基于射线跟踪和神经网络的场强预测混合模型

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1、3.3.2可见元数据库的建立..........................................................................323.3.3射线跟踪以及场强的计算..................................................................353.3.4仿真实例..............................................................................................363.4小结..............

2、...................................................................................................39第四章混合模型的建立以及仿真分析....................................................................404.1混合模型的建模思想.....................................................................................404.2建立混合模型的方法

3、.....................................................................................414.2.1源差分方法建立混合模型...................................................................414.2.2先前知识输入方法建立混合模型.......................................................424.3混合模型中神经网络的结构以及训练...............................

4、..........................444.4仿真实例.........................................................................................................444.5小结.................................................................................................................48第五章总结与展望............................

5、........................................................................49参考文献......................................................................................................................50发表论文和参加科研情况说明..................................................................................55致谢.

6、.....................................................................................................................56第一章绪论第一章绪论1.1研究背景及意义城市环境中，建筑物是影响电波传播的主要因素。随着城市建筑物数量的不断增加，电波传播的环境也变得日益复杂。同时，大区制通信系统逐渐被蜂窝通信系统代替，电波传播的频段也越来越高。用于大区制系统的场强预测方法变得不再适用，因此需要人们进一步研究可行、高效、精确的场强预测方法。此外，移动通信的快速发展带来的电磁辐射问题也日益

7、受到人们的关注，对生活环境中电磁辐射的强度进行监测具有重要意义。1.场强预测对移动通信系统的意义场强覆盖预测是无线通信网络规划的基础，为网络的设计和优化提供重要的[1-3]依据。如何建立高效、精确的场强预测模型一直是国内外研究的热点。简单地说，如果预测的场强值与真实值相比偏大，则进行基站建设时，会使相邻基站之间的距离偏大，导致通信质量降低；如果预测的场强值偏小，则会使相邻基站之间的距离偏小，不仅造成基站资源的浪费，还会引