基于AI和O-RAN架构的5G网络容量自适应算法

• 作者: 吴杰 段然 袁宇恒 郑康
• 来源期刊: 电信工程技术与标准化
• 学科: 工学
• 关键词: O-RAN 容量自适应 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 2019年中国移动科协“5G+”专题
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 4137字
• 语种: 中文

摘要

移动运营商目前正面临流量爆发式增长和增量不增收的双重困境,需求、投资和效能三者处于不均衡状态.5G的到来为网络能力与用户需求的匹配提供了新的解决方案,O-RAN新架构可以有效引入近年来人工智能领域的各项研究成果,在有限的资源下更好地为用户提供服务.基于AI大数据技术对基站容量空时特征分析形成的精准预测,可以指导网络建设、优化和维护资源的投放、形成容量自适应的弹性网络,使得网络能力和用户需求紧密耦合,达到提高资源配置精准性和提升网络资源利用率的目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴杰		8	15	2.0	3.0
2	郑康		2	0	0.0	0.0
3	袁宇恒		3	0	0.0	0.0
4	段然		6	4	2.0	2.0