针对Massive MIMO波束权值优化的难点，提出了一种基于GBDT机器学习的回归预测算法，通过实测及仿真，研究该算法在不同场景下各种波束权值的覆盖能力，基于机器学习模型，利用研究结果结合三维地图、建筑物数据、MR数据、仿真/测试数据等进行机器学习建模，输出Massive MIMO波束自适应覆盖优化算法。在现网的应用结果表明，该算法能够有效地提升5G网络覆盖质量。
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