TY - Jour A2 - Luini，Lorenzo Au - Sun，Junchang Au - Ma，Shuai Au - Zhou，Hui Au - du，春奥 - Li，Shiyin Py - 2020 DA - 2020/12/07 Ti - 测量和统计分析地下隧道SP-2501832 VL-2020 AB中的可区分多路径 - 与视线（LOS）条件相比，在非视线（NLOS）条件下更严重。因此，LOS和NLOS识别对于信号传播的多径分析是必要的。常用的方法是具有高计算复杂度的支持向量机（SVM）方法。为了解决这个问题，本文采用SVM分类器基于归一化功率延迟配置文件（PDP）的较少所选择的特征。其中，可以使用滑动相关方法获得PDP。结果表明，基于SVM的分类器可以在LOS和NLO识别上实现高精度。然后，我们分析信噪比（SNR）和发送接收（TX-TO-RX）距离对LOS和NLOS条件下的可区分多路径的影响。根据统计测量结果，建立了可区分多路径数的函数。最后，我们研究了基于多径结果的平均延迟扩展和均方延迟扩展的多径电力和延迟参数。 The outcomes of this paper provide a useful support for analyzing signal propagation characteristics. SN - 1687-5869 UR - https://doi.org/10.1155/2020/2501832 DO - 10.1155/2020/2501832 JF - International Journal of Antennas and Propagation PB - Hindawi KW - ER -