基于Google Earth的无线网络覆盖预测系统的研究与实现的中期报告.docx

基于Google Earth的无线网络覆盖预测系统的研究与实现的中期报告 1. 研究背景 随着数字化时代的到来，无线通信网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，无线通信网络的覆盖范围受到各种地理环境和建筑结构的影响，如高楼大厦、山区、森林等，这些因素都会对信号传输造成一定的阻碍和影响。因此，对无线网络覆盖范围的预测和评估显得尤为重要。 Google Earth是一个功能强大的地图应用软件，可以提供高分辨率的卫星图像和三维地图，能够为无线网络覆盖预测提供丰富的数据资源。因此，通过结合Google Earth和相关建模算法，可以开发一种基于地图的无线网络覆盖预测系统。 2. 研究内容 本研究旨在利用Google Earth无线网络覆盖范围的预测系统，主要研究内容如下： 1）对Google Earth卫星图像进行处理和分析，获取地理环境和建筑结构的相关数据； 2）搜集WiFi AP和3G/4G基站分布的数据； 3）结合机器学习模型和地理信息系统，建立无线网络覆盖预测模型； 4）利用Google Earth提供的三维地图可视化工具，将预测结果以可视化方式呈现出来。 3. 研究方法 本研究采用的方法如下： 1）数据搜集：利用Google Earth和其他数据资源搜集所需的地理环境和建筑结构以及无线网络设备分布的数据； 2）数据处理：对数据进行清洗、整合和预处理，为建模做好准备； 3）建立机器学习模型：基于以上数据，建立基于Google Earth的无线网络覆盖预测模型，包括支持向量机、决策树等算法； 4）可视化分析：通过Google Earth可视化工具，将预测结果以图形化方式呈现出来，帮助用户进行更加直观的分析和决策。 4. 预期成果 本研究预计将实现以下成果： 1）开发基于Google Earth的无线网络覆盖预测系统； 2）建立基于机器学习的无线网络覆盖预测模型； 3）提供基于可视化工具的预测分析结果。 5. 参考文献 [1] Donyaee M, Abouei J, Fard M J. Google Earth-based wireless network planning: Methodologies, opportunities and future research directions[J]. International Journal of Communication Systems, 2013, 26(1): 1-16. [2] Sedik R A, Keshk A E, Abdrabo A E. Google earth based analysis for wireless communication networks[J]. International Journal of Computer Science Issues, 2014, 11(3): 59-67. [3] Li W, Fan Y, Chen L, et al. Wireless network coverage prediction based on machine learning[C]//International Conference on Communications. IEEE, 2018: 1-7.