A High-Accuracy Deep Back-Projection CNN-Based Propagation Model for Tunnels

计算机科学 卷积神经网络 RSS 一般化 投影(关系代数) 算法 无线电传播 补偿(心理学) 反向传播 数据建模 人工神经网络 人工智能 电信 数学 心理学 数学分析 数据库 精神分析 操作系统
作者
Hao Qin,Siyi Huang,Xingqi Zhang
出处
期刊:IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters [IEEE Antennas & Propagation Society]
卷期号:23 (3): 1015-1019
标识
DOI:10.1109/lawp.2023.3341882
摘要

This letter proposes a high-accuracy deep back-projection CNN (DBPCNN)-based propagation model for radio wave prediction in long guiding structures such as tunnels. The model integrates convolutional neural networks (CNNs) with deterministic models to accelerate channel simulations by leveraging coarse-mesh received signal strength (RSS) data. An error compensation mechanism is introduced using the optimization-based iterative back-projection (IBP) algorithm, enhancing prediction accuracy and efficiency. The proposed model achieves accurate predictions of fine-mesh RSS with a large scale factor and demonstrates excellent generalization across various tunnel geometries. Extensive validation against numerical results and measurement campaigns in a real tunnel environment confirms the model's superior performance and potential practical utility.
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