[发明专利]一种网络规划中自适应传播环境分类方法

权利要求书

1.一种自适应传播环境分类方法，其特征在于，包括以下处理步骤：

A.初始化规划区内小区个数M和迭代次数N；

B.获取目标小区的地物属性和建筑物属性，在存储器中建立目标小区属性集合o_j，信息处理单元从M个小区中抽取K个样本点建立样本小区的簇C_i，i≤M，对样本小区的属性信息进行抽样，建立样本小区簇C_i的地物属性和建筑物属性的数据集合，用数据集合的特征向量s_k＝(e₁，e₂，…e_n)表示簇C_i的属性集合，其中，k≤M，n为每个小区的地物属性和建筑物属性中建筑物的数目；

C.根据目标小区的属性集合o_j，算法单元调用公式：

计算目标小区属性集o_j与样本点小区属性集s_k的绝对相似度d(s_k，o_j)；

D.通过地理信息系统获取目标小区属性集o_j和样本点所在小区簇C_i属性集s_k的地物属性和建筑物属性以及各种地物所占的网格百分比p_ij；

E.当网格百分比p_ij发生改变，转为执行步骤C，否则执行步骤F；

F.算法单元调用公式计算目标小区o_j与样本点所在小区s_k的相对相似度；

G.算法单元根据目标小区o_j与样本点所在小区s_k的相对相似度计算目标小区的簇类选择概率P

其中，δ_IJ为数据地理因子。

2.根据权利要求1所述的自适应传播环境分类方法，其特征在于，所述对属性信息进行抽样具体包括，根据地物信息的特征向量，构造各特征向量的分布函数F(x₁)，F(x₂)，...，F(x_n)；根据分布函数构造Hash函数H(x₁，x₂，...，x_n)＝F(x₁)·F(x₂)·...·F(x_n)；根据规划区域大小设定滑动窗口长度和个数；在滑动窗口之内对Hash函数进行抽样，获取样本点；根据样本点集合，建立规划小区簇C_i的地物属性和建筑物属性数据集合。