第５Ｏ卷第１１期 ２０１０年１１月 电讯技术 Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖ０１．５０ Ｎｏ．１１ ＮＯＶ．２０ｌ０ 文章编号：１００１—８９３Ｘ（２０１０）１１—００７６—０４ 利用移动终端定位和概率分布的话务量地理分布预测 刘 栋，杨 苹，杨 曦 （华南理工大学电力学院广东省绿色能源技术重点实验室，广州５１０６４０） 摘要：为了更加实用、快速、准确地对话务量地理分布进行预测，使用ＣＴＲ数据作为研究数据，以 移动终端定位技术为基础，将概率分布模型用于话务量地理分布的预测上，提出了一种利用移动终 端定位技术和概率分布模型的话务量地理分布预测方法，并通过ＭＡＴＬＡＢ进行实现。同时，该方法 在利用移动终端定位技术进行计算时，还考虑了天线方向增益的影响，将有望降低移动终端定位技 术本身所产生的误差。 关键词：无线网络规划；移动终端定位；概率分布；话务量地理分布 中图分类号：ＴＮ９２９．５ 文献标识码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｉ．ｉｓｓｎ．１００１—８９３ｘ．２０１０．１１．０１６ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｔｒａｆｉｃ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍｏｂｉｆｌｅ Ｔｅｒｍｉｎａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ａｎｄ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ＬＩＵ Ｄｏｎｇ，ＹＡＮＧ ，ＹＡＮＧ Ｘｉ （Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｃｌｅａｎ Ｅｎｅｒｇｙ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｉｒｃ Ｐｏｗｅｒ， Ｓｏｕｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０６４０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｆｆｉｃ ｍｏｒｅ ｐｒａｃｔｉｃａｌｌｙ，ｒａｐｉｄｌｙ，ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ， Ｃ，ＩＲ ｄａｔａ ｉＳ ｕｓｅｄ ａｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｄａｔａ ａｎｄ ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｂｏｔｈ ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｔｅｍｆｉｎａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ａｎｄ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｙ ｄｉｔｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ ｉＳ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｎｄ ｒｅａｌｉｚｅｄ ｂｙ ＭＡ１１ＡＢ．Ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ ｉｓ ｂｅｉｎｇ ｃａ１． ｅｕｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ ｔｅｒｍｉｎａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ａｎｔｅｎｎａ ｐａｔｔｅｒｎ ｉＳ ａｌｓｏ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ．Ｓｏ ｉｔ ｗｏｕｌｄ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｅｒＦｏｒｓ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｔｅｎｎｉｎａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｉｔｓｅｌｆ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｎｅｔｗｏｒｋ ｐｌａｎ；ｔｅｒｍｉｎａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ；ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｆｆｉｃ 是人为预测的，缺少实测数据的参考和支持，所以据 １ 引 言 无线网络规划中，站点的设置及容量分配、频率 此设计的网络和实际话务量地理分布仍然会有较大 的出入。国外大型企业研究机构曾尝试基于移动终 端定位技术并利用Ａ接口数据来预测话务量地理 复用方案的制定以及基站功率优化设置均基于实际 话务量分布的分析与预测＿ｌ＿１ 。若能定量地制定话 分布情况，从而保证对话务量地理真实分布有充分 估计。但由于Ａ接口数据量极其巨大，造成数据的 存储、传输和处理的代价极大，因而了该方法在 全网大面积的实际使用。 针对上述问题，本文采用数据抽样的方法，即使 务密度分布图，在话务密度图的基础上布站并进行 频率规划和功率优化，就可将系统的干扰降至最小 以获得最大的系统容量。常见话务量地理分布的解 决方案是为小区均分配法和目标城市划分区域，后 者较之前者有了很大的改进。但这两种方法本身都 用Ａ接口数据的抽样数据、ＣＴＲ测量数据作为话务 预测的原始数据，有效减少了待处理的数据量，使其 收稿日期：２０１０—０７—０４；修回日期：２０１０—０９—０１ ・７６・ 第１１期 刘栋等：利用移动终端定位和概率分布的话务量地理分布预测 总第２６４期 能够在无线网全网得以使用。而且本文提出将移动 终端定位技术和概率分布模型相结合的话务量地理 分布方法，即利用概率模型，用部分计数的方式取代 普通计数，保证在数据量减少时地理分布估计的全 面性和充分性。同时，本方法在利用移动终端定位 技术的定位方法进行计算时，还兼顾天线发射的方 向图影响，尽量减少移动终端定位技术的定位方法 所产生的误差，来提高地理分布预测的精度。 ２移动终端定位技术 本文所用移动终端定位技术 Ｊ是指利用移动通 信网络的基站（ＢＳ）和移动台之间传播的无线电波 信号的特征参数进行定位。该技术主要有场强模型 定位方法、ＴＯＡ定位法、ＴＤＯＡ定位法、ＴＡ定位法 等ｌ Ｊ。由于客观要求对网络和移动终端的修改最 小、定位技术响应速度较快，所以本文综合使用场强 模型定位方法和ＴＡ定位法，综合使用可以在一定 程度上提高定位精度。但定位技术本身精度还是比 较差，其中场强模型定位方法在较为理想的模型下， 计算的平均定位误差为３００ ｍ左右。７ 。 ２．１ ＴＡ（Ｔｉｍｅ Ａｄｖａｎｃｅ）定位法 在ＧＳＭ系统中，为了使移动终端与基站同步， 需要扣除基站与移动台之间的传输延时，通知移动 台提前一段时间发送数据，使信号到达基站是落在 指定的时间窗内，这段时间即是时间提前量（Ｔｉｍｅ Ａｄｖａｎｃｅ，ＴＡ）。因此利用参数ＴＡ可以估计移动台和 基站之间的距离。 ２．２场强模型定位法 场强定位方法的基本原理是移动终端接收的信 号强度与移动终端和基站之间的距离成近似反比关 系，根据测量比较接收信号的场强值、发射信号的场 强值和建立的信道衰落模型，可以估算出移动终端 与基站之间的距离，发射功率和传输损耗的精确公 式为 ＝Ｔｐ１＋１５＋２．１４＋ＡＧ （１） 式中， ，为实际发射功率， 。为天线本身发射功 率，ＡＧ为天线方向增益；１５和２．１４则分别是天线 增益和ｄＢ转换到ｄＢｍ的经验估算值。 ，Ｊ＋Ｒ＝ （２） 式中， 为传输损耗， 为接收电平， 为发射功率。 由于本文基于场强模型定位技术来研究话务量 分布，所研究的手机信息量十分大，不可能清楚每个 移动台所处的地形和天线高度，所以把奥村公式中 移动台高度均取为１．５ ｍ，所使用修正后的Ｏｋｕｍｕｒａ —Ｈａｔａ公式为 Ｌ＝６９．５５＋２６．１６ ｌｇ厂一１３．８２］ｇｈｂ＋ （４４．９—６．５５ ｌｇｈ６）ｌｇｄ （３） 式中，￡为传输损耗，单位为ｄＢｍ；ｆ为频率，单位为 ＭＨ＿ｚ；ｄ为收发之间的距离，单位为ｋｍ；ｈ＾为基站天 线的有效高度，单位为ｍ。 ３话务量地理分布预测方法 ３．１基本原理 本方法使用前提为假设ＣＴＲ数据中的数据抽 样概率与真实通话出现概率成正比，即ＣＴＲ数据可 以真实反映通话量的地理分布。 基于移动终端定位技术和概率分布模型的话务 量地理分布预测方法的基本原理为： （１）使用真实数据并利用修正后的Ｈａｔａ公式， 得到手机位置概率地理分布模型； （２）利用ＴＡ定位法和场强模型定位方法求得 移动终端到与其相关小区所属基站的估算距离； （３）根据（１）中所得手机位置概率地理分布模 型，并利用（２）中所求得的估算距离得出手机位置概 率地理分布； （４）由（３）中所得手机位置概率地理分布，求取 单小区（蜂窝）内话务量地理分布，从而最终获得全 网的话务量地理分布。 ３．２话务量地理分布的具体预测方法 基于移动终端定位技术和概率分布模型的话务 量地理分布预测的具体实现步骤为： （１）利用路测扫频数据（路测数据是由测试人员 测量所得的路测点的真实测量数据），通过修正的 Ｈａｔａ公式求得路测点到与其相关小区所属基站的估 算距离；将估算距离与路测数据中所已知的该路测 点到其相关小区（蜂窝）所属基站的实测距离相减， 得到实测距离与估算距离误差的概率密度分布，将 其作为手机位置概率地理分布模型； （２）利用ＴＡ和场强模型定位方法计算出ＣＴＲ 数据中每条手机报告的估算距离。其中每条手机报 告与２～７个小区（蜂窝）所属基站相联系，利用场强 模型定位方法，每条手机报告至少得到两个到不同 ・７７・ ｗｗｗ．ｔｅｌｅｏｎｌｉｎｅ．ｃｎ 电讯技术 ２０１０矩 相关小区所述基站的估算距离。而ＴＡ定位方法中 每条手机报告只是对于其中一个小区（蜂窝）所属基 站求出估算距离，每条手机报告均只得到唯一的估 算距离； （３）将ＣＴＲ数据中主小区（蜂窝）为中心的一定 范围内区域划分成网格，范围选取的原则是足以将 ＣＴＲ数据中的主小区（蜂窝）和所有邻区（蜂窝）包括 在内。然后根据步骤１中求取的手机位置概率地理 分布模型和步骤２中求取的估算距离，得到所划区 域范围的两种定位方法分别相对应的手机位置概率 地理分布，再将两者进行线性加权相加，进而得到该 ＣＴＲ数据相对应网格的手机位置概率地理分布； （．４）根据已求得各ＣＴＲ数据相对应网格的手机 位置概率地理分布，按单小区（蜂窝）范围取得单小 区的手机位置概率分布。最后根据每个小区的实际 话务量多少确定影响系数（实际话务量越多则权重 越大），将各个单小区进行线性加权相加得到全网的 话务量地理分布预测。 ４话务量地理分布预测的实现 基于移动终端定位技术和概率分布模型的话务 量地理分布的软件实现流程设计见图１。 图１软件实现流程图 Ｆｉｇ．１ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｌｏｗ ｃｈａｒｔ ｏｆ ｓｏｆｔｗａｒｅ ４．１数据准备 本实验使用１８７ ５８４条路测扫频数据，用于修正 Ｈａｔａ公式的距离估算和手机位置概率地理分布模型 的提取；使用广州某小区（蜂窝）ＣＴＲ数据１００条，采 集时间为２００８年４月２２日１７时左右，用于该小区 手机位置概率地理分布的估计和话务量地理分布的 预测；使用广州市地图数据（包括楼宇、街道、马路 等），用于最终话务量地理分布的展现。 ４．２手机位置概率地理分布模型的提取 通过测量的１８７ ５８４条路测数据，利用ＭＡＴＬＡＢ 进行计算得出估算距离误差的概率分布直方图如图 ２所示。 ・７８・ 杂 七 褂 ｇ 露 茁 估算距离与真实距离之差／ｋｉｎ 图２距离估计误差的概率直方图 Ｆｉｇ．２ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｏｆ ｅｒｒｏｒ ｏｆ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｄｉｓｔａｎｃｅ 通过图２可以看出，在真实距离附近手机出现 概率最大，离真实距离越远则概率越低。可得出手 机位置概率地理分布模型，即手机出现的概率为：在 某一距离处出现最大，其它点概率与离概率最大处 的距离成反比。 ４．３估算距离的求取 利用场强模型定位方法和 定位法即可求出 相应的估算距离。其中利用场强模型定位法计算估 算距离时，公式（１）中的天线方向增益是根据手机终 端所处位置与发射天线夹角取得的，本文所用的天线 方向增益数据为真实测量后进行描点获得的精确数 据，从而提高了场强模型定位法的精度，如图３所示。 图３天线方向增益图 Ｆｉｇ．３ Ａｎｔｅｎｎａ ｇａｉｎ ｄｉａｇｒａｍ 图３用极坐标表示，最外一圈代表角度（以水平 向右为０。），其中任意点到圆心的距离代表角度增 益，最外圈为５０ ｄＢｍ。 ４．４话务量地理分布图呈现 以广州某地为例，做出２Ｄ话务量地理分布展 现，如图４所示。 第１１期 刘栋等：利用移动终端定位和概率分布的话务量地理分布预测 总第２６４期 １１３２７ １１３２７５ ｌ１３．２８ １１３．２Ｋ５ ｌ１３．２９ 经度，（。） 图４广州某地２Ｄ话务量分布图 Ｆｉｇ．４ ２Ｄ ｆｒａｎｃ ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｃｅｒｔａｉｎ ａｒｅａ ｉｎ Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ 在话务量分布图上还加画了研究区域的城市地 图，黑色的深浅度代表话务分布的概率密度，颜色越 深则概率密度越大，反之则密度越小；其余则是广州 市一定区域的建筑物和街道地图。通过分析分布图 验证了话务分布的正确性。一般当楼宇密度较大时， 话务分布的概率密度也将较大。对图４进行观察，可 以看出话务量地理分布预测效果是比较理想的。 ５结论 本文提出以ＣＴＲ数据作为数据参考和支持，并 将移动终端定位技术和概率分布模型相结合运用在 手机密度分布上来反映话务量地理分布，最后进行 了软件实现，预测效果较为理想。同时，本方法在利 用移动终端定位技术的定位方法进行计算时，兼顾 天线发射的方向图影响，尽可能减少了移动终端定 位技术本身带来的误差。本方法的使用不仅减弱了 人为因素和话务量地理分布易变性所带来的影响， 而且使得利用移动终端技术的话务量地理分布研究 的实用性大大增加，从而经济、迅速、全面地表现话 务量地理分布情况。 参考文献： ［１］ Ａｍａｌｄｉ Ｅ，Ｃａｐｏｎｅ Ａ，ＭａｌｕｃｅＨｉ Ｆ．Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ ＵＭＴＳ ｒａｄｉｏ ｃｏｖｅｒａｇｅ ｖｉａ ｂａｓｅ ｓｔａｔｉｏｎ ｃｏｒｔｉｆｇｔｔｒａｔｉｏｎ ｌ Ｃ Ｊ／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １３ｔｈ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｍａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｐｅｒｓｏｎａｌ，Ｉｎｄｏｏｒ ａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｒａｄｉｏ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｌｉｓｂｏｎ，Ｐｏｒｔｕｇａ：ＩＥＥＥ， ２１３０２：３１５—３１９． ［２］李铭，刘海林．３Ｇ网络规划中覆盖与容量的关系［Ｊ］． 广东工业大学学报，２００８，２５（４）：８３—８５，９３． ⅡＩⅥｉｎｇ，ＨＵ Ｈ 一ｌｉｎ．Ａ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｔｈｅ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ Ｂｅｔｗｅｅｎ Ｃｏｖｅｒａｇｅ ａｎｄ Ｃａｐａｃｉｔｙ ｉｎ ３Ｇ Ｎｅｔｗｏｒｋ ＰｌａｎｎｉｎｇｌＪ Ｊ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇ，２ＯＯ８，２５（４）：８３—８５，９３． （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ） 袁正午．蜂窝通信系统移动终端射线跟踪定位理论与 方法研究［Ｄ］．长沙：中南大学，２００３． ＹＵＡＮ Ｚｈｅｎｇ一Ⅵ｜．Ｔｈｅ Ｔｈｅｏｒｉｅｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｒｍｉｎａｌｓ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｉｎ Ｃｅｌｌｕｌａｒ Ｃｏｎｍｍｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｒａｙ—Ｔｒａｃｉｎｇｌ Ｄ］．Ｃｈａｎｇｓｈａ：Ｃｅｎｔｒｌａ Ｓｏｕｔｈ Ｕｎｉｖｅｒ— ｓｉｔｙ，２００３．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ） 吴小平，庞沁华．无线蜂窝网中移动台场强法定位算 法［Ｊ］．北京邮电大学学报，１９９８，２１（３）：２３—２７． ＷＵ Ｘｉａｏ—ｐｉｇａ，ＰＡＮＧ Ｑｉｎ—ｈｕａ．Ｒｅｓｅｒａｃｈ ｏｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｔａｉｔｏｎ Ｌｏｃａｔｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂｙ ｔｈｅ Ｓｉｇｎａｌ Ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ ｗｉｔｈｉｎ Ｃｅｌｌｕｌａｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ［ＪＪ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｓｒｉｔｙ ｏｆ Ｐｏｓｔｓ ａｎｄ Ｔｅｌｅｅｏｗａｎｕｎｉｅａｔｉｏｎｓ，１９９８，２１（３）：２３—２７．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ） 李圣，马霏霏，万晓榆．数字蜂窝系统中的基于时问的 定位算法［Ｊ］．重庆邮电学院学报，２００２，１４（４）：３７—４１． １Ｊ １Ｊ Ｈ Ｓｈｅｎｇ，ＭＡ Ｆｅｉ—ｆｅｉ，ＷＡＮＸｉａｏ—ｙｕ．Ｔｉｍｅ—ＢａｓｅｄＲａｄｉｏ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｉｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｅｌｌｕｌａｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｏｓｔｓ ａｎｄ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ， ２００２，１４（４）：３７—４１．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ） Ｊａｍｅｓ Ｃ，Ｇｏｒｄｏｎ Ｌ Ｓ．Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ ｌｃｏａｔｉｏｎ ｉｎ ＣＤＭＡ ｅｅｌｌｕｌｒａ ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ ｊ．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｖｅｈｉｃｕｌｒａ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， １９９８，５（２）：４０６—４１５． 计征宇，皮亦呜，舒金表．蜂窝网移动定位场强法的研 究与应用［Ｊ］．全球定位系统，２００５（４）：１８—２２． Ｊ／Ｚｈｅｎｇ—ｙｕ，ＰＩ Ｙｉ—ｍｊｎｇ，ＳＨＵ Ｊｉｎ—ｂｉａｏ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｎａｄ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｉｇｎａｌ ｓｔｒｅｎｇｔｈ ｉｎ ｅｅｌｌｕｌｒａ ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＧＮＳＳ Ｗｏｒｌｄ ｏｆ Ｃｈｉｎａ，２００５ （４）：１８—２２．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ） 作者简介： 刘栋（１９８５一），男，甘肃兰州人，硕士研究生，主要研 究领域为电力电子电路的建模与控制； ＨＵ Ｄｏｎｇ Ｗａｓ ｂｏｎａ ｉｎ Ｌａｎｚｈｏｕ，Ｇａｎｓｕ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，ｉｎ １９８５．Ｈｅ ｉｓ ｎｏｗ ａ ｇｒａｄｕａｔｅ ｓｔｕｄｅｎｔ．Ｈｉｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｃｏｎｃｅｒｓｎ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｅｌｅｃｔｏｒｎｉｃ ｃｉｒｃｕｉｔｓ． Ｅｍａｉｌ：ｌｉｕｃｅｎ１９８５＠ｇｍｍ１．ｃｏｍ 杨苹（１９６７一），女，广东广州人，博士，教授，主要研究 领域为电力电子电路的建模与控制； ＹＡＮＧ Ｐｉｎｇ Ｗａｓ ｂｏｒｎ ｉｎ Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ，Ｇｕｍｌｇｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，ｉｎ １９６７．Ｓｈｅ ｉｓ ｎｏｗ ａ ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ．Ｈｅｒ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｃｏｎｃｅｒｎｓ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｃｉｒｃｕｉｔｓ． 杨曦（１９７４一），男，广东广州人，硕士，主要研究领域 为通信系统建模与控制、语音识别。 ＹＡＮＧ Ｘｉ Ｗａｓ ｂｏｍ ｉｎ Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，ｉｎ １９７４．Ｈｅ ｉｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ Ｍ．Ｓ．ｄｅｇｒｅｅ．Ｈｉｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎｔｅｒｅｓｔｓ ｉｎｃｌｕｄｅ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｎｔｏｒｌ ｏｆ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｓｙｓｔｅｍｓ，ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． ・７９・ １Ｊ
