The invention discloses a algorithm to estimate the radio environment map field parameters, the method of radio environment map parameter space perception data monitoring node based on the estimation of signal intensity with radio propagation loss rule, put forward the theory model of variation function improved propagation model based on the theory of variation function improved more in line with the radio signal propagation attenuation regularity, combined with the characteristics of electric field the parameter estimation theory and proposes a weighted variogram fitting method. The method of the invention closely combines the physical characteristics of the parameters of the electromagnetic environment map, designs the variogram and the fitting method, and more conforms to the law of the spatial distribution variation of the electromagnetic environment map parameters.
【技术实现步骤摘要】
无线电环境图场强参数估计算法
本专利技术涉及无线电环境图,具体涉及无线电环境图场强参数估计算法
技术介绍
无线电环境图参数估计方法可以分为3大类,第一类是基于空间插值的直接估计方法,另外一类是基于传播模型估计的方法,第三类是基于前两种方法的混合构造方法。基于传播模型的方法需要知道信号发射源的经纬度坐标、天线高度、发射功率,甚至是传播路径上的地理信息和气候信息等,这大大削弱了该类方法应用的范围,同时由于大多传播模型是无线电传输的经验模型,通用性不强,Ojaniemi等人研究表明在一定条件下该类方法相比空间插值方法,具有更低的预测精度。近年来对无线电环境图参数估计方法的研究重点转移到空间插值类方法上,尤其是基于地质统计学的方法。该类方法通过无线电监测传感器实地的测量值,应用空间插值估计方法获得其余位置的无线电环境图参数值。现有技术对反距离加权法、梯度加距离平方反比法(GIDS)以及克里金插值方法进行了比较研究,并通过室内室外电磁环境预测实验,证明反距离加权技术是比较稳健的插值方法,但克里金插值技术是精确度最高的方法。现有技术方法依赖于监测传感器采集的数据,因此监测传感器的分布和数量影响着无线电环境图参数预测的准确度。已有的研究表明地质统计学克里金法是无线电环境图参数估计的最优方法,但是无线电传输过程中受到发射站数量、地理环境、天气等各类因素的影响,并且实际应用中监测传感器数量有限,数据采样点稀疏分布,这增大了参数空间分布估计的难度。同时,由于克里金法以变异函数为基础,其线性最优的特性建立在数据集符合正态分布且符合二阶平稳假设或准二阶平稳假设的基础上,因此,数据 ...
【技术保护点】
无线电环境图场强参数估计算法,其特征在于,包括如下步骤步骤1、获取样本点坐标和样本点处采样值,以及待估点坐标,再由各点坐标求出两点间的距离并筛选出滞后距;步骤2、根据滞后距、滞后距处坐标点对数量和对应坐标的区域化变量值,定义无线电环境下的变异函数,再将采样值代入变异函数获得实际变异函数值;步骤3、根据Longley‑Rice模型,引入不同距离条件下的对应损耗系数,由损耗系数表征出理论变异函数、考虑自由空间传输损耗的总理论变异函数;步骤4、根据样本点坐标的分布特征和无线电在样本点的传播特征,结合实际变异函数值,通过迭代算法获得理论变异函数和总理论变异函数的函数式,作为理论变异函数模型;步骤5、由普通克里金方程组,结合理论变异函数模型,求解出待估点坐标的估值。
【技术特征摘要】
1.无线电环境图场强参数估计算法,其特征在于,包括如下步骤步骤1、获取样本点坐标和样本点处采样值,以及待估点坐标,再由各点坐标求出两点间的距离并筛选出滞后距;步骤2、根据滞后距、滞后距处坐标点对数量和对应坐标的区域化变量值,定义无线电环境下的变异函数,再将采样值代入变异函数获得实际变异函数值;步骤3、根据Longley-Rice模型,引入不同距离条件下的对应损耗系数,由损耗系数表征出理论变异函数、考虑自由空间传输损耗的总理论变异函数;步骤4、根据样本点坐标的分布特征和无线电在样本点的传播特征,结合实际变异函数值,通过迭代算法获得理论变异函数和总理论变异函数的函数式,作为理论变异函数模型;步骤5、由普通克里金方程组,结合理论变异函数模型,求解出待估点坐标的估值。2.根据权利要求1所述的无线电环境图场强参数估计算法,其特征在于,所述的步骤2,与传输损耗量纲匹配的无线电环境下的变异函数γ(h)为n(h)为在滞后距h处坐标点对数量,z(xi)为区域化变量在坐标xi处的取值,z(xi+h)是与坐标xi距离为h的区域化变量的取值。3.根据权利要求1或2所述的无线电环境图场强参数估计算法,其特征在于,所述的步骤3,包括如下步骤步骤3.1、根据Longley-Rice模型的传播损耗参考中值,表示出传播损耗函数和考虑自由空间传输损耗的传播损耗函数;步骤3.1.1、传播损耗函数L为L=Ael+k1d+k2loge(d/dLS),Ael为自由空间下视距,k1、k2为传播损耗系数,dLS为临界距离,d为传播距离;步骤3.1.2、考虑自由空间传输损耗的传播损耗函数Lf为Lf=Aref+32.45+201lgd+201lgf,32.45+20lgd+20lgf为自由空间传播损耗,f为发射频率,d为传播距离,Aref为传播损耗参考中值;步骤3.2、分别对应步骤3.1.1和步骤3.1.2的两个传播损耗函数写出理论变异函数和考虑自由空间传输损耗的总理论变异函数h为距离,a1、a2、a3...
【专利技术属性】
技术研发人员:谢春芝,高志升,裴峥,李瑶顺,
申请(专利权)人:西华大学,
类型:发明
国别省市:四川,51
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