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公开(公告)号:CN118301746A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410403699.X
申请日:2024-04-03
Applicant: 国家无线电监测中心检测中心 , 国家无线电监测中心
IPC: H04W72/044 , H04W72/1263 , H04B7/0408 , H04B7/185
Abstract: 本发明提供了一种协调国际移动通信系统与空间系统的测试方法及相关产品。其中上述方法包括:确定待测基站的波束下倾角,波束下倾角是待测基站中的天线主波束与地面之间的夹角;根据波束下倾角确定待测基站对应角度的有效全向辐射功率;将有效全向辐射功率的数值代入预设计算公式,得到波束下倾角对应的总辐射功率;根据总辐射功率确定待测基站的实际允许辐射功率。通过此方法可以通过测试计算得到在不同的波束下倾角下,待测基站实际允许的总辐射功率,从而在不影响空间系统正常运营的同时,最大限度地满足毫米波业务的需求,制定出合理的总辐射功率限值,促进星地通信系统的协调发展。
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公开(公告)号:CN115913425A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211437582.0
申请日:2022-11-17
Applicant: 国家无线电监测中心
IPC: H04B17/391 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于无线电传播预测技术领域,特别涉及一种面向频谱共享的基于场景自适应进行电波传播预测的方法。本发明的目的是提出一种面向频谱共享的基于场景自适应进行电波传播预测的方法,针对于不同地域特点、不同频段的电磁传播场景,学习出适合每个场景的校正模型并且能够自适应选择合适的校正模型,从而最终达到为场景下的电磁传播提供更精确的预测能力。本发明对收集测量数据的传播场景进行分类,对每一类的场景应用神经网络,学习出一个校正的模型。本发明自适应选择校正的模型进行传播预测。即对待预测的传播场景进行分类,并选择其所属分类对应校正的模型进行预测。
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公开(公告)号:CN103634827B
公开(公告)日:2017-12-19
申请号:CN201310617135.8
申请日:2013-11-28
Applicant: 国家无线电监测中心
Abstract: 本发明公开了一种特定系统在移动通信系统(IMT)终端集总干扰下保护距离的确定方法,特定系统为单个台站,且处于IMT环绕的中心位置。本方法包括步骤:S1,在IMT蜂窝网络中心基站测量或读取IoT;S2,计算不同干扰距离对应的路径损耗;S3,通过IoT与路径损耗估算中心位置的特定系统所受到的等效IMT终端环绕集总干扰;S4,依据受保护系统的保护门限要求,确定保护距离。本发明方法适用于电磁兼容分析中IMT与其它系统的共存研究,在具备IoT参数的IMT中(如LTE及其后续演进系统),能够快捷地估算出集总干扰值,并求得保护距离,具有较强的工程实用性。
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公开(公告)号:CN103634827A
公开(公告)日:2014-03-12
申请号:CN201310617135.8
申请日:2013-11-28
Applicant: 国家无线电监测中心
Abstract: 本发明公开了一种特定系统在移动通信系统(IMT)终端集总干扰下保护距离的确定方法,特定系统为单个台站,且处于IMT环绕的中心位置。本方法包括步骤:S1,在IMT蜂窝网络中心基站测量或读取IoT;S2,计算不同干扰距离对应的路径损耗;S3,通过IoT与路径损耗估算中心位置的特定系统所受到的等效IMT终端环绕集总干扰;S4,依据受保护系统的保护门限要求,确定保护距离。本发明方法适用于电磁兼容分析中IMT与其它系统的共存研究,在具备IoT参数的IMT中(如LTE及其后续演进系统),能够快捷地估算出集总干扰值,并求得保护距离,具有较强的工程实用性。
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公开(公告)号:CN115913425B
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202211437582.0
申请日:2022-11-17
Applicant: 国家无线电监测中心
IPC: H04B17/391 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于无线电传播预测技术领域,特别涉及一种面向频谱共享的基于场景自适应进行电波传播预测的方法。本发明的目的是提出一种面向频谱共享的基于场景自适应进行电波传播预测的方法,针对于不同地域特点、不同频段的电磁传播场景,学习出适合每个场景的校正模型并且能够自适应选择合适的校正模型,从而最终达到为场景下的电磁传播提供更精确的预测能力。本发明对收集测量数据的传播场景进行分类,对每一类的场景应用神经网络,学习出一个校正的模型。本发明自适应选择校正的模型进行传播预测。即对待预测的传播场景进行分类,并选择其所属分类对应校正的模型进行预测。
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