本文選題：礦井巷道　切入點：電磁波傳播　出處：《西安科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來隨著科技發(fā)展,礦井安全事故發(fā)生率已經(jīng)相對減少,但是井下的安全生產(chǎn)問題和礦難救援的有效性問題仍然嚴重,亟需一個可靠、靈敏的井下無線通信系統(tǒng)。但是,由于井下環(huán)境復(fù)雜,無線電波在其中的傳輸將受到多種因素的影響,導(dǎo)致井下電波傳播衰落復(fù)雜,無線信道預(yù)測缺乏準確性,因而限制了無線通信系統(tǒng)在井下的傳輸距離。針對此問題,本文在分析無線電波在井下傳播特性理論的基礎(chǔ)上,使用最小二乘支持向量機(LS-SVM)建立井下無線信道的預(yù)測模型,為研究和設(shè)計井下無線通信系統(tǒng)提供指導(dǎo)意義。首先介紹了支持向量機的相關(guān)理論基礎(chǔ),分析了電磁波在井下的固有傳播模式,重點研究了天線的工作頻率、收發(fā)天線距離、煤層電參數(shù)、巷道壁粗糙和傾斜以及巷道截面對電磁波衰減的影響。以半圓拱形巷道為研究對象,分別對巷道中的路徑損耗和多徑衰落進行建模和預(yù)測。針對路徑損耗,將以上影響電磁波傳播的因子作為輸入變量,以路徑損耗值作為預(yù)測輸出,建立基于LS-SVM的預(yù)測模型。在模型訓(xùn)練時,利用遺傳算法對LS-SVM中的懲罰因子和核函數(shù)參數(shù)的選擇進行優(yōu)化。通過和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及基于網(wǎng)格搜索的LS-SVM方法對比,驗證算法的有效性。針對多徑衰落,以Nakagami衰落信道為研究對象。對Nakagami衰落信道進行仿真得到信道衰落系數(shù)變化的時間序列,首先在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段采用主成分分析法處理數(shù)據(jù),然后利用相空間重構(gòu)對衰落系數(shù)進行重構(gòu),在此基礎(chǔ)上建立多徑衰落的LS-SVM預(yù)測模型。通過仿真實驗可以看出,基于LS-SVM的井下巷道預(yù)測模型能夠較好地預(yù)測信道的變化情況。對比傳統(tǒng)的預(yù)測算法,使用改進的最小二乘支持向量機算法的預(yù)測數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)之間平均相對誤差、均方根誤差和相關(guān)系數(shù)三個參數(shù)都有所改善,提高了井下巷道無線信號的預(yù)測的精度,說明利用支持向量機技術(shù)建立井下電波傳播模型是一個可行的途徑。
[Abstract]:In recent years, with the development of science and technology, the incidence of mine safety accidents has been relatively reduced, but the problems of underground safety production and the effectiveness of mine rescue are still serious, and a reliable and sensitive underground wireless communication system is urgently needed.However, due to the complex underground environment, the transmission of radio waves will be affected by many factors, which leads to the complex downhole radio wave propagation and the lack of accuracy in radio channel prediction.Therefore, the transmission distance of wireless communication system in underground is limited.In order to solve this problem, on the basis of analyzing the theory of radio wave propagation in underground, this paper uses least square support vector machine (LS-SVM) to establish the prediction model of underground radio channel, which provides guidance for the research and design of underground radio communication system.Firstly, the related theory of support vector machine is introduced, and the inherent propagation mode of electromagnetic wave is analyzed. The working frequency of antenna, the distance of receiving and receiving antenna, the electric parameters of coal seam are studied.The influence of roadway wall roughness and inclination and roadway cross section on electromagnetic wave attenuation.Taking the semi-circular arch roadway as the research object, the path loss and multipath fading in the tunnel are modeled and predicted respectively.According to the path loss, the factors that affect the propagation of electromagnetic wave are taken as input variables, and the path loss value is taken as the predictive output. The prediction model based on LS-SVM is established.In model training, genetic algorithm is used to optimize the selection of penalty factors and kernel function parameters in LS-SVM.Compared with wavelet neural network and LS-SVM method based on grid search, the validity of the algorithm is verified.For multipath fading, the Nakagami fading channel is taken as the research object.The time series of channel fading coefficient change are obtained by simulating the Nakagami fading channel. Firstly, the principal component analysis method is used to process the data in the data preprocessing stage, and then the fading coefficient is reconstructed by phase space reconstruction.On this basis, the LS-SVM prediction model of multipath fading is established.The simulation results show that the tunnel prediction model based on LS-SVM can well predict the channel change.Compared with the traditional prediction algorithm, the average relative error, root mean square error and correlation coefficient between the prediction data and the actual data of the improved least squares support vector machine algorithm are improved.The accuracy of radio signal prediction in underground roadway is improved. It is proved that it is a feasible way to establish underground radio wave propagation model by using support vector machine (SVM) technology.
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN92;TP18

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本文編號：1705202