基于卷积神经网络的5G NR PRACH检测：克服小区干扰挑战
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了5G网络中由于用户设备密集和无线环境复杂性增加而产生的干扰检测问题。通过利用卷积神经网络（CNN）模型，该论文提出了一种创新的方法来识别各种干扰场景下的物理随机接入信道（PRACH）序列，并显著提升了检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在准确率、精确率、召回率和F1分数上均优于传统检测方法，展现了人工智能和机器学习在5G干扰管理中的应用潜力。
本研究利用卷积神经网络模型识别5G网络中干扰场景下的物理随机接入信道序列，提高了干扰检测的准确性和鲁棒性。实验结果显示该方法优于传统方法的准确率、精确率、召回率和F1分数，展示了人工智能和机器学习在5G干扰管理中的应用潜力。
