[发明专利]基于无线传播模型校正的信号强度预测方法和系统有效

专利信息
申请号: 201510072668.1 申请日: 2015-02-10
公开(公告)号: CN104618046B 公开(公告)日: 2017-05-03
发明(设计)人: 肖恒辉;丁胜培;李炯城;陈运动;管学锋 申请(专利权)人: 广东省电信规划设计院有限公司
主分类号: H04B17/391 分类号: H04B17/391
代理公司: 广州华进联合专利商标代理有限公司44224 代理人: 周清华,向群
地址: 510630 广东省广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 无线 传播 模型 校正 信号 强度 预测 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于无线传播模型校正的信号强度预测方法,其特征在于,包括如下步骤:

将预设的基站数据输入至预设的无线传播模型中,建立最小二乘模型;

利用坐标下降法对所述最小二乘模型进行求解,获得最优校正系数;

根据所述最优校正系数调整所述无线传播模型的参数,根据调整参数后的所述无线传播模型进行无线信号强度预测;

所述将预设的基站数据输入至预设的无线传播模型,建立最小二乘模型的步骤包括:

将基站数据C={(ci,si):ci=(di,HTxeff-i),si=Lmode-i,1≤i≤M}输入到无线传播模型Lmodel=K1+K2lgd+5.83lgHTxeff-6.55lgdlgHTxeff+Kclutter中,获得如下的最小二乘模型:

其中,

d为接收机与发射机之间的距离;HTxeff为发射天线的有效高度;HRxeff为接收天线的有效高度;K1为常数;K2为log(d)的常数因子;Kclutter为f(clutter)的常数因子,f(clutter)为标准无线传播模型中因地物所引起的评价加权损耗;di为第i份基站数据中接收机与发射机之间的距离;HTxeff-i为第i份基站数据中接收天线的有效高度;M为基站数据的总数;Lmodel-i为第i份基站数据中的传播路径损耗;

所述利用坐标下降法对所述最小二乘模型进行求解,获得最优校正系数的步骤包括:

将所述最小二乘模型转换为坐标下降法中的标量优化子问题:minF(K1,K2,Kclutter),代入预设的初始化解

其中,

对于3个维度坐标K1i、K2i、Kiclutter,从1到n开始进行迭代,根据下式分别求解3个子问题,并更新所述维度坐标:

<mrow><msubsup><mi>K</mi><mn>1</mn><mrow><mi>t</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><mo>=</mo><mfrac><mrow><msub><mi>&Sigma;b</mi><mi>i</mi></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>K</mi><mn>2</mn><mi>t</mi></msubsup><msub><mi>&Sigma;lgd</mi><mi>i</mi></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>MK</mi><mrow><mi>c</mi><mi>l</mi><mi>u</mi><mi>t</mi><mi>t</mi><mi>e</mi><mi>r</mi></mrow><mi>t</mi></msubsup></mrow><mi>M</mi></mfrac></mrow>

<mrow><msubsup><mi>K</mi><mn>2</mn><mrow><mi>t</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><mo>=</mo><mfrac><mrow><mo>&lt;</mo><mi>b</mi><mo>,</mo><mi>lg</mi><mi>d</mi><mo>&gt;</mo><mo>-</mo><msubsup><mi>K</mi><mn>1</mn><mrow><mi>t</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><msub><mi>&Sigma;lgd</mi><mi>i</mi></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>K</mi><mrow><mi>c</mi><mi>l</mi><mi>u</mi><mi>t</mi><mi>t</mi><mi>e</mi><mi>r</mi></mrow><mi>t</mi></msubsup><msub><mi>&Sigma;lgd</mi><mi>i</mi></msub></mrow><mrow><mo>|</mo><mo>|</mo><mi>lg</mi><mi>d</mi><mo>|</mo><msup><mo>|</mo><mn>2</mn></msup></mrow></mfrac></mrow>

<mrow><msubsup><mi>K</mi><mrow><mi>c</mi><mi>l</mi><mi>u</mi><mi>t</mi><mi>t</mi><mi>e</mi><mi>r</mi></mrow><mrow><mi>t</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><mo>=</mo><mfrac><mrow><msub><mi>&Sigma;b</mi><mi>i</mi></msub><mo>-</mo><mi>M</mi><mo>*</mo><msubsup><mi>K</mi><mn>1</mn><mrow><mi>t</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>K</mi><mn>2</mn><mrow><mi>t</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><msub><mi>&Sigma;lgd</mi><mi>i</mi></msub></mrow><mrow><mo>|</mo><mo>|</mo><mi>lg</mi><mi>d</mi><mo>|</mo><msup><mo>|</mo><mn>2</mn></msup></mrow></mfrac></mrow>

其中,t为迭代次数;lgd=(lgd1,…,lgdM)T

在每次坐标更新后,根据预设的多变量校正终止条件,判断是否终止迭代;其中,所述多变量校正终止条件包括预设的最大迭代次数、预设的中值误差或预设的标准方差;

在迭代结束时,输出最优校正系数:以及。

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