Advertisement

该项目旨在为各种应用场景提供毫米波传输的路径损耗模型，并以MATLAB开发。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该项目的核心目标是，在您所选取的应用场景下，为mmWave传输构建准确的路径损耗模型。 为此，本文件夹包含了Matlab函数，并附带了详细的使用示例。 “pathLossModel.m”函数负责生成路径损耗模型所需的关键参数，该模型是基于学术研究中普遍采用的数学方程构建的——具体方程请参考论文中提出的方程 (2)，即《Investigation of Prediction Accuracy, Sensitivity, and Parameter Stability of 5G 无线通信的大规模传播路径损耗模型》一文。 此外，“examplePLModel.m”示例文件演示了如何将Matlab函数与此包中提供的有限数量的输入文件进行整合和运用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 毫米波通信路径损耗模型研究：适用于各种场景的毫米波传输路径损耗模型-MATLAB开发
    优质
    本项目致力于研发一款基于MATLAB的工具，用于创建和分析毫米波通信中的路径损耗模型。该模型适应于多种环境与应用场景，旨在提升5G/6G网络中毫米波技术的有效性和准确性。 该项目旨在为选定用例场景中的mmWave传输提供路径损耗模型。为此，文件夹内包含了一个Matlab函数及其使用示例。“pathLossModel.m”函数用于生成路径损耗模型所需的参数，该模型基于研究文献中广泛使用的方程——具体参见论文中方程(2)（Investigation of Prediction Accuracy, Sensitivity, and Parameter Stability of 5G大规模传播路径损耗模型的研究）。示例文件“examplePLModel.m”展示了如何将Matlab函数与提供的少量输入文件结合使用。
  • 基于MATLAB的毫米波通信路径损耗模型仿真.zip
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB实现的毫米波通信路径损耗模型仿真的工具包。通过详细的代码和注释帮助用户理解并模拟不同环境下的毫米波信号传播特性，包括城市、郊区及室内场景等。适合研究与教学用途。 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容：标题所示的内容介绍可通过博主主页搜索博客获取。 适合人群：本科和硕士等教研学习使用 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，致力于修心与技术同步精进。有合作意向者可私信联系。
  • 3-D MIMO-SAR 毫米波成像：近场应用中的毫米波传感器-MATLAB开发
    优质
    本项目致力于研究和实现基于3-D MIMO-SAR技术的毫米波成像系统在近场环境下的应用，特别关注利用MATLAB进行算法设计与仿真。旨在探索毫米波传感器在复杂场景中提供高分辨率图像的能力，以支持广泛的科研及工程需求。 在该存储库中实现了三维 (3-D) 全息 MIMO-SAR 成像算法。重要的信号处理功能，如适用于大 MIMO 系统的近场多基地图像重建、多通道阵列校准以及从多基地到单基地的转换，在 3-D MIMO-SAR 成像背景下进行了展示。示例数据集可以从指定链接下载。
  • Okumura-Hata模型：估算传播路径损耗的函数-MATLAB开发
    优质
    本项目使用MATLAB实现Okumura-Hata模型，用于估计无线通信中特定频率和距离下的信号传播路径损耗。 Okumura-Hata模型是无线通信领域广泛使用的传播路径损耗预测工具，特别适合城市环境的应用。该模型由Okumura和Hata在1960年代提出，旨在为微波频率（150MHz到1500MHz）的无线电通讯提供更精确的传播损耗估算方法。通过MATLAB开发此模型的相关函数，可以方便地进行路径损耗计算，在无线网络规划、基站布局以及信号覆盖分析中具有重要的应用价值。 在城市环境中，无线电信号受到建筑物和地形等多种因素影响，导致信号强度衰减。Okumura-Hata模型利用数学公式量化这种损耗： \[ L = A + 10n\log_{10}(d) + B(f) + C \] 其中： - \(L\) 是两节点间路径损耗（dB）。 - \(A\) 是基本路径损耗，与频率和城市类型有关的常数。 - \(n\) 是路径损耗指数，在不同环境中通常取值为3或4。 - \(d\) 代表发射机与接收机之间的距离（公里）。 - \(B(f)\) 表示频率依赖项，考虑了频率对传播损耗的影响。 - \(C\) 是一个修正项，用于调整特定环境条件下的传播损耗。 对于\(B(f)\)，它通常被定义为： \[ B(f) = \begin{cases} -11.5 & f<300MHz \\ -22.7 + 20\log_{10}(f) & 300MHz \leq f < 1500MHz \end{cases} \] 修正项\(C\)可能包括城市类型、天线高度等因素。例如，对于大都市（MCU）： \[ C = \begin{cases} 0 & h_t \geq 30m, h_r \geq 10m \\ 3 & h_t \geq 30m, h_r < 10m \\ 6 & h_t < 30m \end{cases} \] 这里的\(h_t\)和\(h_r\)分别表示发射机和接收机的天线高度（米）。 在MATLAB中实现Okumura-Hata模型，可以创建一个函数，该函数接受距离、频率及必要的环境参数作为输入，并输出路径损耗值。这有助于无线通信工程师快速评估不同场景下的信号覆盖情况，从而优化网络性能。 压缩包文件可能包含以下内容： 1. 实现了Okumura-Hata模型计算功能的MATLAB源代码（如`okumura_hata.m`）。 2. 示例数据文件，用于测试和演示模型的功能准确性。 3. 使用说明文档，解释如何调用函数及解读结果。 通过将此模型集成到MATLAB工作流中，用户可以方便地处理大量城市环境下的传播损耗计算需求。这对于无线网络规划、信号覆盖评估以及网络优化具有重要的实际应用价值。在实践中还可以结合其他工具和数据（如三维地形图和建筑信息），进一步提高预测的准确性和实用性。
  • Edwards和Durkin模型：基于该模型的路径损耗预测（MATLAB实现）
    优质
    本研究采用Edwards和Durkin模型进行无线通信中的路径损耗预测，并使用MATLAB实现了相应的计算程序。通过模拟不同环境下的信号传播，验证了模型的有效性和准确性。 **Edwards 和 Durkin 模型简介** 在无线通信领域，信号传播的路径损耗是影响通信质量的关键因素之一。由 Edwards 和 Durkin 提出的模型是一种用于估算无线通信中路径损耗的数学工具，适用于城市微波环境（UMi）和农村微波环境（Rural）等不同场景，能够提供更精确的路径损耗预测，从而优化无线网络的设计和规划。 **模型原理** 该模型基于无线电波在复杂地形中的传播特性理解，并考虑了建筑物、地形和其他障碍物对信号的影响。主要参数包括： 1. **频率 (f)**：以MHz为单位。 2. **距离 (d)**：发射机与接收机之间的直线距离，以公里为单位。 3. **路径损耗因子 (α)**：反映不同环境条件下信号衰减程度的常数。 4. **障碍物系数 (β)**：考虑建筑物和其他障碍物对信号阻挡作用的影响。 模型公式通常表达如下： \[ L = 10\log_{10}(4 \pi df) + 10\alpha \log_{10}(d) + \beta \] 其中，\(L\) 表示路径损耗值（以dB为单位）。 **MATLAB 实现** 在 MATLAB 中实现 Edwards 和 Durkin 模型时，可以编写函数来计算给定频率、距离和环境条件下的路径损耗。具体步骤包括： 1. **输入参数**：接收模型所需的所有初始数据。 2. **确定 α 和 β 值**：根据不同的环境类型查找对应的值。 3. **执行路径损耗计算**：使用上述公式进行具体的数值运算。 4. **返回结果**：输出相应的路径损耗值。 压缩包 `EdwardsAndDurkinModel.zip` 中包含的文件可能包括： 1. `edwards_durkin_model.m` - 主函数，用于实现模型的具体计算过程。 2. `environment_params.mat` - 存储不同环境类型对应的 α 和 β 值的数据文件。 3. `example_usage.m` - 示例脚本，展示如何调用主函数并处理输入输出。 **应用场景** Edwards 和 Durkin 模型在无线网络规划和优化中具有实际应用价值： - **覆盖分析**：评估信号覆盖范围，并预测可能的薄弱区域。 - **基站布局**：帮助确定最合适的基站位置和数量，以确保服务质量和覆盖面。 - **频率分配**：通过模型预测不同频率下的传播特性，进行合理的频谱规划。 - **干扰分析**：减少相邻基站间的相互影响。 利用 MATLAB 开发的工具可以简化这些复杂的计算过程，并提高无线通信系统的性能与可靠性。
  • 路径损耗模型对比：基于MATLAB的多种模型分析
    优质
    本研究利用MATLAB软件对不同路径损耗模型进行仿真与比较，旨在为无线通信系统的设计提供理论依据和技术支持。 在无线通信领域，路径损耗是影响信号传播过程中能量衰减的关键因素之一。它主要由距离、环境及频率等因素引起，并对通信系统的覆盖范围、信号质量和传输效率产生显著影响。本项目旨在利用MATLAB进行路径损耗模型的开发与比较，以帮助工程师和研究人员选择最适宜特定应用场景的模型。 MATLAB是一种广泛使用的数值计算和数据可视化工具，在信号处理和通信系统仿真方面尤为适用。在该项目中，我们将涉及以下几种常见的路径损耗模型： 1. **自由空间模型**：这是最基本的假设无任何障碍物、仅受距离影响的传播情况下的简化模型。其公式为\( PL = 20 \log_{10}\left(\frac{4\pi d}{\lambda}\right) \)，其中 \(d\) 是发送器到接收器的距离，而 \( \lambda \) 则是信号波长。 2. **对数正态衰落模型**：适用于城市环境，考虑了建筑物等引起的随机阴影效应。该模型在自由空间损耗的基础上加入了一个高斯分布的随机变量来表示这种影响。 3. **哈里模型（Hata Model）**：专为预测城市微波频段传播而设计，并根据不同城市的类型提供了不同的修正系数。 4. **Okumura-Hata模型**：这是对哈里模型的一种扩展，考虑了地形和频率的影响，更适合低频段的城市环境应用。 5. **Cost231模型**：主要用于UMTS（通用移动通信系统）和LTE系统的传播特性分析，并考虑到高楼密集区的特殊影响。 6. **3GPP Urban Microcell模型**：针对第三代及第四代网络设计，提供了更精确的多径传播和遮挡效应描述方法。 在MATLAB中实现这些模型时，可以通过编写函数来输入必要的参数（如距离、频率、环境类型等），并计算对应的路径损耗。此外，该项目可能还会涉及地图数据处理以考虑地形和建筑物对信号传播的影响。 项目的主要组成部分包括： 1. **模型实现**：每个模型的MATLAB函数实现。 2. **数据集**：实际测量或模拟的数据用于验证及比较不同模型的效果。 3. **性能评估**：通过统计指标（如均方误差、决定系数R²等）来对比各模型预测精度。 4. **可视化**：绘制路径损耗与距离的关系图，以便直观展示各个模型之间的差异性。 5. **应用案例**：针对特定场景（如室内、室外或郊区），演示如何选择和使用合适的路径损耗模型。 通过这个项目，参与者可以深入理解路径损耗模型的工作原理，并学习在MATLAB中进行信号传播仿真的实际操作方法。这对于无线通信系统的优化设计具有重要的理论与实用价值。
  • 路径损耗的经验模型
    优质
    《路径损耗的经验模型》一文通过分析无线通信环境中的信号衰减规律，建立了一个基于距离和频率的经验公式，用于预测不同场景下的路径损耗值，为优化移动网络覆盖提供理论依据。 这段文字详细讲解了移动信道中的经验路径损耗模型的建模过程，并介绍了在实际环境中如何确定该模型的参数。
  • 基于MATLAB的路径损耗模型仿真
    优质
    本研究利用MATLAB软件进行路径损耗模型的仿真分析，旨在探究不同环境中无线信号传播特性，为通信系统的设计提供理论依据。 无线信道路径损耗模型的仿真包括自由空间损耗和正态阴影效应下的路径损耗模型。
  • 基于MATLAB的路径损耗模型仿真
    优质
    本研究利用MATLAB软件搭建了路径损耗模型，并进行了详细的仿真分析，旨在优化无线通信环境中的信号传输效率。通过模拟不同场景下的信号衰减情况，为实际应用提供了有价值的参考数据和理论依据。 无线信道路径损耗模型的仿真包括自由空间损耗和正态阴影效应下的路径损耗模型。
  • 基于MATLAB的路径损耗模型仿真
    优质
    本研究利用MATLAB软件构建并分析了无线通信中的路径损耗模型，通过仿真评估不同环境下的信号衰减情况，为优化无线网络性能提供数据支持。 无线信道路径损耗模型的仿真包括自由空间损耗和正态阴影效应下的路径损耗模型。