基于射線跟蹤和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的場強(qiáng)預(yù)測混合模型.pdf

1、隨著城市建筑物數(shù)量的增加,電波傳播的環(huán)境也變得日益復(fù)雜。同時(shí),電波傳播的頻段也越來越高,微蜂窩、微微蜂窩技術(shù)開始被采用以提高系統(tǒng)容量。在微蜂窩系統(tǒng)中,各個(gè)小區(qū)之間的統(tǒng)計(jì)相似性消失,傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)方法的場強(qiáng)預(yù)測模型不再適用。而新一代通信系統(tǒng)的規(guī)劃與優(yōu)化需要更精確的場強(qiáng)預(yù)測。針對該問題,本文重點(diǎn)研究新的高效、精確的場強(qiáng)預(yù)測方法。
　　首先,射線跟蹤法是近年來常用于城市微小區(qū)和室內(nèi)環(huán)境的場強(qiáng)預(yù)測方法。論文實(shí)現(xiàn)了基于三維場景數(shù)據(jù)庫的反向射

2、線跟蹤算法。射線跟蹤方法雖可以得到精確的預(yù)測結(jié)果,但是需要建立高精度的場景數(shù)據(jù)庫,并且算法復(fù)雜度高、計(jì)算量大。
　　進(jìn)一步,針對射線跟蹤場強(qiáng)預(yù)測方法的局限性,引入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)場強(qiáng)預(yù)測的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于射線跟蹤和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的場強(qiáng)預(yù)測混合模型。首先,基于簡化的場景數(shù)據(jù)庫用射線跟蹤方法進(jìn)行仿真,得到一組粗糙的場強(qiáng)值;然后,利用測量或者精確模型仿真得到的結(jié)果對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,使其能夠預(yù)測場景中的細(xì)節(jié)信息對場強(qiáng)值的影響。一方面,由于建立的