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电信技术
5G移动通信系统性能分析与预测方法研究
由于复杂多变的通信环境,第五代(5G)移动通信面临着严峻挑战。为了实现5G移动通信质量的增强,分析和预测移动通信系统的平均符号误码率(average symbol error probability,ASEP)性能就非常重要。因此,分析与预测了移动通信系统ASEP性能。首先推导了ASEP的精确闭合表达式,对系统的ASEP性能进行了分析。然后基于广义回归(generalized regression,GR)神经网络,提出了一种ASEP性能智能预测方法。最后,和反径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,极限学习机(extreme learning machine,ELM),小波神经网络(wavelet neural network,WNN)等方法进行了比较,仿真结果表明:算法预测性能更好,预测精度提高了24.3%。
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聊城大学学报(自然科学版)
2021年04期
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