网络负载均衡技术对HRPD网络的性能提升

HRPD智能网络的关键技术之一——网络负载均衡(NLB)技术,能解决现网所存在的负载不均衡问题,有效地提升网络性能,改善用户体验.通过将网络负载均衡技术应用到现网环境下,评估该技术在现网的应用效果,重点分析开启网络负载均衡技术后,现网重负载扇区的容量增益及用户体验增益情况.分析结果表明,网络负载均衡技术能有效降低重负载扇区的负荷量,为网络带来一定的容量增益和用户体验增益.     

SIMO傅里叶三角基神经网络的权值直接确定法和结构自确定算法

根据傅里叶级数逼近理论,将正交三角函数系作为隐层神经元激励函数,合理选取这些激励函数的周期参数,构造单输入多输出(SIMO)傅里叶三角基神经网络模型.根据该网络的特点,推导出一种基于伪逆的权值直接确定法,从而1步计算出网络最优权值,并在此基础上设计出隐层结构自确定算法.仿真结果表明,与传统BP(反向传播)神经网络及基于最小二乘法的SIMO傅里叶神经网络模型相比,本网络模型具有更高的计算精度和更快的计算速度.     

HRPD系统的反向干扰消除技术研究

高速分组数据(HRPD)系统反向采用了码分多址(CDMA)技术,CDMA系统是一个自干扰系统,基站的自干扰信号主要来自同一CDMA无线频带移动台的干扰。当使用HRPD的激活用户越多,基站的自干扰情况越严重,反向干扰热噪声抬升值(ROT)越高,当ROT大于一定值时,基站的反向吞吐量将随着ROT的抬升而下降。文章通过理论分析和测试验证,通过在反向链路上采用干扰消除技术,提高系统反向链路抗干扰能力,从而提升系统的反向容量。