关于5G速率优化提升无线环境处理正确的为()
A.针对无线弱场可通过调整周围小区方位角、下倾角、功率等相关参数来改善该区域覆盖
B.针对导频污染,通过确定主服务小区调整其他小区的方位角、下倾角、功率等相关参数来减小该区域的干扰问题
C.针对外部干扰,可在忙时闭站进行清频测试找出并处理干扰源
D.在某些切换设置不合理区域,比如切换较晚,通过调整切换参数提升切换性能
A.针对无线弱场可通过调整周围小区方位角、下倾角、功率等相关参数来改善该区域覆盖
B.针对导频污染,通过确定主服务小区调整其他小区的方位角、下倾角、功率等相关参数来减小该区域的干扰问题
C.针对外部干扰,可在忙时闭站进行清频测试找出并处理干扰源
D.在某些切换设置不合理区域,比如切换较晚,通过调整切换参数提升切换性能
A.可以大幅度节省UE终端的功耗,提升待机时长
B.通过DC可以使LTE和5G速率叠加,进一步提升速率
C.充分利用LTE覆盖优势,提升上行覆盖
D.在NR没有独立的核心网的情况下,UE仍然可以使用5G的资源
A.地理位置上直接相邻的小区一般要作为邻区
B.一般都要求互配为邻区。在一些特殊场合,可能要求配置单向邻区
C.邻区个数要适当
D.邻区应该根据路测情况和实际无线环境而定
A.带宽、安全、可靠性、时延
B.带宽、时延、连接数、覆盖
C.速率、时延、移动性、覆盖
D.速率、延迟、可靠性、成本
A.单模10km
B.单模15km
C.单模20km
D.单模40km
B.通过叠加PTN环网方式,将部分业务分摊至新PTN环网承载,从而降低环网带宽利用率
C.通过环网速率升级的方式,将GE接入环升级为10GE环,将汇聚10GE环升级至40/100GE环,提升业务承载能力,降低环网利用率
D.以上都是
A.在卷积神经网络中,采用平均池化可减小误差,适用于需要突出纹理等特征的场景中
B.ResNet通过增加恒等映射,增加参数从而减少模型优化的难度,实现性能提升
C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量,使模型可以处理任意尺寸的图像
D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布