[发明专利]衰减确定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种衰减确定方法，其特征在于，用于确定射线跟踪模型的全局衰减，所述射线跟踪模型包括发射点、接收点以及多个障碍点；所述方法包括：

确定所述射线跟踪模型的垂直衰减；

确定所述射线跟踪模型对应的信息素期望表；所述信息素期望表包括所述射线跟踪模型中多条路径所包括的路段上积累的信息素，每条路径包括一条射线从所述发射点经过不同障碍点到达所述接收点所经过的路段，所述信息素与路径损耗负相关；

从所述信息素期望表中获取目标路径，并确定所述目标路径的水平衰减；所述目标路径包括多个目标路段，每个目标路段上积累的所述信息素为所述每个目标路段对应的多个候选路段上积累的所述信息素中的最大值，一个路段对应的多个候选路段包括从所述一个路段的起点出发的路段；

根据所述垂直衰减和所述水平衰减，确定所述射线跟踪模型的全局衰减。

2.根据权利要求1所述的衰减确定方法，其特征在于，所述确定所述射线跟踪模型对应的信息素期望表，包括：

基于预设的蚁群算法，对所述射线跟踪模型中的所述多条路径进行多次迭代训练，得到所述信息素期望表；

其中，在当前迭代训练为所述多次迭代训练中的首次迭代训练的情况下，所述射线跟踪模型中的所述多条路径所包括的路段上积累的所述信息素为预设初始值；

在所述当前迭代训练为所述多次迭代训练中的非首次迭代训练的情况下，对于所述当前迭代训练中第一路径上的第一路段，根据所述第一路段在上一迭代训练中积累的所述信息素，第二路段在所述上一迭代训练中积累的所述信息素，所述第一路段在所述上一迭代训练中的单次训练得到的所述信息素，以及所述第一路径在所述上一迭代训练中积累的所述信息素，确定所述第一路段在所述当前迭代训练中积累的所述信息素，得到所述射线跟踪模型中的所述多条路径所包括的路段上积累的所述信息素；所述第一路径为所述多条路径中的任意一条，所述第一路段为所述第一路径上的任意一个路段，所述第二路段为所述第一路段之后的路段。

3.根据权利要求2所述的衰减确定方法，其特征在于，在所述当前迭代训练中，确定所述第一路径，包括：

从所述第一路段的起点出发，根据所述蚁群算法中蚂蚁的探索概率，从所述第一路段对应的多个候选路段中确定所述第一路段，得到所述第一路径；

其中，在所述探索概率小于或者等于预设概率的情况下，所述第一路段在所述上一迭代训练中积累的所述信息素为所述第一路段对应的多个候选路段在所述上一迭代训练中积累的所述信息素中的最大值；在所述探索概率大于所述预设概率的情况下，所述第一路段为所述第一路段对应的多个候选路段中的任意一个。

4.根据权利要求2或3所述的衰减确定方法，其特征在于，确定所述第一路段单次训练得到的所述信息素，包括：

在所述第一路段的终点为所述接收点的情况下，根据所述第一路段的主要视距传播衰减、所述第一路段的衍射损耗以及所述第一路段的反射损耗，确定所述第一路段单次训练得到的所述信息素；所述第一路段单次训练得到的所述信息素与所述第一路段的主要视距传播衰减、所述第一路段的衍射损耗以及所述第一路段的反射损耗之和负相关；

在所述第一路段的终点不为所述接收点的情况下，确定所述第一路段单次训练得到的所述信息素为预设值。

5.根据权利要求1所述的衰减确定方法，其特征在于，所述根据所述垂直衰减和所述水平衰减，确定所述射线跟踪模型的全局衰减，包括：

将所述垂直衰减和所述水平衰减中的最小值确定为所述射线跟踪模型的全局衰减。