基于支持向量机的机舱内部路径损耗预测方法

摘要

本发明属于无线通信领域。为简化测量难度和减少测量的数量，并且提高预测的准确性，本发明采取的技术方案是，基于支持向量机的机舱内部路径损耗预测方法，包括下列步骤：测量分布式MISO数据，MISO为多发单收系统；计算MISO路径损耗：以每一次连接的路径损耗PL数据作为训练样本数据，以某一位置为中心，围绕他的8个路径损耗值作为训练样本集(xi，yi)中的8维输入变量xi，该位置路径损耗的值作为输出变量yi，以支持向量机回归算法处理训练样本集数据(xi，yi)，采用高斯径向基函数作为支持向量机回归算法回归模型中的核函数。本发明主要应用于机舱内部路径损耗预测。

主权项

一种基于支持向量机的机舱内部路径损耗预测方法，其特征是，包括下列步骤：测量分布式MISO数据，MISO为多发单收系统；计算MISO路径损耗：步骤1：用信号冲击响应矩阵，先计算瞬时功率：P(t，τ，s，u，p)＝|h(t，τ，s，u，p)|2    (7)式中h表示信道冲击响应，t表示时间，τ表示时延，s表示发送天线参数，u表示接收天线参数，p表示功率；步骤2：在(Tx，Rx)维对瞬时功率进行平均，Tx表示发射天线，Rx表示接收天线，N表示发送或接收天线个数： P ( t , τ , p ) = 1 N s N u Σ s = 1 Ns Σ u = 1 Nu P ( t , τ , s , u , p ) - - - ( 8 ) 步骤3：在快拍维t‑dimension对瞬时功率进行平均，nt‑d表示快拍维个数： P ( τ , p ) = 1 n t - d Σ i = 1 n t - d P ( t , τ , p ) - - - ( 9 ) 步骤4：对所有的时延簇的瞬时功率进行求和，Nτ表示延时簇个数： P ( p ) = Σ i = 1 N τ P ( τ , p ) - - - ( 10 ) 步骤5：此时的接收功率P与传输距离d形成映射关系，引入参数d：P(p)→P(d，p)    (11)步骤6：每一次连接的路径损耗PL即可计算得到： PL ( d , p ) = P Tx ( d , p ) + Σ i Gi - Σ i Ai - P ( d , p ) - - - ( 12 ) 其中，PTx为发射功率，Gi为天线的增益，Ai为线路的衰减；将已知每一次连接的路径损耗PL送入支持向量机SVM进行模型的训练，用训练好的模型对未知路径损耗进行预测。