基于深度强化学习的天线参数的确定方法和装置
实质审查的生效
摘要
本发明实施例提供一种基于深度强化学习的天线参数的确定方法和装置，该方法包括：基于MDT数据和小区基站工参资源数据确定天线垂直波瓣宽度和水平波瓣宽度；基于栅格化的MDT数据构成环境状态矩阵，所述栅格化的MDT数据包括用户终端分布栅格数据、用户终端RSRP栅格数据和用户终端干扰栅格数据；将环境状态矩阵输入天线参数优化模型，输出天线下倾角和方位角组合；其中，天线参数优化模型是基于样本环境状态矩阵和天线下倾角和方位角组合标签进行训练得到的，天线参数优化模型的训练网络为深度强化学习DQN网络。本发明实施例提供的方法和装置，实现了基于环境状态准确、快速实现不同用户环境分布下的天线权值参数优化。
基本信息
专利标题 ：
基于深度强化学习的天线参数的确定方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114501530A
申请号 ：
CN202011172142.8
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2020-10-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王西点高鹏石铎王磊徐晶周胜高峰贾子寒聂臻霖王亚楠
申请人 ：
中国移动通信集团设计院有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区丹棱街甲16号
代理机构 ：
北京路浩知识产权代理有限公司
代理人 ：
陈新生
优先权 ：
CN202011172142.8
主分类号 ：
H04W24/10
IPC分类号 ：
H04W24/10 H04W24/08 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 24/10
申请日 : 20201028
申请日 : 20201028
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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