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基于神经网络的3维无线信道特征预测及评估
被引量：
4
1
作者
朱军
蒋一鸣
+2 位作者
李凯
王写
成博
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第6期36-42,共7页
传统的5G Massive MIMO(multiple input multiple output)3维信道模型复杂度高、计算量大,无法满足网络需求.针对此问题,提出一种基于神经网络的3维无线信道特征预测及评估模型.该模型只依赖于高精地图产生的射线追踪数据,无须搭建测试...
传统的5G Massive MIMO(multiple input multiple output)3维信道模型复杂度高、计算量大,无法满足网络需求.针对此问题,提出一种基于神经网络的3维无线信道特征预测及评估模型.该模型只依赖于高精地图产生的射线追踪数据,无须搭建测试网络.仿真结果表明:该模型能降低网络优化成本及时间开销、快速预测信道特征和评估网络性能.
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关键词
5G
大规模多输入多输出
3
维信
道
模型
信
道
特征
神经网络
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职称材料
题名
基于神经网络的3维无线信道特征预测及评估
被引量：
4
1
作者
朱军
蒋一鸣
李凯
王写
成博
机构
安徽大学电子信息工程学院
上海科技大学创意与艺术学院
华为技术服务有限公司
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第6期36-42,共7页
基金
安徽省科技重大专项(18030901010)。
文摘
传统的5G Massive MIMO(multiple input multiple output)3维信道模型复杂度高、计算量大,无法满足网络需求.针对此问题,提出一种基于神经网络的3维无线信道特征预测及评估模型.该模型只依赖于高精地图产生的射线追踪数据,无须搭建测试网络.仿真结果表明:该模型能降低网络优化成本及时间开销、快速预测信道特征和评估网络性能.
关键词
5G
大规模多输入多输出
3
维信
道
模型
信
道
特征
神经网络
Keywords
5G
Massive multiple input multiple output
three-dimensional channel model
channel feature
neural network
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [电子电信—信息与通信工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的3维无线信道特征预测及评估
朱军
蒋一鸣
李凯
王写
成博
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
4
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职称材料
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参考文献
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