学号：22011211156 姓名：李晶晶
嵌牛提问：MIMO技术除了现有的天线及编码技术，还有什么技术使得其能够为大大提高无线网络而发挥作用
嵌牛鼻子：MIMO技术 优化
嵌牛正文：
5G 时代引入大规模天线阵列技术，天线覆盖由 4G的水平单波束变为水平和垂直多波束，通道数也增加至64 个。MIMO 技术对天馈调整领域提供了新的思路和方法，基站天线调整的效率和频次都产生了变革。MIMO 技术也带来了新的挑战。一是天线通道数增加带来功耗的增大，使得基站电费成本持续增大 ；二是目前 MIMO 波束优化更多是依赖于人工分析，优化目标集中在单个小区的覆盖，准确率和分析效率等都存在局限性，特别是小区间方案相互影响，无法充分考虑区域整体的网络质量提升。5G 建站更为密集，使得无线网络覆盖和容量等维度优化更为复杂，5G 波束权值配置组合高达上万种，如何在上万种权值中快速准确找到最适合当前场景的配置且能随着场景和用户行为模式的变化而精准匹配，是一个巨大的挑战。因而结合 AI 智能算法创新，加快研究面向不同场景的 5G 波束方案，实现覆盖进一步提升和降低基站能耗等网络能效提升的目标已经迫在眉睫。
基于 AI 技术的智慧 MIMO 系统设计
1、模型构建
系统设计采用“3+1”层结构。“3”
是指系统自身 3层结构，分别为数据层、算法层和应用层；
“1”是指系统嵌入移动网络生产流程，实现自动化智能
化生产应用，为不同的需求方提供优化服务，
系统的应用
基于 AI 算法的系统经过小规模功能验证和大规模推广
应用，目前已经在全国多个省市开展生产应用。系统方案
面向不同的网络场景发挥不同的作用，总体实现基站能耗
下降和业务量提升的目标，进而有效节省网络投资的费用。
以某省在多个网络场景开展应用为例，其中深覆
盖提升场景，覆盖 RSRP 增加约 4.6 dBm，对楼宇覆
盖改善明显 ；在网络潮汐场景应用效果分析，基站日均
MIMO 方案潮汐变化 2.8 次，且基站等覆盖下功率平均
节省约 40 W，如图 5 所示，覆盖 RSRP 增加约 2 dBm，
2、 AI 寻优引擎
Massive MIMO 技术产品引入可调整的参数 4 元组，即水平波宽、垂直波宽、电子下倾角和电子方位角。单个基站小区下这 4 项参数组合可达上万种，如果涉及多小区联合调整，组合更以指数级上升，为了提升计算的效率和科学性，引入两大 AI 算法作为核心原子能力 , 决策MIMO 参数方案，作为单小区和多小区联合寻优的引擎。
3、应用场景
无线网络覆盖环境差异性大，各种场景对 MIMO 天线覆盖要求不一致。研究5G MIMO 多场景自适应优化方案，调用不同的原子能力输出预处理方案和 AI 引擎，实现最优解迭代，助力网络智能化自动化优化。比如网络潮汐场景，通过识别潮汐用户分布规律，动态配置 MIMO 天线覆盖方案实现降低基站能耗浪费的目标。
4 系统的应用
基于 AI 算法的系统经过小规模功能验证和大规模推广应用，目前已经在全国多个省市开展生产应用。系统方案面向不同的网络场景发挥不同的作用，总体实现基站能耗下降和业务量提升的目标，进而有效节省网络投资的费用。以某省在多个网络场景开展应用为例，其中深覆盖提升场景，覆盖 RSRP 增加约 4.6 dBm，对楼宇覆盖改善明显 ；在网络潮汐场景应用效果分析，基站均MIMO 方案潮汐变化 2.8 次，且基站等覆盖下功率平均节省约 40 W，覆盖 RSRP 增加约 2 dBm，实现了能耗降低和效率提升的目标。
