基于Python的全卷积网络（FCN）实现路径损耗预测

以下是一份详细的基于Python的全卷积网络（FCN）实现路径损耗预测的技术文档。本方案包含理论基础、数据生成、模型构建、训练优化及可视化分析，代码实现约6000字。

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基于全卷积网络的无线信道路径损耗预测系统

目录

1. 问题背景与需求分析
2. 系统架构设计
3. 合成数据生成方法
4. 全卷积网络模型构建
5. 训练与优化策略
6. 实验结果与分析
7. 应用部署示例
8. 改进方向与扩展性讨论

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1. 问题背景与需求分析

1.1 路径损耗特性

路径损耗是无线通信中的关键参数，反映信号在传播过程中的功率衰减，受以下因素影响：

• 发射点与接收点的几何关系
• 建筑物结构（墙体材料、房间布局）
• 多径效应与障碍物衍射

1.2 传统建模方法局限

• 经验模型（如Okumura-Hata）精度有限
• 确定性模型（射线追踪）计算复杂度高
• 难以实时处理动态环境

1.3 深度学习优势

• 自动学习复