基于人工智能的5G无线网规划和优化分析

随着5G网络的发展,海量设备接入、低延迟需求和高速率应用对网络规划和优化提出了严峻挑战。传统的网络管理方式在面对5G的超密集异构组网和复杂环境时效率不足,而人工智能技术为解决这些问题提供了新的路径。通过机器学习、深度学习和深度强化学习等方法,5G网络在基站部署、频谱管理、功率控制以及用户设备关联优化等方面实现了高度智能化的资源调度。同时,AI赋能的自组织网络提升了系统的自适应能力和稳定性。在应对隐私安全、实时性及成本控制等挑战的过程中,AI技术也发挥了积极作用。本文旨在分析AI技术在5G无线网络规划与优化中的应用场景与未来发展方向。

中国移动面向智慧矿山行业应用的5G无线网规划研究

当前数字经济已成为经济高质量发展的重要引擎。基于5G网络打造的无人化、少人化智慧矿山将是未来矿山行业数字化转型发展的方向。从当前智慧矿山网络部署面临挑战出发,深入分析矿山行业作业流程和业务需求,结合5G网络技术特点,提出5G无线网规划建议,旨在为智慧矿山5G无线网部署提供一定借鉴意义。

基于LightGBM算法的5G无线网覆盖预测方法研究

基于射线仿真评估是5G无线网规划选址常用方法,但该方法的评估依据是射线传播仿真结果,缺少实际数据来做建模验证,与实际覆盖情况有较大偏差。该文研究人工智能技术在5G无线网规划选址方面的创新应用,提出了一种基于LightGBM算法的覆盖预测方法,可以更准确地预测小区栅格的覆盖场强,显著提高5G无线网规划选址的精准度。