18、车联网频谱与信道建模:原理、测量与模型解析

车联网频谱与信道建模:原理、测量与模型解析

1. 阴影衰落模型

阴影衰落是车联网通信中影响信号传播的重要因素,不同的通信场景(如车对车(V2V)、车对基础设施(V2I))和环境(高速公路、城市)下,阴影衰落参数有所不同。
- V2V 单链路阴影衰落 :在对数距离路径损耗方程中,阴影衰落变量的标准差 σ 可根据具体环境和链路类型进行调整。对于 V2V 链路,不同环境下的 σ 值如下表所示:
| 环境链路类型 | 高速公路 (dB) | 城市 (dB) |
| — | — | — |
| LOS | 3.3 | 5.2 |
| NLOSv | 3.8 | 5.3 |
| NLOSb | 4.1 | 6.8 |

对于 5.9 GHz 的 V2V 链路,可使用以下参数:
- (d_0 = 1 m)
- (PL(d_0) = 47.8649 dB)
- (\gamma = 2.5)(建筑物轻微遮挡)
- (\gamma = 3)(建筑物强烈遮挡)

  • V2I 单链路阴影衰落 :由于天线高度、散射密度和相对速度的差异,V2I 链路与 V2V 链路的传播特性不同。以车辆与路侧单元(RSU)的通信为例,其阴影衰落参数如下表:
    | 环境链路类型 | 高速公路 (dB) | 城市 (dB) |
    | — | — | — |
    | LOS | 2.2 | 2.2 |
    | NLOSv | 2.6 | 2.6 |
    | NLOSb - 建筑物 | N/A | 3.3 |
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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