简介:摘要:随着移动互联网的迅猛发展,用户使用移动通信网络的流量也逐渐提升,随之而来的,移动通信网络的负荷也不断增加;因此,为保障用户感知,运营商需要不断对高负荷的基站进行扩容。然而传统的扩容流程依靠人工筛选数据、寻求时序规律、确定扩容方案,效率不高。本文通过研究一套基于AI的LTE容量分析系统,能自动分析高负荷站点、确定扩容方案、并指出拆闲补忙的来源,更进一步的,通过机器学习,可以对高负荷站点通过内在联系匹配不同的优化参数,实现自动分析,极大的提升了分析优化的效率。
简介:更快的传输速率,更优的传输质量永远是无线通信追求的目标。然而无线通信可使用的频带带宽是有限的,通信系统的发射功率上限也不能无限制的增长,随着用户需求的不断膨胀,性能更优的通信技术迫在眉睫。多输入多输出(MIMO)无线通信技术,在发射端与接收端同时装配多条射频链路,通过将空间信息引入到通信系统中,系统的传输速率及传输质量都得到了大幅度的提高。然而随着射频链路的增加,系统的硬件复杂度及信号处理的软件复杂度都呈指数增加。如何有效的减小系统实现复杂度且提高系统性能成为目前鱼待解决的问题。本文提出的MIMO快速接收天线选择算法在降低系统实现复杂度的同时可以有效的保证系统性能,使系统性能得到很大改善。
简介:针对蜂窝网络下D2D通信系统提出了一种遍历容量分析方法.首先,对蜂窝网络下D2D通信模型进行了概述,并分析了其上行时隙和下行时隙的干扰情况.在D2D通信系统中很难得到瞬时的信道状态信息,故假设基站和终端仅知道统计的信道状态信息,且信道系数服从独立复高斯分布.基于上述假设,针对上行时隙得出DUE的信干噪比(SINR)表达式,并基于该公式推导出DUE的SINR的概率分布函数和概率密度函数,最终推导出DUE的上行遍历容量.利用相同方法,推导出下行遍历容量.仿真结果表明,即使存在较多DUE情况下仍然可以取得较高的遍历容量.研究结果可用于D2D通信系统的设计与优化。
简介:摘要目的探讨早产儿蛛网膜下腔间隙增宽(enlarged subarachnoid space,ESS)的临床特点及其对大脑实质容积的影响。方法选择2014年11月至2021年11月香港大学深圳医院新生儿重症监护病房收治的胎龄<32周且有颅脑MRI影像资料的早产儿进行回顾性病例对照研究。按校正胎龄足月时MRI测量的上矢状窦-脑皮质间距(sinocortical width,SCW)是否大于3.5 mm分为ESS组和无ESS组,比较两组围产期因素、早产儿并发症及大脑MRI容量性指标。结果共纳入胎龄<32周早产儿160例,校正胎龄足月时ESS 76例(47.5%),SCW(4.48±1.47)mm;无ESS 84例,SCW(2.49±0.68)mm。ESS组胎龄和出生体重均小于无ESS组[(28.7±2.6)周比(29.8±2.5)周,(1 114±279)g比(1 208±290)g],差异有统计学意义(P<0.05);胎龄小是胎龄<32周早产儿发生ESS的独立危险因素(OR=1.217,95%CI 1.017~1.457,P=0.032)。MRI扫描时虽ESS组颅腔总容积高于无ESS组[(354.1±33.6)ml比(316.9±36.3)ml],差异有统计学意义(P<0.05),但两组头围、大脑灰质容积和大脑白质容积比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。结论早产儿ESS检出率较高,与胎龄和出生体重相关,胎龄小是ESS的独立危险因素。ESS对早产儿生后早期头围、脑实质容积影响甚微。
简介:摘要随着可再生资源发电和分布式电源的大规模接入,通常依靠灵活的网络结构和较大的容量裕度来应对负荷的不确定性,以保证电力系统的安全可靠性的传统配电网已无法应对高渗透率分布式电源的接入,而且传统配电网运行控制方法也显得相对简单。大量高渗透率的分布式光伏电源接入电网,改变了传统配电网中的潮流分布和潮流方向,这种潮流的变化对电网的稳态电压分布产生一些影响。分布式光伏电源的合理分布可对配电网的电压起到支撑作用,但是分布式光伏电源的无约束接入运行可能导致配电网某些节点产生电压偏差和电压波动。为此,就分布式光伏电源接入电网国内外已经颁布了相关技术规定,以便更好地引导和规范光伏电源的合理应用。本文分析了分布式光伏电源与负荷分布接近条件下的可接入容量。