基于测试数据的室内超宽带信道建模研究（英文）

基于室内超宽带信道测量研究建立了基于簇的时延抽头模型以及与距离和载频有关的新颖的路径损耗模型,建立了路径损耗同时与距离和频率的依赖关系。同时,研究发现视距和非视距接收信号幅度分别满足莱斯和瑞利分布。该模型对超宽带无线系统仿真和设计有重要的指导意义。

基于机器学习的无线信道簇的提取与轨迹追踪

针对时变无线信道抽头簇的提取和轨迹追踪提出了一种新方法:首先在时延-幅度维上采用反向传播(BP)神经网络对无线信道冲激响应(CIR)进行去噪,然后利用k-means聚类算法对有效抽头信号进行分簇,再用基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法去除各个簇峰值抽头中的异常值,最后采用多项式拟合对去除异常值后的簇峰值抽头进行拟合,得到其时间变化轨迹.经过仿真和实测数据验证,该方法得到的簇峰值时间变化轨迹与根据几何关系得到的结果一致.