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摘要：5G网络已成熟商用，但是其能效问题一直影响着5G发展，MassiveMIMO技术是提升网络覆盖、用户体验和系统容量的核心技术，可作为提升5G网络能效的一种手段。开展了基于蚁群算法的迭代寻优算法的研究，解决海量MIMO参数组合最优解迭代问题。同时构建了基于数字孪生技术的功率优化模型，实现5G网络能效的优化。模型实验和现网验证结果显示：该算法能够达到预期效果，为后续基站的能效优化和MIMO智慧优化演进提供参考。
关键词：能效优化；数字孪生；MassiveMIMO；蚁群算法
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.07.011
概述
5G时代引入大规模天线阵列技术（MIMO），天线覆盖由4G的水平单波束变为水平和垂直多波束，MIMO技术对天馈调整领域提供了新的思路和方法，对基站天线调整的效率、频次都产生了变革。
但是MIMO技术也带来了新的挑战，一是天线通道数增加带来功耗的增大，使得基站电费成本持续增大，二是目前MIMO波束优化更多是依赖人工分析，优化目标集中在单个小区的覆盖，准确率、效率等都存在局限性，特别是小区间方案相互影响，无法充分考虑区域整体网络质量的提升。5G建站更为密集，5G波束权值配置组合高达上万种，如何在上万种MIMO权值中快速准确找到最适合当前场景的配置是一个巨大的挑战，因而结合AI智能算法和数字孪生技术，加快研究面向不同场景的5G波束方案，实现网络能效提升已经迫在眉睫。
本文通过研究基于数字孪生、蚁群MIMO智能寻优算法在5G网络能效优化中的应用，使5G网络在能耗降低、效率提升方面都取得一定的成效。
