研究目的
提出一种基于模糊逻辑的LTE网络自愈根因分析系统，利用遗传算法学习规则库以自主解决无线接入网中的问题。
研究成果
针对移动网络自诊断所提出的模糊控制器规则库遗传学习算法，展现出对参数选择的鲁棒性，其效果可比或优于专家定义规则。该方法能适配故障排查专家的推理逻辑，减少系统定义过程中对专家直接干预的需求。
研究不足
由于缺乏现有的LTE网络分类故障案例数据库，该研究依靠网络仿真器来生成训练和测试用例。算法在PI数量增加时的可扩展性以及在实际网络中案例数量较少时的性能也是其局限性。
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各向异性阻抗表面实现的低剖面宽带双圆极化多波束反射阵列，适用于Ka波段应用
DOI：10.1109/TAP.2020.2975263
期刊：IEEE Transactions on Antennas and Propagation
出版年份：2020
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
自组织网络（SON）机制在降低蜂窝网络运营成本的同时提升了服务质量。该网络中的自愈功能旨在自主解决无线接入网问题并最小化对用户的影响。自愈包含自动故障检测、根因分析、故障补偿与恢复等环节。本文提出一种基于模糊逻辑的根因分析系统，采用遗传算法学习规则库。该方法适配故障排查专家的推理方式，既便于知识获取又易于解读系统输出。结果表明，其效果与专家手动制定规则相当甚至更优，且无需专家介入系统定义这一显著优势。此外，由于无需强制进行参数微调，该系统具有强鲁棒性。
作者：
Emil J. Khatib，Raquel Barco，Ana Gómez-Andrades，Inmaculada Serrano
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