大规模无线网络优化　

　　 在大规模蜂窝无线网络中，需要通过优化基站的组网参数（如站址位置、切换类参数、负载均衡类参数）和射频参数（如小区波束类型、方向角、下倾角），实现多个网络性能指标 （如负载均衡、接入成功率、掉话率）的提升。新时期的无线网络在频谱、空口和网络架构上制定了新标准，以满足未来的应用场景。这些新标准给无线网络的优化带来了新挑战。 一方面，参数调整相互耦合，新标准导致的参数规模的扩大使得问题的求解难度呈指数式增长；另一方面，考虑到设备机制的复杂性，参数调整对网络性能指标的影响难以通过简单的公式表征，传统优化方法建模困难。 本实验室在“大规模无线网络优化”领域进行了深入的研究。研究内容包括站址规划和射频参数优化等多个典型问题，分别提出了有最坏性能保证的负载均衡近似算法， 以及基于强化学习的射频参数配置方案，实现了低复杂度的大规模参数优化。

　　 本实验室在“大规模无线网络优化”领域进行了深入的研究。研究内容包括站址规划和射频参数优化等多个典型问题，分别提出了有最坏性能保证的负载均衡近似算法， 以及基于强化学习的射频参数配置方案，实现了低复杂度的大规模参数优化。

　 参考文献