版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、射線跟蹤是一種被廣泛應(yīng)用于移動通信和個人通信環(huán)境(室外宏蜂窩、街道微蜂窩和室內(nèi)微蜂窩)中預(yù)測無線電波傳播特性的技術(shù),它適用于預(yù)測場強分布及研究室內(nèi)無線信道的特征,能夠提供精確度較高的預(yù)測結(jié)果。入射反彈射線/鏡像法(SBR/Image)作為射線跟蹤法當(dāng)中的一種,由于其自身的優(yōu)點而被廣泛應(yīng)用。但是傳統(tǒng)的SBR/Image法也存在著一些不足,本文主要針對當(dāng)中較為突出的不足之處,在基本理論分析的基礎(chǔ)上深入研究,提出了關(guān)于反射極化及射線管分裂這兩
2、方面的改進方法,得到一種正確而有效的室內(nèi)場強分布預(yù)測分析方法。 論文的主要內(nèi)容及所作的貢獻如下: (1)論述采用室內(nèi)微蜂窩系統(tǒng)傳播預(yù)測模型的必要性,并闡述現(xiàn)行的幾種室內(nèi)傳播預(yù)測模型。 (2)對傳統(tǒng)SBR/Image法進行深入的研究,對其基本理論及具體實現(xiàn)方法進行詳細探討與論述,指出傳統(tǒng)方法中的優(yōu)缺點。其中重點討論射線跟蹤當(dāng)中反射射線的極化問題,提出任意多次反射射線極化的處理及實現(xiàn)方式,從而解決傳統(tǒng)方法中簡化甚至忽
3、略反射極化問題的嚴重不足。 (3)在前面內(nèi)容的基礎(chǔ)上提出基于傳統(tǒng)SBR/Image的確定性射線管分裂的改進方法,以此來解決傳統(tǒng)SBR/Image法中射線管分裂不完善的地方。這種改進主要用于入射射線管與物體表面相交后反射射線管的分裂處理,通過它可以建立完整的射線管跟蹤樹,從而實現(xiàn)在保證計算效率的同時有效地提高預(yù)測精度。 (4)利用Matlab仿真軟件對上述兩種改進后的SBR/Image方法加以編程實現(xiàn),結(jié)合相關(guān)文獻對特定的
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 室內(nèi)天線場強分布預(yù)測方法的研究.pdf
- 基于射線跟蹤和USRP的室內(nèi)場強分布的研究.pdf
- 室內(nèi)場景的構(gòu)成要素研究.pdf
- 基于KinectFusion的主動式室內(nèi)場景重建與分析.pdf
- 室內(nèi)場景的人體跟蹤與行為分析.pdf
- 基于RGB-D圖像的室內(nèi)場景語義分割方法.pdf
- 基于場強法的結(jié)構(gòu)疲勞壽命預(yù)測方法研究.pdf
- 基于CSAE和字典學(xué)習(xí)的室內(nèi)場景分類方法研究.pdf
- 復(fù)雜室內(nèi)場景三維點云分割方法的研究.pdf
- 基于Kinect的室內(nèi)場景三維重建方法研究.pdf
- 基于Kinect室內(nèi)場景重建的研究.pdf
- 射線跟蹤場強預(yù)測模型的參數(shù)校正方法.pdf
- 基于FEKO仿真的室內(nèi)場景信道特性分析.pdf
- 公共室內(nèi)場所人數(shù)統(tǒng)計研究.pdf
- 基于深度信息的室內(nèi)場景重建技術(shù).pdf
- 多特征融合的室內(nèi)場景分類研究.pdf
- 高效預(yù)測的核學(xué)習(xí)方法.pdf
- GHz橫電磁波室內(nèi)場分布特性及其用于屏蔽效果測量的研究.pdf
- 基于Kinect室內(nèi)場景重建技術(shù).pdf
- 室內(nèi)場景物體同時識別與建模.pdf
評論
0/150
提交評論