基于机器学习的高速铁路无线信道多径分量聚簇研究

发布时间：2022-01-05 04:33

　　随着我国高速铁路的飞速发展与高铁技术体系的日趋成熟,宽带无线移动通信已经成为高铁服务中不可或缺的一部分。对于高铁无线通信系统而言,无线信道的传播特性是其设计部署的重要依据,只有在充分了解系统无线信道特性的基础上,才能采取相应的各种物理层技术,从而充分挖掘该系统的容量,进一步优化系统的性能。而在无线信道中,由于聚簇能够较为直观地描述无线信道多径分量的分布特性,所以近些年来,基于多径簇的无线信道建模已经越来越被人们熟知与认可。本文将在这一基础上,融合机器学习理论与无线电波传播理论,对高铁无线信道中的多径分量使用相关聚簇算法进行有效分簇,并对列车运行过程中连续时刻的功率时延谱进行聚簇后的生灭状态追踪,以此可以精确完成高速铁路时变信道的建模,同时深入研究分析时变无线信道的数据特征。本文首先介绍了常用的无线信道聚簇算法与最优分类数评价指标,同时依据不同算法的特性进行了算法的优劣比较与评价。其次通过对高铁LTE铁路专网实测数据进行提取,建立了高铁无线信道数据库。在分析现有基本聚簇算法的基础上,联系现有实测数据的特点,改进、应用了多种聚簇算法,并对这些聚簇算法进行了结合,完成了对高铁无线信道多径分量... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－２射线追踪方法流程图??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｔｈｅ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｔｈｅ?Ｒａｙ－Ｔｒａｃｉｎｇ??

（１）没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的簇；（２）没有（或最小数目）簇心?＂??再次发生变化；（３）误差平方和局部最小若有满足此条件之一，此时得到的结??果即为所求，该算法的迭代示意图如图２－１所示。??〇０?初始簇心?更新后簇心?＊?？更新后分簇结果？？最终分簇结果??。。囉—ｒ?琨—ｒｆ??°〇０〇°〇?？／？？？?？／？？？?？／？？？?最终簇心??°〇０〇°〇?？？？！％?？？？：？？?？？？！？＃??图２－１?Ｋ－Ｍｅａｎｓ算法迭代示意图??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｔｈｅ?ｉｔｅｒａｔｉｖｅ?ｇｒａｐｈ?ｏｆ?Ｋ－Ｍｅａｎｓ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??９??

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本文编号：3569732