【无人机通信】无人机 - 船舶毫米波 MIMO 极化信道模型Matlab复现代码

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🔥内容介绍

无人机 - 船舶毫米波 MIMO 极化信道模型是面向海洋高动态场景的三维几何随机模型,核心在于融合毫米波稀疏特性、极化域分集与海面多径效应,通过视距(LoS)、单次反射(SB)、多次反射(MB)分量及极化散射矩阵刻画空时频极化四维耦合与时变非平稳特性,适配无人机 - 船舶双移动体的动态链路建模。以下从模型架构、核心建模方法、极化扩展、参数校准与 MATLAB 实现展开说明。


一、场景特性与模型架构

1. 海洋毫米波传播关键特性

特性

影响机制

建模要点

三维高动态

无人机轨迹、船舶摇荡、海面波动引发角度 / 时延 / 多普勒时变

双移动体运动学建模,散射簇 Birth-Death 过程

路径损耗

毫米波自由空间损耗 + 大气衰减(雨衰 / 雾衰)+ 海面反射损耗

分段路径损耗模型,含距离、高度、频率、海平面反射系数

多径主导分量

LoS + 海面单次反射(SB)+ 海面波导多跳反射(MB)

三分量几何模型,SB/MB 功率依赖风速、浪高、波导层参数

极化敏感性

毫米波天线极化隔离度高,海面散射导致极化耦合

发射 / 接收极化基(V/H/±45°)与散射矩阵联合建模

非平稳性

链路快速跨越散射环境,统计特性时变

时变自相关函数、动态平稳区间划分

2. 模型总体架构

采用几何随机信道模型(GSCM)框架,核心是 “大尺度衰落 + 小尺度衰落 + 极化耦合” 的分层结构,数学表达式如下:

二、核心建模方法

1. 大尺度路径损耗模型

考虑海洋环境与毫米波特性,采用改进的自由空间 + 反射损耗模型

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% 生成三维阵列旋转矩阵,phiA:方位角, phiE:俯仰角

MV = [cos(phiE)*cos(phiA), -sin(phiA), -sin(phiE)*cos(phiA);

cos(phiE)*sin(phiA), cos(phiA), -sin(phiE)*sin(phiA);

sin(phiE), 0, cos(phiE)];

end

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化
🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
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电力系统核心问题经济调度:机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳:风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统:电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源:虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制:惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型:碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测:LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成(GAN/蒙特卡洛)不确定性优化:鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模,经济调度,算法优化改进,模型优化,潮流分析,鲁棒优化,创新点,文献复现微电网配电网规划,运行调度,综合能源,混合储能容量配置,平抑风电波动,多目标优化,静态交通流量分配,阶梯碳交易,分段线性化,光伏混合储能VSG并网运行,构网型变流器, 虚拟同步机等包括混合储能HESS:蓄电池+超级电容器,电压补偿,削峰填谷,一次调频,功率指令跟随,光伏储能参与一次调频,功率平抑,直流母线电压控制;MPPT最大功率跟踪控制,构网型储能,光伏,微电网调度优化,新能源,虚拟同同步机,VSG并网,小信号模型

🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
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零等待流水车间调度问题NWFSP置换流水车间调度问题PFSP混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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