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混合机器学习方法5G流量...
5G技术的开发和应用正在满足对移动通信的不断增长的需求[1]。经济和社会越来越多，由于新的，迅速扩展的技术革命，经济和社会变得越来越数字化，网络和聪明[2]。5G网络提供了几个优势，包括高速，极端可靠性和最小的延迟。具有全球可访问性，5G技术满足了广泛的终端网络的大量资源需求。但是，它还引入了网络流量，异质性和复杂性的指数增加，如图（1）所示。管理传统蜂窝网络中的大量异质数据流造成的可观交通负荷，5G操作员在宏基碱站周围部署了许多低功率微型和PICO基线站。此配置有助于卸载流量并维持跨宏基础站的负载余额[3，4]。准确的流量预测对于优化大型城市中5G蜂窝网络资源的部署和分配至关重要，并增强了交通管理系统的智能和可靠性[5]。鉴于5G网络流量本质上是时间序列数据，因此可以将预测挑战作为时间序列预测建模问题进行构架[6]。过去的方法主要使用数学理论，例如统计和概率分布，用于建模和预测流量流。这种方法依赖于有限参数，而不是数据集大小[7]。
基于MOSFET的吸收剂，用于5G大型MIMO基站的反射信号 - 电路透视
摘要 - 损耗的传播对基站子系统的整体性能和效率具有负面影响。与4G技术相比，5G技术的一个关键特征提高了效率。5G巨大的MIMO基站结构可能会遭受这些损失，这会影响基本变电站的包容性能和效率。此外，在5G技术中，由于接收器（R X）分支的信号反映了与5G Mimo基站的循环器相连的信号。这种反射损失是由于R X分支的不匹配的负载阻抗和发射机（T X）分支的源阻抗。这项研究的主要目的是使用MOSFET吸收T X和R X之间阻抗不匹配而导致的反射信号。之后，每当基本站的R X分支反射时，就可以通过数学上的MOSFET的源电流和排水电流进行了两个比较。此外，通过将T X分支，天线，R X分支和MOSFET连接到四端口循环器的每个端口，提出了提出的电路模型。在1.4 V峰值处的13 dbm的反射RF功率纠正到其等效的直流值1.004 V。然而，使用LC滤波器，这些电流和电压的这些值在整流器的输出端进行脉动和过滤。索引术语 - 基线站，循环器，MOSFET，收发器，微波设备，纳米技术，5G，VLSI