經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展推動(dòng)了無(wú)線電業(yè)務(wù)需求的爆發(fā)式增長(zhǎng),但同時(shí)也帶來(lái)一些問(wèn)題。它即表現(xiàn)在無(wú)線電頻譜資源的緊張,也表現(xiàn)在無(wú)線電傳播環(huán)境的日趨復(fù)雜,這種環(huán)境的多樣性給電波傳播的預(yù)測(cè)與覆蓋帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。大量的研究和實(shí)驗(yàn)表明,無(wú)線電傳播路徑過(guò)程中的環(huán)境變量對(duì)信號(hào)衰落和覆蓋準(zhǔn)確預(yù)測(cè)有著重要影響。特別是5G時(shí)代的到來(lái),隨著頻率的提高,波長(zhǎng)將進(jìn)一步減小,其受環(huán)境變量的影響將進(jìn)一步加深。因此,一種可以快速、準(zhǔn)確識(shí)別無(wú)線電傳播環(huán)境的方法將對(duì)判別某一地區(qū)使用何種無(wú)線電傳播模型進(jìn)行預(yù)測(cè)提供有效參考和關(guān)鍵支撐。本文首先介紹了典型的無(wú)線電傳播模型種類,包括基于實(shí)際測(cè)試擬合出的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?自由空間損耗模型,奧村-哈塔模型、COST-231哈塔模型、Lee模型,以上模型都是通過(guò)的大量的數(shù)據(jù)擬合和測(cè)試,在無(wú)線電傳播預(yù)測(cè)和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化領(lǐng)域內(nèi)有著廣泛的應(yīng)用,并得到了大量的驗(yàn)證;以及通過(guò)數(shù)學(xué)推導(dǎo)得出的理論模型:射線追蹤、FDTD（時(shí)域有限差分）。通過(guò)概述以上模型的擬合計(jì)算方法和適用范圍,包括適用頻段等參數(shù)信息,分析了造成信號(hào)衰減的主要原因和衰減類型,并得到了環(huán)境變量是影響其信號(hào)衰減的主要因素這一判斷,為接下來(lái)的研究提供基礎(chǔ)。其次,... 

【文章來(lái)源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

自由空間傳播示意圖

蘭州交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-7-樓宇。同時(shí)，奧村模型以900MHz為基本中場(chǎng)強(qiáng)度曲線，選擇200m和30m為發(fā)射與接收天線高度，擬合出的衰減損耗曲線如圖2.2所示：圖2.2奧村擬合衰減曲線上圖頻率依次為200MHz、453MHz、922MHz、1310MHz、1430MHz、和1920MHz，測(cè)試距離在1km至20km的范圍內(nèi)。信號(hào)的衰減隨頻率距離的延伸而增加。奧村在此基礎(chǔ)上，改變相關(guān)參數(shù)設(shè)置，在其他參數(shù)不便的情況下，重新設(shè)置基站高度后的修正因子如圖2.3所示。重新設(shè)置基站高度后的修正因子，基站天線高度變化從30m到150m的衰減曲線變化。除了對(duì)于天線高度、地形等情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)修正以外，奧村模型在哈塔的改進(jìn)之中，除了以擬合曲線的形式表示衰減情況，還引入了擬合公式進(jìn)行計(jì)算，如式（2.5）所示：12169.55+26.16lg13.82()(44.96.55lg)lgLfhhhdK（2.5）式（2.5）中f表示信號(hào)頻率，單位MHz，使用范圍從150MHz到1500MHz；d為信號(hào)的傳播距離，單位是km，使用范圍為1km至20km；1h為基站天線高度，單位是m，適用范圍為30m至200m；2h為移動(dòng)端天線高度，單位是m，適用范圍為1m至10m；

基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)線電傳播模型環(huán)境識(shí)別研究-8-2(h)為移動(dòng)天線高度增益修正因子，和信號(hào)的傳播環(huán)境有關(guān)，K為郊區(qū)和開放地區(qū)的小城鎮(zhèn)修正因子。經(jīng)上式分析可以得出，當(dāng)一基站位置等參數(shù)信息確定的情況下，其衰減僅與所處的環(huán)境變量有關(guān)。圖2.3奧村發(fā)射天線高度修正曲線在市區(qū)情況下，其修正K=0，式（2.5）可以寫為：12169.55+26.16lg13.82()(44.96.55lg)lgLfhhhd（2.6）式（2.6）中信號(hào)頻率f，單位MHz、傳播距離d，單位km、發(fā)射天線高度1h、接收天線高度2h的單位m，適用范圍與原式保持一致。對(duì)于中小城市，2(h)為：22(h)(1.11lgf-0.7)h(1.56lgf0.8)（2.7）對(duì)于大型城市，當(dāng)頻率小于300MHz時(shí)，2(h)為：222(h)8.29(lg(1.54h))1.1（2.8）當(dāng)頻率大于300MHz時(shí)，2(h)為：222(h)3.2(lg(11.75h))4.97（2.9）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]雙層可變形卷積網(wǎng)絡(luò)的超分辨率圖像重建[J]. 黃陶冶,趙建偉,周正華.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2019(S2)
[2]基于深度體素卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維模型識(shí)別分類[J]. 楊軍,王順,周鵬.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[3]基于改進(jìn)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源三號(hào)遙感影像云檢測(cè)[J]. 裴亮,劉陽(yáng),譚海,高琳.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(05)
[4]基于集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像場(chǎng)景分類[J]. 張曉男,鐘興,朱瑞飛,高放,張作省,鮑松澤,李竺強(qiáng).  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(11)
[5]26GHz室外微蜂窩毫米波信道測(cè)量與建模研究[J]. 李樹,趙雄文,王琦,王蒙軍,孫韶輝,洪偉.  通信學(xué)報(bào). 2017(08)
[6]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用綜述[J]. 周俊宇,趙艷明.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(13)
[7]基于改進(jìn)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航拍圖像語(yǔ)義分類方法[J]. 易盟,隋立春.  計(jì)算機(jī)工程. 2017(10)
[8]用傅里葉分析法研究艾里光束遠(yuǎn)場(chǎng)傳播特性[J]. 吳云龍,聶勁松,邵立,孫曉泉.  光子學(xué)報(bào). 2017(03)
[9]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去噪研究[J]. 李傳朋,秦品樂(lè),張晉京.  計(jì)算機(jī)工程. 2017(03)
[10]基于奧村模型的無(wú)線電監(jiān)測(cè)站地貌監(jiān)測(cè)范圍分析方法[J]. 鐘松峰,李俊杰,張艇.  中國(guó)無(wú)線電. 2005(10)

博士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效語(yǔ)義分割方法研究[D]. 楊威.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院光電技術(shù)研究所) 2019

碩士論文
[1]射線追蹤算法中射線管模型改進(jìn)方法的研究[D]. 呂娜.北京郵電大學(xué) 2018
[2]遙感圖像識(shí)別分類技術(shù)研究[D]. 王孟文.北京郵電大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3440571