利用多模態(tài)數(shù)據(jù)進行NR網(wǎng)絡質(zhì)量優(yōu)化的研究

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摘要：5G NR網(wǎng)絡的發(fā)展為用戶帶來了前所未有的高速率和低時延體驗，但隨著網(wǎng)絡復雜性的增加以及業(yè)務范圍的擴展，如何確保網(wǎng)絡質(zhì)量成為一個挑戰(zhàn)。多模態(tài)數(shù)據(jù)為優(yōu)化網(wǎng)絡質(zhì)量提供了新的視角和方法。該文研究了如何利用多模態(tài)數(shù)據(jù)捕獲與預處理技術，并融入機器學習和深度學習模型來提升NR網(wǎng)絡的性能，文中介紹了多模態(tài)數(shù)據(jù)的概念以及它在網(wǎng)絡優(yōu)化中的重要性，然后詳細描述了數(shù)據(jù)捕獲、預處理、建模，定義了優(yōu)化目標與效用函數(shù)，最后回顧了研究成果并展望了未來的研究方向。（剩余5329字）