[发明专利]蜂窝网络中基于机器学习的宽波束优化的方法和装置在审
| 申请号： | 201980033440.8 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN112136334A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 陈浩;张建中;鲁巴耶特·沙芬;南映瀚 | 申请（专利权）人： | 三星电子株式会社 |
| 主分类号： | H04W16/28 | 分类号： | H04W16/28;H04W24/10;H04W24/02;H04W72/04;G06N3/02;G06N20/00;H04B7/06 |
| 代理公司： | 北京市立方律师事务所 11330 | 代理人： | 谢玉斌 |
| 地址： | 韩国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及提供一种用于将被提供用于支持比第四代(4G)通信系统(诸如长期演进(LTE))更高数据速率的准第五代(5G)或5G通信系统。本公开涉及一种人工智能(AI)系统及其应用，其使用诸如深度学习的机器学习算法来模拟诸如人脑的识别和判断的功能。提供了一种用于通过具有机器学习的用户设备(UE)测量来控制和优化基站(BS)的广播波束的装置和方法。该装置和方法被配置为：为每个BS选择第一波束；为每个BS发送所选择的波束；经由BS从UE接收第一波束的测量信息；预处理测量结果；使用神经网络或每个BS的表格来给出波束池中的每个广播波束的分数；从神经网络或表格中为每个BS选择具有最高分数的第二波束；基于UE分布模式和射线跟踪数据离线训练神经网络以用于广播波束优化；基于AI分类算法、UE历史测量和位置信息确定典型的UE分布模式；并且基于典型的UE分布模式创建场景特定射线跟踪数据。 | ||
| 搜索关键词： | 蜂窝 网络 基于 机器 学习 波束 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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