优化Egli模型用于使用高分辨率遥感卫星图像进行车辆超短波通信
Guangshuo Zhang1, Peng Chen1, Fulin Wu1
1School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi'an 710071, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|September 13, 2025
概括
这项研究优化了Egli模型,用于使用高分辨率卫星图像进行车辆超短波通信. 改进后的模型提高了路径损失预测的准确性,这对于可靠的无线系统至关重要.
科学领域:
- 无线通信无线通信
- 无线电波传播的传播
- 遥感 遥感 遥感 遥感
背景情况:
- 传统的无线电波传播模型对车辆超短波通信路径损失的预测有局限性.
- 准确的路径损失预测对于可靠的车载无线系统至关重要.
研究的目的:
- 提出一种优化的Egli模型,使用高分辨率遥感卫星图像进行车辆超短波通信.
- 在车辆通信环境中提高路径损失预测的准确性.
主要方法:
- 使用卫星图像和地形数据计算等效天线高度.
- 从卫星衍生的地表信息开发一个相当的地面损失替代方法.
- 应用最小平方法 (LSM) 来适应Egli模型框架内的浮雕高度.
主要成果:
- 与传统的Egli模型和具有校正因子的模型相比,优化的Egli模型显示了平均误差的显著降低.
- 最优化的模型实现了0.45%的平均误差,超过了现有的方法.
- 验证通过将理论计算与测量数据进行比较,证实了模型的准确性.
结论:
- 提议的优化Egli模型有效地解决了预测车辆超短波通信路径损失的局限性.
- 集成高分辨率遥感数据显著提高模型性能.
- 优化的模型为现实世界的车辆通信系统提供了更好的适应性.
