From: Performance prediction and enhancement of 5G networks based on linear regression machine learning
Band | Environment | CAgNB (meter) | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
D1 | D2 | D3 | D4 | D5 | D6 | D7 | ||
n28 | RMa | 100 | 500 | 1000 | 1500 | 2000 | 2500 | 3000 |
UMa | 100 | 300 | 500 | 700 | 1000 | 1200 | 1500 | |
UMi | 100 | 500 | 700 | 1000 | 1200 | 1500 | 1800 | |
n3 | RMa | 100 | 500 | 700 | 1000 | 1200 | 1500 | 1800 |
UMa | 100 | 300 | 500 | 600 | 700 | 800 | 900 | |
UMi | 100 | 300 | 500 | 700 | 800 | 900 | 1000 | |
n7 | RMa | 100 | 300 | 500 | 700 | 1000 | 1200 | 1400 |
UMa | 100 | 200 | 300 | 400 | 500 | 600 | 700 | |
UMi | 100 | 300 | 400 | 500 | 600 | 700 | 800 | |
n78 | RMa | 100 | 300 | 500 | 700 | 800 | 900 | 1000 |
UMa | 100 | 200 | 300 | 350 | 400 | 450 | 500 | |
UMi | 100 | 200 | 300 | 350 | 400 | 450 | 500 | |
n258 | RMa | 100 | 200 | 300 | 400 | 500 | 550 | 600 |
UMa | 50 | 100 | 150 | 200 | 250 | 280 | 300 | |
UMi | 50 | 100 | 150 | 200 | 250 | 280 | 290 | |
n260 | UMa | 50 | 100 | 130 | 180 | 200 | 220 | 230 |
UMi | 50 | 100 | 130 | 180 | 190 | 200 | 210 |