[發明專利]無線電環境圖場強參數估計算法

有效

• 申請號: 201611177216.0
• 申請日: 2016-12-19
• 公開（公告）號: CN106707035B
• 公開（公告）日: 2019-03-29
• 發明（設計）人: 謝春芝;高志升;裴崢;李瑤順
• 申請（專利權）人: 西華大學
• 主分類號: G01R29/08
• 分類號: G01R29/08;G01R29/10;G06F17/11
• 代理公司: 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230
• 代理人: 李春芳

本發明公開無線電環境圖場強參數估計算法，基于監測節點感知數據的無線電環境圖參數空間估計方法，結合無線電傳播信號強度損耗的規律，提出基于傳播模型改進的理論變異函數模型，使得改進的理論變異函數更符合無線電信號傳播衰減變化規律，并結合場強參數估計的特點提出了加權理論變異函數擬合方法。本發明方法緊密結合電磁環境圖參數的物理特點，設計變異函數和擬合方法，更符合電磁環境圖參數空間分布變化規律。

技術領域

本發明涉及無線電環境圖，具體涉及無線電環境圖場強參數估計算法

背景技術

無線電環境圖參數估計方法可以分為3大類，第一類是基于空間插值的直接估計方法，另外一類是基于傳播模型估計的方法，第三類是基于前兩種方法的混合構造方法。基于傳播模型的方法需要知道信號發射源的經緯度坐標、天線高度、發射功率，甚至是傳播路徑上的地理信息和氣候信息等，這大大削弱了該類方法應用的范圍，同時由于大多傳播模型是無線電傳輸的經驗模型，通用性不強，Ojaniemi等人研究表明在一定條件下該類方法相比空間插值方法，具有更低的預測精度。

近年來對無線電環境圖參數估計方法的研究重點轉移到空間插值類方法上，尤其是基于地質統計學的方法。該類方法通過無線電監測傳感器實地的測量值，應用空間插值估計方法獲得其余位置的無線電環境圖參數值。現有技術對反距離加權法、梯度加距離平方反比法(GIDS)以及克里金插值方法進行了比較研究，并通過室內室外電磁環境預測實驗，證明反距離加權技術是比較穩健的插值方法，但克里金插值技術是精確度最高的方法。現有技術方法依賴于監測傳感器采集的數據，因此監測傳感器的分布和數量影響著無線電環境圖參數預測的準確度。

已有的研究表明地質統計學克里金法是無線電環境圖參數估計的最優方法，但是無線電傳輸過程中受到發射站數量、地理環境、天氣等各類因素的影響，并且實際應用中監測傳感器數量有限，數據采樣點稀疏分布，這增大了參數空間分布估計的難度。同時，由于克里金法以變異函數為基礎，其線性最優的特性建立在數據集符合正態分布且符合二階平穩假設或準二階平穩假設的基礎上，因此，數據的非正態分布將會影響到數據的平穩性，同時也會使變異函數產生比例效應，即提高基臺和塊金值，增大估計誤差，使變差值點的波動變大，甚至會掩蓋其固有的結構特征。針對這一問題，本發明提出了一種基于無線電傳播模型的克里金無線電環境圖參數估計方法，綜合運用了傳播模型和地質統計學中克里金方法的優點，獲得了比單一方法更好的參數空間預測精度。本發明主要的貢獻在于：(1)使用無線電傳播模型改進克里金算法的變異函數，提出適用于電磁環境圖參數估計的理論變異函數模型，(2)基于無線電信號傳播以及數據采集的特點，提出了變異函數加權優化模型，并采用粒子群算法加權擬合改進后的變異函數，使得改進后的克里金算法可以更好地適應無線電環境參數空間分布的特點。

發明內容

針對上述現有技術，本發明目的在于提供，解決現有技術由于沒有考慮無線電空間分布特征和傳播特征，或者在克里金方法數據集假設不適用時產生變異函數比例效應導致預測結果存在精度低甚至預測錯誤的技術問題。

為達到上述目的，本發明采用的技術方案如下：

無線電環境圖場強參數估計算法，包括如下步驟

步驟1、獲取樣本點坐標和樣本點處采樣值，以及待估點坐標，再由各點坐標求出兩點間的距離并篩選出滯后距；

步驟2、根據滯后距、滯后距處坐標點對數量和對應坐標的區域化變量值，定義無線電環境下的變異函數，再將采樣值代入變異函數獲得實際變異函數值；

步驟3、根據Longley-Rice模型，引入不同距離條件下的對應損耗系數，由損耗系數表征出理論變異函數、考慮自由空間傳輸損耗的總理論變異函數；

步驟4、根據樣本點坐標的分布特征和無線電在樣本點的傳播特征，結合實際變異函數值，通過迭代算法獲得理論變異函數和總理論變異函數的函數式，作為理論變異函數模型；