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题名基于机器学习的LTE-MR定位算法研究与应用范例
被引量：5
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作者
王宁
刘旭峰
贾元启
史文祥
郭新
何丹萍
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机构
郑州大学信息工程学院
河南省智能网络和数据分析国际联合实验室
中讯邮电咨询设计院有限公司郑州分公司
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期87-94,110,共9页
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基金
国家自然科学基金(61771431)
河南省重点研发和推广专项(科技攻关)(202102210328)
中兴通讯产学研项目(18L00560)。
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文摘
LTE用户向网络反馈的MR测量报告,可以为无线网络分析与优化提供海量的基础测试数据.设计高精度的MR定位信息重构算法,对发展数据驱动的网络优化技术至关重要.本文首先对几种传统的基于终端测量信息的定位算法及其优缺点进行分类介绍,进而提出一种基于机器学习方法设计高精度混合定位算法的思想.基于该思想,采用了AdaBoost算法对同区域具备定位信息标签的MR数据进行模型训练,得到的模型可对定位信息缺失的MR数据进行较高精度的定位信息重构.以中国联通某业务区本地网LTE-MR数据为例,对所提算法性能进行了仿真及误差分析,讨论了算法的优缺点,测试了算法运行的速度,并通过具体案例展示了算法应用于中国联通RNExp无线网络专家系统进行网络覆盖评估的效果.
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关键词
移动用户定位
机器学习混合算法
ADABOOST算法
LTE测量报告
数据分析
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Keywords
UE positioning
machine learning hybrid algorithms
AdaBoost algorithm
LTE measurement report
data analysis
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分类号
TN98
[电子电信—信息与通信工程]
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