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龙图腾网获悉江西省邮电规划设计院有限公司申请的专利基于大数据分析的基站覆盖异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120358530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510840189.3，技术领域涉及：H04W24/04；该发明授权基于大数据分析的基站覆盖异常检测方法是由马绍午;连宏;蔡玮设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的基站覆盖异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据分析的基站覆盖异常检测方法，属于通信技术领域中基站覆盖检测技术领域。针对现有基站覆盖异常检测准确性不足、无法适应动态环境变化的问题，该方法通过采集目标区域内所有基站连续1‑30天、间隔10‑60分钟的接收信号强度指示值等运行数据，经降维处理后计算由多维度指标线性加权得到的覆盖特征值，将其输入经历史数据训练且可动态更新的孤立森林模型，输出覆盖异常概率值，当覆盖异常概率值处于大于0.7且小于等于0.9的区间时，在电子地图上标记对应基站位置为覆盖异常区域。该方法可精准定位基站覆盖异常区域，适用于通信网络维护中基站覆盖状态的实时监测与异常识别，提升网络优化效率与服务质量。

本发明授权基于大数据分析的基站覆盖异常检测方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的基站覆盖异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集目标区域内所有基站在连续时间周期内的运行数据，所述运行数据包括：接收信号强度指示值、参考信号接收质量值、切换成功率值以及流量负载值，时间周期为1-30天，采集时间间隔为10-60分钟； S2、根据所述运行数据计算每个基站的覆盖特征值，所述覆盖特征值由接收信号强度指示值的第10百分位数、参考信号接收质量值的变异系数、切换成功率值的24小时滑动平均值以及流量负载值的峰谷差线性加权得到； S3、将所述覆盖特征值输入经历史数据训练的孤立森林模型，输出每个基站的覆盖异常概率值； S4、当所述覆盖异常概率值处于概率阈值的范围区间时，在电子地图上标记对应基站位置为覆盖异常区域，其中，所述概率阈值的范围区间为大于0.7且小于等于0.9； 还包括对所述孤立森林模型进行更新，所述孤立森林模型的更新方法包括： S310、周期性接收增量运行数据； S320、当累计增量运行数据量达到原始训练数据量的5%-15%时，触发子树更新操作； S330、所述子树更新操作包括：选定当前孤立森林模型中深度为3-5的待更新子树，基于增量运行数据生成替换子树，使用替换子树原子化替换所述待更新子树，具体为：计算子树对增量运行数据的覆盖差异度；选择覆盖差异度最高的前K个子树，其中K为当前子树总数的10%-30%，其中，所述覆盖差异度的计算方式为：，为指示函数，当条件成立时输出为1，否则输出为0，T为异常判断阈值，Di为第i棵子树的覆盖差异度，n为增量运行数据样本数，为第i棵子树对增量运行数据样本的异常得分预测值，为增量运行数据样本的实际异常标签，异常为1，正常为0； 所述替换子树原子化替换包括：创建替换子树版本标识；通过原子事务将待更新子树指针指向替换子树。

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