隨著5G網絡的規模商用，自智網絡已成為運營商網絡轉型的重要領域。在無線網絡優化中，RF（無線頻率）優化占據了超過50%的比重，且工作量巨大、成本高昂。目前運營商的5G網絡已經100%部署支持遠程調整的新型天線，為RF自智創造了必要條件。通過RF自智技術，利用大數據挖掘實現自動發現問題區域、粒子群優化算法尋找最佳參數組合、自動調整網絡策略以及進行網絡數據自評估，最終實現RF自智。RF自智主要包括三個關鍵步驟：自發現、自分析和自優化。

　　首先，通過中信科移動自智網絡的創新算法， DBSCAN（基于密度聚類的異常問題區域聚類）算法實現了問題區域的自動聚類和精準判別；基于機器學習技術實現了精準定位室內外用戶的能力，結合各種移動網絡特征和機器學習算法，可以準確判斷用戶的室內外位置，并通過圖像識別技術識別建筑物輪廓，進一步提高室內定位的準確性。這一算法集合能夠精準發現覆蓋優化中的弱覆蓋、過覆蓋和重疊覆蓋等異常覆蓋問題區域，為后續優化提供準確的基礎數據。

　　其次，中信科移動首次將智能尋優算法應用于RF優化領域，引入了機器學習最優化算法-粒子群尋優。這一算法解決了小區連片下不同天饋角度和功率區間組合過多的問題，能在短時間內選擇出最優的組合方案。通過精細調整天饋角度和功率的組合，實現了對無線信號的精確控制和優化。

　　最后，通過不斷循環改進優化策略，并結合實時網絡反饋，中信科移動能夠實現網絡的動態調整，這使得RF自由化能夠快速適應不斷變化的網絡環境和用戶需求，提供更可靠、高效的無線網絡服務。

　　RF自智應用部署分為無到有、有到精、精到廣和廣到全四個階段。通過分階段驗證應用，目前RF自智在900M區域多網絡部署，涵蓋3.5G、2.1G和900M，呈現全場景應用，多項指標都達到較大幅度的優化及提升。

　　中信科移動RF自智憑借三大創新算法的加持以及不斷迭代應用，為RF優化領域帶來了精確而有效的支持。通過自發現、自分析和自優化的過程，中信科移動實現了全網規模的RF自智部署，并取得了極大的優化效率提升，助力行業邁向新的智能化階段。