5G网络深度覆盖性能预测方法研究

随着5G网络建设深入,5G时长驻留比已成为5G网络质量的重要考量指标。室内用户分布集中、容量负荷较大,成为提升5G网络驻留比的关注焦点,因此5G网络深度覆盖性能评估成为近两年研究重点。而室外站对建筑物室内覆盖能力的精准预测,由于场景复杂和准确性不高等问题,仍缺乏成熟可商用的解决方案。本文提出了基于AI的传播预测方法和基于场景孪生的射线跟踪技术,给出了两种解决方案,并应用网络孪生仿真平台进行覆盖预测,最后经过实际测试对两种解决方案进行了对比验证。