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?。?span>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(wěn)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(fā)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(huán)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(huán)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(yōu)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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