大规模MIMO组网场景中的网络时延预测

来源 :安徽大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：bgtbhu888

【摘要】

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针对5G网络规划与优化存在的问题,提出一种融合系统仿真和深度神经网络模型的网络时延预测方法.基于射线追踪模型、高清地图、工程参数等构建时延仿真模型,利用时延仿真模型

【作者】

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朱军臧守涛李剑李汐叶国骏

【机构】

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安徽大学电子信息工程学院,中国科学院上海微系统与信息技术研究所,华为技术服务有限公司

【出处】

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安徽大学学报:自然科学版

【发表日期】

：

2020年2期

【关键词】

：

5G 网络规划与优化射线追踪模型深度学习时延预测 5Gnetwork planning and optimizationray tracing model

【基金项目】

：

安徽省科技重大专项(18030901010),教育部产学合作协同育人项目(201801129061)

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针对5G网络规划与优化存在的问题,提出一种融合系统仿真和深度神经网络模型的网络时延预测方法.基于射线追踪模型、高清地图、工程参数等构建时延仿真模型,利用时延仿真模型获取大量时延数据.基于无线通信理论提出三视图特征模型,此模型用于输入特征提取.通过深度神经网络学习时延数据特征,训练神经网络模型,利用神经网络模型预测网络时延.实验结果表明该方法具有可行性和有效性.

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