11、车对车通信的无线信道测量与建模

车对车通信的无线信道测量与建模

1 引言

车对车(V2V)通信在智能交通系统(ITS)领域具有广泛的应用,因此受到了政府、行业和学术界的广泛关注。未来,ITS 中的每辆车都能通过车载传感器获取信息,并通过无线车载网络与相邻车辆交换信息,这将提升车辆安全性。不过,这类网络需要满足严格数据包延迟期限的可靠通信链路。为支持 V2V 通信应用,已经提出了一些国际标准,如无线车载环境接入(WAVE)及其欧洲版本 ITS G5。

对于 V2V 无线通信系统的设计、实现和分析,理解传播信道至关重要。过去,人们在 V2V 信道测量和建模方面投入了大量研究精力,但仍有许多开放性问题,目前可用的 V2V 信道测量和建模数据还不足以对现实世界的 V2V 信道做出具有统计意义的陈述。本文的目标有两个:一是综述 V2V 信道表征的最新进展;二是对 V2V 信道测量和建模的未来研究方向提出一些思考。

2 车载环境

传播信道很大程度上受系统运行环境的影响。在提出信道模型之前,需要定义一系列详细的传播场景。典型的 V2V 通信链路会受到周围车辆和交通状况的影响。不同交通环境的分类具有一定的主观性,通常没有严格的科学原则来衡量一种环境与另一种环境是否“显著”不同。值得注意的是,随着毫米波(mmWave)在 V2V 中的应用,环境依赖特性将更加明显,因为毫米波频段的反射率和散射增加,导致衍射和穿透能力较差。以下是一些典型的 V2V 信道场景:
- 高速公路 :每个方向通常有 2 到 6 条车道,周围房屋较少。高速公路上广泛使用高架桥。车速根据不同国家在 20 到 50 m/s 之间变化。交通密度随时间变化,城市地区通常较高,农村地区较低。

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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