文件名称：仿真结果分析-振动理论及其应用
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更新时间：2024-06-28 06:37:45
基于 对数距离 路径损耗模型 路径损耗指数 研究
4．1路径损耗指数与偏差 在MATLAB环境下，通过不同参数估计法仿真得到的路径损耗指数与偏差值可如表1所 示。 表1．三种参数方法计算的n和盯 估计方法 路径损耗n 方差盯 线性回归法 2．6137 31．5968 MMSE 2．6147 31．5969 矩估计法 2．6996 26．7933 4．2仿真结果分析 将上述三种方法仿真计算出的n值和盯值代回到原方程中利用MATLAB计算出相应距离 时的接收功率如图2所示。 图2．三种方法得到的接收功率比较图 为了比较这几种估计方法的优劣，我们定义估计值与样本值的偏差率，7： 叩=吲(22) 其中P为样本值，户为估计值。户可以根据图l、表l的数据和式(3)求得。根据式(22)利用 MATLAB进行仿真，分别对矩估计法和线性同归预测法，矩估计法和最小均方估计法进行比 较，可表示为图3，图4。图中每条折线线表征估计值和实际测量值的误差占测量值的比率， 它反映估计值的偏差程度。偏差程度越大表明估计越不准确，同时每条折线接近零越快则表 征它随数据的增加收敛越快则表示算法越好。 由图2分析可得三种参数估计方法所求得的结果与实测结果偏差不大，由仿真比较结果 图3图4来看，其中矩估计法得到的接收功率与测试数据偏筹率不大，即用矩估计法的得到 的误差不大，另外两种方法：MMSE算法和线性同归法计算所得的接收功率与原始数据偏差 率相对较大，即MMSE算法和线性同归预测法相对误差较大。通过比较可得矩估计法得剑的 估计值，更准确更接近丁二实际值。 270