【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及5g技术、人工智能应用，尤其涉及一种基于人工智能5g技术的管理系统及其管理方法。
技术介绍
1、mimo技术是指能在不增加带宽的情况下，成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率。它可以定义为发送端和接收端之间存在多个独立信道，也就是说天线单元之间存在充分的间隔，因此，消除了天线间信号的相关性，提高了信号的链路性能，增加了数据吞吐量。mimo技术因其覆盖能力强而成为5g采用的关键技术，而为了提高5g网络的服务性能和可靠性，对mimo进行运行优化已经成为诸多本领域研究人员的研究热点，尤其是在mimo资源的分配优化上，而由于5g网络下的用户数量庞大，且不同区域的5g网络基站在不同时间还存在不同的性能需求情况，因此，采用人工预先设定mimo天线的配置方案存在缺乏灵活性的问题，随着人工智能技术的广泛应用，若是能够借助人工智能对不同基站服务区域进行基站性能需求预测，以适应性优化mimo天线的配置方案，那么对基站的工作可靠性、灵活性提供积极的现实意义。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种实施可靠、应用灵活且基站性能应用充分的基于人工智能5g技术的管理系统及其管理方法。
2、为了实现上述的技术目的，本专利技术所采用的技术方案为：
3、一种基于人工智能5g技术的管理方法，用于mimo天线工作管理，其包括：
4、s01、获取预设管理区域中的基站信息，根据基站信息确定每个基站的mimo天线性能数据，以及过去预设时间内，基站在不同时间下的
5、s02、应用神经网络模型对基站的mimo天线性能数据进行分析，以及根据基站的工作数据对未来预设时间内，基站的性能需求进行预测，生成预测结果；
6、s03、根据预测结果，结合当前基站的mimo天线性能数据对mimo天线的配置进行优化。
7、作为一种可能的实施方案，进一步，本方案s03还包括：根据预测结果，结合基站的工作数据，利用决策树模型确定不同服务类型对mimo天线的性能使用优先级。
8、作为一种可能的实施方案，进一步，本方案还包括：
9、s04、按预设方式对不同时间下基站的mimo天线性能和服务质量进行评估，同时，获取mimo天线的配置参数，按预设条件对其进行调整、更新。
10、作为一种可能的实施方案，进一步，本方案s01中，所述预设管理区域为商业区、住宅区、公共区域中的至少一种；所述mimo天线性能至少包括：信号强度、干扰水平。
11、作为一种可能的实施方案，进一步，本方案s02中，还通过时间序列分析来根据mimo天线性能数据或工作数据对基站的性能需求和网络流量进行预测，生成预测结果；
12、所述时间序列分析的模型包括：自回归移动平均模型arma。
13、作为一种较优的实施选择，优选的，本方案s02中，所述神经网络模型为cnn卷积神经网络模型。
14、作为一种较优的实施选择，优选的，s02中，所述神经网络模型生成的预测结果与时间序列分析生成的预测结果相近时，择一作为预测结果输出，否则，按预设条件选择神经网络模型或时间序列分析生成的预测结果输出。
15、作为一种可能的实施方案，进一步，本方案s03中，对mimo天线的配置进行优化的方式包括：
16、(1)调整mimo天线执行的波束方案；
17、(2)调整mimo天线的工作天线数量或调整工作天线的选择对象；
18、(3)调整mimo天线的带宽、功率分配和信号分配方案；
19、(4)调整mimo天线的空间复用方案，以改变频率效率。
20、作为一种可能的实施方案，进一步，本方案s03中，对mimo天线的配置进行优化的内容包括：调整5g网络中，mimo天线对应用户的调度优先级，其包括：
21、假设5g网络只存在于一个基站中，即，只有一个通信信号发射端，以基站为中心，用户均匀分散在基站四周，则此时，5g网络的总接收天线的数量可以表示为如下公式：
22、
23、其中，a为系统中待调度的mimo的用户数量；i为所有用户中第i个用户，fi为第i个用户接收的天线数量；
24、此时，用户可以根据横梁mimo信道状态和信息估算出预编码矩阵指示符和mimo信道质量指示符，将其反馈给基站，基站根据反馈信息对mimo资源调度，对被调度的用户发射信号，并进行预编码，此时，5g网络的mimo信道的数学模型可以表示为：
25、
26、其中，mi表示用户接收的通信信号，p表示5g网络基站的总功率，表示5g网络基站每根天线分配到的功率；pi表示5g网络基站到用户所用终端之间的mimo信道矩阵，ei表示为5g网络基站的数字预编码矩阵；wi表示5g网络基站的数字混合矩阵；li表示5g网络的mimo信号中的高斯白噪声；
27、由于5g网络基站与信号接收端之间引入多根天线后，mimo信道会存在高斯白噪声干扰，假设一条件满足有利传输，其可消除mimo信道中的高斯白噪声，则该条件可以表示为：
28、
29、其中，n表示为mimo信道数量，ε(n)表示为mimo信道共轭转置矩阵的行向量或列向量函数；τ表示mimo信道矩阵；
30、将用户进行分组，建立用户mimo调度的优先级数学模型，表示如下：
31、
32、其中，y表示用户对mimo调度的选择优先级，j表示待调度用户组对应带宽资源数量，u表示mimo信道数量，vi,k,u表示用户在待调度用户组中的mimo信道矩阵，|vi,k,uτ|表示用户在待调度用户组中的mimo信道条件的优良情况。
33、基于上述，本专利技术还提供一种基于人工智能5g技术的管理系统，其包括：
34、信息获取单元，用于获取预设管理区域中的基站信息，根据基站信息确定每个基站的mimo天线性能数据，以及过去预设时间内，基站在不同时间下的工作数据，所述工作数据包括：流量使用情况、用户数量和服务类型；
35、需求预测单元，用于应用神经网络模型对基站的mimo天线性能数据进行分析，以及根据基站的工作数据对未来预设时间内，基站的性能需求进行预测，生成预测结果；
36、配置优化单元，用于根据预测结果，结合当前基站的mimo天线性能数据对mimo天线的配置进行优化。
37、基于上述，本专利技术还提供一种计算机可读的存储介质，其特征在于：所述的存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行实现如上述所述的基于人工智能5g技术的管理方法。
38、采用上述的技术方案，本专利技术与现有技术相比，其具有的有益效果为：本方案巧妙性通过对预设管理区域中的基站信息进行获取，利用基站对应的mimo天线性能数据和基站在过去时间本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能5G技术的管理方法，用于MIMO天线工作管理，其特征在于，其包括：
2.如权利要求1所述的基于人工智能5G技术的管理方法，其特征在于，S03还包括：根据预测结果，结合基站的工作数据，利用决策树模型确定不同服务类型对MIMO天线的性能使用优先级。
3.如权利要求1所述的基于人工智能5G技术的管理方法，其特征在于，其还包括：
4.如权利要求1所述的基于人工智能5G技术的管理方法，其特征在于，
5.如权利要求1所述的基于人工智能5G技术的管理方法，其特征在于，S02中，还通过时间序列分析来根据MIMO天线性能数据或工作数据对基站的性能需求和网络流量进行预测，生成预测结果；
6.如权利要求5所述的基于人工智能5G技术的管理方法，其特征在于，S02中，所述神经网络模型为CNN卷积神经网络模型；
7.如权利要求1所述的基于人工智能5G技术的管理方法，其特征在于，S03中，对MIMO天线的配置进行优化的方式包括：
8.如权利要求1至8之一所述的基于人工智能5G技术的管理方法，其特征在于，S0
9.一种基于人工智能5G技术的管理系统，其特征在于，其包括：
10.一种计算机可读的存储介质，其特征在于：所述的存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行实现如权利要求1至8之一所述的基于人工智能5G技术的管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能5g技术的管理方法，用于mimo天线工作管理，其特征在于，其包括：
2.如权利要求1所述的基于人工智能5g技术的管理方法，其特征在于，s03还包括：根据预测结果，结合基站的工作数据，利用决策树模型确定不同服务类型对mimo天线的性能使用优先级。
3.如权利要求1所述的基于人工智能5g技术的管理方法，其特征在于，其还包括：
4.如权利要求1所述的基于人工智能5g技术的管理方法，其特征在于，
5.如权利要求1所述的基于人工智能5g技术的管理方法，其特征在于，s02中，还通过时间序列分析来根据mimo天线性能数据或工作数据对基站的性能需求和网络流量进行预测，生成预测结果；
6.如权利要求5所述的基于人工智能5g技术的管理方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：缪品章，翁鲲鹏，缪文雄，
申请(专利权)人：富春科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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