【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的无线信道特征筛选方法
[0001]本专利技术属于无线信道建模
，具体涉及一种基于人工智能的无线信道特征筛选方法。
技术介绍
[0002]无线电波的传播过程极其复杂，传播路径上的平原、丘陵、海洋、森林、湖泊、地球自身曲率、大气衰减、建筑物密度等因素，均会导致电磁波发生复杂的透射、绕射、散射、反射、折射等情况。在无线信道建模过程中，特征工程的本质是将原始数据中转换得到能够最好表征目标问题的参数，并使得各个参数的动态范围在一个相对稳定的范围内，因此需要筛选恰当的特征子集提高建模精度。
[0003]该数据集采集地点为实验室和外场环境，具体包括多个小区的工程参数数据、地图数据以及无线信道RSRP标签数据。其中训练数据集含有多个文件，每个文件代表一个小区内的数据。文件的每一行代表小区内固定大小的测试区域的相关数据，行数不确定(根据小区大小不同，面积越大的小区行数越多，反之亦然)，列数则为固定的18列，其中前9列为站点的工程参数数据；中间8列为地图数据；最后一列是RSRP标签数据。表1是其中一行数据，作为样例展示：
[0004]表1 训练数据样例
[0005][0006][0007]下面每一小节介绍每部分数据的具体含义。
[0008]3.1工程参数数据
[0009]工程参数数据记录了某小区内站点的工程参数信息，共有9个字段。各字段对应含义如表2所示：
[0010]表2 工程参数数据的字段含义
[0011]字段名称含义单位Cell Index小区唯一标识
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的无线信道特征筛选方法，其特征在于，该方法中，包括以下步骤：步骤一、依据无线电波传播特性，建立无线信道模型的特征全集；步骤二、利用人工智能相关算法筛选可用于建立无线信道模型的特征子集，该特征子集即为无线信道模型中的变量。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一包括数据处理步骤：步骤11、设计考虑信号基站与接收点三维空间位置信息无线信号传输模型；以及基于数据处理步骤进行的特征建立步骤。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤一建立的目标点和基站点的信号传输场景模型中：假设海平面所在平面为H＝{(x,y,z)|z＝0}，θ为信号线的实际发射角度，数学表示上为机械下倾角与电子下倾角之和，即θ
D
＝θ
MD
+θ
ED
；小区站点所在栅格(Cell X，Cell Y)海拔高度表示为h
ca
；小区站点所在栅格(Cell X，Cell Y)建筑物高度表示为h
cb
；小区站点所在栅格(Cell X，Cell Y)天线有效高度即移动台有效天线高度为h
lc
＝h
b
‑
h
cb
；小区发射机相对于建筑物的高度Height表示为h
c
；小区发射机基站天线有效高度h
rc
＝Cell Y+h
c
；栅格观察点与基站天线之间的高度差表示为Δh＝h
cb
+h
c
；栅格观察点的海拔高度为h
a
；当前栅格单元与发射机水平距离表示为d
h
；当前栅格点B与信号天线A的3D欧式距离表示为d；栅格(X,Y)海拔高度Altitude表示为h
b
；信号发射机的水平方向角Azimuth表示为α；信号线与AB连线的夹角记为信号偏转角表示为β。A的坐标为(x0,y0,h0)，B的坐标为(x1,y1,h1)，其中基站点水平坐标为(x0,y0)，h0＝h
c
+h
cb
+h
ca
；接收点的水平坐标为(x1,y1)，h1＝h
b
+h
a
。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征建立步骤具体包括：步骤12、设计基于无线电波传输空间位置的特征；步骤13、设计基于信号偏转角的特征；步骤14、设计基于无线电波传输环境阻挡物的特征集；步骤15：确定已经建立的所有特征。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤12具体为：由于无线电信号到A、B的距离d是由相对高度差Δh以及A和B的水平距离d
h
共同决定的，因此，将d、Δh、d
h
作为基于空间位置的一维特征；A、B的水平距离d
h
为：A、B距离d为：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤13具体为：假设平均接收信号强度均在测试点所在格栅的地面测得；(1)基站总下倾角为θ
D
：θ
D
＝θ
MD
+θ
ED
ꢀꢀꢀ
(3)式中，θ
MD
为垂直机械下倾角，θ
...
【专利技术属性】
技术研发人员：武敏，朱诗兵，李长青，陈雨迪，刘瑞，帅海峰，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学，
类型：发明
国别省市：
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