text: 基于统计推断的无线电地图更新和补偿
  【基于统计推断的无线电地图更新和补偿】日本电子通信大学博士论文为什么要绘制REM（Radio Environment Map）？为了应对越来越紧张的频谱资源分配问题，随着用频设备越来越多，势必会出现频率冲突问题和电磁环境日益复杂的问题，通过绘制无线电地图可以指导通信参数设置和调整，提高通信的可靠性、稳定性和效率。本文作者的研究重点是什么？传统的REM试图得到空间中每个点的平均电场功率，然后构建频谱数据库实现精确估计；但是势必会导致庞大的数据采集，造成存储负担，本文作者就是针对这点分析在不影响对无线电环境刻画条件下，采集平均功率数据量的下限。本文的应用任务 ：采用的技术思想是：统计推断文章结构：在此奉上我对电磁空间可视化架构的理解现象：一般在保证PU的SIR（Signal-Interference Ratio）的情况下，对PU覆盖边缘的路径损失和阴影准确估计下，可以通过提高SU的功率，大幅提高SU对空白频谱的利用率（SU的功率越高，可用频段越多）。==这里是作者的另一个研究点：对无线电传播特性进行有效估计，旨在提高频带利用率。== 由于这两种传播特性与空间建筑物关系较大，导致不可能精确刻画。但是可以用现有的概率分布模型近似。比如阴影满足对数正态分布，多径衰落满足Rayleigh分布和Nakagami-Rice分布。由于概率分布是一种平均后的效果，导致对随机的瞬态参数难以有效刻画。基于物理建模或者概率分布的方法，都不能很好对无线电传播特性进行精确估计，导致在实际操作中，为了保证PU要求的最低SIR，不得已要抑制SU的发射功率，导致频带资源的低效利用。而基于测量的方法，各个位置上的测量值实际已经包含各种无线电传播特性，然后利用统计方法，用均值、中位数来插值，实际效果较好。即无线电地图，REM。参数是所处位置接收到的无线电信号的平均功率。频谱仪虽然具有较高的测量精度，但是成本较高，所以可以采用智能终端，例如手机来接收信号是实时功率。这种方式就叫做众包。场景是：发射机下行链路通信方式，基站通过蜂窝网络向移动终端发射带有自身标识的信号，移动终端可以获取接收信号的平均功率。位置信息由手机自带的GPS系统来实现，经纬度获取。记录的信息包括：经纬度位置，平均功率，中心频率，接收时间，发射机标识。以一天为一个上传周期，传到数据库，用于无线电地图绘制。地理信息系统的网格扩展，按照经纬度来标示，同时还有层级结构。计算方式如下：     利用无线电地图可以对无线电传播特性进行估计。针对发射机（基站），在进行通信之前可以从数据库中获取无线电地图，然后根据无线电地图估计无线电传播特性，进而调整自己的发射功率和调制方式，甚至是通信方式；针对接收机，移动终端可以通过访问数据库获取无线电地图，获得该位置的信号强度。频谱共享、频谱感知、定位、频率分配等传统RM构建基于以下几个假设：在实际场景中，这些Assumptions并不成立。针对上述假设不成立的情况，有机器学习、贝叶斯推理、深度学习等各种的研究方法。基于深度学习的方法，估计精度取决于一些超参数的设计，贝叶斯推理的方法需要有关于空间环境的先验信息和分布，对不同空间环境的适应性极差。本文作者采用==统计推断==的方法，不需要调参，也不需要先验信息。我理解就是用统计量来描述样本空间的特征，分为统计估计和假设检验。SHT（Statistical hypothesis testing）可以达到缩减样本量的目的。本文作者将统计推断的方法应用到前面提到的三个任务当中。就是对无线电在空间空间中传播时的阴影效应按网格分类，这样可以大大缩减构建无线电地图所需要的数据量。上图显示了对无线电环境中的阴影进行高进度量化并按网格分类。建模：对B和C估计对$\hat{s}$估计非常朴素的方法，找与传播模型最相似的那个阴影标签。根据阴影分布服从对数正态分布，所以可以用高斯混合模型（GMM）做对比实验，还有Kmeans。两个测量环境：城区3.5GHz，郊区700MHz对比试验结果：上面3.5中的黑色虚线框，本文提到的基于传播模型分类器构建的方法具有较好的效果，说明对离群值的鲁棒性较高。用箱型图刻画本文提到的分类器对异常值的敏感程度：3.5GHz离群值20个，700MHz离群值121个，基准是中位数，在700MHz测量中离群值比较多，是因为在边缘加了发射机。误差对比：类似于观测空间和模型空间之间的差异度量，参照Kalman滤波。下面就是常规的理论推导和实验对比：本文作者使用的更新方法，随移动场景的无线电地图绘制效果较好，而且可以实时更新。当环境中存在多个发射机时，由于干扰导致估计精度下降，本文作者采用外推的方法解决这个问题。主要用于缺失数据处理。用观测数据估计整体的CDF， 然后根据缺失数据数量补偿CDF实现对缺失数据的外推，其实还是基于功率分布的一种估计。用移动终端采集发射机功率数据，可以实现在移动自组织网络中的动态RM绘制。现有的无线电地图构建方法比较粗糙，基于很多不符合实际情况的假设。具体：未来工作：