AUTOMATED OBSERVATIONAL PASSIVE INTERMODULATION (PIM) INTERFERENCE DETECTION IN CELLULAR NETWORKS

A method for determining whether a target cell has experienced interference due to Passive Intermodulation (PIM) distinguished from other forms of interference at cellular network sites during a time window. In one aspect, the method includes defining a set of N time slices and obtaining a first per...

Ausführliche Beschreibung

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Hauptverfasser: WRZESINSKI, Radek, BARKER, Matthew, KELLY, Conor, SCARINGI, Adrian, DIGGINS, Mark, ORMANDY, Danielle Marie
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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creator WRZESINSKI, Radek
BARKER, Matthew
KELLY, Conor
SCARINGI, Adrian
DIGGINS, Mark
ORMANDY, Danielle Marie
description A method for determining whether a target cell has experienced interference due to Passive Intermodulation (PIM) distinguished from other forms of interference at cellular network sites during a time window. In one aspect, the method includes defining a set of N time slices and obtaining a first performance metric for each of the N time slices. The method includes selecting a subset of the N time slices using a set of N first performance metrics where the subset of N time slices includes a first time slice. For the first time slice, at least a first data point is determined using a performance metric for the target cell that was collected during the first time slice. The method includes using the first data point and a supervised learning model to determine whether the target cell has experience PIM interference during the time window. La présente invention concerne un procédé pour déterminer si une cellule cible a subi une interférence à cause d'une intermodulation passive (PIM) distinguée des autres formes d'interférence au niveau de sites de réseau cellulaire pendant une fenêtre temporelle. Selon un aspect, le procédé consiste à définir un ensemble de N tranches de temps et à obtenir une première mesure de performance pour chacune des N tranches de temps. Le procédé consiste à sélectionner un sous-ensemble des N tranches de temps à l'aide d'un ensemble de N premières métriques de performance, le sous-ensemble de N tranches de temps comprenant une première tranche de temps. Pour la première tranche de temps, au moins un premier point de données est déterminé à l'aide d'une mesure de performance pour la cellule cible qui a été collectée pendant la première tranche de temps. Le procédé comprend l'utilisation du premier point de données et d'un modèle d'apprentissage supervisé pour déterminer si la cellule cible a subi une interférence PIM pendant la fenêtre temporelle.
format Patent
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In one aspect, the method includes defining a set of N time slices and obtaining a first performance metric for each of the N time slices. The method includes selecting a subset of the N time slices using a set of N first performance metrics where the subset of N time slices includes a first time slice. For the first time slice, at least a first data point is determined using a performance metric for the target cell that was collected during the first time slice. The method includes using the first data point and a supervised learning model to determine whether the target cell has experience PIM interference during the time window. La présente invention concerne un procédé pour déterminer si une cellule cible a subi une interférence à cause d'une intermodulation passive (PIM) distinguée des autres formes d'interférence au niveau de sites de réseau cellulaire pendant une fenêtre temporelle. Selon un aspect, le procédé consiste à définir un ensemble de N tranches de temps et à obtenir une première mesure de performance pour chacune des N tranches de temps. Le procédé consiste à sélectionner un sous-ensemble des N tranches de temps à l'aide d'un ensemble de N premières métriques de performance, le sous-ensemble de N tranches de temps comprenant une première tranche de temps. Pour la première tranche de temps, au moins un premier point de données est déterminé à l'aide d'une mesure de performance pour la cellule cible qui a été collectée pendant la première tranche de temps. 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Selon un aspect, le procédé consiste à définir un ensemble de N tranches de temps et à obtenir une première mesure de performance pour chacune des N tranches de temps. Le procédé consiste à sélectionner un sous-ensemble des N tranches de temps à l'aide d'un ensemble de N premières métriques de performance, le sous-ensemble de N tranches de temps comprenant une première tranche de temps. Pour la première tranche de temps, au moins un premier point de données est déterminé à l'aide d'une mesure de performance pour la cellule cible qui a été collectée pendant la première tranche de temps. 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Selon un aspect, le procédé consiste à définir un ensemble de N tranches de temps et à obtenir une première mesure de performance pour chacune des N tranches de temps. Le procédé consiste à sélectionner un sous-ensemble des N tranches de temps à l'aide d'un ensemble de N premières métriques de performance, le sous-ensemble de N tranches de temps comprenant une première tranche de temps. Pour la première tranche de temps, au moins un premier point de données est déterminé à l'aide d'une mesure de performance pour la cellule cible qui a été collectée pendant la première tranche de temps. Le procédé comprend l'utilisation du premier point de données et d'un modèle d'apprentissage supervisé pour déterminer si la cellule cible a subi une interférence PIM pendant la fenêtre temporelle.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
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