SINR

摘要： 5G多波束天线相比4G单波束天线覆盖能力强,会造成同等站址规模下5G重叠覆盖比4G严重。而5G服务小区和邻小区广播波束信号强度测量值计算方式的不同,会缩小两者数值上的差异,进一步表现为5G重叠覆盖严重。本文对5G重叠覆盖度指标的意义和定义进行了分析,在现阶段只能沿用4G重叠覆盖度指标定义,对其中门限值给出了修正建议,另外对5G高重叠覆盖场景优化进行了探讨。

摘要： 本文创新性建立一套LTE网络结构问题的评估方法体系,能够快速地定位网络中的问题。

摘要： 本文介绍中国电信衡水优化团队针对高铁现网存在终端易脱网、多普勒频偏、同频干扰等问题,为建设精品高铁网络保持用户高质量业务感知,根据高速铁路行驶的特点在一般场景下进行的网络结构调整、多频协同及频率选择等优化工作.

摘要： 本文介绍了衡水电信网优团队为达到高铁乘客在全封闭结构车厢里能够享受到电信高质量的全业务正常的连续性服务目标,针对高铁站密集人群、隧道、宽阔水面等特殊场景而展开的网络接入性能、通话保持性能、移动性管理性能等方面进行分析研究的基本思路、优化方法及经验分享.

摘要： 文章通过对RSRQ与SINR关系研究,结合大量路测数据统计,挖掘RSRQ在无线网络优化中应用的可行性.通过对MDT大数据RSRQ字段信息应用,快速精准判断无线网络质差区域,具有高效率、高精准度、高渗透率、低成本等优点,是无线网络优化应用中重大突破.

摘要： MIMO(Multiple Input Multiple Output)技术与卫星通信相结合,能够充分利用空间分集,在不增加额外功率和带宽的情况下提高增益.在单卫星系统中,由于卫星上的空间大小限制,不利于获得空间分集和复用增益,因此通常考虑利用不同的极化天线构建多天线环境以获得相应增益.文中提出了一种分析交叉极化鉴别率(Cross Polar Discrimination,XPD)对单卫星双极化MIMO通信系统的影响的方法.推导了单卫星双极化MIMO系统中接收天线的SINR(Signal-to-Interference and Noise Ratio),并从误码率和信道容量两个方面分析了不同交叉极化干扰系数在开阔区域、郊区、市区3种环境下对星地链路的影响.仿真结果表明,交叉极化干扰系数越小,系统BER(Bit Error Rate)性能越好,信道容量越大,且信号在市区环境下传输时,信道容量高于开阔区域与郊区.

摘要： 围绕数字泉州建设目标,为加快推进5G建设,针对现有设备AAU背瓣信号过强和SINR不理想的问题,提出了在AAU背侧加装反射挡板的解决方案。对反射挡板的结构和应用指标进行了分析,展示了其应用场景和优势。该研究方案不仅可以减少地方5G站点建设的成本,同时缩短了项目工期,加快了5G优质精品网络的建设。

摘要： 枯草芽胞杆菌(Bacillus subtilis)是合成维生素K2的微生物之一,维生素K2的合成量又与细菌生物膜有重要关系.其中sinR是生物膜形成环节中的关键调节基因,我们用同源重组的方法构建枯草芽胞杆菌sinR缺失突变体(ΔsinR)菌株,再以BS168-ΔsinR菌株为出发菌株,采用微孔板法-结晶紫染色测定生物膜形成量,核酸定量仪测定胞外蛋白,苯酚硫酸法测定胞外多糖,HPLC测定维生素K2的生物合成量.比较分析了不同温度、pH、以及不同浓度的金属离子(Mn2+、Fe2+、Ca2+)对枯草芽胞杆菌BS168及BS168-ΔsinR生物膜形成能力以及维生素K2合成量的影响.结果表明,重组菌BS168-ΔsinR生物膜形成能力和维生素K2合成能力均优于原始菌BS168,且重组菌在生物膜形成、维生素K2合成过程中对温度、酸碱性的适应能力也强于原始菌.一定浓度的金属离子可以促进生物膜的形成及维生素K2的合成.2株菌生物膜形成的最佳条件为温度37～40°C、pH 8.0、Mn2+浓度0.01 mmol/L、Fe2+浓度1μmol/L、Ca2+浓度0.01 mmol/L,维生素K2合成的最佳条件是温度40°C、pH 7.0～8.0、Mn2+浓度0.1 mmol/L、Fe2+浓度50μmol/L、Ca2+浓度1 mmol/L.该研究为深入探究sinR基因参与枯草芽胞杆菌生物膜形成的机制及提高维生素K2合成产量提供实验基础和理论支撑.

摘要： 窄带物联网(NB-IoT)作为万物互联中炙手可热的技术受到了各大运营商的关注.文中首先统筹考虑物联网业务与传统移动网络业务的异同,结合路测数据和现有网络指标,建立六维三级指标评估体系.然后从窄带物联网垂直业务特点出发,结合网络实践,探讨业务模型的设计规范与市场价值.

摘要： 本文介绍了中国电信网优团队针对高速铁路网络服务的特点在4G数据业务4项及六项感知指标方面,为满足高铁用户高质量服务需求而进行的端到端感知提升的分析研究、基本思路、优化方法及经验分享.

摘要： 系统共存仿真研究中,确定系统的调制编码方式对系统性能评估非常重要.调制编码方式与功率控制关系密切,在静态仿真中如何将功率控制与AMC相结合,从而确定系统性能,国际上有关这方面的研究十分不充分.本文提出了一种将功率控制和AMC结合起来的算法,可应用于共存静态仿真,仿真结果验证了这种算法是合理的.

摘要： 系统共存仿真研究中,确定系统的调制编码方式对系统性能评估非常重要.调制编码方式与功率控制关系密切,在静态仿真中如何将功率控制与AMC相结合,从而确定系统性能,国际上有关这方面的研究十分不充分.本文提出了一种将功率控制和AMC结合起来的算法,可应用于共存静态仿真,仿真结果验证了这种算法是合理的.

摘要： 系统共存仿真研究中,确定系统的调制编码方式对系统性能评估非常重要.调制编码方式与功率控制关系密切,在静态仿真中如何将功率控制与AMC相结合,从而确定系统性能,国际上有关这方面的研究十分不充分.本文提出了一种将功率控制和AMC结合起来的算法,可应用于共存静态仿真,仿真结果验证了这种算法是合理的.

摘要： 系统共存仿真研究中,确定系统的调制编码方式对系统性能评估非常重要.调制编码方式与功率控制关系密切,在静态仿真中如何将功率控制与AMC相结合,从而确定系统性能,国际上有关这方面的研究十分不充分.本文提出了一种将功率控制和AMC结合起来的算法,可应用于共存静态仿真,仿真结果验证了这种算法是合理的.

摘要： 系统共存仿真研究中,确定系统的调制编码方式对系统性能评估非常重要.调制编码方式与功率控制关系密切,在静态仿真中如何将功率控制与AMC相结合,从而确定系统性能,国际上有关这方面的研究十分不充分.本文提出了一种将功率控制和AMC结合起来的算法,可应用于共存静态仿真,仿真结果验证了这种算法是合理的.

摘要： 本发明公开了一种基于MAX‑SINR干扰对齐的认知MIMOSWIPT网络频谱效率优化方法。本发明步骤如下：步骤1、认知MIMOSWIPT网络场景假设与建模；步骤2、基于MAX‑SINR干扰对齐的主用户最优发送功率求解；步骤3、认知SWIPT网络最佳接收/转发中继选择；步骤4、认知MIMO SWIPT网络频谱效率优化。本发明通过对主网络发送功率进行优化，应用最大化信干噪比的干扰对齐方法，可以实现认知网络性能的提升。本发明方法可以最大化认知网络的频谱效率。同时，相比于不应用干扰对齐算法和应用最小化干扰泄漏的干扰对齐方法，本发明方法的认知接收端可达频谱效率有明显提高，在主用户发送干扰功率方面MAX‑SINR方法有大幅度下降。

摘要： 本发明公开了一种SINR的估计方法、系统、电子设备和存储介质，所述估计方法包括：接收下行参考信号；获取目标小区参考信号；获取频域信道响应；计算得到时域SINR、频域SINR以及时延频偏估计值；判断时域SINR是否小于第一设定阈值，若是则确定频域SINR为下行参考信号对应的目标SINR估计值；若否则在时延频偏估计值大于第二设定阈值时，确定时域SINR为下行参考信号对应的目标SINR估计值。本发明解决了SINR估计精确性受时延频偏的影响，保证了SINR的估计精度；另外也给出时延频偏超出估计范围的识别策略，并在确定时延频偏超出估计范围时进一步指导时延频偏的修正，从而进一步保证了SINR的估计精度。

摘要： 本发明提供了一种MDL受损的MDM系统中基于多级SINR阈值的近似ML检测方法。该方法包括：利用最小均方误差MMSE估计器对模式相关增益与损耗MDL受损的模分复用MDM系统的接收信号进行MMSE检测，获得MMSE估计值；计算出MMSE估计器的各个模式通道的信干噪比SINR，根据各个模式通道的SINR确定各个模式通道的搜索宽度；根据各个模式通道的搜索宽度找到各个模式通道的缩减的搜索空间，根据MMSE估计值利用各个模式通道的缩减的搜索空间，对MDL受损的MDM系统实行基于缩减空间的ML检测。本发明算法可以根据接收到的信号动态调整搜索宽度L。对于受MDL影响较小的模式，选择较小的li值可以在不损失性能的情况下降低计算复杂度。此外，压扩函数提供了一个微调性能和降低复杂性的自由度。

摘要： 本发明公开了一种PUCCH SINR估计的优化方法，在时域上估计信道以及信干噪比，通过提取到的PUCCH频域数据，经过样本点快速傅里叶逆变换转换成时域数据，通过样本点的时域数据估计信干噪比。本发明实现在高信噪比条件下，解决由信道时延带来的噪声估计不准确的问题,从而提高SINR估计精度，提升PUCCH性能。

摘要： 本发明公开了多用户多天线SWIPT系统中一种改进的MAX‑SINR干扰对齐方法。本方法以最大化SWIPT通信网络最大化网络和速率为优化目标建立优化模型，通过对功率分割因子、发送端预编码矩阵、接收端干扰抑制矩阵进行联合优化，使系统性能达到所需要求。研究表明，通过对接收端的干扰抑制矩阵进行再次优化，可以实现最小化干扰泄漏功率(MIN‑IL)和最大化信干噪比(MAX‑SINR)的干扰对齐性能折中。本发明方法可以最大化SWIPT网络的可达和速率。研究表明，随着接收端天线数目的增加，本发明方法的接收端可达和速率相比较于MIN‑IL方法有明显提高；对比MAX‑SINR方法，本发明方法的干扰约束功率有大幅度下降。

摘要： 本公开的实施方式涉及用于随机接入的信号干扰噪声比(SINR)集合预测的设备、方法、装置和计算机可读存储介质。该方法包括：在接入过程中从第二装置接收具有传输功率的探测信号；基于接收的探测信号，确定针对在预定数目的连续时间点的第一装置和第二装置之间的通信链路的信号干扰比(SIR)集合；基于一组SIR，确定针对在未来时间点的所述通信链路的可实现的信号干扰噪声比SINR的预测，所述未来时间点晚于所述预定数目的连续时间点；以及向第二装置发送与通信链路的可接入性相关联的条件的检查结果、在预定数目的最后时间点的所测量的SINR以及可实现的SINR的预测中的至少一项。以此方式，每个链路可以被单独地预测并根据观测局部干扰动态改善其自身的最大SINR的知识，而不是收集信道状态信息(CSI)。因此，它可以很容易地应用于分布式随机访问。此外，该预测方法利用与活动链路相关的频谱半径估计，加速了最大信噪比的逼近过程。

摘要： 描述了用于无线通信的方法、系统和设备。用户设备(UE)可以接收配置在相同的时间间隔内的信道测量资源和干扰测量资源的控制信令。UE可以发送指示基于测量信道测量资源和干扰测量资源而生成的信号与干扰加噪声比(SINR)测量的测量报告。在一些情况下，UE可以接收指示用于干扰测量资源或信道测量资源的准共置(QCL)关系的QCL关系指示符。UE可以根据QCL关系来测量信道测量资源和干扰测量资源。

摘要： 本发明实施例提供下行SINR修正方法、装置、电子设备和存储设备，包括：基于MR数据获取预设PCI规划信号模型；基于所述预设PCI规划信号模型，获得参考信号RS‑SINR表达式和全频带SINR表达式；对所述RS‑SINR表达式和所述全频带SINR表达式进行整合转换，得到全频带SINR对RS‑SINR的修正量化结果。本发明实施例通过基于MR数据建立的规避模3干扰的PCI规划信号模型，通过该模型量化了全频带SINR和RS‑SINR之间的关系，根据量化结果对原有的算法进行了补偿修正，大大减小与实际测量值之间的误差。

摘要： 公开了一种用于基于测量限制的L1‑SINR测量过程的方法、系统和装置。在一个实施例中，一种无线设备(WD)被配置为：确定用于层1信干噪比L1‑SINR测量的样本数量，该样本数量是至少部分地基于至少一个测量限制参数；至少部分地基于所确定的样本数量，确定用于L1‑SINR测量的测量周期；以及对至少一个信道测量资源和至少一个干扰测量资源执行L1‑SINR测量，L1‑SINR测量是至少部分地基于所确定的样本数量和该测量周期。在一个实施例中，一种网络节点被配置为向WD发送包括至少一个测量限制参数的配置，该测量限制参数与L1‑SINR测量相关联。

摘要： 本公开的某些方面提供了用于配置资源以确定信号与干扰加噪声比(SINR)的技术。一种可由用户设备(UE)执行的方法包括：如果配置了基于组的波束报告，则向基站(BS)发送UE被配置有支持信道测量资源(CMR)与至少一个干扰测量资源(IMR)的组合的至少一个能力的指示(405)；至少部分地基于UE的能力来接收用于CMR的参考信号(RS)资源设置以执行信道测量(410)；至少部分地基于UE的能力来接收用于所述至少一个IMR的至少一个RS资源设置以执行干扰测量(415)；基于执行信道测量和干扰测量的结果来确定至少一个信号与干扰加噪声比(SINR)参数(420)；以及向BS发送SINR参数(425)。