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关于两个教室内的LOS与NLOS条件下WLAN信道测量

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简介:
本文探讨了在LOS(视距)和NLOS(非视距)条件下,针对两个教室环境中的无线局域网(WLAN)信道进行详细的测量分析。通过实验获取的数据,研究了信号传播特性及其影响因素,为室内无线通信系统的设计与优化提供重要参考依据。 在两个教室中进行了LOS(视线)和NLOS(非视线)覆盖的WLAN信道测量。

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  • LOSNLOSWLAN
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    本文探讨了在LOS(视距)和NLOS(非视距)条件下,针对两个教室环境中的无线局域网(WLAN)信道进行详细的测量分析。通过实验获取的数据,研究了信号传播特性及其影响因素,为室内无线通信系统的设计与优化提供重要参考依据。 在两个教室中进行了LOS(视线)和NLOS(非视线)覆盖的WLAN信道测量。
  • NLOS环境LOSNLOS无线定位技术研究
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    本研究探讨了非视距(NLOS)环境下,视距(LOS)与非视距(NLOS)无线定位技术的特点及性能差异,旨在优化复杂环境中无线定位精度。 电子科技大学博士论文:LOS_NLOS无线定位方法算法研究
  • NLOS环境TDOA定位算法
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    本研究聚焦非视距(NLOS)环境下的室内定位挑战,提出了一种创新的基于到达时间差(TDOA)的算法,旨在提高定位精度和可靠性。 NLOS环境中用于TDOA测量的室内定位算法。
  • d0712003wp1-combined-LOS-NLOS-UWB-channel-model.pdf
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    该PDF文档探讨了一种结合了视距(LOS)和非视距(NLOS)条件下的超宽带(UWB)信道模型,适用于室内无线通信环境的研究与仿真。 ### 结合视距与非视距UWB信道模型 #### 概述 本段落档主要介绍了结合视距(Line-of-Sight, LOS)与非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)的超宽带(Ultra-Wideband, UWB)信道模型。该文档由Brian Gaffney博士撰写,并经Michael McLaughlin审核,日期为2008年1月7日。本段落档详细阐述了结合LOS与NLOS条件下的UWB信道模型的设计、原理及其在实际应用中的重要性。 #### 引言 随着无线通信技术的发展,超宽带(UWB)因其高数据传输速率、低功耗和良好的抗干扰能力而备受关注。为了准确评估及设计基于UWB的无线通信系统,建立一个精确可靠的信道模型至关重要。传统的信道模型往往仅考虑单一环境下的特性,如视距或非视距,但在实际应用中这两种情况通常同时存在。因此开发一种能够涵盖LOS与NLOS条件的综合信道模型对于提升UWB通信系统的性能具有重要意义。 #### IEEE 802.15.4a信道模型 IEEE 802.15.4a标准定义了一系列适用于短距离无线通信的技术规范,包括UWB技术。该标准中的信道模型考虑了室内环境下的LOS与NLOS场景,并提出了相应的参数化模型来描述这些条件下的信号传播特性。然而为了更好地模拟复杂的实际通信环境,需要进一步扩展和完善现有模型。 #### 路径损耗模型及IEEE模型 路径损耗是指在无线传输过程中由于各种因素导致的能量衰减现象。路径损耗模型是描述信号强度随传输距离变化规律的重要工具。IEEE 802.15.4a标准中的路径损耗模型包括自由空间路径损耗和多径传播等,这些模型分别针对不同的环境进行了建模,但对于结合LOS与NLOS的复杂场景,则需要更加精细的方法。 #### 提出的信道模型 本部分详细介绍了结合视距(LOS)与非视距(NLOS)条件下的UWB信道模型。 ##### LOS路径损耗统计 在视距条件下,信号可以直接从发射机到达接收机。在这种情况下,路径损耗主要由自由空间传播和大气吸收等因素决定。通过分析大量实测数据,本模型得出了不同频率下LOS路径损耗的分布特征,并提供了预测特定距离与频率下的平均路径损耗值及其变化范围的方法。 ##### 软NLOS路径损耗统计 软非视距(Soft NLOS)是指信号虽不能直接到达接收机但可通过轻微障碍物反射或绕射达到的情况。在这些条件下,除了自由空间传播外,还受到障碍物特性的显著影响。通过对软NLOS环境下信号传输特性进行深入研究,模型给出了路径损耗的概率密度函数,并分析了关键参数对分布的影响。 ##### 硬NLOS路径损耗统计 硬非视距(Hard NLOS)通常指完全被阻挡的场景,在这种情况下信号只能通过多次反射或绕射到达接收机。在硬NLOS条件下,路径损耗往往比LOS和软NLOS情况更严重。本模型通过对大量实验数据进行分析,给出了硬NLOS条件下的统计特性指标。 #### 结论 结合视距与非视距的UWB信道模型通过不同传播环境下信号路径损耗的统计分析提供了一种更加贴近实际应用的方法。这种模型不仅可以帮助研究人员准确评估UWB通信系统的性能,还可以为产品设计和优化提供有价值的参考信息。未来的研究可以进一步探索如何将这些模型应用于更广泛的场景中以满足不断发展的无线通信技术需求。
  • 非静止RIS辅助通高效LOS估计Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于Matlab编写的算法代码,用于研究在非静态环境下利用可重构智能表面(RIS)辅助通信时,如何有效进行视距(LOS)信道估计。该代码有助于科研人员和学生深入理解与分析动态环境中RIS技术的应用潜力及其优化方案。 1. 版本:matlab2014/2019a/2021a 2. 附赠案例数据可直接运行的Matlab程序。 3. 代码特点:参数化编程、参数易于修改、编程思路清晰且注释详尽。 4. 适用对象:适合计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生进行课程设计、期末作业及毕业设计使用。 5. 作者介绍:某大厂资深算法工程师,拥有10年Matlab算法仿真的工作经验;擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理以及元胞自动机等多种领域的仿真实验。
  • 惯性RSSI定位系统
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    本系统结合惯性测量单元(IMU)和无线信号强度(RSSI)技术,实现高精度个人室内定位。提供稳定、实时的位置信息,在智能家居、安全监控等领域有广泛应用。 基于惯性测量和RSSI的个人室内定位系统是一种结合了惯性传感器数据与无线信号强度(RSSI)信息的技术方案,用于实现高精度的室内位置追踪和个人导航功能。通过融合这两种不同的传感技术,该系统能够有效克服单一方法在复杂环境中的局限性,提供更可靠、准确的位置服务体验。
  • com.google.zxingJAR包
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    简介:本文探讨了Google ZXing项目中的两个关键JAR包,分析它们的功能和作用,帮助开发者更好地理解和使用ZXing库进行条形码与二维码的相关开发。 在Eclipse中使用代码生成二维码需要用到Google的两个包。具体的使用方法是将文件中的lib文件替换一下,或者把里面的文件复制进去即可。
  • QuaDriga模型在3GPP TR38.901 UMa NLOS仿真
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    本教程详细介绍如何使用QuaDriga模型进行3GPP TR38.901 UMa NLOS信道仿真,适用于通信工程师和研究人员。 QuaDriga模型的3GPP TR38.901 UMa NLOS 信道仿真的教程提供了一系列详细的步骤和指导,帮助用户理解和使用该仿真工具进行无线通信环境下的性能评估与研究。此教程涵盖了从基本设置到高级参数调整的所有方面,旨在为研究人员、工程师以及相关领域的学习者提供一个全面的学习资源。
  • 多路径环境LOS单界面NLOS加权定位算法
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    本文提出了一种在复杂多路径环境中结合视距(LOS)和单一非直视距(NLOS)信号进行加权定位的新算法,旨在提高定位系统的准确性和鲁棒性。通过优化权重分配策略,该方法能够有效降低NLOS误差对定位性能的影响,适用于无线传感器网络、智能交通系统等多种场景下的高精度位置服务需求。 在多路径环境下结合LOS(直线视距)与单界面NLOS(非直线视距)识别的加权定位算法。
  • jni.h和jni_md.h头文JNI
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    本段落探讨Java Native Interface (JNI) 中的关键头文件jni.h与jni_md.h的作用及其在实现Java与本地代码交互中的重要性。 JNI的两个头文件jni.h和jni_md.h可供需要的人下载。