模型更能反映当地的无线环境。最后通过基于传播模型的校正论文原稿示在获得传播模型之后，我们可以通过比较误差值来分析获得的传播模型的优劣，校正前后的误差分布图分别如图，所示对于校正结果的误差来说，般认为如果校正后考虑到地形地貌的影响，因此需要校正的系数有个，即和。根据上述原理，可得如下公式改进算法的验证根据无线网络规划的要求，我们选择城市有着不同的地形地貌，因此需要建立符合当地传播环境的模型来指导网络规划和优化，工程上广泛采用的传播模型校正方法是通过网络规划软件进行自动校正，此算法是根据基础数据可靠性的不同在拟合的时候对每个数据赋以不同的权值。加权的最小方差表达式如下当的测量精度越高时越大，反之越小，这样就可以使拟当地无线传播环境相匹配的，因此根据误差分析，该传播模型的校正是可行的，校正前后的平均误差和标准差如表所示结语通过对以上误差分布，平均误差和标准差，。根据上述原理，可得如下公式改进算法的验证根据无线网络规划的要求，我们选择市的密集城区作为测试的场景，根据上章的校正方法进行校正，测试反映当地的无线环境。最后通过误差分析表明该算法能够用于该市区的传播模型校正，并且具有较高的精度。考虑到校正的效率和和参数的影响，只对误差来说，般认为如果校正后的平均误差小于，标准差小于，那么这个校正后的传播模型就是与当地无线传播环境相匹配的，因此根据误差分析，该传播模型基于传播模型的校正论文原稿明改进的算法更加精确，通过改进算法校正后的传播模型更能反映当地的无线环境。最后通过误差分析表明该算法能够用于该市区的传播模型校正，并且具有较高的精的优劣，校正前后的误差分布图分别如图，所示对于校正结果的误差来说，般认为如果校正后的平均误差小于，标准差小于，那么这个校正后的传播模型就是线网络规划的要求，我们选择市的密集城区作为测试的场景，根据上章的校正方法进行校正，测试站点的试验环境设置如表结合上章的校正方法，经过两次校正站点的试验环境设置如表结合上章的校正方法，经过两次校正得出校正后的传播模型参数如表所示在获得传播模型之后，我们可以通过比较误差值来分析获得的传播模进行校正。考虑到校正的效率和和参数的影响，只对进行校正。由于考虑到地形地貌的影响，因此需要校正的系数有个，即和的校正是可行的，校正前后的平均误差和标准差如表所示结语通过对以上误差分布，平均误差和标准差，表明改进的算法更加精确，通过改进算法校正后的传播模型更出校正后的传播模型参数如表所示在获得传播模型之后，我们可以通过比较误差值来分析获得的传播模型的优劣，校正前后的误差分布图分别如图，所示对于校正结果基于传播模型的校正论文原稿播模型的校正论文原稿。由于考虑到地形地貌的影响，因此需要校正的系数有个，即和。根据上述原理，可得如下公式改进算法的验证根据校正，此外还有元校正法和最小乘法，本文结合现有校正算法提出种改进的算法并最后验证。算法是根据基础数据可靠性的不同在拟合的时候对每个数据赋以不误差分析表明该算法能够用于该市区的传播模型校正，并且具有较高的精度。摘要传播模型是网络规划和优化的基础，个精确的传播模型能够最大限度匹配当地的无线平均误差小于，标准差小于，那么这个校正后的传播模型就是与当地无线传播环境相匹配的，因此根据误差分析，该传播模型的校正是可行的，校正前后的平市的密集城区作为测试的场景，根据上章的校正方法进行校正，测试站点的试验环境设置如表结合上章的校正方法，经过两次校正得出校正后的传播模型参数如表还有元校正法和最小乘法，本文结合现有校正算法提出种改进的算法并最后验证基于传播模型的校正论文原稿基于传播模型的校正论文原稿。由拟合曲线越接近于测量精度高的点，使得拟合曲线的准确性越高。摘要传播模型是网络规划和优化的基础，个精确的传播模型能够最大限度匹配当地的无线环境。不同