I. I Tratsuction下一代网络(包括5G及以后)将需要使用动态频谱共享和功率域多次访问来处理不断增加的移动数据流量[1]。为了使这一点成为可能,我们需要开发更准确的估计无线电环境的方法,包括信号强度和拟议服务区域中的频谱可用性。路径损失信息,指示由于不同访问点(AP)而提出的服务区域中信号质量的信息是室内无线电环境中网络部署计划的重要组成部分。因此,在部署AP之前获得预测的室内路径损耗图(IPM)或接收的信号强度(RSS)图是必不可少的,因为它可以准确估算建筑物内的信号强度和覆盖范围,并有助于APS的放置。此外,精确的IPM可以启用应用程序,例如精确的室内定位[2],认知无线网络[3]和移动机器人[4]。获得准确的IPM可以是耗时且劳动密集型的过程,因为它需要在拟议的服务区域中的许多参考点(RPS)进行测量以及测试AP的安装。为了解决此问题,已经提出了各种技术,例如基于参考点上进行的测量值预测IPM的插值方法,以及在不使用RPS的情况下预测IPM的生成方法。Racko等。[5]使用无线电图生成的线性和Delaunay插值技术。通过测量指定位置的RSS,他们能够通过使用两种不同的插值方法来计算完整的RSS。
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