一种解决实时通信中断的CDR方法

本发明涉及通信领域，特别涉及一种解决实时通信中断的cdr方法，建立多维协变量交叉融合的网络 oos 模型来预测实时 cdr。

背景技术：

1、目前已经有很多研究针对由于网络拥堵、信号衰减、信号覆盖不足等原因引起的通信服务cdr进行了探讨，然而，对于多种因素同时作用导致用户实时通信cdr的研究还比较有限，例如 poor coverage 有可能是导致 oos 和 cdr 的共同因素，但 oos 也并非必然引起掉线，因为紧急呼叫（如 119）是允许跨运营商呼叫。

2、运营商设计网络时由于频谱资源、基站位置、网络设备配套各方面的限制难以保证100%覆盖，由此和其他原因造成的 oos（网络无服务，out of service）是导致语音通话掉线的主要原因。100%无故障的网络是不存在的，并且随着接入设备的剧增，通信场景中的随机性和不确定性会导致通信网络 oos 情况随之增加。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种解决实时通信中断的cdr方法，以解决当前针对包括无人驾驶飞行器在内的多场景复杂无线链路通信网络由于无信号或信号弱、网络拥堵等多影响因子耦合对无线通信网oos概率和分布的影响机理，以及由此造成的实时通话cdr的映射关系的问题，提供一种建立多维协变量交叉融合的网络oos模型来预测实时 cdr。

2、为解决上述技术问题，本发明提供一种解决实时通信中断的cdr方法，包括如下步骤：

3、提供一实时关联机制的无线网络，在所述无线网络中研究通信中断时暂时停止的服务；

4、计算影响因素到因子耦合对无线通信网络oos概率和分布，形成实时通话 cdr 的映射关系；

5、建立多维协变量交叉融合的网络oos模型以预测实时通话的cdr。

6、进一步的，定义基于oos概率的 4g、5g网络，来实时通信cdr的计算公式，填补其研究空白。

7、进一步的，提出智能 cdr 管理方案，根据实时数据进行自适应和优化通信中断的处理策略和流程，帮助用户在紧急情况下通过智能选择算法，自动选择最可靠方式通信，使用户重新建立无感连接。在保证短暂无服务的情况下不掉线，保障5g 网络以及在荒凉地区、救灾、军事各种极限情况下，实时通信不中断。

8、进一步的，采集实际通信数据，首先需要大量的采集数据并进行处理，其包括通信网络性能数据、网络拓扑结构数据、信号干扰数据、网络监测数据以及通信日志数据等。

9、进一步的，所述影响因素包括：无信号、信号弱和网络拥堵。

10、进一步的，在实时通信cdr中研究不同因素之间的耦合机理，研究通信网络物理层、链路层和通话所在的信令层之间的关系。综合、量化并分析移动通信网络中信道特性、网络拓扑、网络负载、信道干扰和移动终端位置等因素对通信质量的影响。同时，还需对常见的语音通信场景和技术分别进行研究。

11、进一步的，研究实际通信数据交叉融合影响 oos 概率、分布以及 cdr 的原因和规律。通过对通信系统日志、网络监测数据等大量实际通信数据的数据挖掘和分析，来研究通信 oos 概率、分布以及cdr的原因和规律。

12、进一步的，使用仿真工具对关联模型进行模拟，使用 ns-3、matlab、qualnet 等通信信号仿真软件，模拟不同网络拓扑结构、不同通信服务场景下，多因素耦合与 oos 概率和分布的关系。模拟通信呼叫的成功率和失败率，从而全面评估 oos 概率和分布对 cdr的影响。

13、进一步的，所述不同通信服务场景包括：信号覆盖范围、网络负载和信道干扰。

14、进一步的，使用实测数据校准预测模型参数。由于通信网络空间具有随机性和不确定性，需要建立多因素耦合参数校准策略。

15、与现有技术相比，本发明技术方案至少具有以下有益效果之一：

16、在本发明提出了一种解决实时通信中断的cdr方法中，本发明将实现在偏远山区或紧急救灾场景，信号有限且通信终端电量不足的条件下，可以向用户推荐可靠率最高的通信方式。例如当普通语音信道拥堵时，自动让用户使用 ott 方式进行通信等。如果没有这样的关联算法，用户只能随机尝试短信、微信或呼叫等方式，很可能在接通前就会耗尽电量。

17、基于此，本发明拟提出实时 cdr 的预测和控制方法，根据实时数据进行自适应优化通信中断处理策略和流程，帮助用户在紧急情况下通过智能选择算法自动选择最可靠方式通信，使用户实现无感重新建立连接，在短暂无服务的情况下不掉线，保障在 5g 网络以及各种极限情况（包括荒凉地区、救灾、军事）下，实时通信不中断。

18、同时，该发明还可帮助网络运营商更好地识别通信网络中的瓶颈及可能导致实时cdr 因素，从而采取相应的措施来优化网络资源分配和调度，建立运营商 kpi和用户感知kpi 的有效关联，并且可以推广到网络无服务和实时数据通信的低延迟关联中。对于增强网络的可靠性和稳定性，保障通信服务质量和网络安全有着重要意义，也为未来的 5g、6g网络设计和优化提供借鉴。

技术特征：

1.一种解决实时通信中断的cdr方法，其特征在于，

2.如权利要求1所述的解决实时通信中断的cdr方法，其特征在于，定义基于oos概率的4g、5g网络，来实时通信cdr的计算公式，填补其研究空白。

3.如权利要求1所述的解决实时通信中断的cdr方法，其特征在于，提出智能 cdr 管理方案，根据实时数据进行自适应和优化通信中断的处理策略和流程，帮助用户在紧急情况下通过智能选择算法，自动选择最可靠方式通信，使用户重新建立无感连接。在保证短暂无服务的情况下不掉线，保障5g 网络以及在荒凉地区、救灾、军事各种极限情况下，实时通信不中断。

4.如权利要求1所述的解决实时通信中断的cdr方法，其特征在于，采集实际通信数据，首先需要大量的采集数据并进行处理，其包括通信网络性能数据、网络拓扑结构数据、信号干扰数据、网络监测数据以及通信日志数据等。

5.如权利要求1所述的解决实时通信中断的cdr方法，其特征在于，所述影响因素包括：无信号、信号弱和网络拥堵。

6.如权利要求1所述的解决实时通信中断的cdr方法，其特征在于，在实时通信cdr中研究不同因素之间的耦合机理，研究通信网络物理层、链路层和通话所在的信令层之间的关系。综合、量化并分析移动通信网络中信道特性、网络拓扑、网络负载、信道干扰和移动终端位置等因素对通信质量的影响。同时，还需对常见的语音通信场景和技术分别进行研究。

7.如权利要求1所述的解决实时通信中断的cdr方法，其特征在于，研究实际通信数据交叉融合影响 oos 概率、分布以及 cdr 的原因和规律。通过对通信系统日志、网络监测数据等大量实际通信数据的数据挖掘和分析，来研究通信 oos 概率、分布以及cdr的原因和规律。

8.如权利要求1所述的解决实时通信中断的cdr方法，其特征在于，使用仿真工具对关联模型进行模拟，使用 ns-3、matlab、qualnet等通信信号仿真软件，模拟不同网络拓扑结构、不同通信服务场景下，多因素耦合与 oos 概率和分布的关系。模拟通信呼叫的成功率和失败率，从而全面评估 oos 概率和分布对 cdr 的影响。

9.如权利要求8所述的解决实时通信中断的cdr方法，其特征在于，所述不同通信服务场景包括：信号覆盖范围、网络负载和信道干扰。

10.如权利要求1所述的解决实时通信中断的cdr方法，其特征在于，使用实测数据校准预测模型参数。由于通信网络空间具有随机性和不确定性，需要建立多因素耦合参数校准策略。

技术总结
本发明提出了一种解决实时通信中断的CDR方法，本发明将实现在偏远山区或紧急救灾场景，信号有限且通信终端电量不足的条件下，可以向用户推荐可靠率最高的通信方式。例如当普通语音信道拥堵时，自动让用户使用OTT方式进行通信等。本发明拟提出实时CDR的预测和控制方法，根据实时数据进行自适应优化通信中断处理策略和流程，帮助用户在紧急情况下通过智能选择算法自动选择最可靠方式通信，使用户实现无感重新建立连接，在短暂无服务的情况下不掉线，保障在5G网络以及各种极限情况下，实时通信不中断。同时，本发明对于增强网络的可靠性和稳定性，保障通信服务质量和网络安全有着重要意义，也为未来的5G、6G网络设计和优化提供借鉴。

技术研发人员：白志武,侯乾峰,白琪利,宋嘉伟,聂子超,鲍震海
受保护的技术使用者：山西能源学院
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5