10、车辆间短程无线信道特性分析

车辆间短程无线信道特性分析

1. 频域信道描述

在农村环境中,对相干带宽进行了模拟。相干带宽与均方根时延扩展呈反比关系。图展示了农村环境在1.5米高度、5.9GHz频率下的相干带宽值。与之前分析的城市环境不同,该场景中几乎所有区域的相干带宽值都较低。这种低相干带宽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. 智能交通系统中车辆间电磁特性案例研究

选取了一个长100米、宽9米、高13米的地下隧道场景,其中有两条车道可同时通行车辆。在隧道中嵌入包含四人的车辆模型,考虑隧道墙壁和地面的不同材料特性。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。由于车辆在隧道内,可视为室内环境,这种环境下的传播特性分析更具挑战性。通过考虑移动体的不同速度评估信道的非平稳性,得出多普勒频移和多普勒扩展结果,为无线通信系统性能提供见解。

2.1 快速移动车辆(地下隧道)

考虑车辆的两种不同速度:22.22 m/s(80 km/h)和27.77 m/s(100 km/h),对不同时刻(t1 - t5)的场景进行模拟。
- 接收功率分析 :展示了1.5米二维平面在t2和t4时刻的接收功率。车辆移动会影响信号衰落和接收功率。V2V通信链路的可行性取决于车辆间的距离和频率,5.9GHz频段由于吸收较高,可行通信距离较短。
- 多普勒频移计算 :接收器处的多普勒频移(fd)可通过公式 (fd = \frac{v}{\lambda} \cos(\theta)) 计算,其中 (\theta) 是特定传播路径到达

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区都是 [-1, ...
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