无线电地图构建

　　 无线电地图是资源分配、干扰控制、指纹定位和网络规划等众多应用的基础。随着5G及后5G移动通信的发展，构建细粒度的无线电地图以有效利用有限的频谱资源变得尤为必要。

　　 一般来说，无线电地图可以用接收信号强度来表示，接收信号强度可能受到不同因素的影响，如距离相关的传播损耗、建筑物的反射和衍射、随机阴影和小尺度衰落。为了应对这种复杂的情况，人们提出了各种基于模型的方法来构建无线电地图，包括经验模型、射线追踪模型和主路径模型。经验模型通常简单易用，但不能适应多变的环境。射线追踪模型的输入参数详细，预测精度高，但由于计算量大，难以在大面积、复杂的环境中应用。主路径模型只关注发射器和接收器之间的主射线路径，减少了计算时间，但也降低了预测精度。

　　 我们考虑了一种K近邻高斯过程回归方法来构建无线电地图，利用用户上报的信号强度信息以及位置信息对区域内的接收信号强度进行插值。同时，我们考虑了无线电的局部区域相关性和平滑性，将高斯过程回归限制在待估计点的邻域内，提高了预测精度并且降低了计算复杂度。