会议专题

基于BP神经网络的LTE上行干扰定位算法

TD-LTE系统同频组网,现网中上行干扰是系统干扰的主要来源.为了实现对TD-LTE无线小区受到的上行干扰类型进行自动定位.以BP人工神经网络算法为基础,选取900个现网干扰小区PRB干扰电平数据作为建模样本,采样200个现存干扰小区作为检验样本,建立了LTE上行干扰定位模型,其结果是干扰的定位准确率达到90%.结果表明,BP神经网络本构关系模型具有很高的预测精度.经过对节点数和训练次数的优化,可以很好地对现网存在的系统内干扰、阻塞干扰、谐波干扰、杂散干扰进行分类.本算法有助于提升干扰定位工作效率,具有较高的应用价值.

移动通信 长期演进 上行干扰 定位算法 BP神经网络

李翔明 李冰 高超云 孙磊

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2016-09-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)