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基于AI的MCS、RANK優(yōu)化研究

發(fā)布: 2025-04-28 14:10 | 作者: MSCBSC | 來源: 移動通信網 | 字體:  小  中  大 

5G-A時代基于AI的MCS與RANK聯(lián)合優(yōu)化方法**摘要**：隨著5G-A技術的商業(yè)化進程加速，XR等新興業(yè)務的引入對網絡感知速率提出了更高的要求。調制與編碼策略（MCS）和空分復用流數（RANK）作為影響網絡性能的關鍵因素，其優(yōu)化策略對用戶體驗和網絡效率具有顯著影響。本文綜合分析了MCS、RANK優(yōu)化的理論基礎、現狀以及基于人工智能（AI）的優(yōu)化方法，探討了通過參數調整和AI建模提升網絡性能的途徑，并結合實際試點驗證了優(yōu)化效果。**關鍵詞**：MCS（調制與編碼策略）；RANK（空分復用流數）； 機器學習；優(yōu)化算法**一、引言**5G網絡的高速率、低延遲和高連接能力為眾多行業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇。然而，在實際部署過程中，信號覆蓋弱場優(yōu)化等挑戰(zhàn)依然存在。調制與編碼策略（MCS）和空分復用流數（RANK）作為無線網絡優(yōu)化的核心指標，其優(yōu)化策略對用戶體驗速率和網絡效率起著決定性作用。本文通過深入分析MCS、RANK的原理及其影響因素，結合人工智能技術探索優(yōu)化方法，并通過實際試點驗證優(yōu)化效果。**二、MCS與RANK優(yōu)化的理論基礎**調制與編碼策略（MCS）是5G無線網絡中用于保障用戶設備（UE）業(yè)務傳輸效率和質量的關鍵參數。MCS的調整基于信道質量的好壞：信道質量良好時，采用更高階的調制方式和更高的編碼效率；信道質量較差時，則采用更低階的調制方式和更低的編碼效率。空分復用流數（RANK）表征了在相同的時頻資源上，空間上同時傳輸的數據流數量。RANK值越高，速率越高，且多流之間的相關性越低，抗干擾能力越強。**三、當前MCS與RANK優(yōu)化的痛點**在實際無線網絡環(huán)境中，MCS和RANK的優(yōu)化面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中最為關鍵的是MCS/RANK組合策略的選擇以及誤塊率（BLER）收斂策略的確定。**四、基于AI的MCS與RANK優(yōu)化方法**本文提出了一種基于人工智能（AI）的MCS與RANK優(yōu)化方法，旨在通過AI建模實現最優(yōu)組合策略，從而提升網絡性能。**五、實際試點驗證**為了驗證所提出的基于AI的MCS與RANK優(yōu)化方法的有效性，本文選擇在某地市進行多參數優(yōu)化試點。**六、結論與展望**本文提出的基于AI的MCS與RANK優(yōu)化方法，為無線網絡性能提升提供了一種有效的解決方案。


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