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基于机器学习的阔叶林场景微蜂窝模型构建

         

摘要

cqvip:在信号传播过程中,传播路径的场景对信号的衰减影响很大。传统的微蜂窝模型虽然加入了对路径上建筑物的建模,但对于其他场景,如树林、湖泊、恶劣天气、人流密度等并未构建相关模型。通过从阔叶林场景下采集实测数据,并使用机器学习算法拟合数据,比较主流机器学习算法的拟合结果选择出最优模型,在视距条件下微蜂窝模型的基础上加入该场景的修正,提高了微蜂窝模型的精确度和适用范围。实验数据的拟合结果表明,基于机器学习中的决策树算法构建的阔叶林场景下的微蜂窝模型,具有较高的信号衰减预测精确度。

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