在通信网络智能化运维体系中，工参感知模块如同神经末梢般实时采集、解析和反馈基站基础参数，成为网络优化与故障诊断的底层支撑。该模块通过多维度数据融合与智能分析，显著提升网络运维的精准性与响应效率。

一、模块架构与核心技术

全量数据采集层

集成物联网传感器、OSS系统接口及无人机巡检数据，实时获取基站经纬度、天线倾角、发射功率等120余项工参指标，支持5G NR毫米波频段的相位校准等新型参数采集。

动态校验引擎

采用基于残差网络的异常检测算法（检测准确率≥99.2%），自动识别经纬度漂移、邻区漏配等典型问题。某省级运营商案例显示，该功能使工参纠错时效从72小时缩短至15分钟。

三维数字孪生映射

通过点云建模技术构建基站三维实景模型，实现天线覆盖仿真与工参可视化联动。测试表明，该功能使无线环境匹配度分析效率提升300%。

二、场景化应用价值

网络优化：结合MR测量报告，自动生成天线电子下倾角调整建议，某密集城区试点节省人力成本47%。

故障溯源：当基站退服时，自动关联历史工参变更记录，辅助定位人为配置错误（占故障原因的38%）。

能效管理：根据业务负载动态调整PA功率参数，某实验局点实现单站日均节能1.2kWh。

三、演进方向

AI预测性维护

正在研发的LSTM时序预测模型，可提前14天预警设备老化导致的参数漂移（当前测试准确率88.6%）。

云边协同架构

试点部署边缘计算节点，使工参校验延迟从云端处理的3.2秒降低至400毫秒。

该模块已通过3GPP TS 32.511标准认证，成为运营商数字化转型的关键基础设施。随着6G太赫兹频段的商用，其毫米级波束赋形参数的感知能力将成为新的技术攻坚点。