[发明专利]一种莱斯因子估计方法及系统有效
申请号: | 201710040940.7 | 申请日: | 2017-01-17 |
公开(公告)号: | CN106850109B | 公开(公告)日: | 2020-04-28 |
发明(设计)人: | 郝程鹏;闫晟;司昌龙;陈模江;张立军;鄢社锋 | 申请(专利权)人: | 中国科学院声学研究所 |
主分类号: | H04B17/391 | 分类号: | H04B17/391 |
代理公司: | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人: | 陈霁 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 因子 估计 方法 系统 | ||
1.一种莱斯因子估计方法,其特征在于,包括以下步骤:
采用Nagakami分布对接收样本的主路径分量进行建模,获得接收样本模型;
根据所述接收样本模型计算所述接收样本的二阶矩、四阶矩和六阶矩,构建并求解估计参数的方程组:
以获取所述估计参数的数值;其中,和分别表示所述接收样本的二阶矩、四阶矩和六阶矩的估计,Ω表示未知的扩展参数,m表示未知的形状参数,σ2表示噪声方差;
根据所述估计参数的数值对莱斯因子进行估计;其中,所述莱斯因子为主路径和辅助路径的能量之比,用来衡量无线多径信道的衰落程度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
当所述估计参数的数值有多组取值时,根据所述接收样本模型,建立接收样本似然函数;根据所述估计参数的多组取值确定所述估计参数的唯一取值,并根据所述估计参数的唯一取值对莱斯因子进行估计。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用Nagakami分布对接收样本的主路径分量进行建模,获得接收样本模型步骤具体包括:
其中,g(sl;ml,Ωl)为sl的概率密度函数;sl为第l个接收样本的主路径分量的幅度,服从Nakagami分布;ml为的第l个接收样本的未知的形状参数,Ωl为第l个接收样本的未知的扩展参数,Γ(ml)为伽马函数。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述接收样本模型,建立接收样本似然函数步骤具体包括:
其中,m表示未知的形状参数,σ2表示方差,r表示所述接收样本,Ω表示未知的扩展参数,θ表示主路径分量的相位。
5.一种莱斯因子估计系统,其特征在于,包括:
第一计算模块,用于采用Nagakami分布对接收样本的主路径分量进行建模,获得接收样本模型;
第二计算模块,用于根据所述接收样本模型计算所述接收样本的二阶矩、四阶矩和六阶矩,构建并求解估计参数的方程组:
以获取所述估计参数的数值;其中,和分别表示所述接收样本的二阶矩、四阶矩和六阶矩的估计,Ω表示未知的扩展参数,m表示未知的形状参数,σ2表示噪声方差;
第三计算模块,用于根据所述估计参数的数值对莱斯因子进行估计;其中,所述莱斯因子为主路径和辅助路径的能量之比,用来衡量无线多径信道的衰落程度。
6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述第二计算模块还用于:
当所述估计参数的数值有多组取值时,根据所述接收样本模型,建立接收样本似然函数;根据所述估计参数的多组取值确定所述估计参数的唯一取值。
7.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述第一计算模块具体用于:
其中,g(sl;ml,Ωl)为sl的概率密度函数;sl为第l个接收样本的主路径分量的幅度,服从Nakagami分布;ml为的第l个接收样本的未知的形状参数,Ωl为第l个接收样本的未知的扩展参数,Γ(ml)为伽马函数。
8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述第二计算模块用于根据所述接收样本模型,建立接收样本似然函数,具体包括:
其中,m表示未知的形状参数,σ2表示噪声方差,r表示所述接收样本,Ω表示未知的扩展参数,θ表示主路径分量的相位。
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