基于克里金稀疏测量和障碍物推断的智能港口移动基站定位

智能港口无线网络遭受由集装箱堆垛和工业结构引起的动态无线电阻塞，这对高效的移动集成接入和回传（MIAB）部署提出了挑战。现有方法依赖于障碍物地图、几何信息或计算密集型的传播模型，这些限制了适应性。本文提出了DOCKING，一个无线电环境图（REM）驱动的框架，将稀疏无线电测量转换为适用于MIAB部署的、可优化的障碍物表示。该框架从重建的REM中推断出与传播相关的障碍物抽象，消除了对障碍物几何数据库的需求，同时仅依赖于已知的网络参数和稀疏测量。使用普通克里金法（OKG）重建参考信号接收功率（RSRP）和信号与干扰加噪声比（SINR）观测值，并通过紧凑的立方体阻塞模型近似主要衰减区域。推断的几何信息输入到回传感知优化中，该优化确定MIAB放置、用户设备（UE）关联和回传选择。在现实的智能港口条件下，仅使用15%的空间采样，REM重建在90百分位实现了低于3 dB的预测误差，而障碍物表征超过了85%的真阳性覆盖率。在稀疏部署中容量增益达到150%，快速遗传算法在每个网络快照的5-15秒内收敛。使用真实测量的现场活动验证了工作流程，显示吞吐量趋势与优化预测一致。结果表明，稀疏无线电测量为在易阻塞的工业环境中进行实用的障碍物感知MIAB部署提供了足够的环境感知。