作者：周徐; 方东旭; 文冰松5gmassivemimo波束自配置机器学习高精度实时定位
摘要：本文采用GBDT机器学习的MassiveMIMO波束自适应配置算法,基于基站参数、地形地物、业务/用户分布等特征使用AI算法自适应匹配最佳的波束配置,同时建立实时定位跟踪引擎。通过5G终端MR及采样数据流结合MassiveMIMO波束自适应配置算法实时对终端进行跟踪定位,并根据无线环境变化进行波束优化调整,解决了MassiveMIMO海量模式选择性难题、实时优化、支撑工业互联网的5G实时优化平台开发等关键问题。
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《电信工程技术与标准化》（CN：11-4017/TN）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电信工程技术与标准化》办刊宗旨为宣传国内信息产业的方针、政策，报道电信工程建设和网络运行方面的成就与发展趋势；介绍新的通信理论和技术知识，技术标准、规范。交流科研、设计、施工和维护方面的技术与经验，为信息工程建设和网络运行部门提供技术支撑与标准服务。
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