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纸质出版:2023
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张亚男, 王昕, 田原. 基于RANK多流智能预测的5G速率优化方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2023,36(4):40-43+83.
张亚男, 王昕, 田原. 基于RANK多流智能预测的5G速率优化方法研究[J]. 2023, 36(4): 40-43+83.
张亚男, 王昕, 田原. 基于RANK多流智能预测的5G速率优化方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2023,36(4):40-43+83. DOI: 10.13992/j.cnki.tetas.2023.04.006.
张亚男, 王昕, 田原. 基于RANK多流智能预测的5G速率优化方法研究[J]. 2023, 36(4): 40-43+83. DOI: 10.13992/j.cnki.tetas.2023.04.006.
为了应对5G RANK无法精准高效优化的技术难题,本文提出了一种基于RANK多流智能预测的5G速率优化方法。该方法通过建立传播模型和MIMO信道模型挖掘网络多径环境,实现RANK精准预测,采用聚类算法识别RANK提升的高潜力区域,以多维综合增益最优为目标,利用投票算法和主服小区建模算法输出RANK优化方案,使用户可获得最大的网络多流能力,大幅提升不同覆盖场景下的5G用户速率。
基于MCS/RANK精细优化的5G NR速率提升研究[J]. 邹昌光;朱祖聪.信息通信,2020(11)
基于射线跟踪的大规模MIMO信道建模[J]. 姚俊良;刘庆;张琰;姚文雷.计算机系统应用,2019(03)
5G无线网络及关键技术[J]. 杨峰义;谢伟良;张建敏.电信科学,2017(03)
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