Komplexe Netze.
Klarere Möglichkeiten.

Die KI-gestützte vRAN-Planung von MIRAII strukturiert komplexe Planungsaufgaben virtualisierter Funkzugangsnetze mithilfe maschinellen Lernens. Clustering unterstützt die Zuordnung von Gruppenzentren sowie virtuellen zentralen und verteilten Einheiten unter Berücksichtigung von Latenz und Ressourcenzuweisung.

MIRAII kombiniert Messfahrten, Scanner-, Crowdsourcing- und interne Daten zur automatisierten Leistungsanalyse und zum Benchmarking von Netzen. GIS-Ansichten ermöglichen den Vergleich der Dienstqualität verschiedener Betreiber und Standorte. Maschinelles Lernen klassifiziert Fehler und unterstützt Untersuchungen. Wiederholbare Messplanung und Datenqualitätsprüfungen bilden die Grundlage der Analyse.

MIRAII setzt KI-Robotik für internationale Roaming-Tests ein. Sprechen Sie mit unserem Team über Märkte, Dienstszenarien und Validierungsanforderungen Ihres Roaming-Netzes.

MIRAII setzt KI und maschinelles Lernen zur Erkennung, Klassifizierung, Ursachenanalyse und Lokalisierung von HF-Störungen ein. OSS-/RAN-Leistungs- und Konfigurationsdaten unterstützen die Fernüberwachung und Untersuchungen vor Ort mit Spektrumanalysatoren, Scannern und Messfahrtausrüstung. Die kombinierten Ergebnisse ermöglichen die Quellenbestimmung, Maßnahmenempfehlungen und Berichte.

Die HF-Modellkalibrierung von MIRAII verbindet die Validierung durch Messfahrten mit Datenaufbereitung und Modellkalibrierung. Die Mehrbandoptimierung hilft, Funkmodelle an die gemessenen Netzbedingungen anzupassen.