Resumen

En comparación con la condición de línea de vista (LOS), el efecto multitrayecto es más grave en la condición de no línea de vista (NLOS). Por lo tanto, la identificación de LOS y NLOS es necesaria para el análisis de la propagación de la señal por trayectos múltiples. El método más utilizado es el de la máquina de vectores de soporte (SVM), que tiene una alta complejidad computacional. Para abordar este problema, este trabajo adopta el clasificador SVM basado en menos características seleccionadas del perfil de retardo de potencia normalizado (PDP). Para ello, el PDP puede obtenerse mediante el método de correlación deslizante. Los resultados muestran que el clasificador basado en SVM puede alcanzar una alta precisión en la identificación de LOS y NLOS. A continuación, se analiza el impacto de la relación señal-ruido (SNR) y la distancia de transmisión-recepción (Tx-to-Rx) en los multitrayectos distinguibles en condiciones LOS y NLOS. De acuerdo con los resultados de las mediciones estadísticas, se establece una función del número de multitrayectos distinguibles. Por último, se investigan los parámetros de potencia y retardo multitrayecto de la dispersión del retardo medio y de la dispersión del retardo medio cuadrático (RMS) basándose en los resultados de los multitrayectos. Los resultados de este trabajo proporcionan un soporte útil para analizar las características de propagación de la señal.

• Materias:Propagación de ondas Radiofrecuencia Teoría de Antenas Redes Inalámbricas Banda ancha Ondas de radiofrecuencia
• Subjects:Wave propagation Radio frequency Antenna theory Wireless Networks Broadband Radio frequency waves
• Palabras claves:identificación de nlos, alta complejidad computacional, número de multitrayectoria distinguible, perfil de retardo de potencia, máquina de vectores de apoyo, menos características seleccionadas, resultados estadísticos de las mediciones, raíz cuadrada, características de propagación de la señal, dispersión del retardo medio
• Keywords:nlos identification, high computational complexity, distinguishable multipath number, power delay profile, support vector machine, fewer selected features, statistical measurement results, root means square, signal propagation characteristics, average delay spread