【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无线电，具体涉及一种基于transformer网络的基站优化选址方法及系统。
技术介绍
1、在高速发展的数字时代背景下，无线通信技术正处于巨大的转型期。随着城市化进程的加快，我们面临着越来越复杂的城市环境，这对无线网络的设计和维护提出了前所未有的挑战。在这种环境下，有效的网络规划和信号覆盖估计成为了关键任务。无线传播模型是用来描述无线电波在空间中传播过程的数学模型，它能够将无线电波从发送端到接收端的衰减、分散和反射等现象进行量化，并被广泛用于网络规划设计、通信性能评估、故障诊断和优化部署等多项任务。
2、近年来，基于数据驱动的深度学习框架在无线电图估计方面得到了广泛的应用。例如，通过卷积神经网络提取无线电传播的底层规律。它可以通过基站位置和建筑物地图直接生成整个区域的无线电地图，目前在公开数据集上已取得最先进的性能。在此基础上，通过rsrp测量值同时生成建筑物地图和无线电地图，并引入了采样值对无线电地图进行校正。或者通过引入对抗生成网络(gan)恢复无线电地图的高频细节，并探究了不均匀的rsrp采样区域对阴影效
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1.一种基于transformer网络的基站优化选址方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于：所述transformer网络模型的训练过程包括：首先冻结推荐模块和第一前馈网络，训练骨干网络、图像特征编码器、提示编码器、图像解码器、第二前馈网络和特征金字塔模块，使transformer网络模型具备生成高清无线电地图的能力；然后冻结骨干网络、图像特征编码器、提示编码器、图像解码器、第二前馈网络和特征金字塔模块，训练推荐模块和第一前馈网络，使transformer网络模型具备感知最优基站的能力。
3.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于transformer网络的基站优化选址方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于：所述transformer网络模型的训练过程包括：首先冻结推荐模块和第一前馈网络，训练骨干网络、图像特征编码器、提示编码器、图像解码器、第二前馈网络和特征金字塔模块，使transformer网络模型具备生成高清无线电地图的能力；然后冻结骨干网络、图像特征编码器、提示编码器、图像解码器、第二前馈网络和特征金字塔模块，训练推荐模块和第一前馈网络，使transformer网络模型具备感知最优基站的能力。
3.根据权利要求2所述的一种方法，其特征在于：训练骨干网络、图像特征编码器、提示编码器、图像解码器、第二前馈网络和特征金字塔模块的过程包括：
4.根据权利要求2所述的一种方法，其特征在于：训练推荐模块的过程包括：
5.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于：骨干网络初步提取建筑物分布地图特征后输出一组图像特征矩阵，并根据图像特征划分得到一组图像嵌入向量，每个图像嵌入向量代表一个映射到原始图像空间中的子区域；图像特征解码器基于自注意力机制，通过视觉变压器将该组图像嵌入向量进行编码，以减少图像冗余。
6.根据权...
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