一种应用于CF mMIMO系统的基于大模型的AP接入方法

    公开(公告)号:CN120018245A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510182087.7

    申请日:2025-02-19

    Abstract: 本发明公开了一种应用于CF mMIMO系统的基于大模型的AP接入方法,属于无线通信技术领域;具体为:首先,将适用于AP选择场景的基座模型,加载于服务器上得到大模型#imgabs0#然后,采集无线网络环境的原始数据进行预处理;并将预处理得到的自然语言输入大模型#imgabs1#生成AP选择预测结果#imgabs2#接着,将AP选择预测结果#imgabs3#应用于真实的无线网络环境中,设计反馈提示pfeed;根据反馈提示pfeed,使用大模型#imgabs4#优化AP选择预测结果,得到最终的AP选择预测结果#imgabs5#将最终的AP选择预测结果#imgabs6#传输至对应的服务器,转换为计算机可识别的形式y[t+l],并通过回程链路通知各接入点接入所有满足AP接入条件的用户,为其服务。本发明能够综合考虑多维信道特征,使得预测的数据更加精准。

    基于模糊逻辑系统和深度强化学习的基站智慧节能方法

    公开(公告)号:CN115568006A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211149492.1

    申请日:2022-09-21

    Abstract: 本发明提出了基于模糊逻辑系统和深度强化学习的基站智慧节能方法,属于基站节能领域,具体为:针对具有宏基站和微基站的通信场景中,各微基站向宏基站实时上报各自的用户和基站信息;宏基站统计场景中所有用户的总数目,判断是否变化,如果是,宏基站使用基于模糊逻辑和深度强化学习的节能接入算法,获取微基站的节能控制策略以及用户的接入基站选择策略,并下发至微基站执行,兼顾基站节能与用户体验;否则,各微基站使用基于模糊逻辑的节能切换算法,实时调整用户接入分布,从而进一步预防突发情况。本发明平衡了节能和用户服务质量之间的矛盾;利用了能耗评价因子对未来能耗的预测能力,进行有预见性的用户切换,对突发情况做出更积极的相应。

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