一种室内电磁传播预测模型的方法、设备及应用

    公开(公告)号:CN116029195A

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202211304724.6

    申请日:2022-10-24

    Abstract: 本发明属于电波传播预测模型构建技术领域,公开了一种室内电磁传播预测模型的构建方法、系统、设备及终端,构建针对室内环境的接收功率数据集,对接收功率数据集进行预处理;利用预处理好的接收功率数据集对感知机网络进行训练,通过优化算法找到代价函数较小时对应的连接权值,将得到的连接权值作为感知机网络的连接参数值进行预测仿真对比验证。本发明利用感知机网络建立了一种精度较高的室内电波预测模型,且预测精度较高;根据射线跟踪模型的对比仿真输出预测功率结果数据集,将数据集进行特征放大处理,使得感知机网络能更好地拟合数据。经检验,本发明训练后的感知机网络在交叉验证集和测试集上表现良好,可用于建立电波传播预测模型。

    一种室外快速射线追踪模型的方法、设备及应用

    公开(公告)号:CN115690352A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211304721.2

    申请日:2022-10-24

    Abstract: 本发明属于电波传播预测建模与优化技术领域,公开了一种室外快速射线追踪模型的构建方法、系统、设备及终端,导入射线跟踪模型的室外环境的3D数字几何信息,同时固定射线跟踪模型的初始输入参数;初始化输入参数,包括发射天线工作频率、发射功率、收发天线位置和环境电参数;运行射线跟踪模型,并计算得到预测点的场强、功率以及多径信息。本发明将柱体模型导入室外射线追踪算法,由于柱体模型相较于三角面元模型它的面元数量少得多,将极大的提升射线追踪算法的计算效率。在特定的室外环境下,相比基于三角面元模型的射线追踪算法模型,本发明提供的转化后的柱体面元模型的射线追踪算法效率更高,并且可以直接使用常见的软件的建模模型。

    室内电磁波传播预测模型的环境建模方法、设备及应用

    公开(公告)号:CN114708398A

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210298945.0

    申请日:2022-03-25

    Abstract: 本发明属于电磁波传播预测技术领域,公开了一种室内电磁波传播预测模型的环境建模方法、设备及应用。针对正向射线追踪算法以及反向射线追踪算法所需的室内环境数据模型,使用激光扫描仪采集室内环境的点云数据;对点云数据进行配准、下采样、滤波,将点云数据按照室内建模的需求进行切片,使用RANSAC重复提取规则平面,对不规则物体使用泊松曲面重建建立三角网格,提取关键的角点、顶点坐标数据,分别建立为正向射线追踪模型三角网格环境数据文件以及反向射线追踪算法专属的面片数据模型。本发明考虑室内环境中物体尺寸是否对计算频段产生重要影响,结合点云数据场景重建技术,能够准确并较为便捷的对室内传播环境建立适用于射线追踪算法的环境模型。

    一种网络净推荐值NPS的预测方法及装置

    公开(公告)号:CN113517990B

    公开(公告)日:2023-02-17

    申请号:CN202010274198.8

    申请日:2020-04-09

    Abstract: 本发明公开了一种网络净推荐值NPS的预测方法及装置。其中,该方法包括:基于多个样本用户对网络使用的行为和使用的网络协议,对多个样本用户进行分组;确定各个样本用户的常驻小区,其中,常驻小区包括:单位时间内的第一时间段的常驻小区和单位时间内的第二时间段的常驻小区;对于一组样本用户,基于该组的各个样本用户的常驻小区的目标指标,获取该组样本用户的网络NPS指标;对于一组样本用户,基于该组的各个样本用户反馈的网络NPS,获取该组样本用户的网络NPS指标对该组样本用户的网络NPS的影响因子;基于一组样本用户的网络NPS指标对网络NPS的影响因子,对与样本用户同组的全网用户的网络NPS进行预测。

    一种网络净推荐值NPS的预测方法及装置

    公开(公告)号:CN113517990A

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202010274198.8

    申请日:2020-04-09

    Abstract: 本发明公开了一种网络净推荐值NPS的预测方法及装置。其中,该方法包括:基于多个样本用户对网络使用的行为和使用的网络协议,对多个样本用户进行分组;确定各个样本用户的常驻小区,其中,常驻小区包括:单位时间内的第一时间段的常驻小区和单位时间内的第二时间段的常驻小区;对于一组样本用户,基于该组的各个样本用户的常驻小区的目标指标,获取该组样本用户的网络NPS指标;对于一组样本用户,基于该组的各个样本用户反馈的网络NPS,获取该组样本用户的网络NPS指标对该组样本用户的网络NPS的影响因子;基于一组样本用户的网络NPS指标对网络NPS的影响因子,对与样本用户同组的全网用户的网络NPS进行预测。

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