一种基于GBDT机器学习的算法及应用研究

作者：周徐; 方东旭; 文冰松

来源：电信工程技术与标准化, 2019, 32(11): 27-46.

DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2019.11.008

• 5G Massive MIMO波束自配置
• 机器学习
• MR+OTT
• 高精度
• 实时定位

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。