一种基于深度学习的电波传播场强预测方法

电波传播场强预测对于无线网络的规划具有重要意义,其预测精度与通信环境的大规模传播特性直接相关。为了提升电波传播场强预测的准确性,需尽可能地增加输入特征维度以最大化描述环境。卫星图像能直观地展示研究区域的环境特征,将其作为输入特征,采用卷积神经网络构建模型准确地预测电波传播情况。因此,提出了一种基于卫星图像数据的深度学习场强预测方法,输入数据为经纬度、高程和卫星图像,输出为预测场强。结果表明,与未使用卫星图像作为输入的模型预测值对比,添加卫星图像作为输入特征后,预测精度提高15.2%,对卫星图像数据进行增强,预测精度获得6.4%的提升。

一种用于移动系统场强预测的准三维射线跟踪模型

提出了一种基于射线跟踪法的准三维模型。该模型可用于由任意形状建筑物和街道所组成的复杂微蜂窝区的场强预测 ,且具有计算效率和预测精度均高的优点。对该模型所得预测结果和实际测量结果进行了比较 。

射线追踪技术在城市环境场强预测计算中的应用

为了计算在城市环境的基站服务区场强分布,使用的传播模型是“混合预测算法”,仿真计算是应用射线追踪技术来实现。应用射线追踪技术考虑了多面体模型中“阴影测试法”、多面体面模型及其电特性、射线追踪可视化技术等。最后给出了一个实例说明本方案的可用性。

基于场强预测模型的无线通信网络规划软件包的设计与实现

设计与实现一种基于场强预测模型的无线通信网络规划软件包.讨论了目前常用的一些场强预测模型,通过分析和比较这些模型的特点与适用范围,提出适用于无线通信网络规划的OM模型、Egli模型与CCIR模型.利用这些场强预测模型,完成了无线通信网络规划软件包的主要功能模块,即地理信息查询模块、场强分布预测模块以及频率干扰分析模块的设计与实现.实际地理环境下的仿真结果证明,该软件包设计合理,计算准确,现已应用于无线通信网络规划的工程实际设计中.

移动通信网无线信号场强预测的反演实现

本文提出了一种新的移动通信网无线信号场强预测技术,该技术基于消除快速衰落后得到的可靠与稳定的扫频测量数据,通过反演的途径实现中值场强预测。该技术既可以摆脱对地形地物数据库或三维数字地图的直接依赖,同时也可以得到满足移动网络优化实际需要的较高预测精度。

基于改进卷积神经网络的矿井巷道场强预测

针对现有场强预测模型建模过程复杂、计算复杂度高、预测精度低等问题,提出了一种基于改进卷积神经网络(CNN)的矿井巷道场强预测模型。通过分析矿井大尺度衰落信道电磁波传输影响因素,以天线工作频率、巷道截面尺寸、巷道壁粗糙度、巷道壁倾斜度、巷道壁相对介电常数、收发端距离等作为模型输入,将电磁波传播路径损耗作为模型输出,从而预测巷道场强变化;改进CNN在每个卷积层后加入批量归一化层来代替原有的池化层,以避免池化层下采样导致的数据特征丢失,让每一层卷积输出保持相似分布,提高网络泛化能力,加快网络收敛。仿真结果表明,与基于CNN、BP神经网络、支持向量机的场强预测模型相比,该模型预测值与实际值吻合度较高,具有较强的鲁棒性,有效提高了矿井巷道场强预测精度。

一种基于模块化神经网络的场强预测方法

接收信号场强预测对无线通信网络的设计与规划非常重要.为此,提出了一种基于模块化神经网络的场强预测模型.对于给定的区域,选取一定数量的接收样本点,根据接收信号场强数据的分布特点,使用K均值(K-Means)聚类方法对全部样本点聚类,以实现对输入样本空间的分解,并建立对应的子神经网络模块.以某学校宿舍区域为例,选取了训练集和测试集样本点,通过对比单一神经网络模型和模块化神经网络模型的预测误差,发现模块化神经网络的预测结果优于单一神经网络,证明了所提出模型的有效性.

短波通信场强预测及决策支持模型研究

为满足复杂战场条件下通信指挥员的短波通信决策需求,对CCIR场强预测模型进行简化和参数程序化,提出了以短波通信场强预测为基础的态势可视化模型;构建和定义了场强预测模型函数和可控因子,通过数学分析对输入参数进行合理配置,为最佳通信效果的实现提供决策支持信息。通过仿真预测结果和参考数据的对比,验证了仿真模型的合理性。

基于遗传算法优化的LS-SVM井下场强预测

为了进一步研究井下电波传播损耗规律,提高场强覆盖预测准确度,提出使用基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法对井下巷道的场强进行预测。首先通过软件仿真生成巷道场强数据,并将数据分为训练集和测试集;然后采用最小二乘支持向量机方法对训练集进行学习,并使用遗传算法对最小二乘支持向量机方法的参数选择进行优化,采用测试集对方法性能进行验证;最后将基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法用于井下巷道的场强预测。仿真实验结果表明,基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法能够有效提高井下场强预测的精度,可获得较好的预测效果。

陆地移动业务场强预测模式检验和分析

本文利用广州、上海、北京和郑州等地的测量数据,对陆地移动业务方面的若干主要场强预测模式进行了检验,也介绍了国际上的有关情况,从而提出了在我国采用以 Okumura/Hata 模式为基础,附加若干修正的预测方法的建议。

多层建筑物的室内场强预测模型的探讨

随着移动通信的发展,室内覆盖问题变得越来越突出起来。利用几何光学理论对同一楼层的传播环境下无线电波的传播进行物理建模;对多楼层传播环境,给出经验性的衰减因子模型,为工程实践中多层建筑物的室内场强预测和移动网络规划提供参考。

基于C++ Builder和MapObject的无线信道场强预测

在C++Builder和MapObject的平台之下,详细分析了在丘陵地区无线电波传播的特点以及点到点的场强预测方法。首先根据电子地图求得点到点的剖面图,之后在此基础上分别计算了在经验模型之下和确定模型之下的损耗结果,最后对比得出结论:确定模型与ITU(International Telecommunication Union)建议的模型计算出的结果比较一致,均比统计模型更加精确。

VHF频段不规则地形上的移动通信场强预测

本文从阐述移动通信电波传播特点入手，介绍了一种适合于VHF频段不规则地形上的移动通信场强预测模式──Egli模式，并对南京地区某寻呼台149．025MHz频点的场强预测计算结果与实际测量结果作了对比和分析。

二次反射对室内场强预测结果的影响

射线追踪法是当前研究室内电波传播应用最多的一种方法,在这种方法的应用中,高次反射线经常被忽略。本文通过对天线、漏缆在室内及隧道中所产生的场分布的研究,发现二次反射对计算结果有一定程度的影响,得出高次反射是否可以忽略应由精度要求来决定的结论,对以后的研究工作有一定参考价值。

中波频段近距离天波场强预测方法浅析

中波广播中,在距离发射机100~200km的近距离内,天波场强的直接测量一直是比较困难的,许多学者和研究人员也在这方面做出了很多努力和探索。本文对中波广播近距离天波场强预测的经典理论和方法做了简要介绍,并重点对不同方法的技术特点进行了分析阐述。

移动通信场强预测软件设计研究

移动通信网络规划中，电磁波传播特性是其通信系统设计的依据，介绍了移动通信系统中场强分布预测软件设计的原理和实施步骤，利用基于电波的传播模型，采用计算机模拟比较和评估设计方法，筛选出最佳通信网络规划配置方案。

对理想弯曲街道进行场强预测的方法

提出了一种新的射线跟踪接收判断技术,它是已有的两类射线跟踪技术的结合,能够解决曲面反射的问题。这种新技术能够在任意形状建筑物组成的复杂环境中进行场强预测。而且此种方法可以自由的改变接收球的半径,以满足精度的需要。

800/900MHz频段移动无线通信系统的场强预测

本文旨在介绍一些当前电波传播中场强预测研究现状与重要进展.主要通过对环境(地形)因子、传播因子及其输出信息形式的分析比较,对现有模型进行综合分析.另外还对几种模型的场强预测中值与实测值进行了比较.