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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(wǎng) | 字體: 小中大

5G-A時(shí)代基于AI的MCS與RANK聯(lián)合優(yōu)化方法**摘要**：隨著5G-A技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程加速，XR等新興業(yè)務(wù)的引入對網(wǎng)絡(luò)感知速率提出了更高的要求。調(diào)制與編碼策略（MCS）和空分復(fù)用流數(shù)（RANK）作為影響網(wǎng)絡(luò)性能的關(guān)鍵因素，其優(yōu)化策略對用戶體驗(yàn)和網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)、現(xiàn)狀以及基于人工智能（AI）的優(yōu)化方法，探討了通過參數(shù)調(diào)整和AI建模提升網(wǎng)絡(luò)性能的途徑，并結(jié)合實(shí)際試點(diǎn)驗(yàn)證了優(yōu)化效果。**關(guān)鍵詞**：MCS（調(diào)制與編碼策略）；RANK（空分復(fù)用流數(shù)）；機(jī)器學(xué)習(xí)；優(yōu)化算法**一、引言**5G網(wǎng)絡(luò)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(jī)遇。然而，在實(shí)際部署過程中，信號覆蓋弱場優(yōu)化等挑戰(zhàn)依然存在。調(diào)制與編碼策略（MCS）和空分復(fù)用流數(shù)（RANK）作為無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的核心指標(biāo)，其優(yōu)化策略對用戶體驗(yàn)速率和網(wǎng)絡(luò)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(jié)合人工智能技術(shù)探索優(yōu)化方法，并通過實(shí)際試點(diǎn)驗(yàn)證優(yōu)化效果。**二、MCS與RANK優(yōu)化的理論基礎(chǔ)**調(diào)制與編碼策略（MCS）是5G無線網(wǎng)絡(luò)中用于保障用戶設(shè)備（UE）業(yè)務(wù)傳輸效率和質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)。MCS的調(diào)整基于信道質(zhì)量的好壞：信道質(zhì)量良好時(shí)，采用更高階的調(diào)制方式和更高的編碼效率；信道質(zhì)量較差時(shí)，則采用更低階的調(diào)制方式和更低的編碼效率�？辗謴�(fù)用流數(shù)（RANK）表征了在相同的時(shí)頻資源上，空間上同時(shí)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流數(shù)量。RANK值越高，速率越高，且多流之間的相關(guān)性越低，抗干擾能力越強(qiáng)。**三、當(dāng)前MCS與RANK優(yōu)化的痛點(diǎn)**在實(shí)際無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，MCS和RANK的優(yōu)化面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中最為關(guān)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(shí)現(xiàn)最優(yōu)組合策略，從而提升網(wǎng)絡(luò)性能。**五、實(shí)際試點(diǎn)驗(yàn)證**為了驗(yàn)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(jìn)行多參數(shù)優(yōu)化試點(diǎn)。**六、結(jié)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(wǎng)絡(luò)性能提升提供了一種有效的解決方案。