一种基于GRNN模型的5G基站电磁辐射预测方法
作者:
作者单位:

1.北京邮电大学 电子工程学院,北京 100876;2.中国联合网络通信集团有限公司,北京 100048;3.中讯邮电咨询设计院有限公司郑州分公司,河南 郑州 450007;4.中兴通讯股份有限公司,广东 深圳 510000;5.中国铁塔股份有限公司河南省分公司,河南 平顶山 467036

作者简介:

周晓雅(1996-),女,在读博士研究生,主要研究方向为电磁兼容、机器学习和集成电路.email: xyzhou@bupt.edu.cn.
石丹(1981-),女,博士,教授,主要研究方向为电磁兼容、超宽带无线通信、移动互联网.
张朋(1996-),男,在读硕士研究生,主要研究方向为电磁兼容、机器学习和集成电路.
马红兵(1967-),男,硕士,教授级高级工程师,主要研究方向为宽带移动通信技术、综合网络接入技术、移动终端与物联网.
钟志刚(1967-),男,硕士,教授级高级工程师,主要研究方向为微波技术、卫星通信系统和无线通信.
马 俊(1983-),男,硕士,工程师,主要研究方向为集成电路、机器学习和信号处理.
张方建(1979-),男,硕士,高级工程师,主要研究方向为机器学习和通信基础设施运用管理.

通讯作者:

基金项目:

北京邮电大学研究生创新创业资助项目(2022-YC-A052)

伦理声明:



A prediction method of 5G base station electromagnetic radiation based on GRNN model
Author:
Ethical statement:

Affiliation:

1.School of Electronic Engineering,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China;2.China United Network Communication Group Co.,Ltd.,Beijing 100048,China;3.China Information Technology Designing & Consulting Institute Co.,Ltd.,Zhengzhou Henan 450007,China;4.ZTE Corporation,Shenzhen Guangdong 510000,China;5.Henan Branch of China Tower Co.,Ltd.,Pingdingshan Henan 467036,China

Funding:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    为更好地表征5G基站电磁辐射水平,本文针对电磁辐射预测方法进行研究,提出了 一种基于广义回归神经网络(GRNN)模型的基站电磁辐射环境表征方法,对基站周围的理论最大辐射点接地平面处的瞬时宽带电场强度进行预测。在给定天线发射功率、5G基站与其理论最大辐射点的距离和数据传输时间的情况下,利用80%的数据作为训练集,20%的数据作为测试集,所得平均绝对百分比误差(MAPE)为0.087 1,运行时间为3~5 min,表现出较好的预测精确度和较快的运行速度。与其他模型进行对比,预测精确度和求解效率大幅提高,且随着基站周围区域面积增大,优势愈发明显,具有很好的场景适用性。

    Abstract:

    The electromagnetic radiation prediction method of 5G base station is studied. A General Regression Neural Network(GRNN) model-based electromagnetic radiation environment representation method for base station is proposed, and the instantaneous broadband electric field strength at the ground plane of the theoretical maximum radiation point around the base station is predicted. 80% of the data is taken as the training set and 20% as the test set. Given the antenna transmission power, the distance between the 5G base station and its theoretical maximum radiant point, the data transmission time, the obtained Mean Absolute Percentage Error(MAPE) is 0.087 1, and the operating time is 3~5 min. The method shows good prediction accuracy and fast running speed. At the same time, by comparing with other models, the superiority of the method is verified, which is manifested in the substantial improvement of prediction accuracy and efficiency. With the increase of the prediction range around the base station, the advantages become more obvious, and the method has good applicability to different scenarios.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

周晓雅,石丹,张朋,马红兵,钟志刚,马俊,张方建.一种基于GRNN模型的5G基站电磁辐射预测方法[J].太赫兹科学与电子信息学报,2023,21(11):1357~1363

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
历史
  • 收稿日期:2022-11-15
  • 最后修改日期:2023-01-03
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2023-11-28
  • 出版日期:
关闭