检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:周灿 史文祥[1] 李犇 赵春芹 郭云霄 Zhou Can;Shi Wenxiang;Li Ben;Zhao Chunqin;Guo Yunxiao(China Information Technology Designing&Consulting Institute Co.,Ltd.,Beijing 100048,China;Shanghai Datang Mobile Communication Equipment Co.,Ltd.,Shanghai 200233,China)
机构地区:[1]中讯邮电咨询设计院有限公司,北京100048 [2]上海大唐移动通信设备有限公司,上海200233
出 处:《邮电设计技术》2022年第7期15-18,共4页Designing Techniques of Posts and Telecommunications
摘 要:针对Massive MIMO波束权值优化的难点,提出了一种基于GBDT机器学习的回归预测算法,通过实测及仿真,研究该算法在不同场景下各种波束权值的覆盖能力,基于机器学习模型,利用研究结果结合三维地图、建筑物数据、MR数据、仿真/测试数据等进行机器学习建模,输出Massive MIMO波束自适应覆盖优化算法。在现网的应用结果表明,该算法能够有效地提升5G网络覆盖质量。Aiming at the difficulty of Massive MIMO beam weight optimization,a GBDT based machine learning regression prediction algorithm is proposed.The algorithm studies the coverage ability of various beam weights in different scenarios through measurement and simulation.Based on the machine learning model,the research results are combined with the three-dimensional map,building data,MR data,simulation/test data to carry out machine learning modeling,and output massive MIMO beam adaptive coverage optimization algorithm.The application results show that the algorithm can effectively improve the coverage quality of 5 G network.
关 键 词:5G Massive MIMO 波束权值优化 GBDT
分 类 号:TN929.5[电子电信—通信与信息系统]
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