基于AI技术AAPC 5G网络上行弱覆盖场景方案研究与应用.pdf
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1、 2024 年第 2 期48中国高新科技 人工智能|ARTIFICIAL INTELLIGENCE基于AI技术AAPC 5G网络上行弱覆盖场景 方案研究与应用陈康波李职昉中国移动通信集团广西有限公司贺州分公司,广西 贺州 542899摘要:5G 技术的发展引入了波束的概念,可通过不同的波束权值组合实现水平方向和垂直立体覆盖,使覆盖场景更加多样化,但同时波束权值优化的难度加大。当前无线网络是一个上行受限的网络,如何快速精准实现上下行网络覆盖均衡,使用户感知最佳成为当前无线网络运维的痛点。文章通过开展基于 AI 技术 AAPC 上行覆盖质量优化场景下的策略研究和应用,验证 AI 技术在 5G 天线
2、波束权值自动寻优的高效性和对无线网络的优化效益。关键词:5G;AI;AAPC;上行覆盖质量优化文献标识码:A中图分类号:TN929文章编号:2096-4137(2024)02-48-03DOI:10.13535/ki.10-1507/n.2024.02.12Research and application of uplink weak coverage scenario in AAPC 5G network based on AI technologyCHEN Kangbo,LI ZhifangHezhou Branch,China Mobile Communications Group Gu
3、angxi Co.,Ltd.,Hezhou 542899,ChinaAbstract:The horizontal and vertical stereo coverage can be realized by different combination of beam weights,which makes the coverage scene more diversified,but it is more difficult to optimize the beam weights.At the same time,the current wireless network is a upl
4、ink-limited network,how to achieve fast and accurate uplink and downlink network coverage balance,make users feel the best operation of the current wireless network pain point.In this paper,the strategy research and application based on AI technology in AAPC uplink coverage quality optimization scen
5、ario are carried out to verify the effectiveness of AI technology in 5G antenna beam weight automatic optimization and the benefits of optimization of wireless networks.Keywords:5G;AI;AAPC;optimization of uplink coverage quality本文通过对 AI 技术在波束权值智能化调整应用的研究,提出了一种基于自适应天线权值调整算法(Adaptive Antenna Pattern C
6、hange,AAPC)的上行覆盖质量优化手段,主要是通过神经网络深度学习算法,采集用户上报的 MR、DOA 等信息估算用户的分布区域及 RSRP 信号强度,利用工具的智能化手段预估最佳的波束权值,实现上行信道覆盖质量最优,用户感知最佳。1基本原理1.15G SSB 波束权值概念5G SSB 波束权值包含方位角、下倾角、水平波束宽度、垂直波束宽度四元组,SSB 波束越窄,能量越集中,深度覆盖效果越好。1.2AAPC 基本原理本文利用 AI 技术对天线权值进行研究,针对 Massive MIMO 小区重叠覆盖区域的天线权值优化提出了一种天线权值自适应调整算法。主要是通过引入 AI 技术,利用采集的
7、UE 的位置信息统计 UE 的分布及每个物理位置的覆盖情况,对天线权值进行智能估算,最终达到当前区域内所有小区覆盖最优,相互干扰最小的效果。通过实验室仿真结果及实际现网测试结果表明,AAPC 天线权值优化算法对网络的覆盖具有明显的提升作用。在计算最优波束权值的过程中,用到了著名的蚁群算法,整个蚁群会在正反馈机制的作用下集中到最佳路径上,此时对应的便是寻找最优波束权值的答案。并且采集的用户信息越多,迭代寻优的次数越多,最终输出的波束权值越 准确。1.3AAPC SS-RSRP 优化原理AAPC 通过采集终端的 RSRP、DOA 等信息,建立算法模型,通过 AI 运算选择最优的权值,并通过自动流程
8、完成修改。AAPC 数据采集计算模型如图 1 所示。图1AAPC数据采集计算模型1.4AAPC SS-SINR 优化原理AAPC 采 集 终 端 服 务 小 区 与 邻 区 的 SINR 后,拟 合SINR,以 SINR 提示为代价函数建立算法模型,通过 AI 算法寻找最优的 SINR 权值,并通过自动流程完成修改。5G NR 网络的 SINR 值类似于 4G,基于主服务小区与邻区进行拟合,拟合公式如下:2024 年第 2 期49中国高新科技ARTIFICIAL INTELLIGENCE|人工智能SINR 服务小区 RSRP邻区 RSRP白噪功率1.5AAPC CSI-RSRP 优化原理NR
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