基于广电700MHz基站5G网络覆盖的研究

本研究提出了一种基于Q学习的自适应网络覆盖优化算法,专注于移动通信网络的覆盖场景。结合覆盖建模方式对整个通信场景建模,以初始化Q学习的起点位置,并采用优先决策机制来优化通信覆盖,从而降低环境参数设置和建模约束。通过Q学习设置,本研究所提方法能够充分满足设计要求,并且能够提升覆盖率25%,并削减了弱覆盖以及过度覆盖的区域,且提升了整体算法收敛速度,实现了整个优化设计效率的显著提升。

700MHz移动通信与地面数字电视系统兼容性分析

2020年,工信部将700MHz频段频率使用规划调整用于移动通信系统,按照调整后的频率划分,700MHz移动通信与地面数字电视系统存在兼容性问题。本文介绍了700MHz移动通信与地面数字电视系统的频率划分及应用情况,分析了两种系统之间产生干扰的原理,用确定性分析方法给出了地面数字电视发射干扰700MHz基站接收的结果,提出了避免两种系统间干扰的对策及建议。

基于多维数据的5G室分选址评估技术研究

5G时代超过70%的业务应用发生在室内,5G室内网络质量已成为运营商竞争能力的关键。5G室内覆盖由室外宏站覆盖和室分基站覆盖两部分组成,700 MHz的引入,能够节约5G室内分布系统的建设,但缺少量化评估手段。本文提出了一种基于多维数据的5G室分选址评估技术,综合利用4G/5G室分流量数据、互联网PoI数据、三维电子地图数据和立体仿真预测数据,充分考虑5G室外宏站覆盖室内水平、楼宇流量和楼宇价值3大维度,对5G室分规划方案的制定和资源精准投放提供指导,并在某省会城市开展了试点验证。