System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 矿井无线传输衰减预测方法技术_技高网

矿井无线传输衰减预测方法技术

技术编号:41062408 阅读:6 留言:0更新日期:2024-04-24 11:15
本发明专利技术公开了一种矿井无线传输衰减预测方法,其方法包括:将无线传输衰减数据按其对应的无线传输衰减指数与自由空间无线传输衰减指数的大小比较进行分类,提出了矿井无线传输衰减指数与其对应频率的关系,构建了矿井无线传输衰减预测模型,对矿井无线传输衰减进行预测。本发明专利技术提出的矿井无线传输衰减预测方法,具有更高的准确性,用于指导矿井通信基站和定位分站布置。

【技术实现步骤摘要】

:本专利技术涉及无线传输建模领域,特别是涉及一种用于矿井的无线传输衰减预测方法。


技术介绍

0、
技术介绍

1、5g、wifi6、uwb、zigbee等矿井移动通信、人员及车辆定位、无线传输等技术在煤矿井下应用,提高了生产力和设备利用率,促进了煤矿安全生产和煤矿智能化建设。受电气防爆的限制,煤矿井下无线发射功率不大于6w,制约着矿井无线传输距离,增加了基站用量和系统成本,不便于系统使用和维护。因此,有必要对矿井无线传输衰减进行预测,以优化通信基站和定位分站布置,在保证通信效果的前提下,减少通信基站和定位分站数量,降低系统成本和维护工作量。

2、目前,无线传输衰减预测方法主要分为以下三种方法:全波分析方法、射线追踪法、统计分析方法。其中全波分析方法的基本原理是通过数值算法近似求解麦克斯韦方程,求解时需要准确的矿井围岩介质电磁参数,但不同矿井的围岩介质电磁参数不同,其电磁参数不易获取,且在计算高频无线传输衰减时,计算量大。射线追踪法是将高频电磁波近似为射线进行分析,求解时也需要准确的矿井围岩介质电磁参数,但不同矿井的围岩介质电磁参数不同,其电磁参数不易获取,且不适用于计算低频无线传输衰减。统计分析方法是基于现场实测数据,利用数值分析方法进行归纳总结,具有计算简单的优点,但现有基于统计分析方法的无线传输衰减模型仅适用地面开放空间,不适用于井下有限空间。因此有必要专利技术一种矿井无线传输衰减预测方法,用于指导矿井通信基站和定位分站布置。


技术实现思路

1、本专利技术针对现有技术的不足,提出矿井无线传输衰减预测方法,该方法适用于预测不同断面面积的巷道中不同频率和距离下的无线传输衰减。

2、本专利技术的技术方案:

3、一种矿井无线传输衰减预测方法,包括:

4、步骤1:在不同断面面积的巷道中测量不同频率和距离下的接收功率,获得在不同断面面积的巷道中不同频率和距离下的接收功率测量值;

5、步骤2:根据步骤1测量得到的接收功率测量值,计算不同断面面积的巷道中不同频率和距离下的无线传输衰减;

6、步骤3:依据步骤2得到的无线传输衰减数据,计算不同断面面积的巷道中不同频率下的无线传输衰减指数;

7、步骤4:依据步骤3得到的无线传输衰减指数,将无线传输衰减数据按其对应的无线传输衰减指数与自由空间无线传输衰减指数的大小比较进行分类;

8、步骤5:依据步骤4分类后的数据,提出矿井无线传输衰减指数与其对应频率的关系;

9、步骤6:构建矿井无线传输衰减预测模型,对矿井无线传输衰减进行预测。

10、步骤1中在不同断面面积的巷道中测量不同频率和距离下的接收功率时包括选取具有不同断面面积的多条长直巷道,在被选取巷道的断面中央测量不同频率和距离下的接收功率测量值。

11、所述步骤3中使用公式(10)拟合出不同断面面积巷道中不同频率下的无线传输衰减指数:

12、

13、其中,tl表示无线传输衰减,d0表示参考距离,u表示无线传输衰减指数,f表示无线电波频率,d表示发射端设备与接收端设备的距离,xσ表示一个零均值、标准差为σ的高斯随机变量。

14、所述步骤4中,由于自由空间无线传输衰减指数为u=2,将无线传输衰减数据按其对应的无线传输衰减指数u≥2和u<2分为两组。

15、对于无线传输衰减指数u≥2的无线传输衰减数据用公式(11)进行拟合,对于无线传输衰减指数u<2的无线传输衰减数据用公式(12)进行拟合:

16、

17、

18、其中,s表示断面面积,c表示光速,α1、α2、α3、α4、β1、β2、γ1、γ2、γ3、γ4、ε1、ε2为待定系数,表示均值为零、标准差分别为σ1、σ2的高斯随机变量。

19、对于无线传输衰减指数u≥2的无线传输衰减数据用公式(13)进行拟合,对于无线传输衰减指数u<2的无线传输衰减数据用公式(14)进行拟合:

20、

21、

22、其中,α5、α6、β3、β4、γ5、γ6、ε3、ε4为待定系数,表示均值为零、标准差分别为σ3、σ4的高斯随机变量。

23、所述步骤5中,矿井中频率在f1~f2之间时无线传输衰减指数u≥2,频率在f3~f4之间时无线传输衰减指数u<2。

24、所述步骤6中,由公式(11)和公式(12)得到,矿井无线传输衰减预测模型为:

25、

26、所述步骤6中,由公式(13)和公式(14)得到,矿井无线传输衰减预测模型为:

27、

28、基于矿井实测数据,矿井中频率在350mhz~900mhz之间时无线传输衰减指数u≥2,频率在900mhz~6ghz之间时无线传输衰减指数u<2。

29、由公式(15)得,矿井无线传输衰减预测模型为:

30、

31、由公式(16)得,矿井无线传输衰减预测模型为:

32、

33、本专利技术的优点:现有矿用无线通信系统使用的频段主要集中在433mhz~6ghz,本专利技术提出的矿井无线传输衰减预测方法,适用于350mhz~6ghz频段的矿井无线传输衰减预测,解决了地面无线传输衰减预测方法不适用于矿井的问题,可以用于指导矿井通信基站和定位分站布置。

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【技术保护点】

1.一种矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:将无线传输衰减数据按其对应的无线传输衰减指数与自由空间无线传输衰减指数的大小比较进行分类,提出了矿井无线传输衰减指数与其对应频率的关系,构建了矿井无线传输衰减预测模型,对矿井无线传输衰减进行预测,所述步骤如下:

2.根据权利要求1所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:所述步骤1中在不同断面面积的巷道中测量不同频率和距离下的接收功率时包括选取具有不同断面面积的多条长直巷道,在被选取巷道的断面中央测量不同频率和距离下的接收功率测量值。

3.根据权利要求1所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:所述步骤3中使用公式(1)拟合出不同断面面积中不同频率下的无线传输衰减指数:

4.根据权利要求1所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:所述步骤4中将无线传输衰减数据按其对应的无线传输衰减指数u≥2和u<2分为两组。

5.根据权利要求4所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:对于无线传输衰减指数u≥2的无线传输衰减数据用公式(2)进行拟合,对于无线传输衰减指数u<2的无线传输衰减数据用公式(3)进行拟合:

6.根据权利要求4所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:对于无线传输衰减指数u≥2的无线传输衰减数据用公式(4)进行拟合,对于无线传输衰减指数u<2的无线传输衰减数据用公式(5)进行拟合:

7.根据权利要求1所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:所述步骤5中,矿井中频率在f1~f2之间时无线传输衰减指数u≥2,频率在f3~f4之间时无线传输衰减指数u<2。

8.根据权利要求1和权利要求7所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:所述步骤6中,由公式(2)和公式(3)得到,矿井无线传输衰减预测模型为:

9.根据权利要求1和权利要求7所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:所述步骤6中,由公式(4)和公式(5)得到,矿井无线传输衰减预测模型为:

10.根据权利要求7所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:矿井中频率在350MHz~900MHz之间时无线传输衰减指数u≥2,频率在900MHz~6GHz之间时无线传输衰减指数u<2。

11.根据权利要求8和权利要求10所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:矿井无线传输衰减预测模型为:

12.根据权利要求9和权利要求10所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:矿井无线传输衰减预测模型为:

...

【技术特征摘要】

1.一种矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:将无线传输衰减数据按其对应的无线传输衰减指数与自由空间无线传输衰减指数的大小比较进行分类,提出了矿井无线传输衰减指数与其对应频率的关系,构建了矿井无线传输衰减预测模型,对矿井无线传输衰减进行预测,所述步骤如下:

2.根据权利要求1所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:所述步骤1中在不同断面面积的巷道中测量不同频率和距离下的接收功率时包括选取具有不同断面面积的多条长直巷道,在被选取巷道的断面中央测量不同频率和距离下的接收功率测量值。

3.根据权利要求1所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:所述步骤3中使用公式(1)拟合出不同断面面积中不同频率下的无线传输衰减指数:

4.根据权利要求1所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:所述步骤4中将无线传输衰减数据按其对应的无线传输衰减指数u≥2和u<2分为两组。

5.根据权利要求4所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于:对于无线传输衰减指数u≥2的无线传输衰减数据用公式(2)进行拟合,对于无线传输衰减指数u<2的无线传输衰减数据用公式(3)进行拟合:

6.根据权利要求4所述的矿井无线传输衰减预测方法,其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员:孙继平彭铭
申请(专利权)人:中国矿业大学北京
类型:发明
国别省市:

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