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本发明提供了一种基于UKFNN的无线信道“指纹”特征动态建模方法，包括以下步骤：利用霍特林变换将复数形式的信道数据转换为实数域数据；利用主成份分析法对步骤S1转换后的信道数据进行降维处理；对步骤S1和S2处理后的数据进行归一化处理；利用UKFNN无迹卡尔曼滤波神经网络对信道数据进行建模，得到无线信道“指纹”模型；定义归类准则，并以UKFNN无迹卡尔曼滤波神经网络的输出变量对输入样本进行归类，对场景进行识别。该方法基于UKFNN无迹卡尔曼滤波神经网络建立精确的无线信道“指纹”特征动态模型，能正确识别出数据来自哪个已知场景，对无线信道建模具有非常重要的现实意义。

本发明的一种混凝土内无线信道建模方法、设备及存储介质，包括以下步骤，构建混凝土内无线信道特征预测的网络模型；对混凝土内不同空间位置的信道特征参量进行测量，根据实测数据确定网络模型的输入输出张量维度；将空间位置与对应的时间编码作为网络模型编码器的输入，将无线信道特征参量与对应的时间编码作为解码器的输入，进一步将解码器与编码器的输出结果经过映射后通过全连接层进行拼接，得到空间位置与无线信道特征参量一一对应的输出；利用历史实测数据对网络模型进行训练，训练完成后的模型可实现输入制定的空间位置，得到相应位置在同一时刻的无线信道参数。本发明有效的提高了桥梁混凝土内部无线信道建模的准确性。