[发明专利]基于机器学习的毫米波网络覆盖容量自优化方法及装置在审
| 申请号： | 202211123662.9 | 申请日： | 2022-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN115499852A | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 孙长印;江帆;张燕燕;王军选;邓智文;梁有为 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | H04W16/28 | 分类号： | H04W16/28;H04B7/0426;H04B7/0456;H04B7/0413;H04B17/327;H04B17/336 |
| 代理公司： | 西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙) 61257 | 代理人： | 李明全 |
| 地址： | 710061 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的毫米波网络覆盖容量自优化方法及装置，将多小区多用户组成的毫米波网络建模为马尔科夫决策问题；获取每个小区内每个用户的RSRP值和SINR值，基于分布式Q学习优化方法或半分布式Q学习优化方法求解马尔可夫决策问题，得到每个小区的最优宽窄波束功率比和最优波束组合信息；本发明考虑了毫米波的阻塞特性，将多小区毫米波网络的覆盖容量优化问题建模为马尔可夫决策问题，再通过分布式Q学习优化方法或半分布式Q学习优化方法，优化调整宽窄波束的功率比和波束组合信息，进而达到自动实现网络覆盖和容量的最佳平衡，提高了网络系统的运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 毫米波 网络 覆盖 容量 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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