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面向城区的基于图去噪的小区级RSRP估计方法

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成果类型:
期刊论文
作者:
郑毅;廖存燚;张天倩;王骥;刘守印
作者机构:
华中师范大学 物理科学与技术学院,武汉 430079
[张天倩; 刘守印; 郑毅; 廖存燚; 王骥] 华中师范大学
语种:
中文
关键词:
条件生成对抗网络;机器学习;参考信号接收功率;无线传播模型;图去噪
期刊:
计算机应用
ISSN:
1001-9081
年:
2024
卷:
44
期:
03
页码:
855-862
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
物理科学与技术学院
摘要:
移动通信系统网络的规划、部署和优化都不同程度依赖于参考信号接收功率(RSRP)估计的准确性。传统上,基站覆盖小区内某信号接收点的RSRP可由对应的无线传播模型估计。在城市环境中,不同小区的无线传播模型需要使用大量RSRP实测数据校正。由于不同小区环境存在差异,经过校正后的模型只适用于对应小区,且小区内的RSRP估计精度低。针对上述问题,将RSRP估计问题转化为图去噪问题,并通过图像处理与深度学习技术得到小区级无线传播模型,不仅能实现小区整体的RSRP估计,且能适用于相似环境小区。首先,通过随机森林回归器逐点预测每个接收点的RSRP,得到整个小区的RSRP估计图;然后,将RSRP估...
摘要(英文):
The planning,deployment and optimization of mobile communication system networks all depend to varying degrees on the accuracy of the Reference Signal Receiving Power(RSRP)estimation.Traditionally,the RSRP of a signal receiver in a cell covered by a base station can be estimated by the corresponding wireless propagation model.In an urban environment,the wireless propagation models for different cells need to be calibrated using a large number of RSRP measurements.Due to the environment differences of different cells,the calibrated model is only applicable to the corresponding cell,and has low ...

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