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摘要：本发明涉及一种LTE宏站RRU通道重构实现信号覆盖增强的方法及装置，其方法包括：清洗和标准化宏站的信号质量指标、用户反馈以及施工条件数据；从信号质量指标中提取关键特征；基于施工条件数据评估得到施工评估结果；分析历史的网络负载趋势预测未来的网络状态，使用Okumura‑Hata模型计算宏站信号的路径损耗值，以预测当前RRU通道输出功率下的信号覆盖强度，并基于路径损耗值计算当前RRU通道接收功率；使用历史数据以及关键特征训练机器学习模型；基于当前RRU通道接收功率、未来的网络状态、施工评估结果、用户反馈以及通过机器学习模型预测的RRU通道功分的效果，生成RRU通道的功分决策。本发明能够提高资源利用率、降低网络改造成本，快速响应网络覆盖需求。

主权项：1.一种LTE宏站RRU通道重构实现信号覆盖增强的方法，其特征在于，包括：S1、清洗和标准化宏站的信号质量指标、用户反馈以及施工条件数据；S2、从所述信号质量指标中提取关键特征；S3、基于所述施工条件数据评估是否满足施工基本条件，得到施工评估结果；S4、分析历史的网络负载趋势预测未来的网络状态，使用Okumura-Hata模型计算宏站信号的路径损耗值，基于所述路径损耗值预测当前RRU通道输出功率下的信号覆盖强度，并基于所述路径损耗值计算当前RRU通道接收功率；所述S4中使用Okumura-Hata模型计算宏站信号的路径损耗值的路径损耗公式如下：C=C0-10·f2a·log10d-10·log10hb-10·log10hm+K；其中：C0=20log10f+20log10d+20；C是路径损耗，单位为dB；C0是自由空间损耗，其值取决于频率f；f是频率，单位为MHz；d是从基站到终端天线的距离，单位为km；hb是基站天线的高度，单位为m；hm是终端天线的高度，单位为m；a是常数；K是一个根据城市类型和环境调整的常数，单位为dB；当前RRU通道接收功率的计算公式如下：当前RRU通道接收功率RSRP=gNodeB输出功率-10·log10子载波数量-C；其中，gNodeB是5G基站，gNodeB输出功率表示为5G基站在无线信号传输过程中，通过其天线端口向外界辐射的功率大小；S5、使用历史数据以及提取的关键特征训练机器学习模型，所述机器学习模型用于预测RRU通道功分的效果；S6、基于当前RRU通道接收功率、所预测的未来的网络状态、施工评估结果、用户反馈以及通过机器学习模型预测的RRU通道功分的效果，综合上述因素来生成RRU通道的功分决策。

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