基于5G 基站前向功率控制和波束赋形等关键技术，设计单用户情况下5G 基站电磁辐射测试方案。该方案根据电磁辐射功率密度随着距离平方减小的规律布点，可以在一定程度上提高宏基站测试效率。对本文所提监测方案进行现场实测，监测结果远小于国际非电离辐射防护委员会(ICNIRP)标准限值，表明5G 基站电磁辐射水平总体可控。利用高频结构仿真器(HFSS)设计5G 基站天线模型获取大规模多输入多输出(MIMO)天线阵方向图，基于实际场景电磁参数分析搭建场景，通过射线追踪算法对5G 基站的电磁辐射进行预测。预测与监测结果相比误差不大，证明预测方法可靠。

设计了一种适用于 2G/3G/4G/5G移动通信的小型宽带 ±45 °双极化基站天线。该天线由 2对偶极子辐射片、2条微带馈线和 1块反射板组成, 辐射臂和微带馈线采用双面印刷工艺印刷在 0.8 mm厚的 FR4板, 并固定放置于开有圆形槽的反射板上。对天线实物进行加工测试, 测试结果表明, 端口 1工作频段为 1.82~3.60 GHz, 端口 2工作频段为 1.64~3.41 GHz; 工作频段内, 反射系数小于-10 dB, 端口隔离度优于 18 dB; 交叉极化比在视轴方向大于 17 dB, ±60 °方向大于 15 dB; 半功率波束 65 °左右, 前后比优于 18 dB, 测试和仿真结果较吻合。所设计天线带宽宽, 尺寸小, 且制作工艺简单, 成本低廉, 适合批量生产, 应用于 5G移动通信基站中。

为更好地表征 5G基站电磁辐射水平, 本文针对电磁辐射预测方法进行研究, 提出了一种基于广义回归神经网络 (GRNN)模型的基站电磁辐射环境表征方法, 对基站周围的理论最大辐射点接地平面处的瞬时宽带电场强度进行预测。在给定天线发射功率、5G基站与其理论最大辐射点的距离和数据传输时间的情况下, 利用 80%的数据作为训练集, 20%的数据作为测试集, 所得平均绝对百分比误差(MAPE)为 0.087 1, 运行时间为 3~5 min, 表现出较好的预测精确度和较快的运行速度。与其他模型进行对比, 预测精确度和求解效率大幅提高, 且随着基站周围区域面积增大, 优势愈发明显, 具有很好的场景适用性。

针对波分复用?光纤无线通信（WDM?ROF）系统中采用的激光器阵列成本高、可扩展性与重构性差、生成的毫米波信号单一不可调、每个基站业务传输相同且可应用场合受限等问题，提出了基于光学频率梳（OFC）的可选频毫米波生成多业务分层WDM?ROF系统。在该方案中，采用光学频率梳作为系统的多载波光源，有利于系统的扩展与重构；在中心站（CS）预留部分光载波作为基站（BS）上行链路的光源，实现了基站上行传输的无光源化；在次级中心站（SCS）引入基于微机电系统（MEMS）的光开关矩阵，由MEMS光开关矩阵的不同种控制状态实现毫米波信号的可选频；构建具有分层结构的基站组（BSG），为每个基站提供多个业务的接入。建立了基于光学频率梳的WDM?ROF系统的理论模型，并进行了仿真研究。在仿真中获得了平坦度为0.58 dB、频率间隔为20 GHz的15线光学频率梳。在下行链路中，利用其中一种控制状态的MEMS光开关矩阵与光电探测器将两个不同的10 Gbit/s下行数据上变频，得到频率为35、45、65、95 GHz的4个毫米波信号，并根据不同应用场合分配给基站组中的两个基站（分层BSG），进行多个业务传输。经40 km 单模光纤传输后，下行和上行传输的接收灵敏度分别不低于-10.086 dBm和-17.922 dBm，对应的功率代价均小于1 dB，业务数据接收眼图均保持睁开状态。该WDM?ROF系统可以实现可选频毫米波信号产生、多个业务传输、低功率代价的高效传输。

针对无人机（UAV）位置部署与混合波束成形高度相关的问题，提出了一种基于分步优化实现最大化系统总传输速率的方法。首先，采用数字波束成形得到最简目标函数，并引入虚拟信道求解出UAV部署的最佳位置。然后，将UAV的最佳部署位置代入关于模拟波束成形中移相器偏移角的优化问题，采用传统的人工鱼群算法有效求解最佳模拟波束成形矩阵。最后，用改进的人工鱼群算法解决移相器分辨率有限的问题。仿真结果表明，相比现有方法，本方法在位置部署及最大化系统总传输速率方面的性能更好。

基站选址优化问题是移动通信中的研究热点，一个好的基站选址方案不仅能够节约资源，而且可以提高用户的通信体验。然而，基站布设常面对的是一个多参数、多约束、非线性的复杂问题，难以通过传统的优化方法进行求解。本文提出一种基于大数据的智能基站布设方法，根据实测电磁环境大数据构建基于深度学习的电波传播模型，使传播模型更加精确；采用空间自适应学习方法，在传播模型的基础上构建基站选址优化模型。通过在每次迭代过程中以较小概率选择性能较差的基站布设点，从而避免算法陷入局部最优。

随着5G基站密度不断增加，5G基站电磁辐射水平的影响已成为限制5G通信技术发展的重要因素。为解决5G基站周围电磁辐射限值问题，提出评估方法对5G基站电磁辐射水平进行预测。假设基站覆盖小区用户容量已知，利用统计模型对基站周围功率密度的最大值进行计算。在ANSYS Savant上，通过对5G基站周围最大功率密度进行仿真，验证了预测方法的准确性和可行性，对今后基站选址具有一定的指导意义。

随着国家电网公司电力物联网战略的提出, 电力物联网越来越引起人们的关注。文章针对电力物联网中的基站部署策略进行研究。不同于传统的不考虑用户行为的基站部署策略, 文章提出了一种新的表征网络空间和业务聚集的聚集系数定义, 并在此基础上对高能效基站部署策略进行研究。仿真结果表明, 泊松簇叠加策略更适用于用户聚集程度较高的场景, 其能效比其他方案低。泊松点过程策略网络能效高但只适用于聚集程度低的场景。

现用于4G基站的介质腔体滤波器都采用TE01δ模介质谐振腔，虽然其品质因数Q值很高，但体积较大。为了小型化介质腔体滤波器，创新性地使用了TM010模介质谐振腔，虽然其Q值比较低，但同样能满足高带外抑制的要求。对TM010模介质谐振腔的端口耦合和两腔之间的磁耦合、电耦合进行分析研究，创新性地使用了介质窗的形式产生电耦合，避免了使用飞杆，易于加工，降低制造成本。最后设计了一个8腔TM010模准椭圆函数介质腔体带通滤波器，在通带(TD-LTE频带，2570~2620 MHz)两端分别设计两个传输零点以提高带外抑制。调试结果表明，TM010模介质腔体滤波器不仅能满足低插损、高带外抑制的要求，而且其体积大幅度缩小。

超密集组网是5G网络中满足日益增长业务量需求的关键技术之一。近年来，在由长期演进（LTE）小基站密集组网构成的超密集网络中，用户和业务数量快速增长，为了在无线网络中更好地保证用户的服务质量（QoS），提升网络吞吐量，文章提出一种基于跨层有效容量的接入控制算法，该算法综合考虑用户QoS和信道状况，并且定义小基站的选择因子来决定用户设备接入的LTE小基站，在保证用户QoS的基础上，使得每个LTE小基站负载均衡，从而最大化超密集网络的容量。仿真结果表明，与传统算法相比，所提算法能够在保证用户QoS的同时显著提高系统容量。