基于AI的5G室內分布系統規劃研究

摘要：隨著5G技術的迅速發展，室內分布系統（Indoor Distribution System，IDS）在滿足高數據傳輸需求和提供優質用戶體驗方面顯得尤為重要。然而，由于樓宇環境的復雜性，傳統的規劃方法難以精確識別弱覆蓋區域并進行有效部署。本文提出了一種基于人工智能（AI）的5G室內分布系統規劃方法，通過結合大數據分析方法和機器學習技術，更加精準地識別弱覆蓋樓宇，評估樓宇價值，并制定優先覆蓋策略。相關研究旨在為5G室分網絡的規劃提供有力支持，提升網絡性能和用戶體驗。

關鍵詞：5G；室內分布系統；人工智能；弱覆蓋識別；樓宇價值評估

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.02.009

中圖分類號：TN 929.5" " " " " 文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2025）02-00-03

Research on AI based 5G Indoor Distribution System Planning

SUN Kaiyu， WANG Xiaonan

（1.Liaoning Postal and Telecommunications Planning and Design Institute Co.， Ltd.， Shenyang 110179， China;

2.Software College of Shenyang University of Technology， Shenyang 110000， China）

Abstract： With the rapid development of 5G technology， Indoor Distribution Systems （IDS） have become particularly important in meeting high data transmission demands and providing high-quality user experiences. However， due to the complexity of building environments， traditional planning methods are difficult to accurately identify weak coverage areas and effectively deploy them. This article proposes a 5G indoor distribution system planning method based on artificial intelligence （AI）， which combines big data analysis methods and machine learning techniques to more accurately identify weak coverage buildings， evaluate building value， and develop priority coverage strategies. The relevant research aims to provide strong support for the planning of 5G indoor distribution networks， improve network performance and user experience.

Keywords： 5G; indoor distribution system; artificial intelligence; weak coverage recognition; building calue assessment

5G網絡因其高速率、低時延和大連接的特性，被廣泛認為是未來通信技術的核心。然而，5G信號的傳播特性決定了其在室內環境中容易受到建筑結構和材料的影響，導致信號衰減和覆蓋不均。因此，如何在復雜的室內環境中高效規劃和部署5G室內分布系統成為亟待解決的問題。

傳統的室內分布系統規劃方法主要依賴于經驗和簡單的信號測量，難以應對復雜多變的室內環境。將人工智能技術引入到室內分布系統的規劃分析中可以為解決這一問題提供新的思路。通過大數據分析和機器學習算法，可以更加精確地識別弱覆蓋區域，并對樓宇進行價值評估，優化資源分配和部署策略。

1" "研究背景

1.1 5G技術及其所面臨的挑戰

5G技術的核心特點包括高速率、低時延和大連接，這對網絡覆蓋提出了更高的要求。然而，5G信號的頻率較高，傳播路徑損耗也更大，特別是在穿透建筑物時信號衰減明顯。因此，室內分布系統成為解決這一問題的重要手段。

1.2 室內分布系統技術特點

室內分布系統通過在樓宇內部署信源和天線，將信源信號引入并均勻地分布到各個房間和區域，從而改善信號覆蓋和通信質量[1]。傳統的室內分布系統規劃方法往往依賴于實地測量和經驗判斷，由于樓宇現場測試一般只能在有限的范圍內進行，難以準確識別弱覆蓋區域和評估樓宇價值，這會導致資源浪費和覆蓋不足的問題。

1.3 人工智能在5G網絡中的應用

人工智能技術在5G網絡優化中已展現出巨大潛力，通過大數據分析和機器學習算法，AI可以自動識別和預測網絡中的問題并提出優化方案[2]。在5G室內分布系統的規劃中，AI技術可以幫助人們更加精準地識別弱覆蓋樓宇，并基于樓宇的價值篩選出高價值樓宇進行優先覆蓋。

2" "研究方法

2.1 數據收集與處理

為了實現基于AI的5G室內分布系統規劃，首先需要收集大量相關數據。這些數據包括但不限于：

（1）信號強度數據。通過移動用戶設備和網絡基站采集樓宇內外的信號強度信息。

（2）樓宇信息數據。包括樓宇的地理位置、結構特點、使用情況等。

（3）用戶行為數據。如用戶的移動軌跡、數據使用量、通信需求等。

數據處理步驟如下：

（1）對數據進行預處理。將原始數據首先進行清洗操作，再進行去重和歸一化等預處理，這樣可以確保數據的質量一致性。

（2）特征提取。從預處理后的數據中提取出影響信號覆蓋的關鍵特征，包括信號強度、用戶密度、樓宇結構等[3]。

2.2 弱覆蓋樓宇識別

利用機器學習算法對收集到的數據進行分析，識別出信號弱覆蓋的樓宇。具體步驟如下。

（1）數據標注：基于實測信號數據和覆蓋標準，對樓宇進行弱覆蓋標注，作為訓練數據集的標簽。

（2）訓練模型的選取：通過選取合適的機器學習模型來對覆蓋信號進行預測分析。

（3）訓練模型數據：將標注好的數據訓練集傳遞給機器學習模型進行訓練，調整好參數以獲得最優模型。

（4）驗證模型的效果：準備好驗證數據集，使用該數據集來評估訓練好的模型，通過計算模型的準確率、召回率等指標來確認模型的訓練效果。

（5）弱覆蓋識別：應用訓練好的模型對當前數據進行預測，識別出信號弱覆蓋的樓宇。

2.3 樓宇價值評估

識別出弱覆蓋樓宇后，需要對這些樓宇進行價值評估，以確定優先覆蓋順序。評估標準如下。

（1）用戶密度：用戶數量多的樓宇具有更高的覆蓋價值。

（2）數據流量：數據使用量大的樓宇對網絡的需求更大。

（3）業務需求：如辦公樓、商場等業務需求強的樓宇。

通過對這些因素進行綜合評估，可以建立樓宇價值評估模型，對弱覆蓋樓宇進行排序，確定優先覆蓋的高價值樓宇[4]。

具體評估步驟如下。

（1）數據標準化：對用戶密度、數據流量、業務需求等評估因素進行標準化處理，以確保不同指標之間的可比性。

（2）權重分配：根據實際需求和業務目標，為各評估指標分配權重。

（3）綜合評分：基于標準化數據和權重，計算每個樓宇的綜合價值評分。

（4）排序與優先級劃分：根據綜合評分對樓宇進行排序，劃分優先覆蓋級別[5]。

2.4 優化部署策略

基于弱覆蓋識別和樓宇價值評估的結果，制定優化的室內分布系統部署策略。具體包括：

（1）覆蓋區域劃分。根據樓宇內部結構和用戶分布，合理劃分覆蓋區域，確定信源和天線的部署位置。

（2）資源分配優化。結合樓宇價值評估結果，優先在高價值樓宇進行資源投入，確保優質覆蓋。

（3）動態調整與優化。利用AI技術進行實時監測和調整，根據用戶需求和環境變化，動態優化覆蓋策略。

3" "實驗與驗證

3.1 實驗環境

選擇若干典型樓宇作為實驗對象，進行信號強度測量和用戶行為數據采集。實驗樓宇包括辦公樓、商場、住宅等不同類型。

3.2 數據采集與處理

利用移動設備和網絡基站采集樓宇內外的信號強度數據，結合用戶行為數據，進行數據預處理和特征提取。具體步驟包括：

（1）信號強度測量。在實驗樓宇內外的不同位置進行信號強度測量，記錄信號強度值及其相應的地理位置。

（2）用戶行為數據采集。通過移動設備記錄用戶的移動軌跡、數據使用量等行為數據。

（3）數據清洗與預處理。對采集到的數據進行清洗、去重、歸一化等預處理。

3.3 模型訓練與弱覆蓋識別

使用處理后的數據對機器學習模型進行訓練，并應用于實驗樓宇的信號覆蓋預測。具體步驟包括：

（1）數據標注。基于實測信號數據和覆蓋標準，對樓宇進行弱覆蓋標注，作為訓練數據集的標簽。

（2）模型選取與訓練。通過選取合適的機器學習模型，將標注好的訓練數據集傳遞給模型并進行模型訓練。

（3）模型驗證與評測：模型訓練好之后，通過驗證數據集來查看模型的訓練效果是否達標。

（4）弱覆蓋識別：應用訓練好的模型對實驗數據進行預測，識別出信號弱覆蓋的樓宇。

3.4 樓宇價值評估與優先覆蓋

基于實驗數據，對弱覆蓋樓宇進行價值評估，確定優先覆蓋的高價值樓宇。具體步驟包括：

（1）數據標準化與權重分配。對用戶密度、數據流量、業務需求等評估因素進行標準化處理，并為各評估指標分配權重。

（2）綜合評分與排序。計算每個樓宇的綜合價值評分，根據綜合評分對樓宇進行排序，劃分優先覆蓋級別。

（3）部署策略制定。根據樓宇價值評估結果，制定具體的部署策略，優先在高價值樓宇進行資源投入和優化覆蓋。

3.5 優化部署策略驗證

對實驗樓宇實施優化部署策略，進行實地驗證。具體步驟包括：

（1）部署方案實施。根據制定的部署策略，在實驗樓宇內合理部署信源和天線位置，確保優質覆蓋。

（2）信號覆蓋測試。對實施部署方案后的樓宇進行信號覆蓋測試，記錄信號強度數據。

（3）效果評估。對比實施前后的信號覆蓋情況，評估部署策略的效果和改進空間。

實驗結果表明，本文提出的基于AI的5G室內分布系統規劃方法在識別弱覆蓋樓宇和評估樓宇價值方面具有較高的準確性和實用性。相比傳統方法，AI技術能夠更加精確地識別弱覆蓋區域，減少資源浪費，提高覆蓋效果。

此外，通過對樓宇價值的綜合評估，能夠更好地確定優先覆蓋的目標，提高網絡資源的利用效率。實驗結果還顯示，基于AI的動態調整與優化策略能夠有效應對用戶需求和環境變化，進一步提升網絡性能和用戶體驗。

4" "結束語

本文提出了一種基于AI的5G室內分布系統規劃方法，通過結合大數據和機器學習技術，更加精準地識別弱覆蓋樓宇，評估樓宇價值并制定優先覆蓋策略。實驗結果表明，該方法在提高網絡覆蓋效果和資源利用效率方面具有顯著優勢。未來的研究可以進一步優化模型和算法，結合更多的數據源和特征，提高預測精度和實用性。同時，隨著5G技術的不斷發展，AI在網絡優化中的應用將更加廣泛，為構建智能化、高效的5G網絡提供強大支持。

參考文獻

[1] 楊潔.5G時代室內分布系統的規劃與設計研究[J].電子元器件與信息技術，2023，7（7）：147-150，154．

[2] 陳譜滟，盧睿文，盧文娟，等.基于大數據的5G無線網絡優化模式研究[J].信息記錄材料，2024，25（1）：213-215，218．

[3]陳爽.基于AI的無線網絡規劃與優化解決方案[J].無線互聯科技，2023，20（13）：153-154，158．

[4] 王哲輝，程紀，翟安，等.機器學習算法在5G網絡分流提升中的應用[J].數字通信世界，2022（12）：73-76，80．

[5] 王坤，李軍，劉永濤.基于價值的5G室分智能規劃與立體評估[J].電信工程技術與標準化，2023，36（6）：59-65．

作者簡介：孫開宇（1985-），男，漢族，遼寧沈陽人，高級工程師，碩士研究生，研究方向為無線通信。

王曉楠（1980-），女，漢族，遼寧沈陽人，助理研究員，碩士，研究方向為信息通信。