[发明专利]基于多维信道分量功率谱密度的信道建模仿真平台无效
申请号: | 201210096538.8 | 申请日: | 2012-04-01 |
公开(公告)号: | CN102638810A | 公开(公告)日: | 2012-08-15 |
发明(设计)人: | 尹学锋;周旭;曾珍 | 申请(专利权)人: | 同济大学 |
主分类号: | H04W16/22 | 分类号: | H04W16/22;H04B7/10 |
代理公司: | 上海智信专利代理有限公司 31002 | 代理人: | 吴林松 |
地址: | 200092 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 多维 信道 分量 功率 密度 建模 仿真 平台 | ||
1.一种信道建模仿真平台,其特征在于:该信道建模仿真平台中设定一个信道是由多个“扩散分量”组成的,每一分量由延迟、到达方向、离开方向及多普勒频率的功率谱密度来描述。
2.根据权利要求1所述的信道建模仿真平台,其特征在于:使用基于多维信道分量功率谱密度的信道建模仿真平台,同时利用不可分离的路径组成的一个特定组来对信道建模,每个组里的路径是由功率谱密度描述的;使用高分辨率算法为基础的估算方式,来估计测量到的数据分量的功率谱密度参数。
3.根据权利要求1所述的信道建模仿真平台,其特征在于:在信道模型中特定的参数能描述典型环境中信道的统计性,统计数据由多个扩散维度中信道功率谱密度的一阶和二阶矩描述;基于广义平稳和不相关的散射的假设,逐个地估计扩散分量的功率谱密度,然后把它们综合在一起得到整个信道的功率谱密度。
4.根据权利要求1所述的信道建模仿真平台,其特征在于:其信道模型参数是基于对分量的功率谱密度的估计,利用算法从实测数据中提取的;
5.根据权利要求4所述的信道建模仿真平台,其特征在于:所述算法包括空间交替广义期望最大化算法。
6.根据权利要求1所述的信道建模仿真平台,其特征在于:获取随机模型的步骤包括:测量步骤、估算步骤和建立模型步骤;这些步骤根据不同传播场景逐个地执行。
7.根据权利要求6所述的信道建模仿真平台,其特征在于:
所述测量步骤:首先,本发明在真实环境中测量信道;对时域、延迟域或频率域和空间域接收到的信号进行采样;探测信号应该有足够大的宽带,以获得延迟域的高分辨率;此外,在时变的情况下,测量中观察的跨度应该足够大,以便在多普勒频域中估计信道的频散特性时有较高的分辨率;在时域、频域和空间域的观察间隙的设计应满足广义平稳不相关散射的假设;
优选的:50-400MHZ的宽带;获得延迟域的2.5-20ns的高分辨率;测量中观察的跨度为2.5-20ms;在多普勒频域中估计信道的频散特性时的分辨率为0.25-2s。
8.根据权利要求6所述的信道建模仿真平台,其特征在于:
所述估算步骤:用三维参数空间中一个被特定区域限定的均匀分布来建立功率谱密度的模型;对于功率谱密度的参数估计,使用的参数估计方法包括期望最大化算法、空间交替广义期望最大化算法、多重信号分类算法和基于旋转不变性技术的参数估计算法;或,
将这些算法合并起来以获得更高的精度;优选的,用多重信号分类算法查找有关参数的初始值,然后用期望最大化或空间交替广义期望最大化算法更新这些参数。
9.根据权利要求6所述的信道建模仿真平台,其特征在于:
所述建立模型步骤:模型参数的统计数据是从各个分量的功率谱密度估计参数中提取出来的:
(1)获得每个分量的功率谱密度的参数估计;
(2)生成模型参数的经验分布;
(3)确定概率密度;
(4)确定各种传播场景的最终结果。
10.根据权利要求9所述的信道建模仿真平台,其特征在于:步骤(3)中确定概率密度时所用的函数包括对数高斯、拉普拉斯及概率密度函数。
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