人工智能在5G無線網絡優化中的設計與實現

王 浩 趙 倫

(1.廣州科技職業技術大學 信息工程學院 廣東 廣州:510440;2.重慶郵電大學 國防研究院 重慶: 400065)

0 引言

在目前4G無線網絡中，通信服務公司對4G無線網絡進行網絡優化主要是由人工完成的。工程師要帶著測試手機和測試軟件進行現場路測，將測試數據導入后臺網優分析軟件進行數據分析，找出網絡中出現的問題，然后通過網管系統對通信設備系統的相關參數進行修改，有時候也需要新建一些基站、直放站等通信設備[1]。完成設備系統參數修改和新建硬件設備以后，工程師會再次去信號覆蓋有問題的區域進行路測。經過多次路測和系統參數修改、新建硬件設備以后，最后達到測試數據滿足運營商的指標要求。一個區域無線網絡優化工作可能就需要1個月甚至更長的時間，耗費的人力和物力成本很高，工作效率比較低。

在5G網絡中，我們能夠將大數據分析、機器學習運用到5G無線網絡優化中，實現5G無線網絡優化的人工智能化[2]。

本文采用貝葉斯模型，建立多層感知器預測模型，設計了5G無線網絡優化系統，該系統能夠對5G網絡設備和系統參數進行及時調整，5G無線終端具有更高的信噪比和接收功率，更低的通信誤碼率，更高的通信傳輸速率，解決了人工無線網絡優化工作效率低，成本高的問題。

1 5G網絡架構

5G網絡系統應用了軟件定義網絡、網絡功能虛擬化、云無線接入網等技術。5G網絡架構圖如圖1所示。

圖1 5G網絡架構圖

RAP提供信令覆蓋的功能，類似宏基站。……