无线网络规划中的传播模型选择和校正

针对无线电波传播特性，指出无线网络规划中传播模型选择的必要性和常用的传播模型，最后提出移动通信网络建设要有合理的小区规划．对模型进行校正是非常重要和必要的。     

基于WCDMA系统的传播模型校正的研究

为获得适合我国城市环境的WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access)网络的通用室外传播模型,更好地进行WCDMA无线网络规划.在现有传播模型的基础上,采用最小二乘法,对CW(Continuous wave)测试所获得的数据进行曲线拟合,得到适合中小城市WCDMA网络的传播模型.仿真结果表明,该模型校正方法适合地形较为平坦的中小城市.校正后模型预测值与实测数据的最大误差比校正前降低了40 dB,且具有对数字地图依赖程度低的优点,对指导我国WCDMA网络规划具有应用价值.     

PWLAN无线传播模型的校正

为了更加合理地规划公共无线局域网(PWLAN),需要对公共无线局域网的射频传播模型进行校正.根据各种典型无线环境下连续波的测试数据和数字地图,对传播模型进行校正,得出在不同环境下传播模型的校正公式.讨论了单变量和多变量的校正法,给出了一个传播模型的校正实例.实践证明,该校正模型在某市公共无线局域网的规划和布网中起到了较好的作用.     

TD-SCDMA传播模型及其校正案例浅析

本文介绍了无线传播模型的基本概念,并分析了其在TD-SCDMA规划中的重要性。此外,本文对无线传播模型测试与校正的工程实施做了详细的介绍,并通过近期数个城市的TD传播模型校正工作,推荐了数个具有一定参考意义的TD传播模型。     

一类模糊线性规划的新算法

提出了一种将模糊线性规划转化为常规线性规划的方法,即将目标系数是三角模糊数的线性规划转化为目标系数为L—R型模糊数的线性规划,然后转化为模糊线性多目标规划,并对其模糊线性多目标规划用了一种新的算法求解．最后通过实例说明了该算法的有效性．其运算结果表明：新算法比一般的算法迭代过程更为简洁,收敛速度更快,容易用matlab在计算机上操作．     

BPNN-HDMR非线性近似模型方法及应用

提出基于误差反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的高维模型表示(high dimensional model representation,HDMR)方法,即BPNN-HDMR方法.BPNN-HDMR方法的显著优势是将BP神经网络的非线性函数逼近能力与高维模型的层级结构理论相结合来构建近似模型,并能够揭示输入变量之间固有的线性或非线性关系及其相关性,将构造模型复杂度由指数级增长降阶为多项式级,有效地解决了高维建模问题.通过测试和对比验证了该算法的效率和建模能力,并将该算法应用于矿用自卸车安全驾驶室翻车保护装置(Roll-Over Protective Structure,ROPS)的优化设计.通过优化结果验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于改进标记传播算法的基因表达谱数据分析

针对原始标记传播算法迭代次数过多和阈值选取的不确定性等问题,提出一种改进的标记传播算法,并将其应用于基因表达谱数据分析。首先将高维基因表达谱数据表示为权值矩阵,同时定义一个表示样本类别属性的标记序列,并将其中少量样本标记为已知;然后利用根据Gauss-Seidel迭代算法推导出的迭代公式更新标记序列,并证明标记序列的解的收敛性;最后采用正负标记的方式,根据标记序列各分量的符号差异实现数据类别的划分。通过白血病和结肠癌数据集实验,证明了本文方法的有效性。     

移动通信中Okumura和Walfisch-Bertoni传播预测模型对比浅析

Okumura模型和Walfisch-Bertoni模型是移动通信中两个具有代表性的电波传播预测模型,本文通过对两个模型进行分析,运用MATLAB对模型的路径损耗进行了仿真并加以对比分析,为选择合适的预测模型提供一定的理论参考依据。     

自校正解耦融合Wiener状态预报器

对含未知模型参数和噪声统计的多传感器单输入单输出系统,用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识,可得到未知模型参数和噪声统计估值器,进而在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦信息融合Wiener状态预报器。它实现了自校正分量解耦局部Wiener状态预报器和自校正分量解耦融合预报器。证明了它的收敛性和渐近最优性。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

线性离散时不变系统的分数阶相位校正迭代学习控制

针对带有随机干扰的线性离散时不变系统,提出一种分数阶相位校正迭代学习控制算法.设计一种新型相位超前校正与分数阶迭代学习控制相结合的迭代学习控制(ILC)学习律.基于频域分析方法,得到分数阶相位校正迭代学习控制在算法开、闭环两种情况下的频域收敛条件.结果表明:文中算法显著提高了ILC跟踪误差的收敛速度和收敛精度,具有先进性和有效性.     

隧道内圆极化电磁波传播特性的研究

交通隧道的发展要求实现全程的无线通信.运用波导理论及格林函数法对固极化电磁波在长直圆形隧道中的场分布及传播特性进行了研究,得到了轴向距离的电场分布计算表达式,与已有隧道内传播损耗模型的比较也表明此模型更准确有效,其结果对于隧道内通信网络的优化有一定的指导意义.     

WCDMA无线传播模型校正

基于WCDMA移动通信网络,讨论了传播模型校正的单变量校正方法和多变量校正方法,基于Matlab/Simulink图形化仿真工具,采用模块化动态分析组合方法,提出了对传播模型建立标准模型库的设计思想.利用图形化界面分析,对典型的传播模型进行对比,所建立的Simulink图形化仿真工具包能满足实测、分析校正的要求.以某地实测为例,结合Planet网规软件,详细阐述了无线传播模型参数校正的操作流程、结果分析,并给出了校正后预测值与实测值的对比分析,实现了无线传播模型的校正和网络优化.     

The RCT approach for cell coverage prediction (II): Experiment and early results

We study on the implementation flow of the radio computerized tomography (RCT) prediction method. A case in real cellular mobile radio (CMR) system together with the prediction results are also presented. As shown by the results, the RCT prediction method is marked for its convenience and rapidity, as well as its relative high precision even when the prediction procedure is highly simplified. Since it is developed according to the characteristics of wireless communication environments of our country and has concurrently merits from both statistical and deterministic prediction models, the RCT prediction method is in good agreement with engineering practices in cellular mobile communication in cities at home. Optimized by combining with other techniques, further improvement could be achieved in the stability and precision of the RCT prediction method which now serves as the core part of a software tool for commercial use in CMR system analysis and optimization. Biography: Yu Sheng-bing (1974-), male, Ph. D candidate, research interest: theory analysis and application development of radio propagation in wireless communication systems.     

小波变换集遗传算法神经网络的径流预测建模

为获得更精确的径流预报结果,利用dmey小波变换对径流时间序列分解为高频信号和低频信号,再使用遗传算法优化的BP神经网络分别对其进行预测,最后利用dmey小波逆变进行重构,以此建立径流总量预测模型。通过对柳江径流总量进行实例分析,并与遗传算法优化的神经网络模型、BP神经网络模型及传统的时间序列分析方法对比,该方法获得更准确的预测结果。研究结果表明该模型能充分反映径流时间序列趋势,预报稳定性好,预报准确率高,为径流时间序列预测提供一个有效建模方法。     

城市地形对电波传播的影响及传播模型的修正

为研究移动通信中无线信道特性和电波传播规律,本文对距基站2.5km处8个不同的测量点接收的信号电平进行了实测与研究.结果表明:在2.5km测量出的接收电压电平值是正态分布,且电波传播表现出明显的慢衰落特征.过往车辆越多,建筑物密度越大,接收电压电平越低,反之亦然;用传播模型Hata和COST231-Hata拟合得到的地形校正因子集中在-1dB～-8 dB范围.该结论可为城市移动通信工程设计和无线网络规划提供理论依据.     

金属矿井超宽带无线传感器网络路径损耗模型的研究

路径损耗模型对于分析无线信道的可用性具有重要意义,而信号的传播环境是影响无线通信系统性能的关键因素之一.结合电磁波的传播理论,在分析电磁波在金属矿井下传输时所存在的固有损耗与附加损耗的基础上,建立了矿井超宽带无线传感器网络路径损耗模型,并进行了仿真验证.结果表明,该模型能够较准确地预测出无线信号在金属矿井下传输情况,对于无线网络的规划等具有重要的指导作用.     

The RCT approach for cell coverage prediction (I): Principles

A new method for the coverage prediction of Cellular Mobile Radio (CMR) system is developed and its basic principle is presented. Unlike the Statistical Prediction Model (SPM) that estimates propagation loss by empirical formulas or the Deterministic Prediction Model (DPM) that reckons propagation loss with analytical expressions, the Radio Computerized Tomography (RCT) method does not seek to express the propagation loss explicitly. The 2-D distribution of propagation loss factor is computed using CT technique, based on measured data collected through drive test under appropriate geometric constraint. The total propagation loss can be obtained by integral of propagation loss factor along the equivalent, ray path. The advantages and limitations of the technique, as well as its implementation are discussed. Biography: Yu Sheng-bing (1974-), male, Ph. D. candidate, research interest: theory analysis and application development of radio propagation in wireless communication systems.     

层状介质波动问题的时域边界元模型及实验

建立了研究层状介质波动问题的时域边界元计算模型。为考察其精度和稳定性 ,对受冲击载荷作用的简单分层平板同时进行了动态光弹性和动态焦散线实验。由动态光弹性实验获取的系列双折射条纹相片反映出波动在层状介质中的传播、反射和透射特性 ,而动态焦散线实验为相应的时域边界元计算提供了精确的冲击载荷曲线。通过比较分别由实验和计算得到的在多个测点处双折射条纹级数的变化历程 ,对上述计算模型的适用性和可靠性进行了验证     

基于假设检验的NLOS确定及最小残差定位算法

针对室内非视距传播会降低定位精度的情况,提出基于假设检验的NLOS确定算法,并在此基础上提出基于粒子群优化算法的最小残差定位算法.通过联合信号接收强度模型和到达时间模型,利用假设检验的方法确定当前信号是否受到非视距污染.仿真结果表明,与标准差分析法相比,所提出的方法具有计算量小、不需要太多的传播模型参数等特点,具有较高的正确率.在确定信号传播环境后,在非视距干扰比较严重的情况下,提出了基于粒子群优化算法的最小残差定位算法,定位精度优于加权最小二乘法和Fang氏算法.     

用模糊神经网络建立GNP与产业结构的关系模型

给出了一种ＧＮＰ值与产业结构的关系模型的算法,利用一个多输入单输出的模糊神经网络（ＭＩＳＯ－ＦＮＮ）,提取关于人均ＧＮＰ值与工业比例,农业比例及人口关系的模糊的规则。利用模糊神经网络进行学习,调整隶属函数的形状及结论部分的参数;同时,还提出了一种在学习过程中动脉筛选模型规则的方法,仿真结果验证了算法的有效性。