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(ITU-R)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。     

基于机器学习和卫星图像的路径损耗预测

基于反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）构建了一种路径损耗预测模型.通过卫星图像的红、绿、蓝（red, green and blue,RGB）通道的颜色信息来表征无线通信电波传播路径的环境特征,结合路测点与基站的距离特征构建数据集,迭代训练网络参数,以预测传播路径损耗.结果表明,对跨基站路测点的预测结果与实测数据之间的相关系数达到0.83,绝对平均误差控制在0.66 dB,标准差控制在6.65 dB,说明在缺乏某一场景的详细模型和材质参数时,本文模型也能可靠预测无线通信电波的传播路径损耗.此外,本文信道模型与传统信道建模方法多方面的对比与分析表明,本文模型在相同计算资源下可以提供和传统信道建模方法相差很小的预测结果,同时大大缩短预测所需的时间,说明本文模型对传播路径损耗做出快速预测的能力可以用于无线通信网络系统的优化.     

一种基于生成对抗网络的电波传播数据增强方法

电波传播模型是频谱管理、通信领域的关键研究内容。能否精准刻画电波传播模型，将直接影响传播损耗计算、频谱态势生成等实际效果。模型研究需电磁环境感知数据支撑，而现有电磁环境感知数据稀缺，采集困难，且往往只关注场强等表征信道特性的要素，因此研究了一种基于生成对抗网络的电波传播数据增强方法。该方法由经纬度获取测量点高程信息和卫星图像，并联合经纬度基于条件生成对抗网络对卫星图像增强，获得包含信道特性和地形变化的联合数据集。结果表明，在相同电波传播预测模型下，采用该方法生成的数据集预测精度提高2.7%，使得传播模型构建具备了更多的数据支撑。     

复杂地形条件下电波传播特性预测

电磁环境计算是战场电磁环境预测仿真系统的核心,为了准确预测不同环境下的电波传播特性,从复杂地形条件展开研究,给出一种基于PE模型的电场强度计算方法,仿真比较了辐射源在不同地表类型下的传播损耗,仿真预测了复杂地形条件下电波传播特性,仿真结果表明地表电磁特性对传播损耗的影响较小,相比于地表电磁特性,不规则地形对电波传播影响更为明显。     

一种基于支持向量机的电波传播损耗计算方法

当前,电磁环境日益复杂,电波传播损耗作为电磁环境分析领域的重要研究对象,其预测结果的准确性将直接影响频谱态势生成、用频兼容分析等实际效果。由于电磁波在传播过程中易受环境影响,传统方法采用单一模型计算电波传播损耗,潜在误差较大。本文提出一种基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的电波传播损耗计算方法。在训练阶段,采用不同传播环境下的感知数据对支持向量机模型进行训练;在测试阶段,以一定步长对传播路径进行分段,运用训练得到的支持向量机模型来对传播环境分段识别,继而采用各段识别结果相匹配的电波传播损耗模型分段计算损耗值并叠加为总的路径损耗值。仿真结果表明,相较于采用单一模型的传统方法,本文所提方法能够显著提高电波传播损耗计算精度。     

复杂边界电波传播损耗的神经网络估计方法

针对抛物方程用于模拟复杂地面边界电波传播计算时间随着频率升高急剧增加的缺点,提出利用抛物方程给神经网络提供训练数据,用电磁波频率和水平方向的距离作为神经网络的输入,传播损耗作为神经网络输出的电波传播损耗的分析估计方法.与传统抛物方程的计算结果对比表明,所提出的复杂边界电波传播损耗的估计方法,在保证了较高计算精度的同时,计算速度得到很大的提高.     

电波传播抛物方程模型在航空通信中的应用

针对航空通信中电波传播损耗预测需要满足精确性、实时性及复杂环境适应性的要求,在分析电波传播损耗对航空通信系统作用范围的影响基础上,采用抛物方程模型研究了航空通信中电波在空间区域的传播特性。该模型利用分步傅里叶算法实现快速求解,采用边界平移法处理复杂地形边界,并通过非均匀网格技术提高空间任意一点的场强计算精度,从而改善了复杂环境下电波传播损耗预测的精确性和实时性。将该模型应用于真实地形环境下的航空通信仿真算例中,仿真结果表明：该模型能有效预测复杂环境下电波的传播损耗,评估在正常通信条件下飞行器的飞行范围、最大飞行距离以及最低飞行高度等性能。     

复杂环境下电波传播损耗的测试与仿真

确定性的电波传播特性预测方法为通信装备内场仿真测试中所需的通信链路传播损耗计算提供了一条高效准确的途径。采用外场实地测试和基于射线追踪算法的确定性电波传播损耗预测软件,仿真2种手段对真实环境下某条特定通信链路的传播损耗进行了预测,给出了测试和仿真结果,分析了误差来源,表明了采用基于射线追踪算法的确定性电波传播损耗预测方法对复杂环境下通信链路传播损耗计算的可行性。     

基于PE模型的电波传播特性预测技术研究

PE模型已经被广泛地应用于电波传播特性预测技术的研究,并成为解决电波传播问题的主要工具。通过对抛物方程推导过程中由于对伪微分算子Q的处理而产生的误差进行分析,表明PE模型在预测小仰角的电波传播时具有很好的计算精度。对基于PE模型的电波传输损耗理论模型进行计算机仿真,得到电波传播损耗的理论计算值,通过与实测数据进行对比,验证了PE模型用于电波传播特性预测的正确性,并且对理论模型的计算结果稍微偏小的原因做了分析。     

宏小区无线电波传播预测模型仿真分析

无线电波传播模型主要用于计算无线电波传播路径损耗中值.针对宏小区无线电波传播需要考虑地形、环境类型以及构成环境的材料等各方面因素,研究了奥村经验模型中参数的算法和取值,用MATLAB仿真依据线性回归校正算法校正奥村经验模型.仿真结果表明,在频率一定的情况下,随着收发距离d的增加,电波传播路径损耗也增大;建筑物的密度越大,电波传播路径损耗越大.仿真结果与实际环境测试数据一致,也验证了校正的奥村经验模型的可靠性.     

基于MDT数据的深度覆盖智能预测方法研究

本文基于大规模MDT数据结合机器学习算法，将人工智能技术与网络规划仿真相结合，研究一种符合网络实际环境的无线电波传播模型，实现网络深度覆盖的智能预测。通过将原始MDT数据清洗和去噪得到合理的数据集，搭建全连接神经网络，计算每个接收点与发射机之间的6种关键地理特征向量，并输入神经网络进行训练及网络参数调优，得到指标合理的传播模型。基于网络工参进行单站、多站的仿真验证和外场测试对比，模型泛化性好、鲁棒性高，仿真预测结果合理准确，符合地理环境变化，与外场测试对比效果理想。基于MDT数据训练的智能传播模型能精准地实现网络深度覆盖预测，具有极高的指导意义和应用价值。     

一种深度残差网络构建的5G无线智能传播模型

为建立更为准确的全覆盖、全应用、全频谱的5G无线信道模型,提出通过认知无线电与深度神经网络相结合的方法研究无线电波传播特性。根据传统无线传播模型并考虑到不同传播环境,根据信道大尺度衰落特性（包括路径损耗、阴影衰落和小尺度衰落特性）的统计结果,通过BP算法提取特征,并应用FeatureTools进行深度特征综合建立特征方程,计算特征变量与传播损耗的相关系数,进行相关系数的置信区间及变量独立性检验,最终筛选出22个特征并排序。基于深度残差网络建立传播路径损耗的回归模型,结合批正则化过拟合测算平均接收功率,为建立更精确的无线信道模型提供了量化依据,并最终在测试数据集上取得均方根误差8.36（本地）和10.03（云端）的成绩,对工程实践具有较强的参考价值。     

基于神经网络的室内单站精确被动定位技术研究

为了提高室内环境下对目标的定位精度,提出一种室内单站精确定位技术. 该技术利用室内电波传播多径效应构成的复杂信道信息,基于机器学习,构建卷积神经网络架构,通过卷积提取不同位置目标到达接收传感器的多径时延特征信息;然后通过多层全连接层深度神经网络的模型训练,将基于复杂信道的定位问题转化为回归模型的问题,建立信道指纹与位置之间的非线性关系来完成被动定位. 训练和仿真结果表明,在室内复杂电波传播环境下,基于神经网络的室内单站精确定位技术能够实现单接收站情况下对目标的精确定位. 本文主要对3×3网格大小的金属散射体进行定位,接收站位于室内时,平均定位误差为0.621个网格（12.42 cm）;接收站位于室外时,能够分别实现信噪比20 dB、30 dB、40 dB情况下44.09 cm、21.42 cm、20.96 cm的平均定位误差. 本文方法为室内复杂环境下的目标定位提供了一种新的定位方法.     

粗糙海面对电波传播的影响研究

蒸发波导能够部分陷获电磁波的传播,从而改变电磁波的传播特征,形成超视距传播,但是粗糙海面对电波传播的影响会削弱这种传播特性。基于抛物方程(PE)模型,采用包含粗糙海面阴影效应的反射系数来计算电波传播损耗,仿真结果略大于采用Miller-Brown模型做海面粗糙度修正的传播损耗值。表明当波长与浪高可比拟甚至远小于浪高时,粗糙海面的阴影效应对电波传播的影响不可忽略。     

基于三维抛物方程的路径损耗预测模型

为实现通信网络的优质覆盖和基站选址的优化布局,研究城市环境中电波传播的路径损耗预测模型尤为必要。文章通过STL数据的三维重建技术,结合K-means聚类算法对传播环境进行电磁建模,采用三维抛物方程解算电波传播过程,形成了路径损耗预测模型。仿真结果与经验模型相比,表明本模型不仅能准确地反映出电波的衰减趋势,还可预测环境反射、散射造成的多径衰落;街道场景下本模型的仿真结果和实测路径损耗基本吻合,验证了本文模型的正确性。     

海上蒸发波导电波传播特性预测

电磁环境计算是战场电磁环境预测仿真系统的核心,海面上温度的逆增和湿度随高度增加的剧烈递减,使得蒸发波导出现概率较高且持续时间较长。因此,海上蒸发波导具有较高的研究价值,给出一种基于PE模型的电场强度计算方法,引入修正折射指数描述不均匀大气结构,仿真分析了蒸发波导对电波传播的影响,仿真分析表明相比于标准大气结构的传播损耗,蒸发波导对电波传播产生了陷获作用,电波受大气折射,在波导层向下偏转,传播轨迹弯向地面,电波在波导层中传播损耗明显减小,形成超视距传播。     

基于深度卷积神经网络的交通流量预测数学模型设计

精确的交通流量预测是实现未来智能交通的关键技术。神经网络模型在该领域的预测方面具有一定的优势。因此,为了提高预测精度,设计一种基于深度卷积神经网络的交通流量预测数学模型。首先,对交通流量数据的预处理方法进行分析,然后结合特征训练过程和卷积神经网络构建深度神经网络结构,并给出深度神经网络的配置参数。利用美国明尼苏达大学UMD分校的交通流数据集进行仿真实验,结果表明,提出的模型可以对短时交通全局趋势进行预测,并具有较好的稳定性和预测精度。     

车载超短波电台电波传播预测模型研究

针对实战环境中车载超短波电台通信距离和质量受地面附着物和地形地貌影响的问题，文中基于射线追踪和机器学习，建立了车载超短波电台电波传播预测模型。采用装甲车辆与车载天线的一体化建模获得车载天线辐射方向图，融合电子地图，建立了基于射线追踪技术的电波传播仿真模型。利用随机森林机器学习算法和仿真模型的数据结果，建立了基于随机森林的电波传播预测模型，并与经典电波传播模型如Egli模型和Okumura-Hata模型进行对比。结果显示，基于随机森林的电波传播模型预测精度更高，均方根误差达到2.190 1 dB,决定系数达到0.960 1,可准确预测战术通信环境中的电波传播情况。     

室内走廊环境高频段宽带无线信道测量与建模

为了验证在高频段进行宽带无线通信的可行性,介绍了针对室内走廊环境进行的14GHz宽带无线信道测量和所获取的信道特征。基于频域信道冲激响应测量方法,设计搭建了宽带无线信道测量平台,较好地克服了高频段电波传播能量实时测量采集的难度。基于实测数据提取信道参数化模型,获取了高频段电波传播特性参数统计分析结果,包括路径损耗与阴影衰落、时延扩展、角度扩展。测试与分析结果表明:高频段电波传播时延小、方向性强,适用于宽带互联通信。     

粗糙海面建模及其在蒸发波导传播中的应用研究

海上蒸发波导微波超视距电波传播对舰载雷达的运行具有重要的影响. 本文基于粗糙海面电波散射特征和海面高度分布概率密度函数,提出了一种考虑海面遮蔽影响的海上电波传播计算方法,并与两种不包含遮蔽影响的粗糙海面建模的计算结果进行了模拟和试验对比. 计算结果为:1）随着计算频率和风速的增大,不同粗糙海面处理方法的计算结果差异增大,对应位置的路径损耗差异可达10 dB;2）基于试验数据的对比初步显示采用考虑遮蔽影响改进的抛物方程模型预测的路径损耗精度相对较高,粗糙海面对电波的遮蔽效应是蒸发波导传播损耗计算中的一个重要因素;3）试验结果为不稳定大气时采用NPS蒸发波导模型、稳定大气时采用PJ蒸发波导模型预测大气折射率剖面,所预测的路径损耗要优于采用单一蒸发波导模型的结果. 本文所得结果对海上电波传播计算和大气波导的反演等具有参考价值.