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Investigación sobre el modelo de selección de ubicación de estaciones base micro 5G basado en un sistema inteligente de iluminación de calles

Autores: Liu, Hanwei; Li, Wenchao; Cai, Huiling; Lin, Qingcheng; Li, Xuefeng; Xiao, Hui

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Desarrollo
Ciudades inteligentes
Asignación de recursos en sitios urbanos
Sistema de iluminación inteligente en calles
Estaciones base micro 5G
Modelo de ubicación

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 17

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Para promover el desarrollo y la construcción de ciudades inteligentes, los requisitos masivos de equipos de terminales de sensores aumentaron la presión sobre la asignación de recursos del sitio urbano. El poste de luz es adecuado para transportar varios equipos funcionales urbanos para formar un sistema de iluminación inteligente en la calle, que puede proporcionar recursos del sitio ricos para la construcción a gran escala de instalaciones funcionales urbanas como estaciones base micro 5G. Sin embargo, la selección y combinación de equipos montados en el sistema de iluminación inteligente en la calle solo se centran en la superposición funcional a nivel físico, sin considerar la relevancia de cada subsistema en escenarios de aplicación práctica. Por lo tanto, este estudio propuso un modelo de ubicación de estaciones base micro 5G basado en un sistema de iluminación inteligente en la calle. La correlación y cooperación entre las estaciones base micro 5G y los dispositivos montados fueron totalmente consideradas, y se desarrolló un índice de selección de ubicación a nivel de sistema universal para realizar una utilización racional de los recursos del sitio urbano y una vinculación inteligente entre subsistemas. Los resultados mostraron que el modelo es significativamente efectivo para áreas funcionales con diferentes características de red vial y proporciona ayuda práctica, robusta, efectiva y precisa para problemas de selección de ubicación similares.

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