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Coverage mapping using spatial interpolation with field measurements

机译：使用空间插值和现场测量进行覆盖图

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Coverage optimization is a crucial task for a radio network operator. An accurate coverage estimation is a key prerequisite for efficient coverage analysis and optimization. In this paper, we propose a coverage prediction method based on statistical modeling of the wireless environment. We build a Radio Environment Map by interpolating geo-located measurements using the Kriging spatial prediction technique. Moreover, as we perform Kriging on massive observation datasets obtained through field measurement campaigns, we use Fixed Rank Kriging, to reduce the complexity of the Kriging algorithm. We apply the FRK algorithm for Long Term Evolution (LTE) network coverage prediction. We consider as observation data, the coverage measurements obtained by operational drive tests in a rural area. Numerical results show that by using the FRK algorithm, we fulfill a good trade-off between computational complexity and prediction accuracy.
机译：覆盖范围的优化对于无线电网络运营商而言是一项至关重要的任务。准确的覆盖范围估算是有效覆盖范围分析和优化的关键前提。在本文中，我们提出了一种基于无线环境统计模型的覆盖范围预测方法。我们通过使用Kriging空间预测技术对地理位置的测量值进行插值来构建无线电环境图。此外，由于我们对通过野外测量活动获得的海量观测数据集执行Kriging，因此我们使用了固定等级Kriging，以降低Kriging算法的复杂性。我们将FRK算法应用于长期演进（LTE）网络覆盖范围预测。我们将农村地区通过运行驾驶测试获得的覆盖率测量值视为观测数据。数值结果表明，通过使用FRK算法，我们可以在计算复杂度和预测精度之间取得良好的折衷。

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