基于多特征提取与机器学习的LOS与NLOS识别算法系统

资 源 简 介

本程序旨在解决无线通信与定位过程中因非视距（NLOS）传播导致的系统精度下降问题，通过对接收信号进行深度特征挖掘实现视距（LOS）与非视距环境的自动分类。系统实现了完整的信号预处理流程，涵盖了从信道冲激响应（CIR）数据中提取关键统计特征的功能，包括平均超额时延、均方根时延扩展、接收信号强度（RSSI）、一阶至四阶矩统计量、峭度（Kurtosis）以及莱斯K因子。该系统采用模块化设计，包含了特征选择、训练集与测试集划分、分类器构建以及性能评估等多个核心模块，通过对比不同传播条件下的多径分量分布特性，能够构

详 情 说 明

基于多特征提取与机器学习的LOS与NLOS识别算法系统

项目介绍

本项目是一款专为无线通信环境辨识设计的算法系统，旨在解决超宽带（UWB）及5G等高精度定位场景下，因信号经过障碍物遮挡（即非视距，NLOS）导致的传播时延偏差和精度下降问题。系统利用信号处理理论与机器学习技术，通过对信道冲激响应（CIR）数据的深度挖掘，实现视距（LOS）与非视距（NLOS）环境的精准自动分类。本系统不仅提供了完整的信号仿真框架，还集成了一套标准化的特征工程与多模型评价体系。

功能特性

• 高保真信号仿真：内置信道仿真模型，能够模拟LOS条件下强直达径特性以及NLOS条件下多径分量丰富、能量离散且直达径衰减的物理特征。
• 多维特征提取：涵盖了时间延迟分析、信号强度分析、统计矩分析以及功率分布特性等9类核心物理与统计特征。
• 双模型对比分类：系统同时构建了基于径向基核函数（RBF）的支持向量机（SVM）和基于集成学习思想的随机森林（Random Forest）分类器，通过对比提升分类稳健性。
• 全方位性能评估：自动生成包含混淆矩阵、ROC曲线、AUC指标、特征分布对比图及特征重要性评分在内的可视化评估报告。

系统流程与实现逻辑

主程序按照标准的机器学习工作流进行设计，具体逻辑如下：

1. 参数初始化：定义UWB典型采样频率（4GHz）、信噪比、样本规模及仿真步长，构建纳秒级的时间向量。
2. CIR数据集生成：

* LOS样本：在较早的时间点生成强直达径，并添加随指数衰减的少量多径分量。 * NLOS样本：模拟直达径被遮挡的情形，将起始径强度调弱且位置延后，同时增加大量且散乱的多径分量。 * 噪声模拟：为所有信号叠加指定信噪比的高斯白噪声。

1. 多维特征工程：

* 时域统计：提取平均超额时延、RMS时延扩展以及信号上升时间。 * 能量特性：计算接收信号强度（RSSI）及其峰值幅度。 * 分布密度：分析三阶矩（偏度）、四阶矩（峭度）以及峰均比。 * 信道特性：估算莱斯K因子，衡量直达径与多径分量的功率对比关系。

1. 数据标准化处理：采用Z-Score归一化方法消除不同特征量纲对分类器训练的影响。
2. 模型训练与测试：按照70%训练、30%测试的比例划分数据集，训练SVM和随机森林模型，并对测试集进行分类预测及得分评估。
3. 可视化展示：通过多子图模式展示典型波形差异、衡量模型分类精度。

关键函数与算法细节分析

• 信道仿真逻辑：通过设置不同的起始位置、径向强度分布和衰减常数来区分LOS和NLOS。LOS侧重于能量的瞬时爆发，而NLOS侧重于能量的时间弥散。
• 特征提取算法：

* 平均超额时延与RMS扩展：基于归一化功率分布密度函数计算，反映了多径在时间轴上的分布重心和弥散程度。 * 统计矩分析：通过三阶偏度和四阶峭度捕捉信号幅度的分布偏斜状态和尖削程度，这是区分LOS波形脉冲性与NLOS波形杂乱度的关键。 * 上升时间：计算从信号起始到峰值点的时延，LOS信号通常具有极短的上升沿。

• 分类器配置：

* SVM：采用RBF核函数进行非线性空间映射，适用于中等规模的高维特征分类。 * 随机森林：使用Bagging法集成50棵决策树，并限制最大分裂数，能有效防止过拟合，并提供了特征贡献度分析的基础数据。

使用方法

1. 启动MATLAB软件。
2. 确保已安装“Statistics and Machine Learning Toolbox”扩展插件。
3. 将主程序文件所在文件夹添加至MATLAB路径。
4. 在命令行窗口输入主程序名并回车运行。
5. 运行完成后，系统将自动弹出两个图形窗口：

* 窗口1：展示LOS/NLOS波形对比、混淆矩阵、ROC曲线及关键特征（RMS时延扩展）的箱线图。 * 窗口2：展示9个特征项对环境辨识的贡献度排序。

系统要求

• 环境版本：MATLAB R2020b 或更高版本。
• 所需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）。
• 硬件建议：4GB及以上可用内存，以支持大规模样本仿真与矩阵运算。