大规模MIMO组网场景中的网络时延预测

摘要：

针对5G网络规划与优化存在的问题,提出一种融合系统仿真和深度神经网络模型的网络时延预测方法.基于射线追踪模型、高清地图、工程参数等构建时延仿真模型,利用时延仿真模型获取大量时延数据.基于无线通信理论提出三视图特征模型,此模型用于输入特征提取.通过深度神经网络学习时延数据特征,训练神经网络模型,利用神经网络模型预测网络时延.实验结果表明该方法具有可行性和有效性.

关键词：5G、网络规划与优化、射线追踪模型、深度学习、时延预测

所属期刊栏目：44

分类号：TN92

资助基金：安徽省科技重大专项;教育部产学合作协同育人项目

在线出版日期：2020-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：35-42