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A Neural Network Pattern Recognition Approach to Automatic Rainfall Classification by Using Signal Strength in LTE/4G Networks

机译：LTE / 4G网络中基于信号强度的降雨自动分类的神经网络模式识别方法

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Accurate and real time rainfall levels estimations are very useful in various applications of hydraulic structure design, agriculture, weather forecasting, climate modeling, etc. An accurate measurement of rainfall with; high spatial resolution is possible with an appropriate positioned set .of rainfall gauge, but an alternative method to estimate the rainfall is the analysis of electromagnetic wave, in particular the microwave attenuation. Mainly this is done concerning impact of rain on transmission of electromagnetic waves at the level of radio frequency above 10 GHz. In this paper we investigate a new method to estimate rainfall level using the analysis of received signal strength and its variance in mobile LTE/4G terminal to produce a map of prediction.

机译：准确和实时的降雨水平估算在水工结构设计，农业，天气预报，气候建模等各种应用中非常有用。使用适当的雨量计定位集可以实现较高的空间分辨率，但是估算雨量的另一种方法是分析电磁波，尤其是微波衰减。这样做主要涉及降雨对10 GHz以上射频水平的电磁波传输的影响。在本文中，我们研究了一种通过分析移动LTE / 4G终端中接收信号强度及其方差来估算降雨水平的新方法，以生成预测图。

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来源
《International joint conference on rough sets》|2017年|505-512|共8页
会议地点
作者
Francesco Beritelli; Giacomo Capizzi; Grazia Lo Sciuto; Francesco Scaglione; Dawid Polap; Marcin Wozniak;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Rainfall estimation; LTE; Radio signal attenuation; Neural network;

机译：降雨估算; LTE;无线电信号衰减;神经网络;

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