[发明专利]使用深度学习优化蜂窝网络有效
| 申请号： | 201880040833.7 | 申请日： | 2018-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN110786046B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 杨劲;谭涌溪 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | H04W36/00 | 分类号： | H04W36/00 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 熊永强;李稷芳 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本技术提供了一种使用深度学习优化无线网络(包括无线网络的覆盖和容量)的新方法。所提的方法涉及生成小区组，该小区组包括被识别为表现不佳的小区和一个或多个相邻小区，基于上述表现不佳的小区与一个或多个相邻小区之间的一个或多个关系参数对上述一个或多个相邻小区进行排序，以及基于上述一个或多个相邻小区的排序生成该小区组的多维多渠道状态张量。用于蜂窝网络优化的该方法使用更快、更准确、花费更少、以及鲁棒性更高的过程改善了蜂窝网络的覆盖和容量。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 深度 学习 优化 蜂窝 网络 | ||
【主权项】：
1.一种计算机实现的方法，用于优化具有多个小区的蜂窝网络，所述方法包括：/n选择小区组，所述小区组包括被识别为表现不佳的小区和一个或多个相邻小区；/n基于所述表现不佳的小区和所述一个或多个相邻小区之间的一个或多个关系参数，对所述一个或多个相邻小区进行排序；/n基于所述一个或多个相邻小区的所述排序生成所述小区组的状态张量，所述状态张量反映所述蜂窝网络中的所述小区组内的运行通信条件；/n处理所述状态张量以产生一个或多个推荐，用以调节所述蜂窝网络的一个或多个参数；以及/n基于所述一个或多个推荐调节所述蜂窝网络的所述一个或多个参数。/n
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