简介：摘要 轨道交通5G毫米波隧道环境十分繁杂，信道建模时采用射线跟踪仿真方法耗时长鲁棒性差。本文结合实际信道测量、射线跟踪法仿真与神经网络算法的特点，提出了基于径向基函数的神经网络算法与射线跟踪仿真相结合的混合信道模型，将信号强度、收发距离、隧道壁粗糙度等作为变量，通过训练后获得模型参数，预测信道特性。
基于径向基函数神经网络的轨道交通隧道5G信道建模
