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纸质出版:2023
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彭陈发, 杨占军, 孙春来, 等. 5G网络深度覆盖性能预测方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2023,36(11):26-31.
彭陈发, 杨占军, 孙春来, et al. 5G网络深度覆盖性能预测方法研究[J]. 2023, 36(11): 26-31.
彭陈发, 杨占军, 孙春来, 等. 5G网络深度覆盖性能预测方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2023,36(11):26-31. DOI: 10.13992/j.cnki.tetas.2023.11.007.
彭陈发, 杨占军, 孙春来, et al. 5G网络深度覆盖性能预测方法研究[J]. 2023, 36(11): 26-31. DOI: 10.13992/j.cnki.tetas.2023.11.007.
随着5G网络建设深入,5G时长驻留比已成为5G网络质量的重要考量指标。室内用户分布集中、容量负荷较大,成为提升5G网络驻留比的关注焦点,因此5G网络深度覆盖性能评估成为近两年研究重点。而室外站对建筑物室内覆盖能力的精准预测,由于场景复杂和准确性不高等问题,仍缺乏成熟可商用的解决方案。本文提出了基于AI的传播预测方法和基于场景孪生的射线跟踪技术,给出了两种解决方案,并应用网络孪生仿真平台进行覆盖预测,最后经过实际测试对两种解决方案进行了对比验证。
LiDAR及倾斜摄影技术在数字实景城市模型中的应用[J]. 阚晓云;孙景振.测绘地理信息,2014(03)
Efficient interactions for reconstructing complex buildings via joint photometric and geometric saliency segmentation[J]. Xu Bo;Hu Han;Zhu Qing;Ge Xuming;Jin Yigao;Yu Haojia;Zhong Ruofei.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2021
Product lifecycle management: the new paradigm for enterprises[J]. Michael W. Grieves.Int. J. of Product Development,2005
网络规划与优化技术[M]. 朱明程;王霄峻;李建蕊;方朝曦;杨德相;张轲.,2018
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