10.11959/j.issn.1000-0801.2023101
基于DCNN-LSTM负荷预测算法的5G基站节能系统研究
伴随着5G网络的大规模快速建设,运营商乃至整体通信行业的能耗压力在同步凸显.通过节能降耗实现行业可持续发展成为当前5G网络发展的新研究方向.以小区物理资源块(physical resource block,PRB)利用率为负荷评估指标,对小区指标进行深度特征提取,提出了一套深度卷积神经网络和长短期记忆(DCNN-LSTM)深度学习算法模型实现PRB利用率未来值预测,进一步结合小区瞬时任务中大小包比例,对各种基站设定动态化的节能策略.并引入网络能耗管理网元,对整体5G接入网络的能耗进行动态化统一管理,在保障无线网络服务质量的基础上,实现了5G基站的智能化节能运作.
5G基站节能、改进型LSTM算法、5G系统设计
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TN929.5
国家自然科学基金No.U1809211
2023-05-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
133-141