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1、網絡覆蓋和容量優化(CCO, Coverage and Capacity Optimization)是無線接入網絡(RAN,Radio Access Network)中的一個重要任務。CCO的目標是在保證區域覆蓋的前提下提升網絡容量。它是通過一種自動調整的方式來最小化小區間的干擾并保證可接受的QoS。在這過程中,小區天線的功率和天線配置(例如導頻功率,天線下傾角、方位角,Massive MIMO模式等RF參數)扮演著至關重要的角色。固定的RF參數配置對于千變萬化的無線網絡環境,并不能都帶來最優的網絡覆蓋和網絡性能。CCO動態地調整這些RF參數來適應無線網絡變化,通過提升本小區的接收信號強度并降
2、低對鄰區的干擾來提升網絡性能。由于無線網絡環境的復雜性,我們很難建立RF參數和網絡覆蓋網絡容量性能之間的關系。而且,這些參數維度很高,即使是很有經驗的網絡性能專家也不能給出最優的參數配置。采用基于增強學習和神經網絡的方法來實現COO的在線自動調整。算法能基于當前的網絡狀態給出使得網絡性能最優的RF參數修改動作。這里的神經網絡用于建立網絡狀態、RF參數和網絡性能之間的關系,相比于傳統的Q-table方法,有更好的泛化能力,能更好的應對無線網絡的變化。算法中還引入KPI保障,對KPI違反進行了懲罰,保證了CCO調整過程中,網絡KPI保持穩定?;贑CO的RF優化可以用于很多場景中,例如CA(載波聚合)、節能、SFN等。這里以CA為例進行應用描述?,F在越來越多終端開始支持多頻段的CA特性,這樣使得CA終端可以較為充分的使用多頻段網絡資源,提升終端吞吐率等性能。由于不同頻段之間沒有進行相關協調或者共天饋模式,使得CA終端所處的無線CA環境有所不同。比如,有些終端處于多個頻段RSRP較差的CA區(低質量CA區),雖然分配多個頻段資源,整體上對當前CA用戶提升的吞吐率并不是很大。
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