【摘 要】
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近年来,随着第五代移动通信技术（Fifth generation technology standard,5G）的快速发展,5G智能终端成为了 5G生态链中表现最积极的环节之一。面向后续的5G技术演进,5G智能终端作为当今广大移动互联网应用的承载主体,依然面临更高的传输速率、更低的终端功耗、更优的业务体验等多维度的优化需求。同时,随着机器学习和大数据技术在众多领域的成功应用,将终端的通信性能优化同
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近年来,随着第五代移动通信技术（Fifth generation technology standard,5G）的快速发展,5G智能终端成为了 5G生态链中表现最积极的环节之一。面向后续的5G技术演进,5G智能终端作为当今广大移动互联网应用的承载主体,依然面临更高的传输速率、更低的终端功耗、更优的业务体验等多维度的优化需求。同时,随着机器学习和大数据技术在众多领域的成功应用,将终端的通信性能优化同机器学习相结合成为了新的重要研究方向。本文研究了基于机器学习的5G终端下行吞吐量优化方案,其中详细介绍了基于机器学习的5G下行吞吐量预测模型实现,并提出了基于机器学习辅以判定门限的5G终端上报RI（RankIndicator,秩指示）优化方案。首先,本文研究了基于机器学习的5G下行吞吐量预测,可用于终端优化后的结果分析。本文通过设计一系列的测试场景和测试用例,并利用自动化脚本和终端日志分析工具,得到了可用于模型训练的真实数据集。然后通过对目前应用广泛的机器学习算法（包括多元线性回归、决策树与随机森林）进行关键参数选择和仿真对比。仿真结果从均方误差和模型得分等各角度表明,决策树与随机森林在5G下行吞吐量预测问题中,有着较高的准确率。且得益于算法本身的优势,随机森林算法在保持较高预测准确率的同时,还有着较强的泛用能力。其次,本文研究了基于机器学习辅以判定门限的5G终端上报RI优化方案。首先从技术和数据角度论证了 5G终端上报RI优化对于5G下行吞吐量优化的可行性。然后通过分类表现较好的两种机器学习算法（随机森林和KNN）进行5G终端上报RI的优化,并调整关键参数完成方案模型的构建。接着提出了基于随机森林并辅以判定门限的5G终端上报RI优化的改良方案,该方案通过将离散的RI值连续化后,根据所设定的区间和门限,对连续化后的RI值进行判定,实现最终RI的优化。最后将各方案下的优化RI输入到5G下行吞吐量预测模型中,得到了各方案下的终端下行吞吐量表现。根据预测结果,验证了设定门限为0的改良方案对终端5G下行吞吐量优化的优越性,同时也分析了该方案所存在的不足。
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