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摘要
编组站自动化和智能化是铁路通信未来发展的重要趋势。第五代移动通信技术(5G)具有连接速率高与系统容量大等优势，是编组站通信系统向未来演进的重要支撑，然而所涉及的天线参数规划技术面临计算量大、效率和准确性难以兼顾的难题。本文以江村编组站为场景，基于CloudRT射线跟踪平台仿真场景信号覆盖情况，综合考虑通信基站天线角度选取及功率优化问题，提出了一种基于机器学习算法的规划方法。该方法基于重叠复杂度和聚类算法对天线角度参数聚类，并对聚类结果进行评估。根据天线增益与角度的关系设计优化算法，简化天线角度参数组合的筛选过程，进而在遗传算法中引入模拟退火算子求解最优功率组合。经测试验证，该方法得出的总功率比遍历算法高5.6 dB，所用时间为遍历算法的13.5%，同时实现了准确性和高效性，可望应用到未来高铁和编组站5G系统中。
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