10、车辆间短程无线信道特性分析与规划

车辆间短程无线信道特性分析与规划

1. 频域信道描述

在农村环境中,对相干带宽进行了模拟分析。相干带宽与均方根时延扩展呈反比关系。从模拟结果来看,该场景中大部分区域的相干带宽值较低,这与之前分析的城市环境情况形成鲜明对比。较低的相干带宽值意味着在这些空间点与其他车辆或基础设施进行通信是可行的。

2. 地下隧道中车辆间电磁特性案例研究

2.1 场景设定

选取了一个长 100 米、宽 9 米、高 13 米的地下隧道作为研究场景,隧道内有两条车道可供车辆同时行驶。将包含四人的车辆模型随机分布在隧道内,并考虑了隧道墙壁和地板的不同材料特性。使用 3D 射线追踪工具分析该场景中由于收发器相对运动或信道中物体(其他车辆)移动导致的信道时变特性。

2.2 快速移动车辆(地下隧道)

  • 接收功率分析 :对 1.5 米高度的二维平面在两个不同时刻(t2 和 t4)的接收功率进行了模拟。结果表明,车辆间通信链路的可行性取决于车辆之间的距离和所考虑的频率。在 5.9 GHz 频段,由于吸收较高,可行通信距离较短。
  • 多普勒频移分析 :多普勒频移(fd)可通过公式 (fd = \frac{v}{\lambda} \cos(\theta)) 计算,其中 (\theta) 是特定传播路径的到达方向与接收器运动方向之间的夹角,v 是车辆速度,(\lambda) 是信号波长。对于 22.22 m/s(80 km/h)和 27.77 m/s(100 km/h)两种速度,802.11p 系统在较高频段下的最大多普勒频移较大,且速度增加时多
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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