一种5G基站的电磁辐射的测量方法和系统

    公开(公告)号:CN111586738B

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202010203504.9

    申请日:2020-03-20

    Abstract: 本发明提供了一种5G基站的电磁辐射的测量方法和系统。该方法主要包括:确定待测5G基站的位置,并选取测试点;通过信号接收装置定向接收待测5G基站发射的信号;分析待测5G基站的信道功率分布以确定待测5G基站的运营商;对所接收的信号进行解调和频谱分析,得到待测5G基站的同步信号块的每个波束的参考信号接收功率;选取最佳的参考信号接收功率,根据所选取的最佳的参考信号接收功率、待测5G基站在其信道带宽上的总资源块数量、信号接收装置的增益以及待测5G基站至测试点之间的路径损耗,计算得到待测5G基站可配置的最大等效全向辐射功率。本发明可方便准确地估算出5G基站可配置的最大等效全向辐射功率,大大方便5G基站的辐射测试的开展和抽查。

    传播路径模型地图系统及路径损耗确定系统

    公开(公告)号:CN110971323B

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN201910252187.7

    申请日:2019-03-29

    Abstract: 本发明提供了一种传播路径模型地图系统及路径损耗确定系统,上述传播路径模型地图系统,包括:个体划分装置,配置为确定目标地理区域的范围,将目标地理区域划分为多个个体;损耗检测器,配置为针对任意两个相邻个体进行检测,获取任意两个相邻个体对应的基础路径损耗值;传播路径模型地图生成装置,配置为基于每对相邻个体对应的基础路径损耗值进行深度神经网络计算,获取每对相邻个体对应的模型路径损耗值,保存每对相邻个体对应的模型路径损耗值,生成目标地理区域的传播路径模型地图。本发明提供的技术方案大大提高了确定路径损耗值的效率,减少了人、财、物和时间的不必要浪费,提高了无线电管理的工作效率,完善了无线电管理体制。

    一种NB-IoT基站的阻塞测试系统

    公开(公告)号:CN111970727A

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN202010680894.9

    申请日:2020-07-15

    Abstract: 本发明提供了一种NB-IoT基站的阻塞测试系统,包括:第一信号发生器,用于产生第一频率的主信号;第二信号发生器,用于产生第二频率的干扰信号,第二频率不同于第一频率;滤波装置,与第二信号发生器连接,用于对干扰信号进行滤波处理,以抑制干扰信号在第一频率处的噪声;信号组合装置,分别与第一信号发生器和滤波装置连接,用于接收主信号和滤波后的干扰信号,并对接收的信号进行组合并输出;被测NB-IoT基站,与信号组合装置连接,以接收信号组合装置输出的组合后的信号;以及分析装置,与被测NB-IoT基站连接,用于获取被测NB-IoT基站在组合后的信号下的误码率。本发明方案可降低干扰信号在主信号频段的噪声以提高误码率测试通过率。

    对信号核准LTE基站进行射频测试的方法和装置

    公开(公告)号:CN104754595A

    公开(公告)日:2015-07-01

    申请号:CN201310728246.6

    申请日:2013-12-25

    CPC classification number: H04W24/06

    Abstract: 本发明实施例提供了一种对信号核准LTE基站进行射频测试的方法和装置。该装置包括:功能链路单元和衰减滤波单元,功能链路单元根据信号核准LTE基站的射频测试的测试规范要求,通过同轴开关选择接通一个功能链路;利用接通的功能链路对信号核准LTE基站的被测信号进行补偿处理,将补偿处理后的被测信号传输给所述衰减滤波单元;衰减滤波单元通过接通的衰减器、滤波器对补偿处理后的被测信号进行衰减和滤波处理,将衰减和滤波处理后的被测信号传输给所述功能链路单元。本发明实施例克服了在对LTE基站进行射频测试的过程中,不同测试项目需要不同信号处理路径的问题,解决了在测试过程中人工搭建测试链路的问题,提高了测试准确度和测试效率。

    基于人工智能的信号测量方法及相关产品

    公开(公告)号:CN118473562A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410550563.1

    申请日:2024-05-06

    Abstract: 本发明提供了一种基于人工智能的信号测量方法及相关产品。其中上述方法包括:获取信号测量任务的启动指令;获取预先训练得到的神经网络模型;调用神经网络模型生成初始配置参数,初始配置参数应用于在执行信号测量任务的测量设备;由测量设备按照初始配置参数启动信号测量任务;调用神经网络模型根据预测信号功率调整测量设备的配置参数,预测信号功率为信号测量任务执行过程中测量的信号功率经过预测得到的。通过此方法通过神经网络模型快速生成初始配置参数进行信号测量,从而降低信号测量任务的难度,并且在测量过程中随着信号功率的变化快速调整测量设备的配置参数以减少测量结果的误差和失败率,提高测量准确性。

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