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基于深度强化学习的自愈5G RAN联合中断检测与补偿

信号处理 2026-06-29 v1
作者: Sajjad Hussain
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摘要

自愈无线接入网(RAN)需要对基站(BS)故障进行自主检测与补偿。本文提出了一种端到端框架，将区分正常、故障和连带降级小区的三类小区中断检测(COD)与基于深度Q网络(DQN)的深度强化学习(DRL)智能体相结合，该智能体联合控制功率和天线倾角以实现小区中断补偿(COC)。评估结果表明，所提DQN智能体实现了99.1%的覆盖率和54%的完全恢复率，比最佳启发式方法提升了11倍，同时消耗的补偿能量少于启发式基线，并且能够在没有显式几何输入的情况下学习，优先针对中心小区中断采用仅倾角补偿。

关键词

自愈无线接入网 小区中断检测 小区中断补偿 深度强化学习 深度Q网络 5G

引用

@article{arxiv.2606.30031,
  title  = {Joint Outage Detection and Compensation for Self-Healing 5G RAN via Deep Reinforcement Learning},
  author = {Sajjad Hussain},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2606.30031},
  year   = {2026}
}

备注

Submitted to IEEE Wireless Communication Letters