TD-LTE覆盖分析：DEM数据矢量化处理提升网络优化效率

在当前的TD-LTE网络优化研究背景下，这篇论文深入探讨了在TD-LTE覆盖分析中如何有效地处理DEM（数字地形模型）数据，以提高精度并减少冗余。作者陈玉超和叶文针对密集城区复杂的网络环境，提出了一个创新的数据矢量化处理方法。 首先，论文强调了场景建模在TD-LTE网络优化中的核心地位，因为准确和精简的DEM数据对于描绘覆盖区域的地形至关重要。作者提出的矢量化处理流程包括两个关键技术环节：一是地形GRID数据到TIN（多边形网络）的转换，通过选点算法确定关键点，这涉及到在平面、横向、纵向和倾斜四个维度上进行冗余数据的筛选，确保数据的高效利用。 其次，通过离散点生成TIN的三角剖分算法，将筛选后的高程数据组织成三角形网格，从而实现了DEM数据的从栅格形式向矢量形式的转换。这个过程不仅减少了数据存储空间，而且提高了数据处理的灵活性和精度。为了进一步优化，作者对三角剖分算法进行了增强，通过在筛选阶段预保留直线元素，使得生成的TIN三角形更加紧凑，从而提高了计算效率。 作者以大规模的实际TD-LTE网络数据为测试对象，通过实验验证了该方法的有效性。结果显示，该矢量化处理方法显著提升了高程数据的筛选效率，保持了地形地貌的原始精度，对于精确的TD-LTE覆盖分析具有很高的实用价值。论文的研究成果不仅有助于TD-LTE网络的优化，也为类似地理信息系统（GIS）的应用提供了新的思路和技术支持。 这篇论文关注的核心是TD-LTE网络的场景建模技术，特别是DEM数据的高效处理，它通过矢量化方法优化了数据结构，为网络优化覆盖分析提供了更精确和经济的解决方案，为未来无线通信网络的发展提供了重要的理论支撑。