基于射線跟蹤和神經(jīng)網(wǎng)絡的場強預測混合模型.pdf

1、隨著城市建筑物數(shù)量的增加,電波傳播的環(huán)境也變得日益復雜。同時,電波傳播的頻段也越來越高,微蜂窩、微微蜂窩技術開始被采用以提高系統(tǒng)容量。在微蜂窩系統(tǒng)中,各個小區(qū)之間的統(tǒng)計相似性消失,傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計方法的場強預測模型不再適用。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預測。針對該問題,本文重點研究新的高效、精確的場強預測方法。
　　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)境的場強預測方法。論文實現(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測結果,但是需要建立高精度的場景數(shù)據(jù)庫,并且算法復雜度高、計算量大。
　　進一步,針對射線跟蹤場強預測方法的局限性,引入了神經(jīng)網(wǎng)絡場強預測的優(yōu)點,提出了一種基于射線跟蹤和神經(jīng)網(wǎng)絡的場強預測混合模型。首先,基于簡化的場景數(shù)據(jù)庫用射線跟蹤方法進行仿真,得到一組粗糙的場強值;然后,利用測量或者精確模型仿真得到的結果對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,使其能夠預測場景中的細節(jié)信息對場強值的影響。一方面,由于建立的