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公开(公告)号：CN107104747B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710471869.8
申请日：2017-06-20
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： H04B17/391
摘要： 本发明提供了一种无线时变信道中的多径分量的分簇方法。该方法包括：将无线时变信道中的多径分量MPC在角度域和时延域中的变化作为马尔科夫过程，基于MPC之间的欧式距离计算无线时变信道中连续帧之间的MPC状态转移概率，建立连续帧之间MPC的状态转移概率矩阵；将状态转移概率矩阵中的各个状态转移概率矩阵与预设门限进行比较，根据比较结果对无线时变信道帧内的MPC进行分簇。本发明的算法考虑了MPC的时变特性，实现了追踪的同时完成分簇操作，可以充分展现簇的时变特性，满足未来无线通信领域面向簇结构的信道建模需求。
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公开(公告)号：CN107104747A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710471869.8
申请日：2017-06-20
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： H04B17/391
摘要： 本发明提供了一种无线时变信道中的多径分量的分簇方法。该方法包括：将无线时变信道中的多径分量MPC在角度域和时延域中的变化作为马尔科夫过程，基于MPC之间的欧式距离计算无线时变信道中连续帧之间的MPC状态转移概率，建立连续帧之间MPC的状态转移概率矩阵；将状态转移概率矩阵中的各个状态转移概率矩阵与预设门限进行比较，根据比较结果对无线时变信道帧内的MPC进行分簇。本发明的算法考虑了MPC的时变特性，实现了追踪的同时完成分簇操作，可以充分展现簇的时变特性，满足未来无线通信领域面向簇结构的信道建模需求。
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公开(公告)号：CN109299698B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201811155551.X
申请日：2018-09-30
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/2411 , G06V10/50 , H04B17/30
摘要： 本发明提供了一种基于支持向量机的无线信道场景识别方法，包括：采集信道数据，将采集的信道数据分成两部分，一部分为待处理数据，另一部分为不处理数据；将待处理数据进行分类特征提取和数据转化，根据数据转化结果建立非线性的功率直方图，将功率直方图作为支持向量机输入的特征矩阵；将功率直方图作为支持向量机输入的特征矩阵进行训练，设计支持向量机分类器结构及参数，构造超平面函数，建立分类模型；对不处理数据进行分类，并采用超平面函数对分类器参数进行校准，对分类模型进行测试，该方法可以解决现有技术中已有信道建模技术对信道环境监测模糊，无法准确判断无线传输环境的问题。
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公开(公告)号：CN114448540B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202210143294.8
申请日：2022-02-16
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： H04B17/391
摘要： 本发明实施例供了一种基于天线辐射方向图的无人机信道建模方法。该方法包括：初始化蜂窝网络下的无人机信道模型参数；使用矩形栅格阵平面阵列来模拟蜂窝网络的基站天线的方向图；基于所述矩形栅格阵平面阵列通过调整波束方向计算发射天线到接收天线的天线方向图、冲击响应和转移函数。本发明实施例提出的一种基于天线辐射方向图的无人机信道建模，通过使用矩形天线阵列来模拟基站天线的方向图，通过调整波束方向来减少信号干扰与增强网络覆盖范围，与实际的无人机通信场景相符合，从而有效提高无人机信道模型的准确性。
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公开(公告)号：CN114448540A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210143294.8
申请日：2022-02-16
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： H04B17/391
摘要： 本发明实施例供了一种基于天线辐射方向图的无人机信道建模方法。该方法包括：初始化蜂窝网络下的无人机信道模型参数；使用矩形栅格阵平面阵列来模拟蜂窝网络的基站天线的方向图；基于所述矩形栅格阵平面阵列通过调整波束方向计算发射天线到接收天线的天线方向图、冲击响应和转移函数。本发明实施例提出的一种基于天线辐射方向图的无人机信道建模，通过使用矩形天线阵列来模拟基站天线的方向图，通过调整波束方向来减少信号干扰与增强网络覆盖范围，与实际的无人机通信场景相符合，从而有效提高无人机信道模型的准确性。
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公开(公告)号：CN114004305A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111312442.6
申请日：2021-11-08
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种动态信道的时变多径聚类方法。该方法包括：初始化MPC的参数，得到多个M帧的多径分量：根据多径分量对MPC进行追踪，得到MPC在连续帧间的演变轨迹。根据MPC在连续帧间的演变轨迹计算MPC轨迹的波动趋势；根据MPC轨迹的波动趋势将两条MPC轨迹分为三种位置情况：完全重叠、部分重叠和完全分离，结合每条轨迹的波动趋势计算两两MPC轨迹间的距离，根据两两MPC轨迹间的距离进行MPC聚类。本发明提出的聚类方法以MPC轨迹的波动趋势和轨迹间距作为聚类依据，能够准确地识别出波动趋势相似、轨迹间距相近的重叠轨迹并进行聚类。
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公开(公告)号：CN109299698A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811155551.X
申请日：2018-09-30
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供了一种基于支持向量机的无线信道场景识别方法，包括：采集信道数据，将采集的信道数据分成两部分，一部分为待处理数据，另一部分为不处理数据；将待处理数据进行分类特征提取和数据转化，根据数据转化结果建立非线性的功率直方图，将功率直方图作为支持向量机输入的特征矩阵；将功率直方图作为支持向量机输入的特征矩阵进行训练，设计支持向量机分类器结构及参数，构造超平面函数，建立分类模型；对不处理数据进行分类，并采用超平面函数对分类器参数进行校准，对分类模型进行测试，该方法可以解决现有技术中已有信道建模技术对信道环境监测模糊，无法准确判断无线传输环境的问题。
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