[发明专利]一种窄带信道增益估计方法无效

专利信息
申请号: 201010536771.4 申请日: 2010-11-09
公开(公告)号: CN101984562A 公开(公告)日: 2011-03-09
发明(设计)人: 王智森;浦良;潘登;房媛 申请(专利权)人: 大连工业大学
主分类号: H04B17/00 分类号: H04B17/00;H04B1/707
代理公司: 大连东方专利代理有限责任公司 21212 代理人: 李洪福
地址: 116034 辽*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 一种 窄带 信道 增益 估计 方法
【权利要求书】:

1.一种窄带信道增益估计方法,其特征在于:包括以下步骤:

A、分析窄带信道的特性并推导出信道模型

在移动通信中,随着发信机和接收机之间距离以及发信机与接收机之间相对移动速度的变化,将会产生信号衰落;比较接收信号功率的时变速度的不同,可以分为慢衰落和快衰落;

慢衰落的表现形式主要有两种:第一种是路径衰减,存在于收发信机之间的距离衰减随着接收机到基站的距离增大相应增加,假设接收机距基站的距离为d,那么接收功率反比于d的α次方,即d,α大体上介于3到4之间;第二种是遮挡衰减,由于基站与接收机之间的建筑物等对电波的遮挡与反射,电波能量在到达接收机数十米到数百米范围内缓慢变动,即遮挡衰减,如果遮挡衰减δ(t)用dB来表示的话,那么δ(t)是服从于标准方差为6~10的高斯过程缓慢地变动;

快衰落主要是指多径衰落,它是由于在接收机周围几米或十几米小范围内的树木、建筑物和车辆等对电波产生反射、折射与散射作用,当接收机在移动时就会接收到许多强度相同但方向和频率不同的电波,这些电波相互叠加,在某些时刻接收信号的功率得到加强,某些时刻得到减弱,形成了信号幅度的快速变化;

概括地说,信道模型可以表示为

Sr(t)=St(t)ξ(t)+n(t)            (1)

其中,St(t)表示发射信号,Sr(t)表示接收信号,ξ(t)表示信道增益,n(t)表示噪声信号;

发送信号的变化速率表示为

st(t2)-st(t1)Δt=0Δt<TCTΔt2T---(2)]]>

式中,Δt=t2-t1,T为一个码的时长;

信道增益ξ(t)的变化速率为

噪声信号n(t)的变化速率为

dn(t)dt0---(4)]]>

在发送端持续发送一已知信号作为导频信号,即得到

r(t)=ξ(t)+n(t)=ξ(t)+n(t)=ξ(t)---(5)]]>

这里,噪声n(t)服从均值为0的高斯分布;

根据上面的分析,为了估计信道增益,我们通过对信号增益ξ(t)的大量观察和分析,以fDT为步长对信号增益ξ(t)进行抽样,进行概率统计来获取有效的衰落特征;其中,fDT为传输带宽通过信码长度,fD为最大多普勒频移,T为一个码的时长;

假设发射信号St(t)=Acos[2πfct+ψ(t)],fc为载波频率,ψ(t)是调制相位,与信道无关;

若接收机的移动速度为ν,第n路波的到来方向与接收机移动方向的夹角为θn,且满足其中是一个随机数,则多普勒频移为fn,doppler=fDcosθn,其中为最大多普勒频移;θn为各路波到来的瞬时相位,是(0,2π)的随机数;

接收信号可以表示为

式中,

式中,ξ(t)是信道增益,N是天线接收到的强度相同但方向不同的平面波的数量,A是载波振幅,fD是最大多普勒频率,Ψ(t)是发送波的角度,θn是第n个平面波的到来方向,φn是第n个接收平面波的方向;

B、窄带信道模型的离散数学表示和仿真计算

信道增益是时间连续的,信道仿真器是通过对ξ(t)进行时间离散化来实现的,即对接收信号以T秒为时间间隔进行抽样,就可得到离散的信道增益;第k个数据的接收时点t=kT的信道增益如下:

这样,信道的衰落模型就以离散形式,通过最大多普勒频移fD与信码长度T为参数表现出来;利用计算机编程语言进行窄带信道模型的仿真,包括以下步骤:

B1、启动主程序;

B2、运行作图程序;

B3、进行衰落角度与相位的初始设定;

B4、按照公式(8)进行衰落仿真计算;

B5、计算和记录信道增益的振幅;

B6、如果循环次数小于1000次,则返回步骤B4,否则,仿真结束;

C、对窄带信道模型离散化处理的结果进行统计分析、建立振幅大小与变化趋势的集合:

通过上一步骤窄带信道模型的仿真得到每一个取样点的幅值,并顺次连接信道增益曲线上相邻两点,通过计算连线的斜率K1、K2、K3;这样,假设有1000个步长,我们就得到了1000个斜率样本,这就是一个包含信道衰落曲线的先验概率集合;

然后,将每一次仿真所得到的上述幅值和斜率样本集合统计和分析,并存储到数据库中;

D、进行信道增益估计

根据样本集合,如果要估计后一点的信道增益,只需查找数据库中的样本集合,找到相同点的下一个值,便可得到估计结果。

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