一种5G高负荷问题智能定位预测方法

随着5G网络的大量建设和快速发展,市场5G终端的大力推广及普及使用,5G网络负荷压力问题日益突出,特别是高校、商业区、居民区等热点场景,存在高负荷问题处理滞后、分析效率低等问题。文章提出了一种5G高负荷问题智能定位预测方法,通过利用KPI的全局性、周期性和实时性的特点,构建负荷训练模型,对关键指标进行监控分析,快速识别业务变化情况,预测定位未来某个时刻或某个区域的负荷情况。在负荷问题发生前,精准定位问题小区,提前预测分析处理,将问题处理前置化,提前化解业务增长带来的网络风险,提升用户感知。

抑郁症患者时间长短感知的特点

目的:探索抑郁症患者在时间感知方面的改变。方法:选取符合DSMIV诊断标准的抑郁症患者30例和正常对照30例,以汉密顿抑郁量表(HAMD)、汉密顿焦虑量表(HAMA)评估患者抑郁、焦虑症状。根据两组受试者时间二分任务的结果,统计受试者对不同时距判断为“长”的比例,计算时间二分点、差别阈限、韦伯比率。结果:在400、600、800、1000ms时距下,抑郁症组判断为“长”的比例高于对照组(P<0.05);在1600ms的时距下,抑郁症组判断为“长”的比例低于对照组(P<0.05)。抑郁症组的时间二分点小于对照组(P<0.05),差别阈限与韦伯比率均大于对照组(均P<0.05)。结论:与正常对照相比,抑郁症患者更易于将短时距判断为“长”,提示抑郁症患者可能高估了短时距,且抑郁症患者的时间感知的敏感性可能下降。

基于最优感知的5G多频网策略应用研究

通过对5G网络基于覆盖的业务感知拐点、5G网络基于信道质量切换的策略和门限进行研究,结合2.6 GHz网络和700 MHz网络规模建设现状,制定了基于覆盖切换叠加信道质量切换的5G多频网互操作策略,通过互操作策略的设置实现2.6 GHz与700 MHz多频组网协同优化,达到网络感知最优的效果。