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基于机器学习的ITU-R P.1546模型本地化研究
1
作者
黄学民
钱肇钧
+2 位作者
徐其帅
柳青梅
张海峰
《通讯世界》
2022年第7期173-176,共4页
为了更加准确地描述不同场景下的电波传播特性,本文基于国家无线电监测中心数据和大量路测数据对ITU-R P.1546建议书模型进行本地化研究。首先分析模型本地化理论的可行性,再使用机器学习获取本地化模型,并通过多个场景仿真预测数据与...
为了更加准确地描述不同场景下的电波传播特性,本文基于国家无线电监测中心数据和大量路测数据对ITU-R P.1546建议书模型进行本地化研究。首先分析模型本地化理论的可行性,再使用机器学习获取本地化模型,并通过多个场景仿真预测数据与实测数据的对比,表明本文建立的模型能更好地与信道测量数据吻合,从而说明机器学习算法在本地化建模上是可行的。本文所做的研究尝试为模型的进一步本地化提供了依据。
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关键词
ITU-R
P.1546
无线电波传播模型
本地化
机器学习
场强预测
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职称材料
题名
基于机器学习的ITU-R P.1546模型本地化研究
1
作者
黄学民
钱肇钧
徐其帅
柳青梅
张海峰
机构
苏州恩巨网络有限公司
国家无线电监测中心
出处
《通讯世界》
2022年第7期173-176,共4页
文摘
为了更加准确地描述不同场景下的电波传播特性,本文基于国家无线电监测中心数据和大量路测数据对ITU-R P.1546建议书模型进行本地化研究。首先分析模型本地化理论的可行性,再使用机器学习获取本地化模型,并通过多个场景仿真预测数据与实测数据的对比,表明本文建立的模型能更好地与信道测量数据吻合,从而说明机器学习算法在本地化建模上是可行的。本文所做的研究尝试为模型的进一步本地化提供了依据。
关键词
ITU-R
P.1546
无线电波传播模型
本地化
机器学习
场强预测
分类号
TN928 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于机器学习的ITU-R P.1546模型本地化研究
黄学民
钱肇钧
徐其帅
柳青梅
张海峰
《通讯世界》
2022
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