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随着移动网络规模增长,网络维护工作量持续增多,基站的硬件故障处理占整体维护工作量的比重不断攀升。基站硬件故障除受硬件自身质量的影响外,基站所在地的气候、部署条件、机房环境和运行年限等因素也是影响基站故障的重要原因。本文基于基站故障的统计数据,采用深度神经网络算法建立了一种硬件故障预测模型。采用该硬件故障预测模型,针对2022年基站硬件故障统计数据,98.59%的样本预测故障率与真实故障率误差小于1%。所构建的深度神经网络模型考虑了气温、降水量、室内/室外条件、电力条件和入网年限等环境因素,具备一定的泛化能力,可用于全国地市的基站硬件故障率预测。 相似文献
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针对带隙基准电路对集成电路精度的影响,提出了一种新的低温漂带隙基准电路。通过分段温度补偿,补偿了带隙基准电路,减小了温度漂移,优化了基准的温度性能。基于西岳公司3μm18V双极工艺,设计了基准电路和版图,并进行流片。仿真和流片结果表明:在典型工艺角下,基准在-55℃~125℃内,温度系数为1.7×10 -6~6.0×10 -6/℃;在2.2V的电源幅度范围下,具有0.03 mV/V的电源抑制特性。该电路已成功应用于一款线性稳压电源中。 相似文献
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