基于深度学习的5G覆盖动态优化的研究与应用

• 作者: 苏成双 尹劲松 曾进 唐天彪
• 来源期刊: 邮电设计技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 网络覆盖 动态优化 MR切片 DOA智能寻优
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 智慧运营|Intelligent Operation
• 页码范围: 42-47
• 页数: 6页
• 分类号: TN929.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.12045/j.issn.1007-3043.2022.01.008

摘要

针对传统覆盖优化评估难、效率低、准确性差的问题,提出了5G覆盖动态优化方法.首先,针对覆盖评估,创新构建了5G MR切片分析诊断体系.其次,在5G用户三维空间定位方法上探索研究了基于DOA的用户分布估算.进一步地,提出了基于MR和DOA数据的Massive MIMO权值智能寻优方案,深度挖掘5G覆盖潜力.目前整套方法已融入日常优化工作,在网络覆盖的智能诊断和自动调优中发挥着核心作用,为构建客户网络感知满意的优选运营商起到了重要推进作用.