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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