AutoBS: An Autonomous Base Station Deployment Framework Based on Reinforcement Learning and Digital Twin Networks

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内容提要

本研究提出了AutoBS框架,旨在优化6G网络中的基站部署。通过强化学习的近端策略优化算法(PPO)和快速路径损耗预测,AutoBS在覆盖和容量之间实现高效平衡,单基站容量达95%,多基站容量达90%,显著提升部署效率,适合实时应用。

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关键要点

  • 本研究提出了AutoBS框架,旨在优化6G网络中的基站部署。
  • AutoBS采用强化学习中的近端策略优化算法(PPO)和快速路径损耗预测技术。
  • 该框架在覆盖和容量之间实现高效平衡,单基站容量达95%,多基站容量达90%。
  • AutoBS显著提升了基站部署效率,适合实时应用。
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