| 基于深度殘差神經網絡的5G信號室內分布預測 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：3846 K | |
| 標簽： 深度殘差神經網絡 信號分布 信號強度 | |
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| 文檔介紹：為解決5G信號室內覆蓋的質量與穩定性問題，提出了一種基于深度殘差神經網絡的5G信號室內分布預測方法。采用基于全連接的深度殘差神經網絡構建預測模型，利用發射機與接收機的三維空間坐標信息和接收機的參考信號接收功率（Reference Signal Receiving Power， RSRP）數據作為輸入特征，而無需收集復雜的環境特征信息。實驗結果表明，該深度殘差神經網絡模型在不依賴詳細環境參數的情況下，經歸一化訓練，預測出的RSRP與實際值相比，MAE為0.029 455，RMSE為0.041 495，能有效地預測室內的5G信號分布，驗證了基于深度殘差神經網絡的預測方法在室內5G信號覆蓋預測問題上的有效性，為優化室內5G網絡部署和提升用戶體驗提供了科學依據和技術手段，具有重要的實際應用價值。 | |
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