适于智慧医疗的信道均方根时延扩展预测方法技术

本发明专利技术公开了一种适于智慧医疗的信道均方根时延扩展预测方法，包括：(1)模拟智慧医疗的多种场景，对实际环境中发送和接收天线之间的信道进行测量，(2)计算实测信道的均方根时延扩展，(3)利用实测所得均方根时延扩展对基于多层前馈神经网络的信道均方根时延扩展模型进行训练和参数提取，(4)使用均方根时延扩展模型和提取出的模型参数预测智慧医疗场景下的信道均方根时延扩展特性。本发明专利技术能够精确地估计多种较短距离智慧医疗场景下的信道均方根时延扩展特性，考虑了收发天线之间距离、收发天线高度、不同环境和传播情况的因素，且具有较好的扩展性和通用性，对智慧医疗中通信系统信号和算法设计以及网络部署都有重要的实际价值。

Channel RMS delay expansion prediction method suitable for intelligent medical treatment

【技术实现步骤摘要】
适于智慧医疗的信道均方根时延扩展预测方法
本专利技术涉及无线信道建模、物联网、数理统计以及人工神经网络
，具体而言涉及一种适于智慧医疗的信道均方根时延扩展预测方法。
技术介绍
随着信息和通信技术的不断发展，物联网将成为信息通信领域中最为重要的应用场景。其中，智慧医疗是物联网的一个典型应用，智慧医疗依托通信、信息和传感技术，提供安全、便捷、可靠、高效的医疗服务。由于智慧医疗服务的特殊性，它所使用的无线通信系统相较于传统无线通信系统需要有更高的安全性、更强的可靠性和极低的时延。利用边缘计算技术，通过在网络边缘构建更加密集的室内短距离无线通信链路可以较好的满足这些需求。但是，构建安全、可靠、低时延的室内短距离无线通信链路十分依赖于无线信道模型。所以，室内无线信道传播特性的建模是构筑智慧医疗中无线通信系统的关键问题。由于智慧医疗场景丰富多样，环境结构十分复杂，传感器和智能终端无处不在，智慧医疗的应用背景下的无线信道传播特性将会十分复杂。如何准确的对智慧医疗场景下的室内短距离无线信道进行建模是一个亟需解决的问题。尤其是均方根时延模型，直接关系到智慧医疗中各种传感节点、智能设备和网关之间的无线通信链路中信号设计和算法设计。CN201510061092.9的专利技术“一种电磁场仿真分析方法”中提出了一种电磁场仿真分析方法，其包括如下步骤：(1)对室内环境信息进行建模；(2)两种几何信息建模误差的生成：(3)针对天花板、地板、四周墙壁、室内物体分别生成五种电参数误差；(4)分别在平移误差模式和顶点误差模式下，研究视距路径和非视距路径下几何信息建模误差对接收功率和均方根时延扩展的影响；(5)在五种电参数建模误差模式下，研究视距路径和非视距路径下电参数建模误差对接收功率和均方根时延扩展的影响。本专利技术公开了一种电磁场仿真分析方法具有以下有益效果：1、考虑了室内物体几何形状的改变以及相对位置的改变对射线跟踪预测结果的影响；2、全面考虑了天花板、地板、四周墙壁、室内物体各自电参数信息对射线跟踪预测结果不同的影响，该专利技术的侧重点在于室内物体几何形状、相对位置，以及各自电参数信息对预测结果的影响，但仍未对收发设备所处场景的诸多影响参数做进一步细分，预测精度低。随着智能家居的进一步普及和物联网应用深度的持续提升，类似模型也变得越来越不适用，尤其是针对智慧医疗这种特殊应用场景。综上所述，现有的室内均方根时延扩展模型存在以下几点局限性：首先，仅适用于收发设备之间的距离较长的情况，模型精度不高，影响参数分辨率低，当收发设备之间的距离较短或场景环境较为复杂时，难以适用；其次，仅将某一环境中的均方根时延扩展建模为一个随机变量，并未将收发天线设备之间的距离和传感节点的高度因素考虑在内；此外，适用的环境比较单一，可扩展性较差。因此，一种基于实际测量数据建模、适用于多种较短距离智慧医疗场景的、考虑了收发天线之间距离因素、收发天线高度因素和不同环境的，且可扩展性较好的均方根时延预测方法，对智慧医疗中通信系统中传感节点和网关的部署以及接收机算法的设计有重要的实际价值。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种适于智慧医疗的信道均方根时延扩展预测方法，能够精确地估计多种较短距离智慧医疗场景下的信道均方根时延扩展特性，考虑了收发天线之间距离、收发天线高度、不同环境和传播情况的因素，且具有较好的扩展性和通用性，对智慧医疗中通信系统信号和算法设计以及网络部署都有重要的实际价值。为达成上述目的，结合图1，本专利技术提出一种适于智慧医疗的信道均方根时延扩展预测方法，所述预测方法包括：S1，模拟智慧医疗的场景，对实际环境中发送和接收天线之间的信道进行测量，通过扫频得到实测的信道频率响应H(f,d,htx,hrx,e,c)，其中f是扫频的频点，d是收发天线之间的距离，htx是发送天线的高度，hrx是接收天线的高度，e是收发天线所处的环境，c是收发天线之间的传播情况；S2，根据步骤S1所得的信道频率响应H(f,d,htx,hrx,e,c)计算并提取信道的均方根时延扩展参数τrms(d,htx,hrx,e,c)；S3，使用步骤S2中计算所得的均方根时延τrms(d,htx,hrx,e,c)和对应的输入值d、htx、hrx、e和c，确定基于前馈神经网络的信道均方根时延扩展模型中的隐层神经元个数：N，训练模型的权重w0j、wj1、wj2、wj3、wj4和偏置量b0、bj，并使用极大似然估计方法提取模型中均方根时延扩展阴影的参数μτ和στ；所述基于前馈神经网络的信道均方根时延扩展模型为：其中，N为前馈神经网络的隐层神经元个数，w0j、wj1、wj2、wj3、wj4(j＝1,2,3,…,N)为前馈神经网络神经元的权重，b0、bj(j＝1,2,3,…,N)为各个神经元的偏置量，fa为神经元的传递函数，Nτ为均方根时延扩展阴影的分布特性，其均值和标准差分别为μτ和στ，dm、htm、hrm、em、cm、τm分别是测量的最大收发天线距离，最大发送天线高度，最大接收天线高度，最大收发天线所处的环境，最大收发天线之间的传播情况，最大均方根时延扩展；S4，使用不同的d、htx、hrx、e和c作为输入，并使用步骤S3中获得的模型参数w0j、wj1、wj2、wj3、wj4、b0、bj、μτ和στ，将其代入步骤S3中的模型，预测不同距离、发送天线高度、接收天线高度、环境和传播情况下的均方根时延扩展。以上本专利技术的技术方案，与现有相比，其显著的有益效果在于：(1)综合考虑了高度因素和不同环境等多种影响因子，能够精确地估计多种较短距离智慧医疗场景下的信道均方根时延扩展特性。(2)在多种智能医疗的环境中进行类似的测量，如普通病房、走廊、楼梯、重症监护室、手术室、输液室、诊室等，保证数据的充足性，以确保模型的具有较好的扩展性和通用性。(3)在保证数据充足性从而确保模型通用性的基础上，本专利技术在采样时充分考虑智能医疗此种特殊场景下各智能设备(尤其是更换场景较为频繁的诸多智能设备)的应用方式，获取的测量数据具备很强的针对性和代表性，进一步提高了智慧医疗场景下的模型预测精度。(4)考虑了收发天线之间距离、收发天线高度、不同环境和传播情况的因素，对智慧医疗中通信系统信号和算法设计以及网络部署都有重要的实际价值。应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的专利技术主题的一部分。另外，所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的专利技术主题的一部分。结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本专利技术教导的前述和其他方面、实施例和特征。本专利技术的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本专利技术教导的具体实施方式的实践中得知。附图说明附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适于智慧医疗的信道均方根时延扩展预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：/nS1，模拟智慧医疗的场景，对实际环境中发送和接收天线之间的信道进行测量，通过扫频得到实测的信道频率响应H(f,d,h

【技术特征摘要】
1.一种适于智慧医疗的信道均方根时延扩展预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：
S1，模拟智慧医疗的场景，对实际环境中发送和接收天线之间的信道进行测量，通过扫频得到实测的信道频率响应H(f,d,htx,hrx,e,c)，其中f是扫频的频点，d是收发天线之间的距离，htx是发送天线的高度，hrx是接收天线的高度，e是收发天线所处的环境，c是收发天线之间的传播情况；
S2，根据步骤S1所得的信道频率响应H(f,d,htx,hrx,e,c)计算并提取信道的均方根时延扩展参数τrms(d,htx,hrx,e,c)；
S3，使用步骤S2中计算所得的均方根时延τrms(d,htx,hrx,e,c)和对应的输入值d、htx、hrx、e和c，确定基于前馈神经网络的信道均方根时延扩展模型中的隐层神经元个数：N，训练模型的权重w0j、wj1、wj2、wj3、wj4和偏置量b0、bj，并使用极大似然估计方法提取模型中均方根时延扩展阴影的参数μτ和στ；
所述基于前馈神经网络的信道均方根时延扩展模型为：



其中，N为前馈神经网络的隐层神经元个数，w0j、wj1、wj2、wj3、wj4(j＝1,2,3,…,N)为前馈神经网络神经元的权重，b0、bj(j＝1,2,3,…,N)为各个神经元的偏置量，fa为神经元的传递函数，Nτ为均方根时延扩展阴影的分布特性，其均值和标准差分别为μτ和στ，dm、htm、hrm、em、cm、τm分别是测量的最大收发天线距离，最大发送天线高度，最大接收天线高度，最大收发天线所处的环境，最大收发天线之间的传播情况，最大均方根时延扩展；
S4，使用不同的d、htx、hrx、e和c作为输入，并使用步骤S3中获得的模型参数w0j、wj1、wj2、wj3、wj4、b0、bj、μτ和στ，将其代入步骤S3中的模型，预测不同距离、发送天线高度、接收天线高度、环境和传播情况下的均方根时延扩展。


2.根据权利要求1所述的适于智慧医疗的信道均方根时延扩展预测方法，其特征在于，步骤S1中，所述模拟智慧医疗的场景，对实际环境中发送和接收天线之间的信道进行测量包括：
分别选择普通病房、走廊、楼梯、重症监护室、手术室、输液室、诊室作为发送天线和接收天线的摆放位置；
将发送天线从0.1m到...

【专利技术属性】
技术研发人员：余雨，刘婷婷，毛其林，曾文浩，朱大伟，包永强，朱昊，刘传清，陈静，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32