BTS3012上下行不平衡上行偏强问题处理

本文通过分析GSM网络BTS3012基站上下行不平衡上行偏强小区的故障,并总结原因以方便基站故障处理中快速定位和排查在天馈系统中上下行不平衡硬件故障,有效地提高网络维护中处理这类故障的效率,提升通信网络优化的指标和用户感知.     

GSM上下行链路失衡问题处理

1概述上下行链路平衡是检测移动通信网络质量的有效手段之一,上下行链路不平衡,通常伴随掉话率高、切换失败率高、切换频繁、接入性差等网络问题。本文给出了判断上下行链路平衡的标准,根据实践经验介绍如何排查上下行链路不平衡问题。2上下行链路平衡判断标准链路平衡实际是一个波动区间的判断,一般认为上下行链路计算时产生±10dB的偏差是允许的正常波动区间。超过这个波动区间,应判别为链路不平衡,需要网优调整或工程排查处理。     

GSM上下行链路失衡问题处理

1概述 上下行链路平衡是检测移动通信网络质量的有效手段之一,上下行链路不平衡,通常伴随掉话率高、切换失败率高、切换频繁、接人性差等网络问题。本文给出了判断上下行链路平衡的标准,根据实践经验介绍如何排查上下行链路不平衡问题。     

WCDMA上下行链路不平衡问题研究

探讨了WCDMA无线网络中普遍存在的上下行链路不平衡问题的判定方法,通过对基础数据、性能数据、参数数据、MR数据、路测数据的综合关联分析,得出了造成上下行链路不平衡的各种原因,最终给出网络优化工作中解决该问题的分析流程。     

TDD-MIMO系统中由I/Q不平衡引起的信道非互易性补偿方法

分析了I/Q不平衡引起的信道互易性丧失对系统容量的影响,提出了一种基于信道状态测量的补偿算法。该算法中基站(BS)和移动台(MS)各自对接收信道进行测量而得到上下行链路的信道状态信息(CSI),然后将2条链路的CSI汇集到BS处,BS计算出分别用于BS和MS的校准矩阵。仿真结果表明所提算法能够有效地对I/Q不平衡进行校准,使信道互易性得到保持,从而使系统容量的损失得以弥补。     

基于MR数据的上下行不平衡优化分析

介绍了基于MR数据的上下行不平衡问题优化分析思路、问题原因分析以及典型优化案例.     

GSM系统的上下行功率平衡及控制

阐述了ＧＳＭ系统上下行功率平衡的原理，举例说明了相关参数的设置方法，并对ＧＳＭ系统的上下行功率控制进行了详细说明。     

室内覆盖规范存在的缺陷和改进建议

简要分析了目前室内覆盖规范存在的对于上下行链路不平衡，以及重视场强不重视干扰的问题。对于其上行干扰的成因进行了详细分析，并且给出了问题出现的概率，以及相应的定位与处理方法。对室分系统的设计规范和测试方法提出了改进建议。     

不平衡数据集下齿轮装配的故障诊断方法

汽车零部件的齿轮装配过程中往往伴随着多种类型的故障,快速且精准地判断故障类型,对保证齿轮装配工位稳定运行具有重要意义。因此,提出一种基于SMOTE采样方法和随机森林（RF）分类方法的故障诊断模型——SMOTE-RF。首先,在实际齿轮装配过程中,故障数据是不平衡的,可以使用SMOTE算法生成平衡的故障数据;其次,将平衡后的数据作为随机森林算法的输入实现故障分类;最后,对模型进行性能评估。实验结果表明,SMOTE-RF模型的分类效果优于SVM和XGBoost。     

TDD-CDMA系统的动态信道分配算法

TDD-CDMA系统由于上下行业务量的不对称,因此会产生严重的小区间干扰,需要使用动态信道分配算法(DCA)来适应上下行业务量的动态不平衡.文中提出了一种基于平均功率值的DCA算法.它通过采用平均功率控制的算法对功率进行处理,以提高信道利用率;并避免基站间的相互干扰来改善系统性能,从而提高系统容量.仿真结果表明,提出的算法能够显著地改善系统指标,达到优化效果.     

结合WGAN GP与CNN SVM的滚动轴承故障红外诊断

针对实际工程应用中由于滚动轴承故障状态出现的时间很短而导致数据集不平衡难以采用深度学习算法进行故障诊断的问题,提出了一种基于Wasserstein距离的梯度惩罚生成对抗网络(WGAN GP)和基于支持向量机分类的卷积神经网络(CNN SVM)相结合的滚动轴承故障红外诊断方法。从红外热像图中构建不平衡数据集,通过采用WGAN GP对不平衡数据扩充以达到数据集均衡,之后将CNN SVM模型应用于数据集,提取样本深度特征完成故障分类。实验表明,WGAN GP与CNN SVM相结合的模型在不平衡数据集下表现良好,相较于其他模型有更好的故障诊断能力,并且在故障分类阶段的用时可减少1689以上。     

不平衡数据集下基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型

针对磁盘数据集中正负样本数目严重不平衡导致基于机器学习的分类算法易出现故障预测准确率低的问题,本文提出一种基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型.首先,提出基于聚类的分层欠采样方法对健康磁盘样本进行多次抽样,解决随机欠采样方法易丢弃潜在有用样本的问题;其次,将每次采样后样本与全部故障磁盘样本组合得到多个样本子集,通过训练这些子集建立多个预测精度较高的GBDT子分类模型;最后,根据待测点邻域样本类别自适应确定各子模型权重,据此通过加权硬投票集成最终的磁盘故障预测模型.在8组KEEL不平衡数据集上实验结果表明,与现有典型不平衡学习算法相比,少数类的召回率平均提升了9.46%;同时在磁盘公开数据集和某调度系统磁盘数据上对比验证了该方法在故障预测率上的先进性.     

高性能的MIMO-OFDM接收机IQ不平衡补偿新算法

在分析MIMO-OFDM接收机IQ不平衡信号模型基础上,以OFDM物理层为背景提出了一种新的时频结合的MIMO-OFDM接收机IQ不平衡补偿算法,即先在时域对IQ不平衡预补偿,然后在频域对残余的IQ不平衡进行校正.仿真结果表明:本文所提算法性能优于传统的频域补偿算法,该算法在AWGN信道下能达到理想性能,在多径衰落信道下当误比特率等于10-3时性能损失可以减小到0.5dB左右.     

塔顶放大器在LTE网络中的应用分析

LTE网络建设中遇到了一些挑战,包括上下行不平衡、基站天线成本和安装难度大、与3G基站覆盖不同步等。针对这些情况,本文提出了使用塔顶放大器的方案提高基站上行接收灵敏度,从理论上分析了塔顶放大器对于提升覆盖能力的效果,并总结了塔顶放大器在LTE网络建设中的应用场景。     

上下行信号平衡与蜂窝小区设计

本文从无线电通信基本要素出发 ,阐述上行信号和下行信号的无线传播 ,得出上下行信号平衡链路方程 ,并以我国普遍使用的TACS系统和GSM系统为例 ,着重讨论了信号平衡与蜂窝小区设计之间的关系。     

宽带数字接收机IQ不平衡估计与自适应补偿算法

针对宽带调制解调技术中广泛存在的IQ不平衡问题,在IQ不平衡模型及补偿原理的分析基础上提出了一种宽带数字接收机IQ不平衡估计与自适应补偿算法。首先利用解调数据对IQ不平衡参数进行实时估计,然后利用估计参数对接收信号进行自适应补偿。实验结果表明,所提算法可以有效解决宽带调制解调系统中普遍存在的IQ不平衡问题,提升系统误码性能。     

BP网络不平衡训练样本集的有效学习算法

分析了BP网络标准反传学习算法对不平衡样本集训练速度慢的原因,研究了如何改进其学习算法来加速训练速度,并通过实验对上述理论进行验证。     

小电流接地系统单相接地选线装置的研究

介绍了小电流接地系统单相接地故障的特点,分析了现有的选线装置出现误选的原因,并提出了一种新的选线方案。该方案既适用于金属性接地故障,也适用于间歇性接地故障,而且可以减小因CT参数不对称及负荷不平衡等因素产生的不平衡电流的影响。     

一起35 kV电容器组故障跳闸原因分析及处理

针对某500kV变电站35kV并联电容器组运行过程不平衡电流保护动作故障跳闸,分析了该电容器组保护动作原因,并对故障电容器进行了定位以及更换,以期为相关方面的工作提供必要的参考。     

OFDM中联合IQ不平衡和相位噪声估计补偿新算法

正交频分复用(OFDM)系统中的非理想特性对系统性能影响很大,针对非理想特性中的两个主要部分:同相支路和正交支路(IQ)间的不平衡及相位噪声,提出了一种新的相位噪声和IQ不平衡联合估计算法。该算法首先由一个训练符号利用简单的最小二乘(LS)准则在频域估计出IQ不平衡和相位噪声的复合参数,并从中分离得到IQ不平衡估计值,然后利用估计出的IQ不平衡参数在时域对数据符号做IQ不平衡补偿,最后对IQ不平衡补偿后的数据在频域做相位噪声公共相位误差(CPE)和子载波间干扰(ICI)的估计和补偿。理论分析和仿真结果表明,该算法能简单有效的补偿IQ不平衡和相位噪声带来的性能损失。