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申请/专利权人：中电信数智科技有限公司
摘要：本发明公开了一种可用于6G的智能Rank下行速率优化的方法，包括：对Rank的影响因素进行分类，基于区域预测模型得到路测Rank下行速率发生故障概率预测值，获得影响Rank的因素分类标识；基于随机森林模型，分析天线覆盖的四个场景数据和Rank标识中的因素分类标识，得到场景子场景中最可能出现的Rank故障最大因素，对UE所在区域定位并生成区域标识，生成场景子场景Rank故障最大的因素标识；构建Rank优化程序并与天线覆盖场景进行关联，实现UE进行路测下行速率优化过程中5GRank环节发生故障后的自愈调整及优化。本发明可支撑5G到6G过渡过程中，5G无线下行到新兴的6G无线下行速率优化。
主权项：1.一种可用于6G的智能Rank下行速率优化的方法，其特征在于，包括：步骤一、结合日志数据对Rank的影响因素进行分类，基于区域预测模型得到路测Rank下行速率发生故障概率预测值，获得影响Rank的因素分类标识，将因素分类标识和发生故障概率预测值存入Rank标识；步骤二、基于随机森林模型，分析存储在gNB的日志中的天线覆盖的四个场景数据和Rank标识中的因素分类标识，得到场景子场景中最可能出现的Rank故障最大因素，同时对UE所在区域定位并生成区域标识，最后生成场景子场景Rank故障最大的因素标识，将区域标识、场景标识和因素标识存入Rank标识；步骤三、依据5GRank问题优化措施及Rank标识分析，构建Rank优化程序并与天线覆盖场景子场景进行关联，实现UE进行路测下行速率优化过程中5GRank环节发生故障后的自愈调整及优化。
全文数据：
权利要求：
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