一种基于强化学习的铁路通信基站天线覆盖自优化方法

摘要：

在LTE-R网络中,基站天线下倾角是影响网络覆盖的主要因素,调整天线下倾角可以有效提高覆盖小区接收终端的信号接收质量.针对3GPP项目中提出的网络覆盖自优化问题,提出一种基于强化学习算法的基站天线下倾角优化方法.首先,借助基站天线电磁波辐射模型,建立以天线发射增益为目标函数的通信网络覆盖优化模型;然后,基于强化学习算法,将覆盖优化问题转化为强化学习中的最大收益问题,在基站天线下倾角可调整空间中获得最优调整角度值,实现移动网络覆盖自优化;最后,利用终端设备接收到的RSRP性能数据进行仿真并在试验段现场实验,验证该方法的有效性.通过实验对比分析,基于强化学习算法的优化方法较未优化前网络覆盖率提升了4.11个百分点,较粒子群优化方法提升了3.59个百分点.本文方法适用于LTE-R专用网络覆盖的基站天线倾角自优化.

关键词：下一代铁路通信网络、网络优化、网络覆盖、强化学习

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划K20B5100010

在线出版日期：2023-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：69-72,85