公开(公告)号：CN119629651A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411694040.0

申请日：2024-11-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 许汀汀 ,  马浩然 ,  王朗 ,  许诺 ,  刘俊

IPC: H04W24/02 ,  H04W24/06 ,  H04W16/18 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明提出了一种基于GIS的复杂环境因素进行基站定位工作系统和方法。该系统通过对多源数据的整合与深度学习模型的应用，提出了一种智能化、自动化的基站选址和网络优化方案。首先，采集包括地理信息、环境特征和信号传播特征在内的多源数据，构建特征矩阵。通过数据预处理，将特征矩阵归一化。然后，利用卷积神经网络构建深度学习模型，自动提取空间特征，预测基站选址的适合性和信号覆盖范围。之后结合GIS工具对基站选址和信号覆盖进行可视化分析。通过该方法，可以实现基站位置的智能选址、信号覆盖范围的有效预测和优化，以及网络资源的合理调度，特别适用于复杂地形和环境因素影响较大的区域的网络规划和基站部署。

公开(公告)号：CN119584163A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411694042.X

申请日：2024-11-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 许汀汀 ,  马浩然 ,  许诺 ,  王朗 ,  刘俊

IPC: H04W24/02 ,  H04W24/06

Abstract: 本发明提出了一种基于城市信息模型的5G信号深度覆盖优化系统和方法，包括：数据获取模块，通过城市信息模型获取建筑物类型以及墙壁和楼层数据，通过信号衰减模型建立建筑物信号损耗数据；信号分析模块，用于根据建筑物的信号衰减程度，判断相应区域的信号覆盖的强弱关系；信号优化模块，用于将获取的信号覆盖强度根据实际获取的判断区间进行调整，从而对建筑物进行信号的优化覆盖。