在市區(qū)微蜂窩中,信號的傳播由于建筑物阻擋衰減很大。傳統(tǒng)的微蜂窩模型在測試地區(qū)實際應用時存在很大誤差的問題,對此提出改進市區(qū)微蜂窩傳播模型。通過測試計算路徑損耗斜率,提升了自由空間損耗模型精度,以改進算法分析建筑物損耗為基礎(chǔ)進行建模。實驗結(jié)果表明,本地區(qū)的路徑損耗斜率為23.51 dB/dec,改進路徑損耗斜率的自由空間損耗模型與傳統(tǒng)模型相比,精度提升了1.5 dB;基于隨機森林構(gòu)建建筑物損耗模型明顯優(yōu)于其他算法構(gòu)建的建筑物損耗模型。 

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【文章目錄】：
0 引 言
1 Lee微蜂窩原理
2 集成回歸算法原理
    2.1 隨機森林回歸算法
    2.2 GBRT回歸算法
    2.3 最小二乘法
3 測試方案描述
    3.1 測試地點
    3.2 測試設(shè)備信息
    3.3 射頻路徑上建筑物寬度計算
4 結(jié)果分析
    4.1 改進自由空間損耗模型
    4.2 基于集成機器學習算法的建筑物損耗模型
        4.2.1 參數(shù)設(shè)置
        4.2.2 建筑物損耗建模對比分析
5 微蜂窩模型評估
6 結(jié) 語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于提升回歸樹與隨機森林的風電功率集成預測方法[J]. 李國,江曉東.  電力系統(tǒng)及其自動化學報. 2018(11)
[2]探究多徑衰落信道中的信道估計與均衡技術(shù)[J]. 張財元,劉冰炎,劉武超.  中國新通信. 2018(18)
[3]基于ArcGIS的地圖標注方法的研究[J]. 張岱瓊.  經(jīng)緯天地. 2017(05)
[4]最小二乘法和迭代法圓曲線擬合[J]. 陳明晶,方源敏,陳杰.  測繪科學. 2016(01)
[5]無線信道模型研究與展望(一)[J]. 李萌,孫恩昌,張延華.  中國電子科學研究院學報. 2012(04)
[6]基于電波傳播路徑損耗斜率的固定監(jiān)測站覆蓋范圍預測分析[J]. 薛會軍.  中國無線電. 2006(07)
[7]對光波及電磁波衍射本性的認識和判斷[J]. 王紹民,趙道木,林強.  浙江大學學報(理學版). 2000(01)
[8]利用射線跟蹤方法進行微蜂窩電波傳播預測[J]. 李彤,婁媚,王豪行,黎濱洪.  通信學報. 1997(11)



本文編號：3715020