一种应用在RFID定位的CQPSO-BP室内无线信道建模方法

针对无线信号传播路径损耗模型容易受环境影响而无法正确描述接收信号强度值与距离之间关系的问题,本文提出一种文化量子粒子群优化(CQPSO)算法与BP神经网络结合的新算法,并用其构建室内无线信号传播路径损耗模型.该算法先是通过CQPSO算法实现BP神经网络权值以及阈值的迭代寻优;然后在合理地定义并提取信号样本之后利用BP神经网络建立室内无线信号传播模型.对比结果表明,新算法在数据拟合的稳定性和准确性都优于传统的BP神经网络.通过在RFID定位系统中的实际应用验证了通过新算法建立的路径损耗模型的实用性和稳定性且与传统的定位算法相比定位精度更高.

高速公路优化解决方案

通过选取高速公路典型案例,对高速公路进行无线信号传播分析及道路沿线无线环境分析、典型场景覆盖现状分析,并结合防护林对移动通信的影响分析,指出案例存在的问题。最后针对高速公路的特点,给出该场景具体优化手段:覆盖优化、参数优化、邻区优化、频率/扰码优化以及天馈调整等综合解决方案建议。