在昨天举行的2021 5G网络创新研讨会上，中国移动通信集团设计院工程师，博士王诗蒙发表了题为《基于智能化的Massive MIMO权值自动优化研究应用》的演讲。
他指出，Massive MIMO天线的权重优化涉及数万个候选空间解进行参数组合优化，远远超出人脑的计算空间通过工程师经验和铁塔工人调整天馈的传统方式已经不再适用，需要一套自动化，智能化的适合4/5G Massive MIMO天线的天馈优化方法论和产品
海量多输入多输出权重的自动优化面临挑战。
由于5G中引入了Massive MIMO，参数可调以及覆盖场景的多样性，需要进行自适应，灵活的波束调整，以满足各种场景的覆盖需求同时，在这样的场景下，需要快速智能的网络规划和网络优化的时间和人力成本
目前中兴，华为，爱立信等设备厂商只有有限的广播权重参数和包络图，这些参数是有限的同时，预期权价值参数的调整以人工为主，缺乏自动化手段，效率较低如果使用低质量方案进行频繁调整，现有网络将受到不利影响
王诗蒙指出，高频，大带宽，大连接的特点使得5G站点更加密集，已经与4G网络共存的网络环境将使得网络覆盖，小区间干扰等优化工作更加复杂同时，MM天线的权重优化涉及数万个候选空间解进行参数组合优化部分设备厂商会有17种或14种权重场景，远远超出人工优化方法，因此传统优化方法不再适用，因此需要一套4/5高斯多输入多输出的自适应智能优化方法
前期设计院做了一些基于光束特征和场景识别的基础研究某厂商有17种天线重量配置方案，水平天线波束有6个档位，范围从15度到110度，垂直波束宽度有3个档位6度到25度有很大的优化空间另一家厂商有14种场景，1万多种动作
同时设计院还对网格场景进行了识别，在地图中区分了低层建筑场景，中层建筑场景，高层建筑场景，道路场景，水域场景和工矿场景，有助于后续的技术改进。
基于智能的权重优化研究。
由于有效的时间和计算资源，设计院选择了Q学习算法和基于粒子的算法进行优化。
王诗蒙认为，通过研究发现，Q学习算法需要较少的优化反馈次数，因此可以将其视为调整现有网络权重的积极算法方案但由于该算法构造的状态集和动作集与单元数呈指数关系，即使减小权重步长，考虑到计算量巨大，也难以实现大规模调整，因此该算法更适合单站调整
同时，由于现有网络中存在大量潮汐场景，为了实现用户动态分布下的自动，智能，自适应权重优化策略，基于小时/日MDT数据进行网格收敛，预测用户和流量的分布特征产业关联关系探索的有效性
此外，充分利用MDT数据中的经纬度字段和转换后的AOA和ta信息，判断用户分布的位置，生成基于时间维度和用户维度的动态权重方案，优化连片权重，实现流量提升和负载均衡。
对于5G产业关联关系思考，目前5G小区主要是通过扫描附近的4G MDT采样点，模拟分析5G用户的分布规律，实时优化小区权重，让5G小区动态覆盖用户较多的区域，增强5G用户的感知
据王诗蒙介绍，中国移动ICOS平台作为4G MDT，4/5G PM和工程数据的输入源，中国移动参数平台作为4/5G波束参数的输入源，分别与砝码平台对接权重平台分析输出权重调整方案，以参数平台V3.0接口为窗口实现工单下发，从而达到现有网络自动调整的目的
因此，设计院对权重方案进行了自动监测和后评价目前，权重优化方案大多针对具有规则用户分布特征的小区分析但现在网易农贸市场集会，交通拥堵等各种突发事件导致用户数量和业务量瞬间增加，在权重调整过程中容易引发用户投诉
对于监控回退，建立回退规则，针对RRC用户，PRB利用率，VoLTE丢包率，MR空口丢包率等指标设置阶梯式阈值和发生次数，进行实时监控在某一时刻，当指标高于阈值且满足发生次数时，工单的执行状态将立即停止并后退
同时结合计划的实施，自动读取PM数据，实现指标的后评价，包括业务量，PRB利用率等指标，从而实现生产过程的自动化，如计划的自动分析，工单的自动下达，实习监控的退场，效果的自动评价。
权重优化生产应用案例分享。
演讲中，王诗蒙还分享了设计院在权重优化生产中的应用案例。
2019年底，设计院基于Q—learning强化学习的潮汐优化方案，在A省进行了小规模试点，最终筛选出4个社区进行功能验证考虑到现有网络的计算能力和物理资源，本次试点仅完成了T0和T1轮验证优化对比前后，业务量提升5.6%，下行速率提升3.4%，有效RRC连接数平均提升2.8%，PRB平均利用率提升2.8%
2020年下半年，基于4G的权值优化方案，设计院在A省6地市开展规模应用推广，截止2020年底，整体规模达到11169个小区，4G 3D MIMO小区共计2413，单小区日均调整近3次，3DMIMO调整比例达到60%左右，流量增益在12%以上。
2021年上半年，4G权值优化方案已在B省全省范围内逐步推广应用，目前累计4G权值调整量已达45W ，应用前后4G流量增长5.82%，VOLTE话务量提升8.73%，RRC最大用户数增长8.30%，4G高负荷小区数减少16.95%，效果提升明显。
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