los nlos 解释

最新推荐文章于 2025-02-18 08:58:42 发布
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los line of sight 视距

nlos  非视距

non-line-of-sight (NLOS)信道和line-of-sight (LOS)信道的区别
活在当下
01-09 9312
顾名思义，non-line-of-sight 意思是不可直线看到的信道，line-of-sight 意思是可以直线看到的信道。 术语表示为无线信号的视线传输和非视线传输。 无线信号无遮挡地在发信端与接收端之间‘直线’传播，这要求在第一菲涅尔区(First Fresnel zone)内没有对无线电波造成遮挡的物体，如果条件不满足，信号强度就会明显下降。所以LOS模型比NLOS模型衰减少。 菲涅尔区的大小取决于无线电波的频率及收发信机间距离，是否近似于天线发射的波瓣，该区域与下倾角，天线形成波束形状，以及传播的
LOS_NLOS无线定位方法研究
05-21
电子科技大学博士论文：LOS_NLOS无线定位方法算法研究
三维路径跟踪算法：三维LOS制导+PID艏向+PID纵倾跟踪控制（Matlab代码、Simulink仿真）
最新发布
m0_58086403的博客
02-18 964
💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。
信道模型：LOS与NLOS
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LOS = Line of Sight NLOS = Non Line of Sight 当两个基站之间或者是手机与基站之间没有遮挡的时候，信道模型为LOS。因为衰减少，所以跟NLOS信道相比。LOS信道模型的信号质量更好，吞吐量越大。 当收发端有建筑、植物遮挡的时候，除了衰减，信号还有反射、衍射和穿透损耗。 在NLOS中，多径效应是常见的，会导致ISI、ICI。OFDM和OFDM...
无线信道传输模型（LoS/ NLoS OMA/ NOMA)
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ＮＬＯＳ信号检测-学习笔记
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［Region Adaptive Neural Network for GNSS Positioning in Diverse Urban Areas］ 在没有辅助设备的前提下，使用NN来对信号进行分类： 【A New Method for Non-line-of-sight GNSS Signal Detection for Positioning Accuracy Improvement in Urban Environments】 思想： 使用MLSTM-FCN（长短交替神经网络和全神经网络相结合
在两个教室中进行LOS和NLOS覆盖的WLAN信道测量
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SCM_matlab.rar_3GPP NLOS_3GPP-TR-25.996_LOS NLOS_SCM 天线_los
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本压缩包提供的MATLAB源码，具体针对3GPP TR-25.996中的LOS（Line of Sight，视线）和NLOS（Non-Line of Sight，非视线）场景进行了实现，同时考虑了极化天线的效果。 3GPP TR-25.996是3GPP关于宽带陆地移动通信...
具有LoS / NLoS传输的实用无人机网络的性能分析
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本文分析了实用无人机（UAV）网络的性能，特别考虑了在无人机基站（BS）与地面用户间，同时存在视距（LoS）和非视距（NLoS）传输的情况。文章推导出了网络覆盖概率和频谱效率（ASE），同时分析了三种路径损耗模型：...
LOS和NLOS环境中的高速Macro-MIMO RRH LTE-R系统的信道估计
03-02
这篇文章的主题是关于在直射视线（LOS）和非直射视线（NLOS）环境下，高速宏基站多输入多输出（MIMO）远程射频头（RRH）长期演进铁路（LTE-R）系统的信道估计问题的研究。这篇文章详细分析了高速铁路环境下信号接收...
多路径环境下具有LOS和单界NLOS识别的加权定位算法
03-02
多路径环境下具有LOS和单界NLOS识别的加权定位算法，是一项在无线通信系统中针对移动站点（MS）位置估计的研究。移动站点的定位是当前及未来无线通信系统的基础组成部分，对于基于位置的服务和应用，比如无线蜂窝...
LOS / NLOS混合环境下的投票选择机制和基于概率数据关联的移动节点定位算法
03-24
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NLOS 定位算法代码
12-15
NLOS蜂窝网络抑制非视距定位算法研究.详细介绍了几种基本的定位方法：圆周定位法（TOA, Time Of Arrival）、双曲线定位法（TDOA, Time Different Of Arrival）、角度测量值定位法（AOA, Angle Of Arrival）和混合定位法，并对这些方法进行了比较。
【COST231】LOS和NLOS下COST231-WI模型路径损耗的MATLAB仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-08 1780
clc; clear all; f=900; d=0.02:0.01:5; y=wireless_Walfish_Ikegami_LOS_attenuation(900,d); d1=0.02:0.01:5; Model=1; Hm=1.5; Hb=17; w=20; b=40; Phi=90; Hroof=15; f1=900; f2=1800; y1=wireless_Walfish_Ikegami_NLOS_attenuation(Model,f1,d1,Hm,Hb,Hroof,w,b,Phi); .
NLOS成像论文 阅读笔记 | NLOS imaging under white-light illumination: a two-step deep learning approach
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05-26 774
NLOS成像论文 | Non-line-of-sight imaging under white-light illumination: a two-step deep learning approach Shanshan Zheng, Meihua Liao, Fei Wang, Wenqi He, Xiang Peng, and Guohai Situ 中科院上海光机所，深圳大学等 Optics Express 本文为NLOS成像论文 Non-line-of-sight imaging under w
基于散射体信息的NLOS环境单站定位技术研究
weixin_42515340的博客
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本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本文针对电信行业中无线通信系统的定位技术，特别是非视距(NLOS)环境下的定位挑战，提出了一种基于散射体信息的单站定位方法。该方法通过分析无线信号经过散射体产生的多径效应来推算目标位置。主要内容包括信号的捕获与处理、多径分离技术、散射体建模以及定位算法的实现，并对定位结果进行误差校正和优化。这种方法能有效克服视线障碍，减少对基础设施的...
北斗导航 | 3D LiDAR辅助GNSS NLOS缓解用于城市峡谷中可靠的GNSS-RTK定位
尘世冰封的专栏
03-31 264
github：
一文搞懂无线通信中的路径损耗模型
qq_41262334的博客
01-18 2万+
相信大家也能看出来，新的信道模型是对于传统的一般模型在部署场景、频率等方面进一步的细化和完善，类似于神图2一样，在路径损耗的基础之上叠加阴影损耗，再叠加多径波造成的小尺度损耗。又如一般的损耗模型中，在自由空间的模型之上叠加对数距离，再叠加对数正态阴影。所以说，模型的更新是在前面的基础之上不断完善的过程，可以看作是不断的打补丁，现在对于LOS概率等不同类别的细分也是一个意思。
信道估计（一）：信道估计基础知识
weixin_44863193的博客
05-11 1万+
信道估计（一）：信道估计基础知识 零.概述 本专栏主要是学习文章《Channel Estimation and Prediction for 5G Applications》而做的一些笔记，里面补充了一些我不知道的基础知识，希望能帮到大家 后续会详细学习其中的卡尔曼滤波数学模型。 一.信道的基础知识 1. 分集和波束赋形的不同效果 老生常谈了，可以看我之前MIMO信道容量的文章 2. 广义的LOS和NLOS信道的定义 3. 小幅度衰落 形象的图 4.CSI中包含了什么 任何能代表信道的东西 5.
UWB NLOS LOS
01-09
### UWB技术中的NLOS与LOS区别 #### LOS (Line-of-Sight) 环境 在视距（LOS）环境中，发射机和接收机之间存在直接路径，信号可以直线传播而不会受到显著阻碍。这种情况下，信号强度较高且延迟较小，测量精度也更高[^1]。 #### NLOS (Non-Line-of-Sight) 环境 而非视距（NLOS）环境下，则不存在直达视线路径；信号可能经过反射、衍射或散射到达接收端。这会导致多径效应增加以及额外的时间延迟，从而引起较大的测距偏差并降低定位准确性[^3]。 ### 应用场景对比 #### LOS 场景的应用实例 - **室内精确定位服务**：如仓库管理、博物馆导览等场合下，由于建筑物内部结构相对简单稳定，通常能保持较好的LOS条件来实现高精度的位置跟踪。 - **自动驾驶车辆导航辅助系统**：当汽车行驶于开阔道路时，在大多数时间内可维持稳定的LOS连接用于精确的地图匹配及障碍物检测等功能。 #### NLOS 场景下的挑战及其应对措施 对于复杂的城市峡谷或多层建筑内等容易形成NLOS状况的地方： - 使用先进的算法和技术手段区分LOS/NLOS状态成为改善UWB性能的关键之一； - 基于信道特征的方法通过分析接收到的信号特性判断当前所处环境类型，并采取相应补偿策略减少误差影响[^4]。 ```python def is_los_environment(signal_kurtosis_threshold, measured_signal_kurtosis): """ 判断给定条件下是否为LOS环境 参数: signal_kurtosis_threshold (float): 设定的阈值用来判定LOS/NLOS measured_signal_kurtosis (float): 实际测量得到的信号峭度 返回: bool: 如果是LOS返回True; 否则False表示NLOS """ return measured_signal_kurtosis >= signal_kurtosis_threshold ```
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