摘要：随着科技的不断发展，人工智能（AI）及5G技术也在快速稳定发展，5G时代下，AI与无线网络规划等能否有效融合，成为通信界的新课题。基于此，文章从AI的视角，针对无线网络的规划以及优化进行研究以及分析。首先，文章针对无线网络的规划优化整体方案要求进行研究。随后，文章针对AI视角下的无线网络规划优化的因地制宜以及信息防护两方面的基本原则进行研究以及分析。最后，文章基于AI视角针对无线网络的规划优化，分别从覆盖及容量规划、PCI和LAC及TAC规划等方面的规划探讨了无线网络规划以及优化的基本要点，为无线网络规划与人工智能、5G网络技术的深层融合提供借鉴。

关键词：AI视角；无线网络；规划优化

无线网络的规划与传统技术的关联较为密切，而在当今时代背景下出现的人工智能以及5g网络技术，却未能与无线网络的规划有效融合。在无线网络规划期间，相关数据搜集都与人工有着密切的联系，但却会直接阻碍无线网络的发展。人工智能作为一种智能化控制以及自主学习的全新技术成果，能够针对人类的思维以及行为有效地进行模仿，并利用大数据技术针对各种性能参数全方位进行搜集以及分析，为无线网络的优化规划提供了全新的技术支持。基于此，文章从AI视角出发，针对无线网络的优化规划进行研究以及分析，为无线网络与AI技术的有效融合提供参考。

1、基于AI的无线化网络整体方案要求

随着我国AI技术的持续发展，在无线网络规划优化过程中，需要对其覆盖范围、质量以及容量等进行调整以及优化。无论身处何种情况，始终是无线网络规划优化的基础条件，能够为用户带来良好的感知以及体验。但实际上，虽然这三个指标有着重要的技术性作用，但却无法被终端直接感知，主要是因为无线网络是整个通信过程的一部分，在无线网络优化规划过程中需要结合基础标准以及用户感知进行调整以及优化[1]。

移动通信的本质就是大数据集合，又可以细分为无线通话记录、测试报告、配置数据、运行日志等，在对这些数据深入进行研究以及分析的前提下，可以针对目前网络的运行状况以及存在的问题形成初步的认知，并提出针对性的管理与解决对策。现如今，在无线网络规划优化期间，这些技术的分析使用人工和半人工方式为主，不仅工作效率较低，而且数据的精准性无法得到保障。随着我国5G网络的持续普及，这种方法将会直接影响到无线网络的持续发展。

随着人工智能技术体系逐渐成熟，在当下的无线网络规划优化期间，相关人员可以结合其运行环境及工作需求形成完善的优化模型，并分类识别其中的用户感知以及传统的网络指标，保障最终形成的规划优化方案内容具备明显的针对性，可以第一时间处理网络运行期间存在的各种故障以及问题[2]。在AI技术的加持下，无线网络的优化规划又可以细分为继承传统优化方案以及专家经验智能专家经验、优化模型等，可以将已经生成的优化方案主动融入无线网络中，保障无线网络系统在运行期间能够第一时间发现潜在各种故障问题。

2、基于AI视角的无线网络规划优化基本原则

2.1因地制宜

目前AI技术与我国城市发展的融合催生出了智慧城市这一全新的管理模式。在无线网络规划优化发展的过程中，需要相关部门针对城市居民的网络通信需求全方位进行挖掘，并将其与5G网络技术有效融合，以此为我国智能城市的发展提供必要的支持。在无线网络规划优化过程中，因为移动智能设备不断普及，需要基于用户的流量以及数量，在客观分析用户需求的前提下，实现无线网络的精准化以及个性化发展。相关人员需要将集约统筹的网络框架作为切入点，保障通信基站质量能够不断提高，使得移动网络的共享水平能够不断提高，无线网络信号的覆盖范围能够进一步扩张。同时，我国相关部门需要针对5G网络的试点工作加快推进，同步关注农村地区的网络规划调整以及优化，保障5G网络和AI技术能够为无线网络规划工作提供相应的服务，全面扩张其覆盖范围。

2.2信息安全防护

随着我国AI视角下无线网络的持续发展以及拓宽，其中的各种数据流量保持指数级增加的趋势，在其他区域很有可能会出现与未来数据相关的各种业务。密集网络技术的应用，使得无线网络的覆盖范围以及覆盖性能能够明显提高，网络容量也会有所提升，意味着相关单位能够完成业务的分流处理，网络的基本部署也能够变得更加合理。随着我国智慧城市的建设以及发展，无线网络与AI技术和5G网络的深层融合需要始终关注信息的安全防护，在形成完善安全体系的前提下，就数据的生成、传输、储存等多个环节形成完善的防护措施，进行安全的动态化管控，能够在有效解决各种突发网络安全事件的同时，形成完善的安全防御体系[3]。

3、基于AI的无线网络规划优化要点

3.1覆盖规划以及网络容量的优化规划

现代城市的快速建设和发展，无线网络内部的终端数量也在不断增加，无线网络的通信质量及其覆盖质量需要由相关单位在客观分析无线信号质量的前提下形成较为完善的无线网络矩阵覆盖立体图，以此探测发现目前无线网络覆盖的盲区视角。随后，相关单位需要根据周边的业务分布以及住户分布格局，针对各种高价值区域全方位进行挖掘，以此为基础实现无线网络的协同发展目标。相关人员可以利用AI技术建立与无线网络相关的人工智能模型，针对不同区域的无线网络进行协同优化，并根据之前得到的预测结果探索建设全新的站点，在促进无线基站合理布局的基础上，对于用户的感知进行优化以及调整，及时给出反应。

网络规划人员可以结合之前社区内部的业务数据及其类型，综合使用KMeans、LSTM两种算法，对于基站内部的业务发展状况全方位进行预测。最终得到的预测结果，能够针对无线网络的容量规划提供数据支持。这种规划方案能够避免之前扩容标准以及评价标准统一化发展，针对流量释放效果产生的负面影响。规划设计人员需要将之前的标准扩容方式向着业务需求扩容方式发展，避免对于用户的网络服务使用体验产生负面影响，网络规划方案能够有效落实[4]。

3.2PCI、LAC、TAC的规划优化调整

基于AI技术下的无线网络优化规划需要规划人员根据之前已经形成的无线信号质量干扰矩阵的覆盖规划优化方法，在客观分析功率以及部署的前提下，就区域内的无线传播途径进行分析，从而形成完善的模型，结合之前的PCI规划原则进行调整以及优化，避免出现冲突混淆以及干扰等方面的问题。这种方法能够摆脱之前以基站间距和天线方位角度为基础进行规划的方法，干扰矩阵的规划能够直接与网络建立联系[5]。同时，规划人员需要结合LAC、TAC规划方面的工作原则要求，综合分析不同序列的无线用户数量以及切换次数等基本参数，针对各种登记次数利用模型进行模拟，借此寻找目前最优的连接，调整其中存在的不合理内容，全面提高无线网络的运行质量和效率。

3.3与5G网络技术的有效融合

目前的无线网络技术与5G融合已经成为无线网络规划发展的主要路径。在无线网络规划优化期间，需要相关人员将高频段数据传输技术等引入其中，保障无线网络的频率范围基本保持稳定，频谱资源的使用效率得到明显提升，并且频谱资源短缺的压力可以有效缓解。同时，对于那些速度要求以及距离较大的传输过程，也有着良好的支持作用。D2D技术能够将整个无线网络的通信基站作为核心，确保无线网络信号覆盖区域的各个角落。在无线网络规划工作中，可以针对不同的终端融入D2D技术，全面提高网络通信的效率、便捷性和稳定性。

随着当下目前无线网络技术的发展，多天线技术应用较为普遍，并且相关技术逐渐发展较为成熟，频谱的使用效率明显提升。在无线网络规划优化期间可以将有源天线阵列的相关内容与天线传输技术有效融合，意味着天线阵列能够逐渐向着三维方向发展，协同控制的天线数量明显提升，能够避免不同类型终端之间存在的信号干扰问题。

从当下的LET系统看来，无线网络扁平框架应用较为普遍，这也是全新的无线网络接入方法，能够有效地降低系统延时，网络构建以及维护过程中的成本投入也能够有效降低。在无线网络规划优化期间，5G通信技术中的C-RNA架构网络可以有效应用，能够将集中化信息处理以及无线网络结构等全新要素融入其中，保障距离较远且分布较为密集的天线阵列也能够有效地进行无线信号传输。

3.4数据驱动决策方法优化

在无线网络优化调整的过程中，5G网络的融合始终面临着有关终端连接方面的问题。规划人员可以基于海量的网络数据，使用各种机器学习方法建立较为统一的模型，从而解决在无线网络优化期间问题求解较为复杂以及空间优化等方面的问题。针对面对的多目标优化以及高维度变量等方面的问题，可以选择使用无线电网络，针对不同无线网络运行形成的层级协议、信令等数据实时采集，最终通过建立机器学习模型，能够针对无线网络的多维参数以及网络终端之间的性能指标全方位进行分析，以此建立多个目标优化联合的数据模型，配合机器学习算法给出较为完善的无线网络参数配置建议。此外，AI技术也可以在模型建立难度较高的联合跨层优化以及无线网络异常现象检测工作中发挥相应的作用。

在当下的无线网络规划优化期间，AI技术的应用需要从资源和实践层面发挥其管理以及控制功能。从时间单位的管理优化看来，资源颗粒度可以分为小区、基站以及切片三个类别，需要将5G网络技术有效应用，针对无线网络的配置进行调整以及优化。同时，在AI技术应用期间也能够解决载波用户表现出的控制面问题，无线网络构件组成也能得到调整和优化，从而落实有关业务体验、优化干扰管理等方面的业务。无线网络的优化规划要求相关人员以空口传输技术为基础，解决AI技术应用存在的相关问题，可以基于机器学习以及用户调度形成网络编码方案。这种做法代表任务无线网络能够在运行期间有效地降低外界环境因素对于系统信号传输以及运行稳定性产生的负面影响。

总结

与我国目前快速发展的AI以及5G网络技术相比，无线网络的优化规划存在明显发展滞后的问题，人工以及半人工方式的应用使得无线网络优化规划期间的数据处理效率和精准性大打折扣。为了全面发挥AI技术在无线网络优化规划中的具体作用，需要相关人员在遵循因地制宜以及信息安全防护原则的基础上，结合人工智能技术的具体应用技巧。针对无线网络的覆盖以及网络容量的进行调整以及优化，并且要关注PCI、LAC、TAC的调整优化，在融入5G相关技术成果的前提下，针对数据驱动决策进行调整以及优化，确保在无线网络运行期间能够及时搜集性能参数，并发现存在的各种网络故障问题，针对性提出解决方案，维护网络系统运行的安全性、稳定性。

参考文献

[1]尹凤杰，马雪莉.软件定义无线Mesh网络多目标路由优化算法[J].辽宁大学学报（自然科学版），2024，51（01）：88-96.

[2]岳超.无线校园网的规划、优化研究[J].网络安全技术与应用，2023，（07）：78-80.

[3]刘明民.基于射线跟踪法的5G无线网络规划与优化[D].云南师范大学，2023.

[4]郭蓉.高黎贡山地区5G无线网络覆盖规划与优化研究[D].云南师范大学，2023.

[5]王溪朦.基于人工智能的5G无线网络智能规划和优化[J].中国新通信，2022，24（18）：28-30.

作者简介：潘磊（1985.12-），湖南长沙人，中级工程师，研究方向：网络规划