国家学术搜索
登录
注册
中文
EN
广东通信技术
2024,
Vol.
44
Issue
(4) :
37-40,49.
DOI:
10.3969/j.issn.1006-6403.2024.04.008
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
胡贵宾
赵川斌
广东通信技术
2024,
Vol.
44
Issue
(4) :
37-40,49.
DOI:
10.3969/j.issn.1006-6403.2024.04.008
引用
认领
✕
来源:
NETL
NSTL
万方数据
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
胡贵宾
1
赵川斌
1
扫码查看
点击上方二维码区域,可以放大扫码查看
作者信息
1.
中国电信股份有限公司四川分公司
折叠
摘要
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.
关键词
机器学习
/
方位角
/
波束
/
测量报告
/
MR(Measurement
/
Report)
引用本文
复制引用
出版年
2024
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
引用
认领
参考文献量
7
段落导航
相关论文
摘要
关键词
引用本文
出版年
参考文献
引证文献
同作者其他文献
同项目成果
同科学数据成果