一种基于GBDT机器学习的算法及应用研究

周徐; 方东旭; 文冰松

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2019.11.008

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

一种基于GBDT机器学习的算法及应用研究

2019年中国移动科协“5G+”专题 | 更新时间：2026-04-20

- 一种基于GBDT机器学习的算法及应用研究
- Algorithm and application based on GBDT machine learning
- 电信工程技术与标准化 2019年32卷第11期页码：27-30+46
- 作者机构：
  
  中国移动通信集团重庆有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2019.11.008
  中图分类号： TN929.5;TP181
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
移动端阅览
[1]周徐,方东旭,文冰松.一种基于GBDT机器学习的算法及应用研究[J].电信工程技术与标准化,2019,32(11):27-30+46.

周徐, 方东旭, 文冰松. Algorithm and application based on GBDT machine learning[J]. 2019, 32(11): 27-30+46.
[1]周徐,方东旭,文冰松.一种基于GBDT机器学习的算法及应用研究[J].电信工程技术与标准化,2019,32(11):27-30+46. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2019.11.008.

周徐, 方东旭, 文冰松. Algorithm and application based on GBDT machine learning[J]. 2019, 32(11): 27-30+46. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2019.11.008.

摘要

本文采用GBDT机器学习的MassiveMIMO波束自适应配置算法

基于基站参数、地形地物、业务/用户分布等特征使用AI算法自适应匹配最佳的波束配置

同时建立实时定位跟踪引擎。通过5G终端MR及采样数据流结合MassiveMIMO波束自适应配置算法实时对终端进行跟踪定位

并根据无线环境变化进行波束优化调整

解决了MassiveMIMO海量模式选择性难题、实时优化、支撑工业互联网的5G实时优化平台开发等关键问题。

Abstract

This method adopts Massive MIMO beam adaptive configuration algorithm for GBDT machine learning

adaptive matching of optimal beam configuration with AI algorithm based on base station parameters、terrain feature、business/user profile and so on. At the same time

a real-time positioning and tracking engine is established

real-time tracking and positioning of a terminal through a 5 G terminal MR and a sampling data stream in combination with a passive MIMO beam adaptive configuration algorithm

according to the change of wireless environment

the beam is optimized. The key problems such as the selective challenge of the mass mode of the large-scale mode MIMO

the real-time optimization

the development of the 5 G real-time optimization platform for supporting the industrial Internet and the like are solved.

关键词

Keywords

references

面向5G通信的Massive MIMO技术研究 [J]. 杨中豪,王琼,乔宽. 中国新通信 . 2015(14)

基于熵权的K最临近算法改进 [J]. 王增民,王开珏. 计算机工程与应用 . 2009(30)

决策树算法中属性缺失值的研究 [J]. 巩固,张虹. 计算机应用与软件 . 2008(09)

浏览量

239

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

机器学习在数据分析中的实践与应用

基于机器学习的网络感知评估方法

运营商反电信诈骗技术手段研究

智能运维(AIOps)在中国联通分布式架构下的研究与应用

基于机器学习的光网络路由与频谱分配机制研究