采用随机射线方法预测城市环境的无线电波传播

根据无线电波在城市环境传播的随机特性，使用随机射线方法研究无线电波的传播规律，得到二维传播环境中平均接收功率的计算模型和路径损耗预测模型。讨论了该模型中三个参数的选择方法，并通过实验数据验证了路径损耗模型。     

复杂地形中的电波传播损耗预测研究

远距离不规则复杂地形中,电波传播损耗计算精度较低,对此,文中提出了一种基于地理信息系统并根 据实际地形提高电波传播损耗计算精度的算法模型,构建了可视化的软件显示平台。首先,根据国际电信联盟(ITUR) 的P 系列电波传播建议书,结合实际地理信息情况获取了地形和环境因子的数据。然后,通过数字地图模型,针对 传播路径上各种不同地形区域,分别建立传播模型来计算电波传播损耗,并完成仿真计算界面的设计和实现。最后,给 定收发天线高度和频率,依据实际地形,建立完整的电波传播模型进行仿真实验。结果表明,该算法模型不仅能得到传 播路径上每一个点的损耗,而且与传统的Hata 模型对比,该算法在不同区域和地形中敏感度更高,可以有效提升传播 损耗计算精度,更适用于计算实际地形中远距离不规则复杂地形下的电波传播损耗,帮助改善通信质量。     

基于规划路径约束的机器人定位方法

路径规划是为机器人生成可行驶路径以实现循迹的过程。因此,机器人的位置应该位于或靠近规划的行驶路径。从而,路径规划可为机器人定位产生重要的约束。该文提出一种规划路径约束的位置概率图 (PI-LPM)模型,该模型通过概率来表征机器人在整个地图范围内所处的位置的可能性。其中,模型中概率密度函数是通过核密度估计 (KDE)方法从表征规划路径的所有数据点生成。在所提出的PI-LPM模型基础上,提出一种规划路径约束的机器人定位新算法 (RL-PPC)来提高机器人定位精度。在该方法中,应用粒子滤波算法来融合所提出的PI-LPM模型和已有的传感器定位方法。融合过程中,从PI-LPM模型中计算得到的概率是分配粒子权重的一个重要因素。实验中分别利用仿真数据和真实数据对所提出的模型与算法进行验证。实验结果表明,所提RL-PPC算法可有效融合PI-LPM模型与主流的定位系统(如GPS和LiDAR定位系统),并显著提高机器人定位的整体性能。     

具有路径能耗优化特性的WSN无标度容错拓扑控制算法

针对数据传输型的大规模无线传感网络中路径能量损耗问题,建立在多跳模式下的网络路径能耗优化模型,得出可以使网络通信能耗最小的节点度取值规律。依据节点度的最优取值,通过控制网络平均节点度的适应度模型来构建网络拓扑,提出一种具有路径能耗优化特性的无标度容错拓扑控制算法EETA(energy efficiency topology algorithm)。动态性能分析表明,由该算法生成的网络拓扑,其节点的度分布服从幂律,具有无标度拓扑的强容错能力。仿真实验结果显示,该算法同时也降低了网络路径能量消耗,具有路径节能性。     

基于多层感知器神经网络的路径损耗预测研究

为了更好地服务于5G及未来无线通信系统的网络规划与优化,开展了基于多层感知器(multi-layer perceptron, MLP)神经网络的路径损耗预测研究. 利用有限的地物类型,提出一种表征传播环境的简易方法,避免了繁琐的三维场景建模. 结合测量数据和由环境表征方法提取的环境特征,基于MLP神经网络建立了路径损耗模型. 数据实验的对比分析表明MLP神经网络能够实现路径损耗的准确预测,且环境特征的引入有助于提升模型性能. 为解决干扰地物影响路径损耗模型的准确性以及模型对环境变化的敏感性问题,根据视距(line-of-sight, LoS)和非视距(non-line-of-sight, NLoS)标签改进环境表征方法,进一步提升了模型的稳定性和泛化能力. 所做工作有助于了解无线电波传播特性,为无线网络优化和通信系统设计提供了理论依据.     

距离无关的室内路径损耗模型的建立

针对传统室内路径损耗依赖于距离以及其信道参数在LOS(视距)和NLOS(非视距)下的不确定性问题,提出了一种室内的纯统计路径损耗模型.该模型以距离作为随机变量,并引入室内路径切换频度表示LOS和NLOS的信道条件,从而消除路径损耗对距离的依赖以及信道参数的不确定性.通过该模型,在毋需知道路径长度的情况下,根据操作空间的半径和室内路径切换频度以及路径损耗的置信度估算出路径损耗,同时该模型也提出了3种服务质量(QoS)以满足不同的客户需求,与总是以最大功率发送信号的传统模型相比大大优化了资源配置.经实例验证表明,此模型应用方便,是一种简单且实用的模型.     

移动协助传感器网络中Sink的路径优化策略

在无线传感器网络中引入移动Sink来解决。静态无线传感器网络(所有节点均为静止)存在的能量空洞、冗余覆盖和热点等问题。传感器节点将数据发送给汇聚节点(CP,collection point),移动Sink访问CP节点收集数据。提出了一种最短移动距离最小能耗的路径优化模型(MEMD)。证明了该模型是一个NP-hard问题,给出了一种基于效用的贪心启发式方法用于确定最佳的CP节点队列。为了在规定的最大传输延时的范围内访问尽可能多的CP节点,提出了一种基于CP节点访问概率的路径选择算法。通过模拟实验以及实验床的真实数据,提出的算法能很好地在满足延时要求的同时节约网络的能量。     

基于导频信道进行传播模型校正的方法

文章根据CDMA无线网络的特点,提出了一种利用CDMA前向导频信道的Ec/Io计算路径损耗的方法;然后根 据该方法得到的路径损耗,提出了一种通过迭代法进行传播模型校正的线性回归算法。     

人体通信频段体内至体表信道特性分析与建模

为探究人体通信(HBC)频段体内无线通信系统的传输特性,该文对解剖学数值人体模型和多层异质几何人体模型的体内至体表信道特性进行电磁仿真分析,首次建立了人体通信频段内10～50 MHz体内至体表路径损耗模型,并通过生物液态仿体内测量验证了电磁仿真和路径损耗模型的有效性。首先,结合时域有限积分法和数值人体模型计算10～50 MHz人体心脏节点至体表各节点的平均路径损耗,分析对比解剖学数值人体模型和多层异质人体模型的路径损耗、阴影衰落和电磁场分布特性。其次,基于表面波传播机理,提出一个带有线性修正项的对数路径损耗模型,最后建立完整的10～50 MHz体内至体表植入式人体信道模型。仿真分析和实验结果表明,该文提出的带有线性修正项的路径损耗模型可以更准确地描述此频段体内至体表路径损耗特性,采用解剖学数值人体模型进行此频段信道建模与特性研究可以有效提高植入式信道模型的可靠性。     

基于RSSI多边定位误差的加权质心定位算法

为了优化无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)中的定位算法, 提高节点定位精度, 提出一种基于多边定位误差的加权质心算法。分析了无线电的路径损耗模型, 建立基于信号接收强度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)和距离关系的对数拟合测距公式, 给出了求解未知节点坐标的多边定位法和位置估算模型。多组数据定位后, 以定位误差值的倒数作为权值, 改进传统的质心算法, 并讨论了参考点个数的选取与误差的关系。实验表明: 改进后的加权质心比传统质心定位精度进一步提高, 选择4~5个参考节点具有良好的定位效果。     

基于否定选择遗传算法的路径覆盖测试数据生成

路径覆盖是软件测试领域重要的测试方法之一.在搜索空间中,找到一组测试数据满足路径覆盖是一个具有挑战性的问题.因此,自动生成测试数据是软件测试的关键问题.文中提出一种基于否定选择遗传算法的路径覆盖测试数据生成方法,将否定选择策略融入遗传算法,动态优化遗传算法的种群数据,自动生成覆盖目标路径的测试数据.多个基准程序和工业程序的实验结果表明,与随机方法和遗传算法比较,文中方法能够提高路径覆盖率,减少冗余测试数据的生成.     

密集多径环境下UWB测距的NLOS误差减小方法

为减小密集多径环境下超宽带(UWB)测距结果中因为障碍物引起的非视距(NLOS)误差,提出了一种有效的NLOS误差减小方法.此方法考虑了NLOS误差的产生原理及特点,以信号传播的路径损耗模型为基础,通过对接收信号中不同时间到达单径的能量比较,实现了对NLOS误差的粗略估计,进而以此估计值对测距结果进行校正.在方法的具体实现上,给出了一种计算量较小、复杂度较低的单径检测算法.对实测数据的处理验证了方法的正确性,结果表明本文提出的NLOS误差减小方法使UWB测距精度有了较大提升.     

On the SVMpath initialization

This paper presents a novel algorithm for the initial configuration to the model selection problem in the two-class support vector machine (SVM) classification when fitting the entire path of SVM solutions for every value of the regularization parameter. Instead of using quadratic programming for initialization in the conventional two-class SVM regularization path fitting methods, we propose a piecewise linear method which reduces the computational cost significantly. Furthermore, an efficient treatment is provided to deal with the singular case where the data set contains linearly dependent points, duplicate points or nearly duplicate points. The performance of the proposed algorithm in terms of computational complexity and the ability to handle singular cases are backed by strict mathematical analysis and proof, and verified by the experimental results.     

Synchronous multicast and broadcast service in multi-rate IEEE 802.16j WiMAX relay network

IEEE 802.16j Mobile Multihop Relay Standard defines multi-hop relay operation in a WiMAX system. It uses a novel synchronous multicast and broadcast transmission mechanism to achieve macro diversity. With the newly introduced synchronous delivery constraint, the multicast data delivery algorithm should be designed differently to enhance system performance. This paper provides Multi-Rate Selection Algorithm (MRSA) for multicast and broadcast (MBS) data delivery. It could reduce the data distribution delay from the BS to all the RSs. Besides, we also propose the path selection algorithm to further improve the effectiveness of MRSA. Our simulation results show that using MRSA with our shortest-path path selection algorithm, the delay for data delivery in 802.16j MBS system could be greatly reduced. The proposed scheme could achieve the performance closed to the optimal solutions. To the authors’ best knowledge, this is the first research work to investigate the IEEE 802.16j multicast and broadcast problem.     

多路径并行传输中传输路径选择策略

该文首先在实验分析的基础上,发现在互联网端到端传输层多路径并行传输(CMT)中,当端到端关联中路径间的特性参数如丢包率和延迟存在较大差异时,部分路径并行传输的吞吐量优于全部并行传输的吞吐量,从而论证了多路径并行传输情况下传输路径选择的必要性及对传输性能的影响。其次,建立了路径吞吐量与不同丢包率和延迟的拟合关系,并以路径吞吐量为路径权值,提出了一种基于路径权值的传输路径选择策略CMT-PW(Path Weight),给出了该策略的算法实现和相应的伪代码实现。仿真实验表明,CMT-PW策略优于传统CMT策略。     

基于改进射线跟踪法和BP神经网络算法的室外微蜂窝毫米波信道特性研究

在28 GHz与39 GHz毫米波频段室外微蜂窝场景下,基于改进射线跟踪法和反向传播(back propagation, BP)神经网络算法对毫米波单发单收信道及单发多收信道进行建模仿真研究. 在得到的无线信道仿真数据基础上,研究分析了毫米波信道的路径损耗、均方根(root-mean-square, RMS)时延扩展(delay spread, DS)、接收功率等传播特性. 通过与现有文献的测量结果对比分析验证了改进射线跟踪法的正确性与有效性. 通过BP神经网络方法拟合得到的路径损耗模型参数结果与改进射线跟踪法仿真得到的路径损耗参数结果对比发现,两者吻合程度很高,验证了BP神经网络算法能很好地对室外微蜂窝毫米波信道大尺度参数进行预测. 同时,文中给出了一种普遍适用的用来表征室外微蜂窝视距(line-of-sight, LoS)与非视距(non-line-of-sight, NLoS)场景下28 GHz与39 GHz毫米波信道的路径损耗模型. 结果表明:LoS场景下的RMS DS和接收功率都小于NLoS场景下得到的结果;LoS场景与NLoS场景下RMS DS、水平方向到达角、多径簇的个数累积分布函数均服从高斯分布;RMS DS在毫米波频段微蜂窝场景下,随着频率的升高而增大,到达接收端的多径成簇呈现稀疏性.     

层次分析法在ZigBee网络语音通信中的应用研究

在自组织网络语音通信中,针对音频传输中存在的延时、丢包等主要问题,在ZigBee网络路由的基础上建立层次分析法评价模型,设计了一种音频传输路由算法AHP-RP。通过分析路径链路质量、音频负载值、路径存活时间和路径长度等因素对音频质量的影响,构建以网络的4个因素为因子的比较矩阵,选择最优传输路径。仿真及实际通信平台验证表明,该算法能有效地适应网络状态,明显改善了语音通话质量。     

Minimum spanning tree–based delay‐aware mobile sink traversal in wireless sensor networks

Energy efficient data collection in a delay‐bound application is a challenging issue for mobile sink–based wireless sensor networks. Many researchers have proposed the concept of rendezvous points (RPs) to design the path for the mobile sink. Rendezvous points are the locations in the network where the mobile sink halts and collects data from the nearby sensor nodes. However, the selection of RPs for the design of path has a significant impact on timely data collection from the network. In this paper, we propose an efficient algorithm for selection of the RPs for efficient design of mobile sink trajectory in delay‐bound applications of wireless sensor networks. The algorithm is based on a virtual path and minimum spanning tree and shown to maximize network lifetime. We perform extensive simulations on the proposed algorithm and compare results with the existing algorithms to demonstrate the efficiency of the proposed algorithm of various performance metrics.     

Environment Adaptive Localization Method Using Wi-Fi and Bluetooth Low Energy

Received signal strength indicator (RSSI) based fingerprinting techniques for indoor positioning can be readily implemented via a wireless access point. These methods have therefore been widely studied in the field of positioning. However, fingerprinting suffers low accuracy of positioning on account of high noise occurrences which are caused by other wireless communication signals and environmental factors when the RSSI is received, and by relatively high errors on account of low position resolution compared to other methods such as time of flight and inertial navigation technology. In this paper, a modified fingerprint algorithm based on Wi-Fi and Bluetooth low energy applied to the log-distance path loss model is proposed to remove unnecessary Wi-Fi data, and produce the AP database that can be updated depending on the changes of the ambient environment as the indoor area is increasingly complicated and extended. Instead of using the existing fingerprinting techniques of consulting signal strengths as factors that are stored in a database, the proposed algorithm employs environmental variables to which the log-distance path loss model is applied. Therefore, the proposed algorithm has higher position resolution than existing fingerprint and can improve the accuracy of positioning because of its low dependence on reference points. To minimize database and eliminate inaccurate AP signals, the Hausdorff distance algorithm and median filter are applied. Using a database in which environment variables are stored, the results are inversely transformed into the log-distance path loss model for expression as coordinates. The proposed algorithm was compared with existing fingerprinting methods. The experimental results demonstrated the reduction of positioning improvement by 0.695 m from 2.758 to 2.063 m.