COST231-Hata模型修正：基于Memetic算法的优化

"该文针对COST231-Hata模型在不同地区应用时存在的误差问题，提出了一种基于Memetic算法的修正方法。通过将模型中的两个参数作为变量，并结合实测值与预测值的误差构建适应度函数，优化得到适用于特定地区的修正模型。实验证明，修正后的模型误差显著降低，提升了预测精度。" COST231-Hata模型是无线电波传播领域广泛应用的经验模型之一，源于COST231研究计划，旨在为高频段电波传播提供预测。该模型考虑了地形、频率等因素对传播损耗的影响，其基础公式为： \[ L_p = 46.33 + (44.9 - 6.55 \cdot \log_{10}(h_b)) \cdot \log_{10}(d) + 33.9 \cdot \log_{10}(f) - \alpha(h_m) - 13.82 \cdot \log_{10}(h_b) + C \] 其中，\( L_p \)表示路径损耗，\( f \)是频率，\( d \)是距离，\( h_b \)是发射天线的高度，\( h_m \)是接收天线的高度，\( \alpha(h_m) \)是接收天线高度修正因子，\( C \)是传播环境校正因子。 然而，COST231-Hata模型在实际应用中，由于各地地形、环境差异，会出现预测误差。为解决这一问题，文章提出采用Memetic算法进行模型修正。这是一种融合局部搜索和全局搜索的进化算法，能有效地在复杂多变的参数空间中寻找最优解。 在修正过程中，将模型中的两个参数作为变量，定义适应度函数为实测值与预测值的最小均方误差和平均误差的加权和。通过Memetic算法不断迭代优化，找到使适应度函数最小化的参数组合，从而得到针对特定地区的修正模型。实测数据验证显示，这种方法能够显著降低模型预测的误差，提高预测的准确性。 通过这种方法，不仅可以改善COST231-Hata模型在特定地区的适用性，也为其他类似经验模型的修正提供了借鉴。未来的研究可以进一步探讨如何优化适应度函数，以及在更多复杂环境下的模型修正应用。