基于二维TE波常用时域有限差分算法的分析

针对传统的时域有限差分法受Courant稳定条件的限制,且存在交替方向隐式时域有限差分法数值色散较大的问题,本文以TE波为例,研究了Crank-Nicoloson差分方式的近似去耦时域有限差分法基本原理,并对其稳定性进行分析,证明该方法是无条件稳定。通过数值仿真,从运行时间和吸收效果方面与传统的时域有限差分法和交替方向隐式时域有限差分法进行对比。仿真结果表明,近似去耦时域有限差分法比交替方向时域有限差分法的吸收效果好,但比传统的时域有限差分法吸收效果差;近似去耦时域有限差分法比交替方向时域有限差分法运行时间长,但比传统时域有限差分法运行时间短,说明近似去耦时域有限差分法突破了Courant稳定条件的限制,且在吸收效果方面比交替方向时域有限差分法好。该研究具有广阔的应用前景。     

5G城市轨道交通场景分类及信道建模

城市轨道交通是现代化交通基础设施的重要组成部分,5G作为新一代移动通信技术,可提供高速率、低时延的无线数据传输,有助于提升城市轨道交通的运行效率和服务质量。由于城市轨道交通场景的复杂性,需要针对性的通信场景分类、信道特性分析和精准的信道模型为城市轨道交通5G通信系统的设计提供理论支撑。基于此,提出了5G城市轨道交通电波传播场景的分类,以支撑典型场景下的信道测试与建模工作,同时阐述了城市轨道交通场景信道测量和建模的现状,并分析了当前面临的主要挑战。结合5G通信智能化特点,讨论了人工智能在信道特征提取和信道建模方面的应用前景与可行思路,并深入分析了基于可重构智能面和无人飞行器辅助的5G城市轨道交通信道建模研究现状和发展前景。最后,阐述了毫米波频段下5G城市轨道交通信道建模的研究。