【摘 要】
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TD-LTE系统同频组网,现网中上行干扰是系统干扰的主要来源.为了实现对TD-LTE无线小区受到的上行干扰类型进行自动定位.以BP人工神经网络算法为基础,选取900个现网干扰小区PRB干扰电平数据作为建模样本,采样200个现存干扰小区作为检验样本,建立了LTE上行干扰定位模型,其结果是干扰的定位准确率达到90％.结果表明,BP神经网络本构关系模型具有很高的预测精度.经过对节点数和训练次数的优化,可
【出 处】
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云南省科协第六届学术年会暨红河流域发展论坛
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TD-LTE系统同频组网,现网中上行干扰是系统干扰的主要来源.为了实现对TD-LTE无线小区受到的上行干扰类型进行自动定位.以BP人工神经网络算法为基础,选取900个现网干扰小区PRB干扰电平数据作为建模样本,采样200个现存干扰小区作为检验样本,建立了LTE上行干扰定位模型,其结果是干扰的定位准确率达到90％.结果表明,BP神经网络本构关系模型具有很高的预测精度.经过对节点数和训练次数的优化,可以很好地对现网存在的系统内干扰、阻塞干扰、谐波干扰、杂散干扰进行分类.本算法有助于提升干扰定位工作效率,具有较高的应用价值.
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