成果简介
应用背景
在轨道交通系统中，准确描述信号传播过程和变化特性是建立可靠信息传输系统的关键。由于5G通信多采用较大天线阵列，无线信号在传播过程中呈现了越来越显著的多径成簇效应。因此，对高速移动环境下多径簇的准确识别与跟踪是轨道交通信号传播规律研究的重要基础。
系统方案
本大学自主设计了5G轨道交通环境时变信道多径簇智能识别与跟踪技术。该技术利用MIMO系统下信道空间域分布特征与时变信道多径生灭规律针对不同场景采用并改进多种机器学习算法（KernelDensityClustering，Kuhn-Munkres。OSTU等），实现了高速移动场景中的多径族智能识别与跟踪，使得对动态多径镀的生灭与演化过程的）推确提取成为可能，进而为5G轨道交通信道建模和通信系统设计奠定坚实基础。
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