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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于决策模型的5G基站节能方法，属于5G基站节能领域，对流量数据划分为不同的网络流量场景；部署基站，并建立MIMO网络环境；数据预处理，得到网络流量的分布规律并建立仿真环境，通过记录强化学习智能体与仿真环境交互生成轨迹；对决策模型进行预训练，将轨迹作为决策模型的输入学习出最佳的轨迹动作；将决策模型与MIMO网络环境交互，将时间步作为输入，生成动作概率并通过采样获得输出动作；将输出动作输入到MIMO网络环境得到反馈，通过反馈得到基站节能策略。本发明采用上述的一种基于决策模型的5G基站节能方法，可以解决强化学习模型泛化能力差的问题，可以处理大规模MIMO网络中基站数量变化的问题，达到降低能耗的目的。
主权项：1.一种基于决策模型的5G基站节能方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、由于流量数据的差异性，利用机器学习对流量数据进行时间和空间上的聚类，并将其划分为不同的网络流量场景；S2、在开放空间区域部署基站，并建立包含信道、基站及用户参数用于后续能耗分析与决策模型控制的多输入多输出网络环境；S3、数据预处理，对流量数据进行聚类处理，得到网络流量的分布规律并根据分布规律建立仿真环境，通过强化学习模型与仿真环境交互生成轨迹；S4、对决策模型进行预训练，将轨迹作为决策模型的输入，决策模型从轨迹中进行学习，并以目标汇报为导向，学习出最佳的轨迹动作；S5、将决策模型与多输入多输出网络环境交互进行测试，将时间步作为输入，时间步经过状态补全后通过线性层嵌入决策模型，将嵌入后的决策模型传入Transformer模型，生成动作概率后进行行动掩蔽，并通过采样获得输出动作；S6、将S3中的输出动作输入到多输入多输出网络环境得到反馈，通过反馈对基站状态进行调整，得到基站节能策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于决策模型的5G基站节能方法
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