基于机器学习的前摄性天线倾斜角度调整机制

摘要

针对小区网络中智能天线倾角调整需要满足通信实时性要求的问题，我们提出基于机器学习(ML)的前摄性天线倾斜角度调整(PATAA)机制。即通过回声状态网络(ESN)来预测下一时刻的用户位置，再用NN拟合得到下一时刻的基站天线倾角组。NN的线下训练，能够节省线上求解的时间；而该机制中基站在获取用户真实位置前直接进行谱效性能理想的PATAA，能进一步缩短倾角调整时间，达到满足通信系统的实时性要求的效果。