【摘 要】
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本文采用GBDT机器学习的MassiveMIMO波束自适应配置算法,基于基站参数、地形地物、业务/用户分布等特征使用AI算法自适应匹配最佳的波束配置,同时建立实时定位跟踪引擎。通过
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本文采用GBDT机器学习的MassiveMIMO波束自适应配置算法,基于基站参数、地形地物、业务/用户分布等特征使用AI算法自适应匹配最佳的波束配置,同时建立实时定位跟踪引擎。通过5G终端MR及采样数据流结合MassiveMIMO波束自适应配置算法实时对终端进行跟踪定位,并根据无线环境变化进行波束优化调整,解决了MassiveMIMO海量模式选择性难题、实时优化、支撑工业互联网的5G实时优化平台开发等关键问题。
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