5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

InP/InGaP/GaAsSb/InGaAsSb/InP双异质结双极晶体管设计北大核心

应用半导体器件的电阻电容计算理论和SILVACO ATLAS软件,在综合考虑载流子渡越时间和电阻电容延迟时间对增益截止频率的影响下设计了一种InP/InGaP/GaAsSb/InGaAsSb/InP双异质结双极晶体管(DHBT)结构。该结构中在基区与发射区之间加入P型半导体层以降低基区与发射区之间的电子势垒,并通过引入梯度渐变材料及优化掺杂分布提高基区电场、增强集电区中易趋近于零区域的电场,器件的电流增益截止频率得到显著提升。此外,还列出了InGaP和InGaAsSb材料的禁带宽度和电子亲合势、P型GaAs_(0.51)Sb_(0.49)和InGaAsSb材料的电子迁移率的近似计算公式。     

4英寸f_(max)=620 GHz的0.25μm InP DHBT北大核心

报道了一款在101.6 mm(4英寸)InP晶圆上制备的特征尺寸为0.25μm的磷化铟双异质结双极型晶体管。采用发射极自对准技术和介质钝化工艺,器件的发射极典型尺寸为0.25μm×3.00μm,最大电流增益为25,当发射极电流密度为10μA/μm^(2)时,器件的击穿电压达到了4.2 V,电流增益截止频率为390 GHz,最高振荡频率为620 GHz。建立了用于提取器件寄生参数的小信号等效电路模型,模型的仿真结果与高频实测数据具有很好的拟合精度。     

基于Massive MIMO及频谱叠加的5G SA网络上行优化方法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。