CN113098643A - 一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法 - Google Patents

一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113098643A
CN113098643A CN202110347697.XA CN202110347697A CN113098643A CN 113098643 A CN113098643 A CN 113098643A CN 202110347697 A CN202110347697 A CN 202110347697A CN 113098643 A CN113098643 A CN 113098643A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fading
marine
wireless communication
model
communication channel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN202110347697.XA
Other languages
English (en)
Inventor
乐光学
戴亚盛
马柏林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiaxing University
Original Assignee
Jiaxing University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiaxing University filed Critical Jiaxing University
Priority to CN202110347697.XA priority Critical patent/CN113098643A/zh
Publication of CN113098643A publication Critical patent/CN113098643A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/391—Modelling the propagation channel
    • H04B17/3911—Fading models or fading generators
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Monitoring And Testing Of Transmission In General (AREA)

Abstract

本发明公开了一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法，该方法通过分析直射、镜面反射和漫反射路径无线通信信道衰落特征，融合海上稀疏信道路径损耗因子、Fresnel海洋表面电磁波反射损耗、海浪阴影衰落、高斯漫反射衰落分布、稀疏散射因子、晴雾雨雪等特征参数，构建海上无线通信信道多径复合衰落模型；优化改进贝叶斯参数估计方法，构建海上无线通信信道衰落模型的损耗、反射衰落因子等参数分布概率估计模型，基于k因子梯度下降求解其最大概率值域，快速估计海上无线通信信道衰落参数，实现海上无线通信信道衰落准确建模。

Description

一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法
技术领域
本发明涉及海上无线通信技术领域，具体是一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法。
背景技术
随着海洋经济产业的不断发展，海事活动日趋频繁，海上无线通信系统面临着更高的无线通信服务需求挑战，海上无线通信系统是海事活动的基础支撑技术。由于海洋地理和气象环境复杂，加上海上特有的海浪阴影效应、发射机接收机摆动、海洋表面稀疏散射、海上气象环境损耗等，使得海上无线通信信道具有区别于陆地的独特传播特性，具体为：
1)稀疏性：由于海洋表面稀疏散射和稀疏用户分布，导致无线电波在海上传播时具有高度稀疏性；
2)不稳定性：由于海洋表面稀疏散射、海浪运动、发射机接收机相对摆动等，使得到达接收端的多径信道随着海浪运动而不断变化，导致多径信道的不稳定性；
3)蒸发波导现象：由于海洋表面海水蒸发作用在一定高度上形成一层具有湿度梯度的电磁波反射面，使得向某一方向发射的电磁波被连续在蒸发管道或海面与蒸发管道之间进行反射，从而实现远距离传播的现象。
在陆地先进的无线通信技术不能完全满足海上无线通信系统要求，综合考虑海上无线通信环境影响因素，通过建模海上无线通信信道衰落特征模型，对于海上无线通信系统研究具有重要意义。构建海上无线通信信道衰落模型，对其信道进行精确辨识、估计、均衡、解调和解码，在接收端准确恢复出发射信息，实现端到端的联合优化具有重要意义，这类研究已成为业界的热点。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，而提供一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法，以直射、镜面反射、漫反射路径的多径信道融合高斯噪声表征海上无线通信信道的传播特性，引入海上稀疏信道衰落因子和对数路径损耗，构建直射路径衰落模型；基于Fresnel海洋表面电磁波反射和海浪阴影衰落特征模型，构建镜面反射路径衰落模型；以高斯分布模型表征海浪表面漫反射衰落分布和粗糙浪尖面稀疏因子，构建漫反射路径衰落模型；通过多径衰落模型，融合晴、雾、雨、雪等海上气象环境电波传播特征，构建综合海上无线通信信道衰落模型；通过建立优化改进的贝叶斯参数估计方法，构建海上无线信道衰落模型的损耗因子、反射衰落因子等参数分布概率估计模型，基于k因子梯度下降求解其最大概率值域，实现海上无线通信信道衰落模型精准表征。
实现本发明目的的技术方案是：
一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法，通过以直射、镜面反射和漫反射路径无线通信信道衰落特征，融合海上稀疏信道路径损耗因子、Fresnel海洋表面电磁波反射损耗、海浪阴影衰落、高斯漫反射衰落分布、稀疏散射因子、晴雾雨雪等特征参数，构建海上无线通信信道多径复合衰落模型；优化改进贝叶斯参数估计方法，构建海上无线通信信道衰落模型的损耗、反射衰落因子等参数分布概率估计模型，基于k因子梯度下降求解其最大概率值域，具体包括如下步骤：
1)根据通信原理构建海上无线通信信道模型，假设从发射机到接收机的海上无线多径信道具有N条路径，各条路径的时延、衰落和传输信号相互独立，发送信号波为S(t)，噪声Xσ服从高斯分布N(0，σ2)，在t时刻，接收机接收到的合成波r(t)如下：
Figure BDA0003001316440000021
其中ai(t)、τi分别为第i条路径的到达振幅、传输时延，在多径信道中，直射、镜面反射和漫反射路径传输的信号能够与噪声相互独立，则构建海上无线通信信道合成波r(t)为：
r(t)＝aDP(t-τDP)S(t-τDP)+aSR(t-τSR)S(t-τSR)+aDR(t-τDR)S(t-τDR)+w(Xσ) (2)
其中τDR、τSR、τDR分别为直射路径、镜面反射路径和漫反射路径的到达延迟，w(Xσ)为复合高斯分布函数，根据通信原理，在t时刻，对于任一路径信号到达振幅与衰落关系如下：
a(t)＝A(t+τ)-PL(d) (3)
其中A(t)为发送信号波的调制振幅，τ为信道延迟，d是电磁波传播距离，PL(d)为信道衰落模型；
2)基于海上无线通信信道数据，以海上环境和衰落参数描述信道衰落变化特征，分析直射、镜面反射和漫反射路径的变化特征，融合海上稀疏信道损耗因子、Fresnel海洋表面电磁波反射损耗、海浪阴影衰落、高斯分布漫反射入射角、稀疏散射因子特征参数构建无线通信信道衰落模型；
3)综合晴、雾、降雨、降雪和混合海上气象环境衰落特性，分别构建其衰落模型，代入综合气象环境衰落模型，构建海上气象数据仿真器，基于时间触发仿真不同的海上气象，模拟不同海况气象的海上无线通信信道衰落变化，根据目标海域历史气象数据，统计该海域出现晴雨雪雾不同天气的概率，构建随机气象环境仿真器，生成仿真海上气象进入气象队列，执行仿真测试时，设置时间触发器，每隔设定的时间阈值从气象队列读取，根据其天气标识i代入衰减模型，生成海上气象衰落模型，输出海上无线通信信道衰落模型；
4)根据海上无线通信信道实测数据，进行参数估计求解，具体为运用改进贝叶斯参数估计法，以镜面反射和漫反射衰落幅度、周期和稀疏信道损耗因子k为待估计参数，构建贝叶斯条件概率模型，基于海上无线通信信道衰落数据集，以收发机距离为自变量，以衰落强度为因变量，以条件概率的梯度方向进行迭代，最终获得相对最优的参数估计值，实现相对最优拟合和多目标参数快速求解估计；
5)基于国家气象局公开的某一海域某年的气象环境数据，构建海上无线信道衰落模型仿真实验环境，以大尺度衰落和小尺度衰落两方面分析模型的拟合精度；以Rician、Nakagami、Rayleigh、Weibull不同衰落分布研究模型的适应性；设置海上气象数据仿真器，生成晴雨雪雾天气进行不同海上气象环境无线信道衰落模型性能仿真。
所述步骤2)，具体包括如下步骤：
2-1)根据Friis公式，发射功率、接收功率、接收天线增益、发射天线增益满足：
Figure BDA0003001316440000031
其中Pr为接收功率，Pt为发射功率，Gr为接收天线增益，Gt为发射天线增益，λ为工作波长，电磁波传播距离为d，则信道衰落PL(d)为：
Figure BDA0003001316440000032
由(4)和(5)式，PL(d)表示为：
Figure BDA0003001316440000041
将光速c＝λf代入公式(6)，则有：
Figure BDA0003001316440000042
式中电磁波频率f单位为Hz，距离d单位为m；
2-2)构建直射路径衰落模型，对于直射路径仅考虑海上大气传输损耗，由于Frris公式在理想环境下进行建模获得，对于海上无线信道直射路径衰落建模为：
Figure BDA0003001316440000043
其中k为海上稀疏信道路径损耗因子；实际观测时，通常采用相对距离进行表征，PLDP(d)可表示为：
Figure BDA0003001316440000044
其中PLDP(d0)为接收机和发射机距离为d0下测得的路径衰落；
2-3)镜面反射路径衰落建模考虑海上稀疏信道路径损耗、海洋表面反射损耗和浪面反射阴影衰落效应，海洋表面反射电磁波功率满足Fresnel公式，入射电磁波功率Pincident与反射电磁波功率Preflection的关系如下：
Figure BDA0003001316440000045
其中η为海水的相对介电常数，θ为无线电波入射角，则海洋表面反射路径损耗如下：
Figure BDA0003001316440000046
海上无线通信信道多径传播模型中，镜面反射入射角的计算为：
Figure BDA0003001316440000047
式中ht、hr分别为发射天线、接收天线高度，d为镜面反射路径长度，采用直射路径和反射路径的电磁波传播的延迟差τ计算d，联立求解方程如下：
Figure BDA0003001316440000051
由上式解得：
Figure BDA0003001316440000052
根据(11)、(12)和(13)式计算反射介质介电常数ε，由于海浪运动导致镜面反射信号广域散射，形成海浪局部阴影衰落效应，这种变化产生了反射信道衰落周期性波动，设计Sin2(·)函数进行周期拟合，PLSR(d)为：
Figure BDA0003001316440000053
其中lSR为镜面反射路径损耗系数，hσ为海浪高度均方根，A为海浪阴影衰落指数，ω为衰落周期；
2-4)根据漫反射路径和镜面反射路径功率比服从高斯分布，构建漫反射路径衰落模型PLDR(d)为：
Figure BDA0003001316440000054
其中γ服从高斯分布N(δ，σ2)，σ为漫反射强度离散程度因子，lDR为漫反射反射路径损耗系数。
所述步骤0，具体包括如下步骤：
3-1)由于晴、雾、降雪和降雨气象环境下的通信信道路径损耗因子具有不同的衰落特征，构建海上无线衰落强度模型如下：
Figure BDA0003001316440000055
其中PLmeteo为海上气象环境损耗模型，X(t)为不同海上气象环境下的衰落模型，i为天气类型标识，i＝0,1,2,3,4分别代表当前天气为晴、雾、降雨、降雪、混合气象环境，根据不同海上气象环境构建其衰落模型；
3-2)受日光照射，任一频段可能会受到太阳电磁辐射干扰，呈现昼夜周期变化，构建晴天环境衰落模型如下：
Figure BDA0003001316440000056
其中K为晴天损耗系数，
Figure BDA0003001316440000057
为日照循环周期，θ是相位平移值；晴天环境是海上无线通信信道衰落模型的基础环境，雾、雨、雪等均以此为基础进行计算；
3-3)当雾密度越大时，将有更多的无线电波发生折射导致路径损耗增大，构建雾环境衰落模型如下：
Figure BDA0003001316440000061
其中U为雾密度，C为雾损耗系数；
3-4)随着雨密度的增强，海上气温降低，无线电波传输能量折射、反射数量增大，导致路径损耗增强，构建降雨环境衰落模型如下：
Figure BDA0003001316440000062
其中V为降雪强度，P为降雪损耗系数；
3-5)当降雪强度越强，无线电波发生折射和反射的越多，路径损耗增大；由于通常雪颗粒>雾颗粒，降雪损耗系数P>雾损耗系数C，降雪环境衰落模型如下：
Figure BDA0003001316440000063
其中V为降雪强度，P为降雪损耗系数；
3-6)当有多种海上天气混合时，如雨夹雪、雪雾环境时，由于多种天气影响衰落并非平均，而是以其中的主要气象环境衰落影响为主导，为表达这种性质，采用其系数均方中值进行估计，假设有n种混合天气，则表示为：
Figure BDA0003001316440000064
该模型放大了主要气象环境衰落，缩小了次要气象环境衰落；
3-7)将不同气象环境下的路径损耗系数代入公式(17)求解海上气象环境无线衰减强度，并融合直射、镜面反射、漫反射衰落模型，构建综合海上无线通信信道衰落模型为：
Figure BDA0003001316440000065
3-8)根据某一海域历史气象数据，统计该海域出现晴雨雪雾不同天气的概率，构建随机气象环境仿真器，生成仿真海上气象进入气象队列，执行仿真测试时，设置时间触发器，每隔设定的时间阈值从气象队列读取，根据其天气标识i代入衰减模型，生成海上气象衰落模型，输出海上无线通信信道衰落模型。
所述步骤3-8)，具体包括如下步骤：
3-8-1)系统初始化，设置迭代步长S，根据历史当月海域气象数据创建哈希散列队列L＝{i}，i∈{0,1,2,3,4}；
3-8-2)若气象队列未满，以时间为种子，通过哈希散列函数生成映射j＝Hashlist(Rand(t))，j进入气象队列；否则，重新选择；
3-8-3)每隔设定的时间间隔，从气象队列获取气象状态j，根据对应的天气衰减模型X(t)|i＝j，代入公式(17)(23)，生成海上无线通信信道衰落模型；
3-8-4)判断仿真测试是否结束，若为否，转步骤3-8-2)；若为是，则结束。
所述步骤0，具体包括如下步骤：
4-1)由于不同海上无线通信信道环境，海上系数信道因子、镜面/漫反射路径损耗系数等参数取值差异较大，需根据实测信道数据，进行参数估计求解，假设海上无线信道衰落数据集为<D,L>，样本容量为N，距离向量D＝{d1，d2，…，dn}，对应的衰落强度L＝{l1，l2，…，ln}组成，假设允许的误差为σ′，则求一组参数估计解
Figure BDA0003001316440000071
使得对于每一个距离变量d通过公式(15)计算综合路径损耗PL(d)与实测l存在的误差σ尽可能满足：
Figure BDA0003001316440000072
4-2)假设事件A为PL(d)与实测l的误差σ在允许范围内，先验概率P表示为：
Figure BDA0003001316440000073
其中
Figure BDA0003001316440000074
为目标参数X的估计值，n为事件A发生次数，假设待估计参数X＝(k，lSR，lDR，ω)的增量为ΔX＝(Δk，ΔlSR，ΔlDR，Δω)，其中Δk∈(0,1)，ΔlSR∈(0，∞)，ΔlDR∈(0，∞)，Δω∈(0，2π)，根据贝叶斯条件概率：
Figure BDA0003001316440000075
其中S为拟合迭代次数；
4-3)运用改进贝叶斯参数估计法，以镜面反射和漫反射衰落幅度、周期和稀疏信道损耗因子k为待估计参数，构建贝叶斯条件概率模型，基于海上无线通信信道衰落数据集，以收发机距离为自变量，以衰落强度为因变量，以条件概率的梯度方向进行迭代，最终获得相对最优的参数估计值，实现相对最优拟合和多目标参数快速求解估计。
所述步骤4-3)，具体包括如下步骤：
4-3-1)输入距离向量D＝{d1，d2，…，dn}，对应衰落强度L＝{l1，l2，…，ln}；
4-3-2)对k，lSR，lDR，ω，σ′设置迭代增量Δk，ΔlSR，ΔlDR，Δω，S＝0，若S<n，循环执行；否则，转0；
4-3-3)令X＝{k，lSR，lDR，ω}对于每一个距离d，将(d，X)代入公式(23)计算衰减强度值l；若σ≤σ′，则接收该解，S++，转步骤4-3-2)；
4-3-4)参数估计完成，记录最大的先验概率
Figure BDA0003001316440000081
根据贝叶斯公式计算条件概率
Figure BDA0003001316440000082
更新X值。
本发明的有益效果：本发明提供的一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法，综合考虑对移动、海浪、晴雾、雨雪等因素，构建动态自适应海上无线通信信道衰落拟合模型；优化改进贝叶斯参数估计方法，构建海上无线通信信道衰落模型的路径损耗、反射衰落因子等参数分布概率估计模型，基于k因子梯度下降求解其最大概率值域，快速估计海上无线通信信道衰落参数，实现海上无线通信信道衰落准确建模；基于舟山海域气象数据，模拟不同海况环境下无线通信信道衰落变化，仿真实验结果表明，与WFB-MCE和RELM-MCE相比，WCCMFM-MCE模型平均拟合精度提升13.58％和11.43％；在WeiBull、Rician、Nakagami、Rayleigh衰落分布环境下WCCMFM-MCE模型拟合精度分别达到0.90、0.837、0.785、0.755；WCCMFM-MCE模型大尺度和小尺度拟合精度分别达到0.895、0.849。
附图说明
图1为海上无线通信信道衰落模型示意图；
图2为海上无线信道衰落建模示意图；
图3为海上无线通信信道衰落模型仿真结构示意图；
图4为直射路径、镜面反射路径、漫反射路径无线传播模型示意图；
图5为海上无线通信信道大尺度衰落模型示意图；
图6为海上无线通信信道小尺度衰落模型示意图；
图7为Rician分布衰落环境仿真结果示意图；
图8为Nakagami分布衰落环境仿真结果示意图；
图9为Weibull分布衰落环境仿真结果示意图；
图10为Rayleigh分布衰落环境仿真结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步阐述，但不是对本发明的限定。
实施例：
一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法，通过以直射、镜面反射和漫反射路径无线通信信道衰落特征，融合海上稀疏信道路径损耗因子、Fresnel海洋表面电磁波反射损耗、海浪阴影衰落、高斯漫反射衰落分布、稀疏散射因子、晴雾雨雪等特征参数，构建海上无线通信信道多径复合衰落模型；优化改进贝叶斯参数估计方法，构建海上无线通信信道衰落模型的损耗、反射衰落因子等参数分布概率估计模型，如图1所示，基于k因子梯度下降求解其最大概率值域，具体包括如下步骤：
1)根据通信原理构建海上无线通信信道模型，假设从发射机到接收机的海上无线多径信道具有N条路径，各条路径的时延、衰落和传输信号相互独立.发送信号波为S(t)，噪声Xσ服从高斯分布N(0,σ2)，在t时刻，接收机接收到的合成波r(t)如下：
Figure BDA0003001316440000091
其中ai(t)、τi分别为第i条路径的到达振幅、传输时延，在多径信道中，直射、镜面反射和漫反射路径传输的信号能够与噪声相互独立，构建海上无线通信信道合成波r(t)为：
r(t)＝aDP(t-τDP)S(t-τDP)+aSR(t-τSR)S(t-τSR)+aDR(t-τDR)S(t-τDR)+w(Xσ) (2)
其中τDR、τSR、τDR分别为直射路径、镜面反射路径和漫反射路径的到达延迟，w(Xσ)为复合高斯分布函数，根据通信原理，在t时刻，对于任一路径信号到达振幅与衰落关系如下：
a(t)＝A(t+τ)-PL(d) (3)
其中A(t)为发送信号波的调制振幅，τ为信道延迟，d是电磁波传播距离，PL(d)为信道衰落模型。
2)基于海上无线通信信道数据，以海上环境和衰落参数描述信道衰落变化特征，分析直射、镜面反射和漫反射路径的变化特征，融合海上稀疏信道损耗因子、Fresnel海洋表面电磁波反射损耗、海浪阴影衰落、高斯分布漫反射入射角、稀疏散射因子等特征参数构建无线通信信道衰落模型，如图2所示；具体包括如下步骤：
2-1)根据Friis公式，发射功率、接收功率、接收天线增益、发射天线增益满足：
Figure BDA0003001316440000101
其中接收功率为Pr，发射功率为Pt，接收天线增益为Gr，发射天线增益为Gt，工作波长为λ，电磁波传播距离为d，信道衰落PL(d)为：
Figure BDA0003001316440000102
由(4)和(5)式，PL(d)可表示为：
Figure BDA0003001316440000103
将光速c＝λf代入公式(6)，则有：
Figure BDA0003001316440000104
式中，电磁波频率f单位为Hz，距离d单位为m；
2-2)构建直射路径衰落模型，对于直射路径仅考虑海上大气传输损耗，由于Frris公式在理想环境下进行建模获得，对于海上无线信道直射路径衰落建模为：
Figure BDA0003001316440000105
其中k为海上稀疏信道路径损耗因子；实际观测时，通常采用相对距离进行表征，PLDP(d)可表示为：
Figure BDA0003001316440000106
其中PLDP(d0)为接收机和发射机距离为d0下测得的路径衰落；
2-3)镜面反射路径衰落建模主要考虑海上稀疏信道路径损耗、海洋表面反射损耗和浪面反射阴影衰落效应，海洋表面反射电磁波功率满足Fresnel公式，入射电磁波功率Pincident与反射电磁波功率Preflection的关系如下：
Figure BDA0003001316440000111
其中η为海水的相对介电常数，θ为无线电波入射角.则海洋表面反射路径损耗如下：
Figure BDA0003001316440000112
海上无线通信信道多径传播模型如图3所示，镜面反射入射角的计算为：
Figure BDA0003001316440000113
式中，ht、hr分别为发射天线、接收天线高度，d为镜面反射路径长度，采用直射路径和反射路径的电磁波传播的延迟差τ计算d，联立求解方程如下：
Figure BDA0003001316440000114
由上式解得：
Figure BDA0003001316440000115
根据(11)、(12)和(13)式计算反射介质介电常数ε，由于海浪运动导致镜面反射信号广域散射，形成海浪局部阴影衰落效应，这种变化产生了反射信道衰落周期性波动.设计Sin2(·)函数进行周期拟合，PLSR(d)为：
Figure BDA0003001316440000116
其中lSR为镜面反射路径损耗系数，hσ为海浪高度均方根，A为海浪阴影衰落指数，ω为衰落周期；
2-4)漫反射路径和镜面反射路径功率比服从高斯分布，根据该性质，构建漫反射路径衰落模型PLDR(d)为：
Figure BDA0003001316440000117
其中γ服从高斯分布N(δ，σ2)，σ为漫反射强度离散程度因子，lDR为漫反射反射路径损耗系数。
3)综合晴、雾、降雨、降雪和混合海上气象环境衰落特性，分别构建其衰落模型，代入综合气象环境衰落模型，构建海上气象数据仿真器，基于时间触发仿真不同的海上气象，模拟不同海况气象的海上无线通信信道衰落变化，如图5所示，根据目标海域历史气象数据，统计该海域出现晴雨雪雾不同天气的概率，构建随机气象环境仿真器，生成仿真海上气象进入气象队列，执行仿真测试时，设置时间触发器，每隔设定的时间阈值从气象队列读取，根据其天气标识i代入衰减模型，生成海上气象衰落模型，输出海上无线通信信道衰落模型；具体包括如下步骤：
3-1)由于晴、雾、降雪和降雨气象环境下的通信信道路径损耗因子具有不同的衰落特征，构建海上无线衰落强度模型如下：
Figure BDA0003001316440000121
其中PLmeteo为海上气象环境损耗模型，X(t)为不同海上气象环境下的衰落模型，i为天气类型标识，i＝0,1,2,3,4分别代表当前天气为晴、雾、降雨、降雪、混合气象环境，根据不同海上气象环境构建其衰落模型；
3-2)受日光照射，任一频段可能会受到太阳电磁辐射干扰，呈现昼夜周期变化，构建晴天环境衰落模型如下：
Figure BDA0003001316440000122
其中K为晴天损耗系数，
Figure BDA0003001316440000123
为日照循环周期，θ是相位平移值；晴天环境是海上无线通信信道衰落模型的基础环境，雾、雨、雪等均以此为基础进行计算；
3-3)当雾密度越大时，将有更多的无线电波发生折射导致路径损耗增大，构建雾环境衰落模型如下：
Figure BDA0003001316440000124
其中U为雾密度，C为雾损耗系数；
3-4)随着雨密度的增强，海上气温降低，无线电波传输能量折射、反射数量增大，导致路径损耗增强，构建降雨环境衰落模型如下：
Figure BDA0003001316440000125
其中V为降雪强度，P为降雪损耗系数；
3-5)当降雪强度越强，无线电波发生折射和反射的越多，路径损耗增大；由于通常雪颗粒>雾颗粒，降雪损耗系数P>雾损耗系数C，降雪环境衰落模型如下：
Figure BDA0003001316440000131
其中V为降雪强度，P为降雪损耗系数；
3-6)当有多种海上天气混合时，如雨夹雪、雪雾环境时，由于多种天气影响衰落并非平均，而是以其中的主要气象环境衰落影响为主导，为表达这种性质，采用其系数均方中值进行估计，假设有n种混合天气，则表示为：
Figure BDA0003001316440000132
该模型放大了主要气象环境衰落，缩小了次要气象环境衰落；
3-7)将不同气象环境下的路径损耗系数代入公式(17)求解海上气象环境无线衰减强度，并融合直射、镜面反射、漫反射衰落模型，构建综合海上无线通信信道衰落模型：
Figure BDA0003001316440000133
3-8)根据舟山海域历史气象数据，统计该海域出现晴雨雪雾不同天气的概率，构建随机气象环境仿真器，生成仿真海上气象进入气象队列，执行仿真测试时，设置时间触发器，每隔设定的时间阈值从气象队列读取，根据其天气标识i代入衰减模型，生成海上气象衰落模型，输出海上无线通信信道衰落模型，如图3所示；具体包括如下步骤：
3-8-1)系统初始化，设置迭代步长S，根据历史当月海域气象数据创建哈希散列队列L＝{i}，i∈{0,1,2,3,4}；
3-8-2)若气象队列未满，以时间为种子，通过哈希散列函数生成映射j＝Hashlist(Rand(t))，j进入气象队列；否则，重新选择；
3-8-3)每隔设定的时间间隔，从气象队列获取气象状态j，根据对应的天气衰减模型X(t)|i＝j，代入公式(17)(23)，生成海上无线通信信道衰落模型；
3-8-4)判断仿真测试是否结束，若为否，则转步骤3-8-2)；若为是，则结束。
4)根据海上无线通信信道实测数据，进行参数估计求解，具体为运用改进贝叶斯参数估计法，以镜面反射和漫反射衰落幅度、周期和稀疏信道损耗因子k为待估计参数，构建贝叶斯条件概率模型，基于海上无线通信信道衰落数据集，以收发机距离为自变量，以衰落强度为因变量，以条件概率的梯度方向进行迭代，最终获得相对最优的参数估计值，实现相对最优拟合和多目标参数快速求解估计；具体包括如下步骤：
4-1)由于不同海上无线通信信道环境，海上系数信道因子、镜面/漫反射路径损耗系数等参数取值差异较大，需根据实测信道数据，进行参数估计求解.假设海上无线信道衰落数据集为<D,L>，样本容量为N，距离向量D＝{d1，d2，…，dn}，对应的衰落强度L＝{l1，l2，…，ln}组成，假设允许的误差为σ′，则求一组参数估计解
Figure BDA0003001316440000141
使得对于每一个距离变量d通过公式(15)计算综合路径损耗PL(d)与实测l存在的误差σ尽可能满足：
Figure BDA0003001316440000142
4-2)假设事件A为PL(d)与实测l的误差σ在允许范围内，先验概率P表示为：
Figure BDA0003001316440000143
其中
Figure BDA0003001316440000144
为目标参数X的估计值，n为事件A发生次数.假设待估计参数X＝(k，lSR，lDR，ω)的增量为ΔX＝(Δk，ΔlSR，ΔlDR，Δω)，其中Δk∈(0,1)，ΔlSR∈(0，∞)，ΔlDR∈(0，∞)，Δω∈(0，2π)，根据贝叶斯条件概率：
Figure BDA0003001316440000145
其中S为拟合迭代次数；
4-3)运用改进贝叶斯参数估计法，以镜面反射和漫反射衰落幅度、周期和稀疏信道损耗因子k为待估计参数，构建贝叶斯条件概率模型.基于海上无线通信信道衰落数据集，以收发机距离为自变量，以衰落强度为因变量，以条件概率的梯度方向进行迭代，最终获得相对最优的参数估计值，实现相对最优拟合和多目标参数快速求解估计；具体包括如下步骤：
4-3-1)输入距离向量D＝{d1，d2，…，dn}，对应衰落强度L＝{l1，l2，…，ln}；
4-3-2)对k，lSR，lDR，ω，σ′设置迭代增量Δk，ΔlSR，ΔlDR，Δω，S＝0，若S<n，循环执行；否则，转0；
4-3-3)令X＝{k，lSR，lDR，ω}对于每一个距离d，将(d，X)代入公式(23)计算衰减强度值l；若σ≤σ′，则接收该解，S++，转步骤4-3-2)；
4-3-4)参数估计完成，记录最大的先验概率
Figure BDA0003001316440000151
根据贝叶斯公式计算条件概率
Figure BDA0003001316440000152
更新X值。
5)基于国家气象局公开的舟山海域2020年气象环境数据，构建海上无线信道衰落模型仿真实验环境，以大尺度衰落和小尺度衰落两方面分析模型的拟合精度；以Rician、Nakagami、Rayleigh、WeiBull等不同衰落分布研究模型的适应性；设置海上气象数据仿真器，生成晴雨雪雾等天气进行不同海上气象环境无线信道衰落模型性能仿真。具体包括如下步骤：
5-1)假设发射机(TX)为一固定基站，天线高度25m.接收机(RX)为一舰船，以6节(约3.1米/秒)的恒定速度向基站方向航行，测试过程中，保持TX天线始终指向RX，每隔1海里进行1次实验数据采样，具体参数如下表1所示；
5-2)假设收发机距离呈线性增长，每1海里测定一次接收信号强度，以大尺度衰落和小尺度衰落两方面分析模型的拟合精度；其中大尺度衰落实验结果如图5和表2所示，小尺度衰落实验结果如图6和表3所示。在大尺度衰落模型仿真实验结果表明：
a)WCCMFM-MCE与WFB-MCE、RELM-MCE相比，MAE分别提升7.58％、7.87％；
b)WCCMFM-MCE与WFB-MCE、RELM-MCE相比，RMSE分别提升5.79％、6.42％；
c)Log和Log-x路径损耗模型与衰落误差>0.6，这是海上信道稀疏导致的；
在小尺度衰落模型仿真实验结果表明：
a)WCCMFM-MCE与WFB-MCE、RELM-MCE相比，MAE分别提升37.6％、25.7％；
b)WCCMFM-MCE与WFB-MCE、RELM-MCE相比，RMSE分别提升32.24％、22.5％；
5-3)以Rician、Nakagami、Rayleigh、WeiBull等不同衰落分布研究海上无线通信信道衰落模型的适应性，仿真实验结果如图7～10和表4所示。在不同衰落分布仿真实验结果表明：
a)在不同分布衰落环境中，WCCMFM-MCE模型拟合精度大于等于0.755，其中WeiBull分布衰落环境拟合精度达到0.90，Rician、Nakagami、Rayleigh分布衰落环境拟合精度分别为0.837、0.785、0.755；
b)Rician，Rayleigh分布衰落环境的拟合精度主要由WCCMFM-MCE的镜面反射分量为核心特征，Nakagami，Weibull分布衰落环境的拟合精度主要由WCCMFM-MCE的直射分量为核心特征；
c)WCCMFM-MCE模型通过改进的贝叶斯参数估计方法对不同衰落分布下的无线通信信道衰落参数进行估计，能够有效适应WeiBull、Rician、Nakagami、Rayleigh分布衰落环境；
5-4)设置码头岸基基站为发射源，以海上舰船为无线接收器，设置海上气象数据仿真器，生成晴雨雪雾等天气进行不同海上气象环境无线信道衰落模型性能仿真，其中发射机和接收机配置如下：
发射机：2.4GHz，5.20Ghz，发射功率30～35dBm，海上基站；
接收机：随机运动的海上舰艇，内置智能接收设备，承载双频PCE-AC51无线网卡；
实验环境参数如表5所示；
5-5)在不同气象环境仿真实验结果表明：
a)不同气象环境下的平均路径损耗满足，晴天环境>雾环境>降雪环境>降雨环境，抖动幅值，晴天环境>雾环境>降雪环境>降雨环境；
b)WCCMFM-MCE模型通过拟合获得的降雨环境下的衰减系数δ与现有技术中测定的降雨环境衰落系数均在浮动幅值Г范围内，这说明与现有技术测定的降雨环境衰落系数基本一致且是有效的。
表1海上环境及无线收发射机参数
Figure BDA0003001316440000161
Figure BDA0003001316440000171
表2海上无线通信信道大尺度衰落模型性能
Figure BDA0003001316440000172
表3海上无线通信信道小尺度衰落模型性能
Figure BDA0003001316440000173
表4海上无线衰落模型拟合参数表
Figure BDA0003001316440000174
表5海上环境及无线收发射机参数：
Figure BDA0003001316440000175
Figure BDA0003001316440000181
表6降雨环境衰减系数表
Figure BDA0003001316440000182

Claims (6)

1.一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法，其特征在于，通过以直射、镜面反射和漫反射路径无线通信信道衰落特征，融合海上稀疏信道路径损耗因子、Fresnel海洋表面电磁波反射损耗、海浪阴影衰落、高斯漫反射衰落分布、稀疏散射因子、晴雾雨雪等特征参数，构建海上无线通信信道多径复合衰落模型；优化改进贝叶斯参数估计方法，构建海上无线通信信道衰落模型的损耗、反射衰落因子等参数分布概率估计模型，基于k因子梯度下降求解其最大概率值域，具体包括如下步骤：
1)根据通信原理构建海上无线通信信道模型，假设从发射机到接收机的海上无线多径信道具有N条路径，各条路径的时延、衰落和传输信号相互独立，发送信号波为S(t)，噪声Xσ服从高斯分布N(0，σ2)，在t时刻，接收机接收到的合成波r(t)如下：
Figure FDA0003001316430000011
其中ai(t)、τi分别为第i条路径的到达振幅、传输时延，在多径信道中，直射、镜面反射和漫反射路径传输的信号能够与噪声相互独立，则构建海上无线通信信道合成波r(t)为：
r(t)＝aDP(t-τDP)S(t-τDP)+aSR(t-τSR)S(t-τSR)+aDR(t-τDR)S(t-τDR)+w(Xσ) (2)
其中τDR、τSR、τDR分别为直射路径、镜面反射路径和漫反射路径的到达延迟，w(Xσ)为复合高斯分布函数，根据通信原理，在t时刻，对于任一路径信号到达振幅与衰落关系如下：
a(t)＝A(t+τ)-PL(d) (3)
其中A(t)为发送信号波的调制振幅，τ为信道延迟，d是电磁波传播距离，PL(d)为信道衰落模型；
2)基于海上无线通信信道数据，以海上环境和衰落参数描述信道衰落变化特征，分析直射、镜面反射和漫反射路径的变化特征，融合海上稀疏信道损耗因子、Fresnel海洋表面电磁波反射损耗、海浪阴影衰落、高斯分布漫反射入射角、稀疏散射因子特征参数构建无线通信信道衰落模型；
3)综合晴、雾、降雨、降雪和混合海上气象环境衰落特性，分别构建其衰落模型，代入综合气象环境衰落模型，构建海上气象数据仿真器，基于时间触发仿真不同的海上气象，模拟不同海况气象的海上无线通信信道衰落变化，根据目标海域历史气象数据，统计该海域出现晴雨雪雾不同天气的概率，构建随机气象环境仿真器，生成仿真海上气象进入气象队列，执行仿真测试时，设置时间触发器，每隔设定的时间阈值从气象队列读取，根据其天气标识i代入衰减模型，生成海上气象衰落模型，输出海上无线通信信道衰落模型；
4)根据海上无线通信信道实测数据，进行参数估计求解，具体为运用改进贝叶斯参数估计法，以镜面反射和漫反射衰落幅度、周期和稀疏信道损耗因子k为待估计参数，构建贝叶斯条件概率模型，基于海上无线通信信道衰落数据集，以收发机距离为自变量，以衰落强度为因变量，以条件概率的梯度方向进行迭代，最终获得相对最优的参数估计值，实现相对最优拟合和多目标参数快速求解估计；
5)基于国家气象局公开的某一海域某年的气象环境数据，构建海上无线信道衰落模型仿真实验环境，以大尺度衰落和小尺度衰落两方面分析模型的拟合精度；以Rician、Nakagami、Rayleigh、Weibull不同衰落分布研究模型的适应性；设置海上气象数据仿真器，生成晴雨雪雾天气进行不同海上气象环境无线信道衰落模型性能仿真。
2.根据权利要求1所述的一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法，其特征在于，所述步骤2)，具体包括如下步骤：
2-1)根据Friis公式，发射功率、接收功率、接收天线增益、发射天线增益满足：
Figure FDA0003001316430000021
其中Pr为接收功率，Pt为发射功率，Gr为接收天线增益，Gt为发射天线增益，λ为工作波长，电磁波传播距离为d，则信道衰落PL(d)为：
Figure FDA0003001316430000022
由(4)和(5)式，PL(d)表示为：
Figure FDA0003001316430000023
将光速c＝λf代入公式(6)，则有：
Figure FDA0003001316430000031
式中电磁波频率f单位为Hz，距离d单位为m；
2-2)构建直射路径衰落模型，对于直射路径仅考虑海上大气传输损耗，由于Frris公式在理想环境下进行建模获得，对于海上无线信道直射路径衰落建模为：
Figure FDA0003001316430000032
其中k为海上稀疏信道路径损耗因子；实际观测时，通常采用相对距离进行表征，PLDP(d)可表示为：
Figure FDA0003001316430000033
其中PLDP(d0)为接收机和发射机距离为d0下测得的路径衰落；
2-3)镜面反射路径衰落建模考虑海上稀疏信道路径损耗、海洋表面反射损耗和浪面反射阴影衰落效应，海洋表面反射电磁波功率满足Fresnel公式，入射电磁波功率Pincident与反射电磁波功率Preflection的关系如下：
Figure FDA0003001316430000034
其中η为海水的相对介电常数，θ为无线电波入射角，则海洋表面反射路径损耗如下：
Figure FDA0003001316430000035
海上无线通信信道多径传播模型中，镜面反射入射角的计算为：
Figure FDA0003001316430000036
式中ht、hr分别为发射天线、接收天线高度，d为镜面反射路径长度，采用直射路径和反射路径的电磁波传播的延迟差τ计算d，联立求解方程如下：
Figure FDA0003001316430000037
由上式解得：
Figure FDA0003001316430000038
根据(11)、(12)和(13)式计算反射介质介电常数ε，由于海浪运动导致镜面反射信号广域散射，形成海浪局部阴影衰落效应，这种变化产生了反射信道衰落周期性波动，设计Sin2(·)函数进行周期拟合，PLSR(d)为：
Figure FDA0003001316430000041
其中lSR为镜面反射路径损耗系数，hσ为海浪高度均方根，A为海浪阴影衰落指数，ω为衰落周期；
2-4)根据漫反射路径和镜面反射路径功率比服从高斯分布，构建漫反射路径衰落模型PLDR(d)为：
Figure FDA0003001316430000042
其中γ服从高斯分布N(δ，σ2)，σ为漫反射强度离散程度因子，lDR为漫反射反射路径损耗系数。
3.根据权利要求1所述的一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法，其特征在于，所述步骤0，具体包括如下步骤：
3-1)由于晴、雾、降雪和降雨气象环境下的通信信道路径损耗因子具有不同的衰落特征，构建海上无线衰落强度模型如下：
Figure FDA0003001316430000043
其中PLmeteo为海上气象环境损耗模型，X(t)为不同海上气象环境下的衰落模型，i为天气类型标识，i＝0,1,2,3,4分别代表当前天气为晴、雾、降雨、降雪、混合气象环境，根据不同海上气象环境构建其衰落模型；
3-2)受日光照射，任一频段可能会受到太阳电磁辐射干扰，呈现昼夜周期变化，构建晴天环境衰落模型如下：
Figure FDA0003001316430000044
其中K为晴天损耗系数，
Figure FDA0003001316430000045
为日照循环周期，θ是相位平移值；晴天环境是海上无线通信信道衰落模型的基础环境，雾、雨、雪均以此为基础进行计算；
3-3)当雾密度越大时，将有更多的无线电波发生折射导致路径损耗增大，构建雾环境衰落模型如下：
Figure FDA0003001316430000046
其中U为雾密度，C为雾损耗系数；
3-4)随着雨密度的增强，海上气温降低，无线电波传输能量折射、反射数量增大，导致路径损耗增强，构建降雨环境衰落模型如下：
Figure FDA0003001316430000051
其中V为降雪强度，P为降雪损耗系数；
3-5)当降雪强度越强，无线电波发生折射和反射的越多，路径损耗增大；由于通常雪颗粒>雾颗粒，降雪损耗系数P>雾损耗系数C，降雪环境衰落模型如下：
Figure FDA0003001316430000052
其中V为降雪强度，P为降雪损耗系数；
3-6)当有多种海上天气混合时，如雨夹雪、雪雾环境时，由于多种天气影响衰落并非平均，而是以其中的主要气象环境衰落影响为主导，为表达这种性质，采用其系数均方中值进行估计，假设有n种混合天气，则表示为：
Figure FDA0003001316430000053
该模型放大了主要气象环境衰落，缩小了次要气象环境衰落；
3-7)将不同气象环境下的路径损耗系数代入公式(17)求解海上气象环境无线衰减强度，并融合直射、镜面反射、漫反射衰落模型，构建综合海上无线通信信道衰落模型为：
Figure FDA0003001316430000054
3-8)根据某一海域历史气象数据，统计该海域出现晴雨雪雾不同天气的概率，构建随机气象环境仿真器，生成仿真海上气象进入气象队列，执行仿真测试时，设置时间触发器，每隔设定的时间阈值从气象队列读取，根据其天气标识i代入衰减模型，生成海上气象衰落模型，输出海上无线通信信道衰落模型。
4.根据权利要求3所述的一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法，其特征在于，所述步骤3-8)，具体包括如下步骤：
3-8-1)系统初始化，设置迭代步长S，根据历史当月海域气象数据创建哈希散列队列L＝{i}，i∈{0,1,2,3,4}；
3-8-2)若气象队列未满，以时间为种子，通过哈希散列函数生成映射j＝Hashlist(Rand(t))，j进入气象队列；否则，重新选择；
3-8-3)每隔设定的时间间隔，从气象队列获取气象状态j，根据对应的天气衰减模型X(t)|i＝j，代入公式(17)(23)，生成海上无线通信信道衰落模型；
3-8-4)判断仿真测试是否结束，若为否，转步骤3-8-2)；若为是，则结束。
5.根据权利要求1所述的一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法，其特征在于，所述步骤0，具体包括如下步骤：
4-1)由于不同海上无线通信信道环境，海上系数信道因子、镜面/漫反射路径损耗系数等参数取值差异较大，需根据实测信道数据，进行参数估计求解，假设海上无线信道衰落数据集为<D,L>，样本容量为N，距离向量D＝{d1，d2，…，dn}，对应的衰落强度L＝{l1，l2，…，ln}组成，假设允许的误差为σ′，则求一组参数估计解
Figure FDA0003001316430000061
使得对于每一个距离变量d通过公式(15)计算综合路径损耗PL(d)与实测l存在的误差σ尽可能满足：
Figure FDA0003001316430000062
4-2)假设事件A为PL(d)与实测l的误差σ在允许范围内，先验概率P表示为：
Figure FDA0003001316430000063
其中
Figure FDA0003001316430000064
为目标参数X的估计值，n为事件A发生次数，假设待估计参数X＝(k，lSR，lDR，ω)的增量为ΔX＝(Δk，ΔlSR，ΔlDR，Δω)，其中Δk∈(0,1)，ΔlSR∈(0，∞)，ΔlDR∈(0，∞)，Δω∈(0，2π)，根据贝叶斯条件概率：
Figure FDA0003001316430000065
其中S为拟合迭代次数；
4-3)运用改进贝叶斯参数估计法，以镜面反射和漫反射衰落幅度、周期和稀疏信道损耗因子k为待估计参数，构建贝叶斯条件概率模型，基于海上无线通信信道衰落数据集，以收发机距离为自变量，以衰落强度为因变量，以条件概率的梯度方向进行迭代，最终获得相对最优的参数估计值，实现相对最优拟合和多目标参数快速求解估计。
6.根据权利要求5所述的一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法，其特征在于，所述步骤4-3)，具体包括如下步骤：
4-3-1)输入距离向量D＝{d1，d2，…，dn}，对应衰落强度L＝{l1，l2，…，ln}；
4-3-2)对k，lSR，lDR，ω，σ′设置迭代增量Δk，ΔlSR，ΔlDR，Δω，S＝0，若S<n，循环执行；否则，转0；
4-3-3)令X＝{k，lSR，lDR，ω}对于每一个距离d，将(d，X)代入公式(23)计算衰减强度值l；若σ≤σ′，则接收该解，S++，转步骤4-3-2)；
4-3-4)参数估计完成，记录最大的先验概率
Figure FDA0003001316430000071
根据贝叶斯公式计算条件概率
Figure FDA0003001316430000072
更新X值。
CN202110347697.XA 2021-03-31 2021-03-31 一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法 Withdrawn CN113098643A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110347697.XA CN113098643A (zh) 2021-03-31 2021-03-31 一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110347697.XA CN113098643A (zh) 2021-03-31 2021-03-31 一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113098643A true CN113098643A (zh) 2021-07-09

Family

ID=76671603

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110347697.XA Withdrawn CN113098643A (zh) 2021-03-31 2021-03-31 一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113098643A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113655468A (zh) * 2021-07-16 2021-11-16 广州大学 一种无人机辅助定位方法、系统、存储介质及终端设备
CN114039640A (zh) * 2021-07-28 2022-02-11 亚太卫星宽带通信（深圳）有限公司 一种适用于Ka频段的移动卫星基带信道模拟系统
CN114244459A (zh) * 2021-11-29 2022-03-25 西安电子科技大学 一种海环境无线信道仿真方法、系统、介质、设备及终端
CN115102644A (zh) * 2022-06-06 2022-09-23 中国电信股份有限公司 一种路径损耗获取方法、装置、电子设备及存储介质
CN116887329A (zh) * 2023-08-11 2023-10-13 中电信数智科技有限公司 基于6g通信的无线信号传输衰减预测方法、存储介质及设备

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113655468A (zh) * 2021-07-16 2021-11-16 广州大学 一种无人机辅助定位方法、系统、存储介质及终端设备
CN113655468B (zh) * 2021-07-16 2023-05-23 广州大学 一种无人机辅助定位方法、系统、存储介质及终端设备
CN114039640A (zh) * 2021-07-28 2022-02-11 亚太卫星宽带通信（深圳）有限公司 一种适用于Ka频段的移动卫星基带信道模拟系统
CN114039640B (zh) * 2021-07-28 2024-05-14 亚太卫星宽带通信（深圳）有限公司 一种适用于Ka频段的移动卫星基带信道模拟系统
CN114244459A (zh) * 2021-11-29 2022-03-25 西安电子科技大学 一种海环境无线信道仿真方法、系统、介质、设备及终端
CN115102644A (zh) * 2022-06-06 2022-09-23 中国电信股份有限公司 一种路径损耗获取方法、装置、电子设备及存储介质
CN115102644B (zh) * 2022-06-06 2024-05-14 中国电信股份有限公司 一种路径损耗获取方法、装置、电子设备及存储介质
CN116887329A (zh) * 2023-08-11 2023-10-13 中电信数智科技有限公司 基于6g通信的无线信号传输衰减预测方法、存储介质及设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113098643A (zh) 一种改进的贝叶斯海上无线通信信道衰落估计方法
Wu et al. Ray tracing based wireless channel modeling over the sea surface near Diaoyu islands
CN108540248B (zh) 海上无线通信动态多径信道模型及构建方法
CN113630202A (zh) 一种复杂气象环境海上无线通信信道衰落估计方法
CN111147170A (zh) 一种空天地一体化太赫兹通信信道建模方法
Matolak et al. Initial results for air-ground channel measurements & modeling for unmanned aircraft systems: Over-sea
CN102447518A (zh) 一种用于临近空间高超声速条件下的信道综合处理方法
Sevgi Groundwave modeling and simulation strategies and path loss prediction virtual tools
Gao et al. Marine mobile wireless channel modeling based on improved spatial partitioning ray tracing
Zhang et al. Measurements and analysis of maritime wireless channel at 8 GHz in the South China Sea region
Zhao et al. Maritime mobile channel transmission model based on ITM
Mehrnia et al. Ray tracing-based maritime channel analysis for millimeter radiowaves
CN116800364A (zh) 基于射线追踪法的luna月球基地通信信道方法
Dinc et al. Beyond-line-of-sight ducting channels: coherence bandwidth, coherence time and rain attenuation
Sim The propagation of VHF and UHF radio waves over sea paths
Li et al. Ship-to-ship maritime wireless channel modeling under various sea state conditions based on REL model
Deng et al. Influence of wind speed on free space optical communication performance for Gaussian beam propagation through non Kolmogorov strong turbulence
Pang Review on 6G-oriented terahertz communication channel
Zhang et al. A new model for estimating troposcatter loss and delays based on ray-tracing and beam splitting with ERA5
Mitayani et al. Path loss model of the maritime wireless communication in the seas of indonesia
Wang The study of multi-hop HF radio propagation
Sirkova Anomalous tropospheric propagation: Usage possibilities and limitations in radar and wireless communications systems
Zhou et al. A ray-optics approach for evaporation duct channel modeling
Zhang et al. Ray-Tracing Based Channel Modeling and Characteristics Analysis for LEO Satellite-to-Ground Systems
Shu et al. Application of Ray Tracing for Beyond-line-of-sight Maritime Communication in Evaporation Ducts

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Yue Guangxue

Inventor after: Dai Yasheng

Inventor after: Ma Bailin

Inventor after: Huang Chunlan

Inventor after: Yang Zhongming

Inventor after: Li Panpan

Inventor before: Yue Guangxue

Inventor before: Dai Yasheng

Inventor before: Ma Bailin

CB03 Change of inventor or designer information
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20210709

WW01 Invention patent application withdrawn after publication