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基于机器学习和波束配置的5G天线方位角智能优化算法及实践

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随着5G的大规模建设,网络结构和工程参数管理更加复杂,获取现网真实的工程参数往往需要花费大量成本.5G中引入了Massive MIMO技术,提出利用5G波束空间分布的特征,使用大数据机器学习算法,结合基站网管系统的波束配置数据,对现场安装的天线方位角进行测算,获得准确的天线方位数据,通过现场测试验证,算法输出结果准确率高,可大幅度提升了5G网络的运维智能化水平和网络运行效率,有助于网络处于最佳运行状态,是人工智能辅助5G网络优化的一次很好工程尝试.

胡贵宾、赵川斌

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中国电信股份有限公司四川分公司

机器学习 方位角 波束 测量报告 MR(Measurement Report)

2024

10.3969/j.issn.1006-6403.2024.04.008

广东通信技术
广东省通信学会 广东省电信情报中心站

广东通信技术

影响因子：0.18
ISSN：1006-6403
年,卷(期)：2024.44(4)
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