[發明專利]一種基于大數據擬合的電波傳播仿真方法及裝置

在審

• 申請號: 202310304509.4
• 申請日: 2023-03-27
• 公開（公告）號: CN116401940A
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 張逸;王成;李修和;沈陽;冉金和;趙順愷;林忠偉;郭強;桂樹
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 中國和平利用軍工技術協會專利中心 11215
• 代理人: 劉光德

本發明提供一種基于大數據擬合的電波傳播仿真方法及裝置，所述方法包括：確定影響電波傳播的各影響因素，獲取待擬合電波傳播的當前場景的環境數據，確定各影響因素對應的向量及表征所述當前場景的向量；構建電波傳播模型；使用訓練數據訓練所述電波傳播模型，得到訓練完畢的電波傳播模型；將所述各影響因素對應的向量及表征所述當前場景的向量輸入所述訓練完畢的電波傳播模型，得到當前場景下輸入電波的傳播損耗。本發明精度更高、計算速度更快，適用范圍更廣的電波傳播。

技術領域

本發明涉及電磁信號技術領域，尤其涉及一種基于大數據擬合的電波傳播仿真方法及裝置。

背景技術

不同的場景對電磁傳播影響的主要影響因素各不相同且眾多，使用傳統的物理建模的方法，因影響因素太多只能選用主要的影響因素，造成了各種模型只能適用于一個較小的場景內，而且精度較低、計算速度較慢。

本申請提出一種基于大數據擬合的電波傳播仿真方法，通過深度神經網絡得到一種精度更高、計算速度更快，適用范圍更廣的電波傳播仿真方法。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提出了一種基于大數據擬合的電波傳播仿真方法及裝置，用以解決現有技術物理建模造成的精度低、計算速度慢和適用范圍窄的技術問題。

本發明主要考慮大氣的折射效應和地形的繞射效應，基于大量場強的實測或仿真(其他模型的仿真值)數據，訓練電波傳播模型用來擬合電波傳播模型，該電波傳播模型的輸入為發射源參數、參數向量，該參數向量用于表征對應的環境場景，輸出為一個具體點位的電磁強度。本發明的電波傳播模型計算無線鏈路傳輸損耗。發射源參數包括輻射源功率、頻率、收/發天線高度、收/發天線經緯度、收/發天線間氣壓、溫度、收/發天線間地形剖面、地面介電特性。

根據本發明的第一方面，提供一種基于大數據擬合的電波傳播仿真方法，所述方法包括以下步驟：

步驟S1：確定影響電波傳播的各影響因素，獲取待擬合電波傳播的當前場景的環境數據，從所述環境數據和電波數據中提取影響電波傳播的各影響因素對應的數據值，確定各影響因素對應的向量及表征所述當前場景的向量；

步驟S2：構建電波傳播模型，所述電波傳播模型包括依次相連的預處理模塊、及深度模型，所述深度模型包括依次相連的第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層、第一全連接層、第二全連接層以及softmax層；所述預處理模塊包括依次相連的歸一化層、編碼模塊，所述預處理模塊將輸入的所述各影響因素對應的向量及表征所述當前場景的向量分別進行歸一化處理，再將歸一化處理后得到的各個向量由編碼模塊進行編碼，得到一個編碼向量，將所述編碼向量輸入所述第一卷積層，所述編碼向量經過第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層降維，再將降維后的編碼向量通過第一全連接層、第二全連接層進行分類，得到第二向量，將所述第二向量輸入softmax層，輸出作為與當前場景對應的輸入電波的傳播損耗；

步驟S3：使用訓練數據訓練所述電波傳播模型，得到訓練完畢的電波傳播模型；

步驟S4：將所述各影響因素對應的向量及表征所述當前場景的向量輸入所述訓練完畢的電波傳播模型，得到當前場景下輸入電波的傳播損耗。

優選地，所述影響電波傳播的各影響因素包括輸入電波頻率f、接收天線高度h_r、發射天線高度h_s、接收天線與發射天線的距離l、地面介電特性γ；

所述獲取待擬合電波傳播的當前場景的環境數據，從環境數據和電波數據中提取影響電波傳播的各影響因素對應的數據值，包括：