本发明专利技术涉及无线信号覆盖预测技术领域,为用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图生成方法及系统,其中方法包括:获取倾斜摄影三维地图,并进行处理后得到用于无线覆盖预测计算的人工地物模型;通过激光雷达(LiDAR)技术进行实地现场勘测,生成实地点云地图模型,并进行处理后得到用于无线覆盖预测计算的自然地形模型;将所述人工地物模型和自然地形模型进行地图整合,并将整合获得的三维地图用于进行无线信号覆盖仿真计算。通过将倾斜摄影技术与激光雷达技术相结合,将两种先进三维勘测技术的优势互补,获得适用于无线覆盖预测仿真计算的高精度综合地理环境模型,用于提升预测计算准确性的同时,降低计算量。降低计算量。降低计算量。
【技术实现步骤摘要】
用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图生成方法及系统
[0001]本专利技术涉及无线信号覆盖预测
,具体涉及用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图生成方法及系统。
技术介绍
[0002]随着无线通信网络的发展以及日益复杂的网络电磁环境,如何提高无线通信覆盖预测准确性成为无线通信系统规划的重点和难点。现有的用于无线覆盖预测的传播模型可以分为两大类:经验传播模型和确定性传播模型。经验传播模型由于执行速度快等优点而被广泛应用于现场测量。然而,现有的经验传播模型在进行实地测试和模型修正之前往往不准确,降低了其在环境变化时的准确性。较为准确的无线通信覆盖预测计算主要是利用以射线跟踪技术为代表的确定性电波传播预测模型,进行无线规划和覆盖预测。由于该技术能有效利用高精度地图中的地质信息细节描述,提高预测准确性,因此在无线网络规划设计中具有重要价值。然而不论是哪种无线覆盖预测技术,都需要基于实际地理环境三维模型地图方可获得正确的预测结果,地图中的偏差会极大的影响预测结果的准确性。因此加载和充分利用智能勘察GIS数据,使无线覆盖预测能按照实际地形开展能有效提高电波传播预测准确性。
[0003]在地图勘察技术中,倾斜摄影和激光雷达技术是两种得到广泛应用的三维智能勘察GIS技术。但通过任何单一技术获得的地图,在具体应用时都有较大的局限性。倾斜摄影对近地区域及遮挡区域勘察能力弱,导致部分地图精度不高,同时该技术对植被覆盖区域的描述效率较低,得到的三维地图模型会运用大量面元描述对无线传播影响较小的树叶及周边小尺寸物体,且描述结果准确性较低,因此极大的影响无线覆盖预测计算效率和准确性;激光雷达技术能快速获取近地区域及遮挡区域的高精度点云,但其在高空区域勘察能力较弱,对大型人工地物的描述效率不高,且获得点云数据在没有图像辅助的情况下无法判断对应地物的材质信息,应用效率不高。
[0004]在常见勘察设计场景中时,同时使用两种技术对同一地点进行三维建模,通常操作方式是直接统一两种模型坐标系后,进行重叠堆放,以有效提升场景视觉效果。然而对于无线通信覆盖预测,重叠堆放模型不仅会导致计算量成倍增加,而且堆叠的模型面会遮挡位于下方的模型面,从而导致严重的计算错误。
[0005]使用多种勘察设计技术综合导出场景模型的目的,是利用不同技术对不同的场景元素的描述效率的不同,结合多方技术的优势,生成比由单一技术生成的三维模型更为精简、准确的三维模型。而要想同时利用倾斜摄影与激光雷达技术生成无线通信覆盖预测所需的高精度三维地图,还需要充分利用两种技术的特点,提取统一、精简的三维环境模型。目前,还没有综合多种地图勘测技术优势来实现得到适用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图;另一方面,由于提高无线信号覆盖预测计算准确性需要基于高精度的三维电子地图,然而高精度的三维电子地图必然带来巨大的数据量,导致预测计算的计算量过大,计算效率低下,阻碍该技术的实际工程应用。
技术实现思路
[0006]本专利技术解决了以上所述的目前还没有综合多种地图勘测技术优势来实现得到适用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图的技术问题。
[0007]本专利技术为解决上述技术问题提供了用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图生成方法,包括:
[0008]S1,获取倾斜摄影三维地图,并进行处理后得到用于无线覆盖预测计算的人工地物模型;
[0009]S2,通过激光雷达技术进行实地现场勘测,生成实地点云地图模型,并进行处理后得到用于无线覆盖预测计算的自然地形模型;
[0010]S3,将所述人工地物模型和自然地形模型进行地图整合,并将整合获得的三维地图用于进行无线信号覆盖仿真计算。
[0011]优选地,所述S1具体包括:
[0012]S11,通过无人机搭载倾斜摄影勘测平台进行实地现场勘测,将获得的航拍照片结合地理信息,生成倾斜摄影三维地图;
[0013]S12,识别三维地图中的所有人工地物;
[0014]S13,将识别的人工地物从三维地图中单体化分离;
[0015]S14,将提取的人工地物中不同的建筑材质通过不同的颜色进行标记,并赋予与颜色相应的电磁参数;
[0016]S15,在保证建筑外形完整的前提下,通过顶点抽吸的方式最大化的降低模型的顶点数量;
[0017]S16,获得用于无线覆盖预测计算的人工地物模型。
[0018]优选地,所述人工地物包括环境中的所有人工建筑、道路、隧道、桥梁。
[0019]优选地,所述建筑材质包括混凝土、金属、路堑边坡。
[0020]优选地,所述电磁参数包括材料的电导率、磁通量、散射系数以及相对复介电常数。
[0021]优选地,所述S2具体包括:
[0022]S21,通过激光雷达技术进行实地现场勘测,生成实地点云地图模型;
[0023]S22,将点云地图模型进行模型三角化,并贴图生成三维地图;
[0024]S23,根据模型贴图识别三维地图中的所有自然地貌;
[0025]S24,将识别的自然地貌从三维地图中分离;
[0026]S25,将提取的自然地貌中不同的自然材质进行分类,并通过不同的颜色进行标记,且赋予与颜色相应的电磁参数;
[0027]S26,在保证自然地形模型完整无断点和间隙的前提下,通过顶点抽吸的方式最大化的降低模型的顶点数量;
[0028]S27,获得用于无线覆盖预测计算的自然地形模型。
[0029]优选地,所述自然地貌包括环境中的所有植被、丘陵、泥土、山石。
[0030]优选地,所述自然材质包括植被、泥土、水面;所述电磁参数包括材料的电导率、磁通量、散射系数以及相对复介电常数。
[0031]优选地,所述S3具体包括:
[0032]S31,获得用于无线覆盖预测计算的人工地物模型和自然地形模型;
[0033]S32,将人工地物模型和自然地形模型这两个模型整合到统一的投影坐标系,并将两个模型融合成为一个整合模型,将整合模型的边界进行缝合;
[0034]S33,在整合模型上标定需要进行无线覆盖预测的区域;
[0035]S34,在整合模型中标定发射天线位置,并配置发射天线参数,其中发射天线参数包含发射天线高度、方位角、波瓣图、增益、输出功率;
[0036]S35,触发无线覆盖预测计算,获得预测计算结果。
[0037]本专利技术还提供了用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图生成系统,所述系统用于实现用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图生成方法,包括:
[0038]人工地物模型生成模块,用于获取倾斜摄影三维地图,并进行处理后得到用于无线覆盖预测计算的人工地物模型;
[0039]自然地形模型生成模块,用于通过激光雷达技术进行实地现场勘测,生成实地点云地图模型,并进行处理后得到用于无线覆盖预测计算的自然地形模型;
[0040]整合模块,用于将所述人工地物模型和自然地形模型进行地图整合,并将整合获得的三维地图用于进行无线信号覆盖仿真计算。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图生成方法,其特征在于,包括:S1,获取倾斜摄影三维地图,并进行处理后得到用于无线覆盖预测计算的人工地物模型;S2,通过激光雷达技术进行实地现场勘测,生成实地点云地图模型,并进行处理后得到用于无线覆盖预测计算的自然地形模型;S3,将所述人工地物模型和自然地形模型进行地图整合,并将整合获得的三维地图用于进行无线信号覆盖仿真计算。2.根据权利要求1所述的用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图生成方法,其特征在于,所述S1具体包括:S11,通过无人机搭载倾斜摄影勘测平台进行实地现场勘测,将获得的航拍照片结合地理信息,生成倾斜摄影三维地图;S12,识别三维地图中的所有人工地物;S13,将识别的人工地物从三维地图中单体化分离;S14,将提取的人工地物中不同的建筑材质通过不同的颜色进行标记,并赋予与颜色相应的电磁参数;S15,在保证建筑外形完整的前提下,通过顶点抽吸的方式最大化的降低模型的顶点数量;S16,获得用于无线覆盖预测计算的人工地物模型。3.根据权利要求2所述的用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图生成方法,其特征在于,所述人工地物包括环境中的所有人工建筑、道路、隧道、桥梁。4.根据权利要求2所述的用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图生成方法,其特征在于,所述建筑材质包括混凝土、金属、路堑边坡。5.根据权利要求2所述的用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图生成方法,其特征在于,所述电磁参数包括材料的电导率、磁通量、散射系数以及相对复介电常数。6.根据权利要求1所述的用于无线信号覆盖预测计算的高精度地图生成方法,其特征在于,所述S2具体包括:S21,使用激光雷达技术进行实地现场勘测,生成实地点云地图模型;S22,将点云地图模型进行模型三角化,并贴图生成三维地图;S23,根据模型贴图识别三维地图中的所有自然地貌;S24,将识别的自然地貌从三维地图中分离;S25,将提取的自然地貌中...
【专利技术属性】
技术研发人员:李津汉,刘立海,凌力,石先明,张伟,李海亮,王雪,金立坪,王伟力,崔国兴,郑杰,林诚,
申请(专利权)人:中铁第四勘察设计院集团有限公司,
类型:发明
国别省市:
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