基于AI算法的Massive MIMO波束权值优化研究与应用

作     者：周灿 史文祥 李犇 赵春芹 郭云霄 Zhou Can;Shi Wenxiang;Li Ben;Zhao Chunqin;Guo Yunxiao

作者机构：中讯邮电咨询设计院有限公司北京100048 上海大唐移动通信设备有限公司上海200233 

出 版 物：《邮电设计技术》 (Designing Techniques of Posts and Telecommunications)

年 卷 期：2022年第7期

页      码：15-18页

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。

主 题 词：5G Massive MIMO 波束权值优化 GBDT 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 081001[081001] 

D　O　I：10.12045/j.issn.1007-3043.2022.07.004

馆 藏 号：203113926...