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971.
972.
异构蜂窝网络(HetNet)的能量效率近年来引起了广泛的关注,然而,对于宏基站采用非泊松过程系统的能量效率的研究并不多。针对这一问题,研究了两层HetNet的能量效率,其中宏基站的部署采用β-Ginibre点过程(β-GPP)建模。首先,采用一种简单的近似方法分析了两层网络的信干比(SIR)分布;然后,推导出HetNet的覆盖概率、吞吐量和系统的能量效率;最后,提出一种有效的能量效率优化算法,寻找最优的微基站发射功率,使能量效率最大化。仿真结果表明,当β=1,宏基站的分布密度为2×10-4 m-2,微基站的分布密度为宏基站分布密度的2倍时,采用所提能量效率优化方案可以使系统能量效率提高约20%。实验结果验证了理论分析的准确性和提出的能效优化算法的有效性。 相似文献
973.
974.
《工矿自动化》2019,(12):86-90
针对现有基于RFID,ZigBee,WiFi等技术的煤矿井下人员定位系统定位精度较低的问题,提出了融合可见光通信和惯性导航系统的煤矿井下精确定位系统。该系统以煤矿井下LED照明灯作为LED可见光定位基站,利用智能信息矿灯内置CMOS摄像头接收可见光信号进行定位,利用智能信息矿灯内置加速度传感器和陀螺仪数据进行时间积分得到井下人员运动轨迹和方向,并通过智能信息矿灯识别LED可见光定位基站的ID编码信息重新定位来修正惯性导航数据,从而实现精确定位。在煤矿井下布置8个LED可见光定位基站,通过5台智能信息矿灯以正常速度移动来测试系统定位精度,结果表明系统定位误差小于1m,满足煤矿井下人员定位精度要求。 相似文献
975.
在超宽带(UWB)室内定位系统中,定位基站极易受到干扰,从而影响定位系统的准确性、稳定性和可靠性,干扰较强时,会造成基站数据异常波动,无法完成准确定位。为解决UWB室内定位系统基站异常情况的定位问题,本文提出了一种基于粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)定位模型,实现在定位基站发生异常情况下的高精度定位。该定位模型利用双边测 距(TW-TOF)采集标签和基站的距离,运用极限学习机(ELM)建立室内定位解算模型?引入粒子群算法(PSO)优化极限学习机的隐含层权值和阈值参数,以克服ELM算法存在的缺点。实验结果表明:在基站正常情况下,PSO-ELM定位模型平均定位精度可达0.03m。相比于传统TOA定位算法,精度了提高73%,同时在基站异常情况下,平均定位精度可达0.04m,有效解决了当定位系统基站发生异常情况时无法完成正常定位的问题 相似文献
976.
基站选址优化是网络通讯中的重要优化问题,对网络通讯质量有着极大的影响。本文基于基站选址优化问题的约束条件,以网络覆盖率作为优化指标,构建一种基站选址优化模型。传统优化算法有着收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,为此本文提出一种鲸鱼优化改进算法。首先,引入收敛因子随着迭代次数非线性递减的自适应改变策略以提升算法收敛能力;然后,对部分个体施加服从正态分布的变异扰动,以避免算法早熟收敛。其测试函数和基站选址优化问题的测试算例的仿真结果表明,本文提出的改进算法能够获得更理想的优化解,且具有较快的收敛速度。 相似文献
978.
979.
付松 《太赫兹科学与电子信息学报》2021,19(6):1053-1056
随着5G基站密度不断增加,5G基站电磁辐射水平的影响已成为限制5G通信技术发展的重要因素。为解决5G基站周围电磁辐射限值问题,提出评估方法对5G基站电磁辐射水平进行预测。假设基站覆盖小区用户容量已知,利用统计模型对基站周围功率密度的最大值进行计算。在ANSYS Savant上,通过对5G基站周围最大功率密度进行仿真,验证了预测方法的准确性和可行性,对今后基站选址具有一定的指导意义。 相似文献
980.