【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通大数据分析，其具体涉及一种基于时空轨迹特征的rssi预测方法。
技术介绍
1、接收的信号强度指示(received signal strength indicator，rssi)，作为衡量无线通信中信号强度的关键指标，对于优化网络性能、提高通信质量和确保数据传输的可靠性具有重大意义。rssi预测的目的在于通过对接收信号强度的准确预测，为无线网络的规划和管理提供科学依据，可以显著提高无线网络的性能，减少通信中断和数据丢失的情况，从而为用户提供更加稳定、高效的通信服务。现有的rssi预测方法可以大致分为两个方向：一种是基于传统数学插值方法的改进，例如基于矩阵分解的插值方法，线性回归方法等；另一种是利用机器学习模型对rssi进行预测，采用支持向量回归、决策树回归、随机森林等方法。
2、现有技术存在的缺点：
3、(1)基于传统数学插值方法的改进：传统数学插值方法往往依赖于环境的稳定性，当环境发生变化时，如障碍物移动或信号干扰变化，插值方法可能失效。插值方法通常只能根据已知的数据点进行预测，无法对于数据点...
【技术保护点】
1.一种基于时空轨迹特征的RSSI预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对采集到的RSSI数据进行平滑处理，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算一阶转移矩阵，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算二阶、三阶转移矩阵，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，计算得出路口决策权值w1、w2、w3，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算得...
【技术特征摘要】
1.一种基于时空轨迹特征的rssi预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对采集到的rssi数据进行平滑处理，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算一阶转移矩阵，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算二阶、三阶转移矩阵，包括：
6....
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