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潮汐特征识别在权值优化中的应用
1
作者
任高强
杨恩源
+3 位作者
侯文娟
朱朋
李钦
杨欢
《电信工程技术与标准化》
2024年第2期5-8,共4页
5G的天线权值技术应用比较成熟,现有的权值方案遵循常规的网参优化模型,归为静态权值。但是实际网络的各项指标是动态变化的,若能识别网络用户动态分布特征,将权值优化方案按照小时级切片,即可实现网随业动。如何识别网络用户动态分布特...
5G的天线权值技术应用比较成熟,现有的权值方案遵循常规的网参优化模型,归为静态权值。但是实际网络的各项指标是动态变化的,若能识别网络用户动态分布特征,将权值优化方案按照小时级切片,即可实现网随业动。如何识别网络用户动态分布特征,成为新的研究课题。本文提供了一种根据历史用户分布时空序列信息识别潮汐场景小区用户分布规律性变化的方案,为动态权值优化提供场景识别。
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关键词
潮汐权值方案
动态
权
值
卷积神经网络
规律挖掘
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题名
潮汐特征识别在权值优化中的应用
1
作者
任高强
杨恩源
侯文娟
朱朋
李钦
杨欢
机构
中国移动通信集团设计院有限公司河南分公司
中国移动通信集团河南有限公司
出处
《电信工程技术与标准化》
2024年第2期5-8,共4页
文摘
5G的天线权值技术应用比较成熟,现有的权值方案遵循常规的网参优化模型,归为静态权值。但是实际网络的各项指标是动态变化的,若能识别网络用户动态分布特征,将权值优化方案按照小时级切片,即可实现网随业动。如何识别网络用户动态分布特征,成为新的研究课题。本文提供了一种根据历史用户分布时空序列信息识别潮汐场景小区用户分布规律性变化的方案,为动态权值优化提供场景识别。
关键词
潮汐权值方案
动态
权
值
卷积神经网络
规律挖掘
Keywords
tidal weight scheme
dynamic weight
convolutional neural network
rule mining
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
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1
潮汐特征识别在权值优化中的应用
任高强
杨恩源
侯文娟
朱朋
李钦
杨欢
《电信工程技术与标准化》
2024
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