基于人工智能的LTE无线性能研究  

Research on LTE wireless performance based AI

作　　者：李炜[1] 王少轩 LI Wei;WANG Shaoxuan(School of Artificial Intelligence,Shaanxi Institute of Technology,Xi’an 710300,China;Polytechnic University of Catalonia,Barcelona 08034,Spain)

机构地区：[1]陕西国防工业职业技术学院人工智能学院,陕西西安710300 [2]加泰罗尼亚理工大学,加泰罗尼亚巴塞罗那08034

出　　处：《无线互联科技》2024年第11期10-13,共4页Wireless Internet Technology

基　　金：面向物联网应用的移动网络无线资源智能管理研究,项目编号:Gfy24-30。

摘　　要：文章提出了一种基于人工智能二次聚类的移动通信无线性能仿真研究。首先,用SOM算法将输入数据进行训练,将训练输出的每个节点对应的内部权值向量作为输入模式类的中心向量,同时该中心向量为K-means方法算法中的主中心向量,以进行精确的二次聚合。其次,使用SOM-K算法对移动小区短期的OAM数据进行聚类。与单独使用K-means方法相比,该方法聚类效果明显改善。This paper presents a simulation study of wireless performance of mobile communication based on artificial intelligence secondary clustering.First,SOM algorithm is used to train the input data,and the internal weight vector corresponding to each node of the training output is taken as the center vector of the input pattern class,and the center vector is the main center vector in the K-means algorithm to carry out accurate secondary aggregation.Finally,this method is used to cluster the long-term OAM data of mobile cell,and the clustering effect is significantly improved compared with K-means method alone.

关 键 词：聚类 无线接入网 自组织网 K均值聚类 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]