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X-Model传播模型3D仿真在5G室内外协同规划中应用与研究

5G移动通信网络的高频段、Massive-MIMO天线、3D网规部署场景对网络规划的仿真精度提出更高要求,传统Racye射线传模存在场景定义量化难、数据采集成本高的弊端。为解决此问题,引入X-Model自适应模型,首先通过场景自适应算法得到每个仿真小区在传模库中最匹配该场景的Rayce传模参数,之后采用Min-Max归一化算法进行源场景特征提取,对场景进行自动化识别,最后在商场、写字楼等场景下对X-Model仿真准确性进行验证和评估。验证表明,X-Model传播模型仿真效率优势明显,更适合5G移动通信网络仿真。此外,评估结果可以作为指导5G室内覆盖建设优先级及室分系统精细化设计的参考。

  • 2021-12-08
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基于回归分析算法的5G室分变频双路功率差与速率关系研究

目前在实现5G深度覆盖的同时,5G室分双路变频策略可最大化利用现网4G单路DAS,使之快速、低成本地升级改造成具备MIMO能力的5G室分方案。通过场景选取、测试方案等策略寻优,对新型5G室分变频双路系统进行双路功率差与下载速率的测试采样,并采用MATLAB编程技巧、经典函数使用等研究方法,研究分析其双路功率差与速率的量化关系,根据一元线性及一元多项式回归分析算法计算出当双路功率差约在4.72 dB以内时,下载速率降幅可控制在5%范围内。

  • 2021-12-08
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5G基站节能策略

通信业务一般具有较明显的业务特征,应针对不同的覆盖场景、网络制式、站址布局、设备配置选取不同的节能策略。针对基站节能场景进行了研究,采用两步聚类法对某运营商5G基站小区进行了聚类分析,提出了基站小区节能指数与节能场景推荐策略,并结合基于二阶泰森分割的流量预测,根据三个判决条件决定采用何种节能策略,并将该方法应用于实践,结果表明,在5G建网初期采用该方法预计基站小区平均节电10%~20%。

  • 2021-12-08
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LTED2D频偏估计算法及其仿真分析

以LTE D2D为应用场景,提出了一种先估计小数倍频偏、后估计整数倍频偏的估计算法,小数倍频偏估计算法利用D2D同步信号的特殊结构和周期性,优化了估计精度;整数倍频偏的频率估计范围可以按需调整,解决了LTE D2D系统需要估计大频率偏差的问题。给出了算法在AWGN/EVA信道模型下的性能仿真和分析,仿真显示在特定参数配置下所提算法引入的性能损失(相较于0频偏的理想情形)小于1 dB。

  • 2021-12-08
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分场景5G辅载波门限策略研究及实践

在NSA组网下,为提升5G边缘用户的感知速率,开展研究NSA组网架构下辅载波添加门限(B1)与辅载波删除门限(A2)的合理设置,依据现网测试数据和NR覆盖电平的基本要求,同时结合集中开站流程特点,划分为覆盖场景和干扰场景,分别对不同场景的参数设置进行了分析,得出NSA辅载波门限集中开站场景化策略,从而在网络开站源头进行提前优化,为后续在5G全面部署应用下提高优化效率。

  • 2021-12-08
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基于深度自编码器的移动通信基站异常度检测

传统的运维模式已无法满足4G以及5G网络运维的需要,运用人工智能和大数据等新技术,实现主动运维、快速运维和精准运维已成为网络运维发展的新趋势。基站异常检测是新型运维模式的一项重要内容,因此提出一种基于深度自编码器的基站异常度检测方法。首先对故障告警、相关性能KPI以及OMC运维指标分别建立稀疏降噪自编码器模型,然后综合三个模型的结果,对基站进行全面的异常度评测。该方法具有准确性高、评测粒度细、容易实施等特点,经过实际的试点应用,验证了该方法的有效性,为后续网络运维部门进行基站精准巡检以及进一步实现智能运维提供了可靠的数据支撑。

  • 2021-12-08
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基于5G云网融合的车联网应用技术探讨

为了满足C-V2X超低时延、超大带宽需求,从云网融合架构演进、云网基础设施共享、云网能力开放以及云网协同等方面分析,研究基于5G云网融合的车联网方案。利用MEC的网络能力开放、低时延、高性能、本地服务等特性,通过云网融合实现车联网应用的端到端精准感知,提供云网一体的SLA保障,满足车联网低时延、高可靠的驾驶安全类、交通效率类应用,以及大流量的信息服务类应用等场景的需求。

  • 2021-12-08
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移动智能终端指纹识别率和识别处理时延测试方法

指纹识别技术是生物特征身份识别技术中应用最为广泛的技术之一。具有现代意义的指纹识别技术发端于19世纪末Galton等人的研究”,随后开始应用并普及于刑事侦破领域。随后,指纹识别技术逐渐成熟并被应用到门禁、考勤系统等商用领域。近几年,随着电子信息和移动互联网的快速发展,指纹识别模块已经成为移动智能终端的标配,主要用于完成解锁、移动支付和文件夹加密等[2]

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