配策略的计算，表示为： ，其中表示在时间为t频率为f时的分配策略优先级，F表示频率上限，T表示时间上限，表示在时间为t频率为f时的使用效率，表示在时间为t频率为f时的使用成本；计算所有频率的平均优先级，对于每个频率f，分别对带宽、功率和使用强度进行调整，表示为： ， ， ，其中表示带宽调整量，k表示带宽调整系数，其中表示功率调整量，m表示功率调整系数，其中表示使用强度调整量，n表示使用强度调整系数；所述基于深度学习模型的预测和采集信息，调整天线阵列配置，包括，基于历史数据计算干扰源预测值，并计算每个频率段在不同时间的干扰水平的平均值和标准差，定义干扰水平的平均值加上两倍干扰水平的标准差的干扰源预测值作为高干扰水平阈值；将超过高干扰水平阈值的干扰源预测值设置为，基于的频率、时间与位置信息，得到在时间为t频率为f时的高干扰位置信息；根据识别出的干扰源位置和强度，调整天线的数量，表示为： ，其中表示调整后的天线数量，表示干扰水平的最大值，D表示当前天线数量，表示在时间为t频率为f时的实时干扰水平；根据高干扰位置信息调整天线的角度，表示为： ，其中表示调整后的天线角度，表示设备角度调整精度，基于设备手册找到最大调整角度和调整精度的信息，表示中的最大干扰位置信息，表示当前的天线角度；根据采集的干扰水平，调整天线的发射功率，表示为： ，其中表示调整后的天线功率，P表示当前的天线功率；将新的天线阵列配置包括调整后的天线功率、调整后的天线角度和调整后的天线数量应用于基站，更新配置文件调整天线阵列配置。

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