基于5G MR大数据的波束优化方案

当前5G网络大量采用AAU进行信号覆盖,AAU波束具有覆盖范围窄、覆盖距离远的特点。虽然5G中采用了波束扫描技术来增加覆盖宽度,但由于用户群分布场景的不同,存在深度覆盖能力不足的问题,如居民区、城中村等。如何提高波束场景匹配能力,提高用户集中区域深度覆盖能力,提高5G分流能力,成为运营商亟需解决的问题。本研究提出了一种基于5G MR大数据的波束优化方案,该方法基于MR大数据挖掘用户群落特征,使用波束提取算法拟合AAU波束和用户群落的关系,获得最佳场景化波束。目前方案已经现网应用,结果表明,5G分流比同比提升1.53%,小区平均吞吐率下行改善6.31%、上行改善12.62%。由此可以看出该方案能够有效提高5G网络业务吸收能力,提高用户使用感知。

基于MR的5G网络能耗均衡方法研究

当前5G基站能耗是4G基站的3~5倍,运营成本显著上升,如何在保持基站性能的前提下降低基站功耗,已成为研究热点。对此,提出了一种基于测量报告(Measurement Report,MR)的5G网络能耗均衡方法,根据无线电波传播相关理论,深入挖掘MR特征数据,构建能耗均衡模型,利用MR数据挖掘特征参数,判定服务小区上下行覆盖均衡情况以及边缘区域内相邻小区覆盖情况,输出小区级能耗均衡方案,从而使5G网络的功率保持在一个较低功耗的均衡状态。该方法能够在保证正常网络通信前提下,有效降低网络平均输出功率,降低运营成本。

利用SST89C58的IAP/ISP实现的在线仿真技术

"在线仿真"技术提出了一种代替仿真器的方法,其关键部分是监控程序、仿真程序和PC机与单片机的通信,在两部分程序相配合的情况下,利用IAP/ISP技术即可对系统进行实时调试。用户可不必购买仿真器,从而节省费用,对学校的单片机教学提供了一条新的途径。

基于5G MR大数据的共覆盖识别研究

当前5G网络的覆盖能力与4G网络相比尚有不足,而在日常工作中数据记录的缺失导致4G和5G的共覆盖信息无法精确关联,严重影响优化工作的开展。对此,利用Python对MR数据进行挖掘分析,提出了一种基于5G-4G小区级的共覆盖关系强度识别算法。该算法利用MR数据做大数据挖掘和建模分析,提取小区级的共覆盖前度信息,为优化工作提供强有力的数据支撑,有效解决网络建设过程中的邻区关系、EPSFB回落频点不准确,以及5G网络分流等问题。

充实实用工程知识探索供电技术教学

与工程技术紧密柏关的供电技术课程教学，在很多方面需要把实际的工程知识结合于该课程的教学全过程，以利于对学生实际工程应用和设计能力的培养。

多电机拖动系统转速的平衡控制

针对多电机拖动系统转速的调节与控制问题，提出了控制力矩电动机转速的方法，采用可控硅调压装置，解决了综丝收卷系统中转速的均衡控制。

防阻流型医用导管挤出模具设计

针对医用导管在成型过程中型坯的变形问题,提出了异型导管挤出模具的设计方法、参数选择和实际使用修正.

5G多频段协同组网移动性策略研究

随着无线通信技术的更新迭代,网络结构日趋复杂,使得网络移动性策略参数设置难度增大,无法做到策略与场景完全适配。采用小区级MR大数据挖掘与ML分析方法,通过建立信号质量与信号强度的回归方程,预测出与场景最适配的门限参数。该研究已经成功应用于5G网络的移动性参数个性化配置,经测试验证,平均信号强度由-77.62dBm提升到-76.58dBm,增幅1.04dB;平均信噪比由12.70dB提升到13.53dB,增幅0.83dB;平均下载速率由494.90Mbps提升到509.08Mbps,增幅14.18Mbps。该方法去除了人为主观因素,更加贴合实际场景需求,有效改善了网络结构,保障了网络覆盖能力,提高了系统性能,降低了人工配置的工作强度。

5G大规模天线阵列波束权值自优化系统

大规模天线波束赋形技术是5G的重要技术之一,本文基于用户最小化路测数据,采用大数据分析算法,真实模拟出用户三维分布,拟合出天线最佳波束权值,增强了无线网络的覆盖能力,激发了5G流量增长。

江苏盐城沿海FDD900大气波导干扰问题研究

盐城移动完成FDD-LTE 900Mhz频段建网后,载波的前段一直受到未知原因的干扰,导致网络不定期出现接通率、掉线率、切换成功率指标裂化问题。旨在研究该类型的干扰分析方法,并定位出实际干扰源,指导相关干扰问题的分析定位。

基于MR大数据的EPS FB精准回落方案研究

5G网络建网初期,因技术成熟度问题,Vo NR并没有一同实现。现网主要采用EPS Fallback的方式,将5G用户的语音业务回落到4G网络实现。用户的实际语音感知为Vo LTE,但因为5G到4G的回落过程增加,会造成回落时延的增加、成功率的降低。为此,本文主要研究5G到4G的精准回落方案,通过该方案可以提高网络EPS FB的成功率,并降低回落时延。

基于MR大数据挖掘技术的无源分布系统隐性故障分析方法研究

随着5G网络规模的逐渐扩大,现网大部分场景都在原有的4G室分基础上进行无源分布式系统的改造,以兼容5G网络。但因为无源分布式系统实际为无源器件的结构化组合,其接口多、器件多,且设备性能差异较大,导致无源分布式系统的故障难以发现。对此,本文提出一种基于MR大数据挖掘技术的无源分布系统隐性故障分析方法,可以有效发现无源分布系统的隐性故障,对提高网络生产能力、服务质量具有极高的现实价值,对高价值场景的用户满意度下降具有一定的预防性。

基于SSB异频组网提升室分驻留的策略研究

当前5G网络建设在城区已基本具备连续覆盖能力,但由于现阶段中国移动5G移动性策略方案为室分、宏站共用相同频率资源(2515Mhz-2615Mhz,中心频点513000,SSB频点6312),采用A3切换算法,导致室外场景容易占用室分信号而出现信号拖尾、室分场景下乒乓切换等现象,影响用户感知。基于SSB位置可变原理,提出了一种在相同频率资源条件下的SSB异频组网,以及基于A2+A5事件的切换策略,从而控制不同SSB频点之间的移动,实现宏站、室分之间的切换控制,最终解决室外场景下信号拖尾、室分场景下乒乓切换问题,提高5G室分的稳定驻留,提升室分小区的分流能力。

5G传统双流室分实现下行四流MIMO方案研究

自中国移动开始部署5G网络以来,如何提高室分能力问题成为研究的热点。其中对5G室分系统采用新型室分方案的观点呼声较高,但这对于原有传统的室分系统无疑是一种资源浪费。如何提升传统室分的覆盖性能,成为亟待解决的问题。本研究针对传统的室分进行能力提升的研究,旨在提高传统室分下用户对速率、时延的感知体验。研究实践表明,传统室分在进行双路+错层改造方案后,可以显著降低室分建设成本,并可以实现提升速率、降低时延的目标,达到降本增效的目的。