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基于3D电子地图和信道实测数据的市区路径损耗机器学习模型研究
被引量：
1
1
作者
耿绥燕
胡玮
+2 位作者
丁海成
钱肇钧
赵雄文
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期3524-3531,共8页
随着5G移动通信系统的发展部署以及网络性能的优化,高精度和低复杂度的路径损耗预测模型尤为重要。该文针对大型城市场景,使用目前5G热点频段700 MHz,2.4 GHz,3.5 GHz的实测数据,将收发端位置、3维距离、相对余隙、建筑物密度、平均高...
随着5G移动通信系统的发展部署以及网络性能的优化,高精度和低复杂度的路径损耗预测模型尤为重要。该文针对大型城市场景,使用目前5G热点频段700 MHz,2.4 GHz,3.5 GHz的实测数据,将收发端位置、3维距离、相对余隙、建筑物密度、平均高度等作为环境特征,建立了基于3D电子地图的机器学习路径损耗预测模型,结果表明在复杂城市环境下,该文方法因其预测精度高而优于传统的基于收发端距离的路径损耗模型。另外,该文提出了基于频率迁移学习的路径损耗预测模型,并用均方误差、平均绝对百分比误差、均方根误差、决定系数等指标对其性能进行评估。该文方法可以解决建筑物遮挡严重的复杂城市环境以及在无大量测试数据的路径损耗预测问题,精确地预测城市环境中视距非视距混合信道的路径损耗值。
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关键词
5G无线通信
路径损耗预测
机器学习
频率迁移
3
D电子地图
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职称材料
题名
基于3D电子地图和信道实测数据的市区路径损耗机器学习模型研究
被引量：
1
1
作者
耿绥燕
胡玮
丁海成
钱肇钧
赵雄文
机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
河北省电力物联网技术重点实验室(华北电力大学)
国家无线电监测中心
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期3524-3531,共8页
基金
国家自然科学基金(61931001,61771194)。
文摘
随着5G移动通信系统的发展部署以及网络性能的优化,高精度和低复杂度的路径损耗预测模型尤为重要。该文针对大型城市场景,使用目前5G热点频段700 MHz,2.4 GHz,3.5 GHz的实测数据,将收发端位置、3维距离、相对余隙、建筑物密度、平均高度等作为环境特征,建立了基于3D电子地图的机器学习路径损耗预测模型,结果表明在复杂城市环境下,该文方法因其预测精度高而优于传统的基于收发端距离的路径损耗模型。另外,该文提出了基于频率迁移学习的路径损耗预测模型,并用均方误差、平均绝对百分比误差、均方根误差、决定系数等指标对其性能进行评估。该文方法可以解决建筑物遮挡严重的复杂城市环境以及在无大量测试数据的路径损耗预测问题,精确地预测城市环境中视距非视距混合信道的路径损耗值。
关键词
5G无线通信
路径损耗预测
机器学习
频率迁移
3
D电子地图
Keywords
5G
wireless
communication
Path
loss
prediction
Machine
Learning(ML)
Frequency
transfer
3
D
electronic
maps
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
TP181 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于3D电子地图和信道实测数据的市区路径损耗机器学习模型研究
耿绥燕
胡玮
丁海成
钱肇钧
赵雄文
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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