基于深度学习的小区级RSRP估计方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的小区级RSRP估计方法，包括以下步骤：根据待估计通信小区的电子地图得到该通信小区的伪电磁环境地图；采用无线传播经验模型，估计该通信小区中各个测量点的RSRP并绘制该通信小区的RSRP预估分布图；将生成的伪电磁环境地图输入给已经完成训练的神经网络模型，获得待估计通信小区的RSRP残差图；根据RSRP预估分布图和RSRP残差图计算得到待估计通信小区信号覆盖区域内的RSRP。本发明在小区层面上进行RSRP估计，有效提高通信小区内RSRP的预测精度。本发明通过训练神经网络模型，在小区层面一次估计整个小区的RSRP，无需预先采集待估计小区的实测RSRP数据，实现了跨小区的RSRP估计。