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摘要
LTE用户向网络反馈的MR测量报告,可以为无线网络分析与优化提供海量的基础测试数据.设计高精度的MR定位信息重构算法,对发展数据驱动的网络优化技术至关重要.本文首先对几种传统的基于终端测量信息的定位算法及其优缺点进行分类介绍,进而提出一种基于机器学习方法设计高精度混合定位算法的思想.基于该思想,采用了AdaBoost算法对同区域具备定位信息标签的MR数据进行模型训练,得到的模型可对定位信息缺失的MR数据进行较高精度的定位信息重构.以中国联通某业务区本地网LTE-MR数据为例,对所提算法性能进行了仿真及误差分析,讨论了算法的优缺点,测试了算法运行的速度,并通过具体案例展示了算法应用于中国联通RNExp无线网络专家系统进行网络覆盖评估的效果.
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单位轨道交通控制与安全国家重点实验室; 北京交通大学
