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申请/专利权人：南京信息工程大学

摘要：本发明公开了一种空地通信信道建模方法、装置、预测方法及介质，方法包括：通过信道建模或仿真获取信道数据，构造俯仰角、地面距离与路径损耗的数据集；建立BP神经网络算法中的多层前馈神经网络模型，提取路径损耗模型；利用模型所提取的路径损耗特征，预测当前环境下未来无人机各种状况而影响的信道统计特性。本发明提出的利用无人机俯仰角、地面距离与路径损耗的高度相关性数据特征的信道预测方法，能够实现对于无人机不同状况和不同地点进行高精度统计特性预测。

主权项：1.一种空地通信信道建模方法，其特征在于，包括以下步骤：获取训练数据集；所述训练数据集包括多组俯仰角和地面距离以及对应的路径损耗；基于BP神经网络算法中的多层前馈神经网络模型，构建BP神经网络模型；根据所述训练数据集对所述BP神经网络模型进行训练，更新所述BP神经网络模型的权重，得到训练好的城郊环境下路径损耗模型，所述城郊环境下路径损耗模型用于基于输入的俯仰角输出对应的路径损耗；获取训练数据集，包括：构建初步的城郊环境下路径损耗模型；获取信道数据，并基于所述信道数据构建包括俯仰角、地面距离与路径损耗的信道数据集；基于所述信道数据集，对所述初步的城郊环境下路径损耗模型进行参数拟合，得到拟合好的初步的城郊环境下路径损耗模型；基于所述拟合好的初步的城郊环境下路径损耗模型，基于输入的俯仰角和地面距离，得到对应的路径损耗，构建训练数据集；构建初步的城郊环境下路径损耗模型，包括：构建初步的城郊环境下路径损耗模型的表达式： +；其中，d表示无人机距离基站的地面距离，表示无人机相对基站的俯仰角，表示无人机含瑞利衰落的路径损耗，是瑞利衰落所服从的正态分布；表示之间的高斯分布； 为超额路径损耗缩放因子，为俯仰角的补偿，为俯仰角缩放因子，为超额路径损耗补偿；、、和均通过实际测量数据拟合获得； 为地面路径损耗指数，为无人机机身阴影坡度；为无人机机身阴影补偿，和均通过实际测量数据拟合获得；根据所述训练数据集对所述BP神经网络模型进行训练，更新所述BP神经网络模型的权重，得到输出的城郊环境下路径损耗模型，包括：步骤A：基于所述训练数据集获取用于训练和测试的信道数据；所述信道数据包括输入特征和对应的输出标签；输入特征包括俯仰角和地面距离，对应的输出标签为路径损耗；步骤B：根据路径损耗模型设置BP神经网络模型的结构，所述BP神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层的节点数，以及每个节点之间的连接权重和偏置，对BP神经网络模型的权重和偏置进行初始化；步骤C：将训练数据集中的样本通过BP神经网络模型，计算每个节点的输出值，从输入层开始，通过隐藏层，最终到达输出层，每个节点的输出值是由输入值和权重计算获得；步骤D：将BP神经网络模型的输出与样本的真实标签进行比较，计算误差；步骤E：从输出层开始，将误差反向传播到隐藏层和输入层；根据误差和节点的输出值，计算每个节点的梯度；梯度表示了误差对节点输出值的敏感程度；步骤F：根据节点的梯度和学习率，更新每个连接的权重和每个节点的偏置；步骤G：重复上述步骤C-F，直到达到预设的停止条件，得到输出的城郊环境下路径损耗模型。

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