28 GHz室内毫米波信道路径损耗模型研究

毫米波信道建模是第五代（the 5th Generation,5G）移动通信系统的关键技术,而路径损耗是表征毫米波信道传播大尺度衰落影响的重要参数.为了更好地理解毫米波信道的传播特性,应进行广泛的信道测量与建模.因此,对28 GHz室内环境进行了信道测量,并给出了相应的毫米波信道路径损耗模型,同时基于入射及反弹射线法/镜像法仿真分析了路径损耗传播特性.研究结果表明:实测结果与仿真结果一致性吻合良好,从而验证了入射及反弹射线法/镜像法的正确性;自由空间邻近（Close-In,CI）参考距离路径损耗模型表达式更简洁,鲁棒性更强.最后,本文给出了一种普遍适用的用来表征室内视距（Line-of-Sight,LOS）与非视距（Non-Line-of-Sight,NLOS）环境28 GHz与60 GHz毫米波信道的路径损耗模型.     

室外3.5 GHz电波传播特性研究

由于目前对下一代移动通信的备选频段——室外3．5GHz电波传播特性的研究还很少,基于此,应用射线跟踪法对室外3．5GHz频段的电波传播特性进行了研究。介绍了城市微小区中的电渡传播机制、射线跟踪法的基本原理和几种常用的射线跟踪方法,并在3．5GHz对街道拐角绕射、发射天线的高度对传播特性的影响以及3．5GHz的功率时延特性进行了研究,得出了路径损耗与建筑物的分布及街道宽度有关以及对发射天线高度不是很敏感的结论。     

室外微蜂窝小区3.5GHz 电波传播特性仿真和分析

射线跟踪方法是研究室外微蜂窝小区电波传播的有效方法。基于入射及反弹射线法/ 镜像法对室外微小区环境中3. 5GHz 电波传播的路径损耗进行了仿真和分析,仿真结果与文献所给的结果一致性良好,验证了该 方法的正确性。提出了一种新型的射线管判收方法,可有效判断到达接收机的所有射线管。分析了仿真中得到的接收功率、均方根时延扩展、波达方向等传播参数,并比较了视距传播(LOS)和非视距传播(NLOS)的传播特性,这些分析结果可为3. 5GHz 频段无线通信系统的覆盖提供相应的理论依据。     

一种基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法

针对多目标跟踪问题,提出基于蚁群算法的数据关联方法.首先将多目标跟踪问题描述为组合优化问题.利用蚁群算法解决组合优化问题的优势,在对其路径和路径长度概念重新定义的基础上,将其应用于选择多目标跟踪中的轨迹-观测关联集合.详细介绍了蚁群算法应用于数据关联问题的具体方法,建立了基于蚁群算法的数据关联模型.实验结果表明,论文提出的基于蚁群算法的数据关联方法是行之有效的.     

基于射线跟踪法的73 GHz走廊环境MIMO信道特性研究

为了研究5G室内走廊环境的毫米波传输特性,通过射线跟踪仿真方法预测了室内走廊环境下73 GHz毫米波MIMO信道特性。介绍了实验的仿真环境和射线跟踪仿真预测的实验方法和具体参数设置。研究了室内走廊环境下73 GHz毫米波MIMO信道的路径损耗、RMS时延扩展和MIMO信道容量变化。发现了路径损耗斜率和RMS时延数值较小。研究MIMO容量随距离变化时发现,收发机沿走廊纵向方向中间处会产生容量峰值,主要是由于该处散射丰富,NLOS分量大。研究MIMO容量特性发现增大天线间距和增大天线阵列规模可以提升容量,但是采用4×64 Massive MIMO相对于采用4×4 MIMO时容量提升较为有限。实验证实了73 GHz毫米波MIMO可以用于室内走廊环境。     

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(del...     

基于群智能神经网络的线性直流电源故障诊断

反向传播算法是应用广泛的一种多层前馈神经网络模型,具有求解精度低、易于陷入局部极小值的缺点.群智能研究领域主要有粒子群优化算法和蚁群算法.粒子群优化算法有收敛速度快、算法参数简洁等特性;蚁群算法具有正反馈、启发性收敛等特性.将群智能神经网络的方法应用于线性直流电源的故障诊断:利用蚁群算法来约简故障特征参数;用粒子群优化算法来训练神经网络的权值.实验表明:此方法提高了网络训练效率和故障定位准确性.     

基于蚁群优化算法的物流配送路径研究

针对区间重构方法进行物流配送路径寻优收敛性不好的问题,提出一种基于蚁群优化算法的物流配送路径优化选择方法。采用重极标差法进行物流配送路径的邻域网格分割,进行路径的动态实时统计特性分析,设计物流配送路径选择流程。采用蚁群优化算法进行物流配送路径的自适应寻优,实现路径优化选择规划。仿真结果表明,采用该算法进行物流配送路径规划,缩短了配送行程距离,节省了物流时间。     

改进蚁群算法在交通系统最短路径问题的研究

求解交通路网中两点间的最短路径是智能交通系统中的一个重要功能,为了更为准确快速地找到最优解,这里分析Dijkstra算法处理动态车辆路径问题中的缺陷,提出一种改进的蚁群算法,即在基本蚁群算法中引入搜索方向和搜索热区机制提高算法的搜索性能.通过建立改进蚁群算法模型,用VC 6.0开发工具,以实际交通地图为例,求解交通网络两点间最短距离;并与基本蚁群算法进行对比.仿真实验表明,传统蚁群算法的平均迭代次数为71.06,改进蚁群算法平均迭代次数为55.82,比传统蚁群算法有了明显的提高.该方法能有效解决交通系统最短路径问题,具有一定的实际意义和参考价值和实际意义.     

蚁群-遗传算法的无线传感器网络路径优化

为了提高无线传感器网络路径优化效率,快速找到最优路径,提出基于蚁群-遗传算法的传感器路径优化方法.利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的正反馈机制,实现了两种算法的融合.仿真结果表明,蚁群-遗传算法在时间和性能上都优于单独的蚁群算法和遗传算法,能快速找到无线传感器网络最优路径,有效延长了网络的生命周期.     

一种基于虚拟墙的射线跟踪法*

针对现有射线跟踪算法效率低下的问题,利用虚拟源思想,设计了一种基于虚拟墙的射线跟踪算法。首先,通过将处于同一平面的墙面合并为"虚拟墙",降低了算法搜索过程中墙面的遍历次数。在此基础上,通过设计"透光区"、"光扇区"等有效性判决条件,完成节点有效性的判决,避免了无效节点的混入,减少了计算复杂度。最后,利用深度优先搜索算法完成虚拟源树状结构的建立,无须重复遍历即可获得发射点到接收点的全部有效路径。仿真结果表明,该算法路径损耗的预测精度随着树遍历深度的增加而提高,同时降低了算法复杂度。     

基于粒子群算法的室外配用电场景射线追踪优化方法

为高效地利用射线追踪(ray tracing, RT)方法对室外配用电环境毫米波段进行传播特性研究,提出一种将RT方法与粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法相结合的RT优化方法.首先进行低分辨率RT,利用距离参数筛选出可能到达接收端的射线发射角度,并将其划分成多个搜索区域;然后在每个搜索区域中利用PSO算法寻找最优路径.该方法的路径损耗仿真结果与传统RT仿真结果以及实测数据都表现出了良好的一致性,场强覆盖预测也和传统RT仿真结果相一致.结果表明,该方法在保证精确度的同时可以有效提高RT计算效率,并避免了传统RT中的接收球问题,具有一定的工程应用价值.     

A hybrid technique based on combining ray tracing and FDTD methodsfor site-specific modeling of indoor radio wave propagation

The paper presents a hybrid technique based on combining ray tracing and finite-difference time-domain (FDTD) methods for site-specific modeling of indoor radio wave propagation. Ray tracing is used to analyze the wide area and FDTD is used to study areas close to complex discontinuities where ray-based solutions are not sufficiently accurate. The hybrid technique ensures improved accuracy and practicality in terms of computational resources at the same time since FDTD is only applied to a small portion of the entire modeling environment. Examples of applying the method for studying indoor structures and penetration of wave from outdoor to indoor are given at 2.4 GHz. Numerical results are compared with known exact solutions or results of the full wave analysis or traditional ray model to demonstrate the accuracy, efficiency, and robustness of the novel method. Numerical results are also compared with reported measurement results for waves at 1.29 GHz penetrating an external wall with metal-framed windows. Cumulative distributions of field envelope obtained from the hybrid method show close resemblance to the Rayleigh distribution, which conforms to the reported measurement results     

基于改进蚁群算法的车辆路径优化模型

在分析基本蚁群算法的基础上,针对交通路径的特点,提出了适合于求解路径规划的改进型算法。在原有算法的基础上引入了启发式因子,提高了算法初期的收敛效率,减少了计算。详细分析了参数α,β对蚁群算法速度与结果准确性的影响,提出了参数自适应调整的方案,提高跳出局部优解的能力以及算法的全局收敛性。改善了解的质量。根据仿真结果,将改进蚁群算法与基本蚁群算法进行了比较,结果表明改进后的算法各方面均优于基本蚁群算法,验证了改进型算法可行性和高效性。     

3D tetrahedron ray tracing algorithm

A new three-dimensional (3D) tetrahedron meshed ray tracing (TMRT) method is proposed. It is based on dividing the propagation region into tetrahedral cells whereby the number of tetrahedrons is decided by the number of vertices of structures instead of their dimensions. This method represents a 3D extension to the 2D procedure described in an earlier paper. Results from the 3D TMRT method show significant improvement in computational efficiency and are typically less than one half of those of the visibility ray tracing approach. These results were illustrated by calculating the delay spread in a typical indoor propagation environment     

Comparison of GA and DDE for optimizing coverage in indoor environment

This paper presents a method for determining the required number and locations of transmitting antennas to optimize wireless propagation coverage in indoor ultra‐wideband communication system. In the coverage prediction model, we use the three‐dimensional ray‐tracing technique associated to a genetic algorithm and a dynamic differential evolution for optimizing the transmitting antennas location in an indoor environment. The ray‐tracing method is employed to calculate the field strength from one or more transmitting antennas, and the optimization algorithm is used to determine the required number and locations of these antennas to achieve optimized wireless coverage in the indoor environment. The combined three‐dimensional ray‐tracing and optimization algorithm was applied in the indoor environment to find the best location of the transmitting antennas by maximizing the power in the coverage area. The use of deployments to minimize the transmitting antennas and maximize the power in the coverage area was proposed. Obtained simulation results illustrate the feasibility of using the integrated ray‐tracing and optimization method to find the optimal transmitter locations in determining the optimized coverage of a wireless network. The dynamic differential evolution has better optimization results compared with the genetic algorithm. The investigated results can help communication engineers improve their planning and design of indoor wireless communication. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

Analysis of Realistic Ultrawideband Indoor Communication Channels by Using an Efficient Ray-Tracing Based Method

A fundamental step in ultrawideband (UWB) communication system design involves the characterization of the indoor propagation channel. In this paper, we show that the UWB propagation channel parameters can be accurately predicted by employing ray tracing (RT) simulation carried out at various frequencies over the signal bandwidth. It is important to note that the determination of the rays reaching a given location is made only once, as the RT algorithm is independent of frequency. A parallel ray approximation (PRA) is used to significantly improve the computational efficiency of the RT based method. Moreover the accuracy of the approximation is verified through a measurement campaign.