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无线通信系统中的频谱分配与动态频谱共享技术研究频谱分配与动态频谱共享技术是现代无线通信系统中重要的研究领域。
这种技术的发展对于提高频谱利用效率、缓解频谱拥塞问题、优化无线网络性能具有重要意义。
本文将从频谱分配和动态频谱共享技术两个方面来进行详细探讨。
一、频谱分配技术频谱分配是指将可用的频谱资源划分给不同的通信系统或者不同的用户使用。
传统的频谱分配方法包括静态频谱分配和分频多址技术。
1. 静态频谱分配静态频谱分配是指在系统设计阶段，将频谱资源事先分配给各个通信系统或者用户，其分配方式静态固定，在一定时间内不发生变化。
这种方法适用于固定网络或者通信系统的场景，例如电视广播、固定电话等。
但是随着移动通信的快速发展，静态频谱分配存在利用率低、资源浪费等问题。
2. 分频多址技术分频多址技术是指将频谱带宽划分为不同的子频带，然后将子频带分配给不同的用户或者通信系统进行使用。
这种方法在CDMA（Code Division Multiple Access）系统中得到了广泛应用。
它具有动态性和灵活性，能够满足不同用户的带宽需求，但是也存在频谱利用和干扰管理的问题。
二、动态频谱共享技术动态频谱共享技术是指根据实际需求，动态地对频谱资源进行分配和共享，以提高频谱利用效率。
这种技术在无线通信系统中具有重要作用。
1. 感知和识别动态频谱共享的第一步是通过感知和识别来寻找可用的频谱资源。
这可以通过使用感知无线电和频谱传感器来实现。
感知无线电可以检测当前频谱资源的利用情况，频谱传感器可以对频谱进行扫描和检测，以获取空闲频带和可用频谱。
2. 频谱分配一旦可用的频谱资源被感知和识别出来，就需要进行频谱分配。
动态频谱共享技术可以根据不同的应用需求和用户的带宽需求，将频谱资源动态地分配给不同的用户或者通信系统。
分配的过程可以通过协商和竞价的方式进行。
3. 干扰管理动态频谱共享中的另一个重要问题是干扰管理。
由于频谱资源的动态分配，不同的用户或者通信系统可能在相同的频带上进行传输，可能会引起互相之间的干扰。
无线通信技术的研究现状及发展展望无线通信技术是指使用无线电波作为传输介质，进行信息传递的技术，已经成为现代通信技术的重要组成部分，并广泛应用于移动通信、无线局域网、卫星通信、微波和光通信等领域。
本文将介绍无线通信技术的研究现状以及未来的发展展望。
一、研究现状目前，无线通信技术已经非常成熟，且呈现出不断向信息高速化和智能化发展的趋势。
为了更好地应对现实的通信需求，不断涌现着各种新的技术和产品，比如5G、物联网、智能终端等。
1. 5G技术5G技术是指第五代移动通信技术，是在4G技术基础上进一步的发展，为满足大规模连接和巨大流量的需求而出现的新一代无线通信标准。
5G技术具有高速率、低时延、大容量、高密度、高可靠性等特点，具有广泛的应用前景。
2. 物联网物联网是指以互联网为基础，通过无线通信技术将所有的物品连接到一起，形成一个智能化的网络。
物联网的主要应用领域包括智能家居、智能物流、智能制造、智慧城市等。
3. 智能终端智能终端是指带有智能化操作系统和应用程序的移动终端设备，如智能手机、智能手表、智能眼镜等。
智能终端通过无线通信技术实现了更快、更方便、更智能的信息传递和交互，已经成为人们日常生活中不可或缺的工具。
二、发展展望未来，无线通信技术将进一步向着高速、低时延、大容量、高密度、高可靠性和广覆盖等方向发展，同时还将面临着一些新的挑战，比如网络安全、能源效率、环境污染等。
1. 6G技术5G技术尚未完全商业化，6G技术的研究早已经展开。
6G技术将进一步提升无线通信的性能，实现更高的速率、更低的时延、更大的容量、更高的密度等。
2. 网络安全网络安全一直是无线通信技术所面临的重要问题。
未来无线通信技术的安全将更加重要。
目前，人工智能等技术将被应用到网络安全领域，提供更好的保护。
3. 能源效率能源效率将成为未来无线通信技术的重要考虑因素。
为了提高能源效率，需要采用更加节能的设备和技术，比如低功耗无线局域网、能量收集技术等。
无线电通信系统的设计与应用无线电通信系统是现代通信领域的重要组成部分，其设计和应用对于人类社会的发展和进步起着重要的推动作用。
无线电通信系统包括了很多种不同的通信技术和应用，如手机通信、卫星通信、无线电广播等等。
本文将从系统设计、应用场景和未来发展三个方面来探讨无线电通信系统的设计和应用。
一、系统设计无线电通信系统的设计主要由以下几个方面组成：天线、调制解调器、频率合成器、功率放大器、接收器、数字信号处理器。
在这些组成部分中，天线是最为重要的部分。
它是将电磁波转化为电信号的装置，其大小和形状也会影响无线电通信系统的性能。
降低天线的尺寸可以提高通信系统的便携性，但也会影响通信质量。
因此，设计人员需要在可接受的性能损失范围内优化天线的设计。
在调制解调器的设计中，需要考虑调制方式、信号传输速率、信号编解码等因素。
不同的调制方式会影响信号的传输速率和数据传输容量，而数字信号编解码技术可以有效的消除传输中的误码和冲突。
频率合成器则是将电信号转化为无线频率的重要组成部分，其性能直接影响到通信成功率和通信距离。
功率放大器则负责将信号放大，使其能够克服传输中的衰减和噪声影响。
在接收器的设计中，需要考虑到接收器灵敏度、选择性和抗干扰等因素。
一些通信系统可能需要在大幅度压制噪声干扰的条件下长距离通信，并确保在较差的信道质量下实现可靠的通信。
数字信号处理，则是将信号转换为数字数据并执行各种操作、提取信息的过程。
数字信号处理涵盖了许多技术，如数据压缩、错误检测和校正、信号解调和提取消息等等。
二、应用场景无线电通信系统的应用场景广泛，不同的系统具有不同的特点和适用范围。
例如，手机通信是目前最为广泛应用的无线电通信系统之一，其特点是便携、低功耗、低成本且可靠性高。
手机通信技术可以应用于个人通讯、商业通讯和公共安全通讯。
无线电广播作为另一种广泛应用的无线电通信系统，其特点在于广域覆盖、传输距离远、信息传输量大等。
它适用于广播、音乐、新闻、天气预报等方面。
无线电通信系统的抗干扰技术研究第一章：引言无线电通信系统在我们的日常生活中发挥了重要的作用，它们被广泛应用于移动通信、民用航空、卫星通信、雷达等领域中。
然而，由于环境和其他无线电设备的影响，无线电通信系统容易受到干扰，导致通信质量下降甚至中断。
因此，对于无线电通信系统的抗干扰技术的研究具有重要意义。
本文将介绍无线电通信系统中常见的干扰类型以及相应的抗干扰技术。
第二章：干扰类型及其特点2.1电磁干扰电磁干扰是指来自其他电子设备和电磁场的噪声，它们会影响无线电信号的传输和接收。
电磁干扰的特点是频率宽带，强度不稳定，且来源复杂。
2.2多径干扰多径干扰发生在信号传输路径中，由于反射、散射、折射等影响，信号会出现多个路径，到达接收器时会相互干扰。
多径干扰的特点是信号频率不变，但强度会不断变化。
2.3强信号干扰强信号干扰是因为来自相邻频道的信号或者本地电视、电台等强信号的干扰。
强信号干扰的特点是干扰信号很强，通常伴随着扭曲和失真。
第三章：抗干扰技术3.1减少电磁干扰减少电磁干扰需要从源头入手，采用屏蔽材料将电子设备的辐射噪声控制在一定范围内。
此外，也可以采用距离隔离、滤波器等手段，减少电磁干扰。
3.2多径干扰处理处理多径干扰的方法主要包括自适应均衡、信道估计、时频域处理等。
自适应均衡通过改变接收器的权值来抑制多径干扰。
信道估计技术的主要作用是估计信道的状态和信息，从而更好地处理多径干扰。
时频域处理可以通过对信号进行时域分析和频域分析来处理多径干扰。
3.3抑制强信号干扰针对强信号干扰，可以采用抑制性滤波器、信号分类处理等方法。
抑制性滤波器通过降低干扰信号的功率，实现对强信号干扰的抑制。
信号分类处理可以将信号分为干扰信号和目标信号进行处理，从而抑制强信号干扰。
第四章：应用案例在实际的无线电通信系统中，抗干扰技术得到了广泛应用。
例如，飞机上的通信系统面临着强信号干扰和多径干扰。
在这种情况下，通过采用自适应均衡、功率控制等技术，可以实现对干扰的抑制和系统性能的提升。
宽带无线通信系统的时效性与稳定性分析摘要：宽带无线通信系统作为当前通信领域的一个热门研究方向，其时效性和稳定性对于保证通信质量和用户体验至关重要。
本文将对宽带无线通信系统的时效性和稳定性进行深入分析，包括时延、带宽、丢包率、抖动以及系统可靠性等方面。
1. 引言在信息社会的背景下，宽带无线通信系统扮演着越来越重要的角色。
如今的宽带无线通信系统已经进化为第四代（4G）和第五代（5G）的移动通信技术，具有更高的传输速率和更低的延迟。
然而，时效性和稳定性仍然是宽带无线通信系统中必须解决的关键问题。
时效性指的是数据从发送端到接收端的传输延迟，而稳定性则是指宽带无线通信系统在任何工作环境下都能够稳定运行的能力。
2. 时效性分析2.1 时延时延是指数据从发送端到接收端所经历的时间。
在宽带无线通信系统中，时延包括传输时延、处理时延和排队时延等。
传输时延是指数据通过通信链路传输所需的时间，处理时延是指数据在接收端进行处理所需的时间，排队时延是指数据在网络节点排队等待的时间。
为了保证宽带无线通信系统的时效性，需要尽量减小时延，包括优化网络拓扑结构、使用高速传输设备、合理设计传输协议等。
2.2 带宽带宽是指在单位时间内传送的数据量，宽带无线通信系统的带宽决定了其数据传输的速率。
提高带宽可以减小数据传输的时间，从而提高宽带无线通信系统的时效性。
无线通信中常用的提高带宽的方法包括：使用更高频段的信号进行传输、采用更高效的调制与编码技术、增加传输天线的数量等。
3. 稳定性分析3.1 丢包率丢包率是指在数据传输过程中丢失的数据包的比例。
在宽带无线通信系统中，丢包率的高低直接影响到数据的完整性和通信质量。
较高的丢包率会导致数据重传，加大了传输时延，降低了系统的时效性。
为了降低丢包率，需要采取相应的措施，如优化网络拓扑结构、增加冗余机制、设计合理的差错控制技术等。
3.2 抖动抖动是指数据传输时延的不稳定性。
在宽带无线通信系统中，抖动会导致数据的到达时间不确定，从而影响数据的接收和处理。
无线通信系统的原理和特点一、引言无线通信系统是指通过无线电波传输信息的一种通信方式。
它已经成为现代社会中不可或缺的一部分，广泛应用于手机、无线网络、卫星通信等各个领域。
本文将详细介绍无线通信系统的原理和特点。
二、无线通信系统的原理1. 电磁波传输：无线通信系统利用电磁波在空气中的传播来实现信息的传输。
传输过程中，信号被调制到射频载波上，通过天线发射到空中，接收端的天线接收到信号后进行解调，恢复出原始信号。
2. 调制技术：调制是将信号的频率、振幅、相位等参数按照一定规律变化，以便能够在无线传输过程中更好地传递信息。
常见的调制技术包括频率调制、振幅调制和相位调制等。
3. 天线技术：天线是无线通信系统中重要的组成部分，它负责将电磁波转换为电信号或将电信号转换为电磁波。
天线技术的发展可以提高无线通信系统的传输效率和传输距离。
4. 多址技术：在无线通信系统中，多个用户同时使用同一频率进行通信可能导致干扰，因此需要采用多址技术进行区分和管理。
常见的多址技术包括时分多址（TDMA）、频分多址（FDMA）和码分多址（CDMA）等。
三、无线通信系统的特点1. 无线传输：与有线通信系统相比，无线通信系统具有更大的传输距离，可以克服地理障碍，适用于移动通信和远距离通信。
2. 移动性：无线通信系统可以实现移动终端的通信需求，如手机、移动电脑等，为人们提供了便利。
3. 高带宽：随着无线通信技术的发展，无线通信系统的带宽越来越大，能够支持更多的用户同时进行高速数据传输。
4. 自动化管理：无线通信系统能够实现自动化管理，通过网络管理系统对网络的配置、优化和故障排除等进行监控和管理，提高了通信的可靠性和稳定性。
5. 安全性：无线通信系统中的信息传输可以通过加密算法进行保护，使得信息更加安全可靠。
四、无线通信系统的应用领域1. 移动通信：无线通信系统是手机通信的基础，通过建立基站实现移动终端之间的通信。
2. 无线网络：无线通信系统在无线局域网（WLAN）和城域网（WMAN）中有广泛的应用，实现了无线上网和无线接入等功能。
无线通信系统的安全性与隐私保护研究一、引言随着无线通信技术的快速发展，无线通信系统在现代社会中起着重要的作用。
然而，安全性和隐私保护问题一直是无线通信系统研究的重点和挑战之一。
本文将重点探讨无线通信系统的安全性与隐私保护研究，旨在提供一种全面的理解和解决方案。
二、无线通信系统安全性研究1. 系统架构安全性无线通信系统的安全性首先涉及系统架构的安全性。
一个安全的系统架构应该能够有效地保护通信过程中传输的数据和信息不受未经授权的访问和篡改。
目前，较为常用的安全系统架构包括密钥管理系统、协议安全机制和认证机制等。
研究者们致力于设计更加安全可靠的系统架构，以抵御各种攻击和威胁。
2. 通信过程安全性通信过程中的安全性是无线通信系统研究中的另一个重要方面。
传输过程中的数据泄露、窃听和干扰等问题是无线通信系统面临的主要挑战。
研究人员通过使用加密和认证等技术手段来保护通信过程中的数据安全。
此外，筛查恶意软件和网络攻击也是提高通信过程安全性的重要途径。
3. 信号处理安全性无线通信系统中的信号处理安全性是指如何保护信号处理过程中的数据和信息不受攻击和篡改。
信号处理领域的研究集中在如何识别和阻止潜在的恶意活动，以及如何提高信号和信息的准确传输。
通过引入复杂的算法和技术手段，可以提高信号处理过程的安全性，从而保护系统免受攻击。
三、无线通信系统的隐私保护研究1. 数据隐私保护无线通信系统中的数据隐私保护是指如何保护用户在通信过程中产生的个人数据和敏感信息不被未经授权的用户获取。
数据加密、访问控制和匿名处理等技术被广泛应用于无线通信系统中，以保护用户的数据隐私。
研究人员还通过改进算法和隐私保护机制来提高数据隐私保护的效果。
2. 位置隐私保护随着无线通信系统的发展，用户的位置信息也越来越容易被获取。
位置隐私保护是指如何保护用户的位置信息不被未经授权的访问和使用。
常用的位置隐私保护方案包括伪装位置、位置隐私脱敏和位置匿名等技术。
无线通信的学习总结
1. 简介
这篇文档旨在总结我对无线通信的研究。
2. 研究内容
我研究了以下无线通信的基本概念和技术：
- 无线信号传输原理
- 无线传感器网络
- 移动通信系统
- 无线网络安全
3. 研究收获
通过研究无线通信，我获得了以下收获：
- 了解了不同类型的无线通信技术及其应用场景。
- 理解了无线信号传输的基本原理和常用调制解调技术。
- 掌握了无线传感器网络的架构、协议和应用。
- 熟悉了移动通信系统的组网结构、信道管理和移动性管理。
- 了解了无线网络安全的基本原理和常见的安全攻防措施。
4. 研究心得
在研究过程中，我采用了以下研究策略：
- 阅读专业书籍和学术论文，深入了解无线通信的理论知识。
- 进行实验和模拟，加深对无线通信技术的理解和应用。
- 参与讨论和交流，与同学和专业人士分享研究心得和经验。
5. 后续计划
在无线通信领域还有许多深入的研究和应用，我计划继续深入研究和研究，包括：
- 探索新兴的无线通信技术，如5G和物联网。
- 进一步研究无线网络的安全性和隐私保护。
- 参与相关项目或实践，提升对无线通信的实际运用能力。
6. 结论
通过对无线通信的学习，我对无线通信的原理、技术和应用有
了更深入的了解，为今后在无线通信领域的研究和应用奠定了基础。
我期待继续探索和学习无线通信领域的新知识和技术。
文献翻译题目蜂窝无线通信系统的研究学生姓名党勇专业班级通信工程12-01班学号************院（系）计算机与通信工程学院指导教师（职称）黄立勋（讲师）完成时间2016年5月30日蜂窝无线通信系统的研究摘要蜂窝通信系统允许大量移动用户无缝地、同时地利用有限的射频(radio frequency, RF)频谱与固定基站中的无线调制解调器通信。
基站接收每一个移动台发送来的射频信号，并把他们转换到基带或者带宽微波链路，然后传送到移动交换中心(MSC)，再由移动交换中心连入公用交换电话网(PSTN)。
同样的，通信信号也可以从PSTN传送到基站，再从这里发送个移动台。
蜂窝系统可以采用频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、码分多址(CDMA)或者空分多址(SDMA)中的任何一种技术。
1 概述人们开发出了许多无线通信系统，为不同的运行环境中的固定用户或移动用户提供了接入到通信基础设施的手段。
当今大多数无线通信系统都是基于蜂窝无线电概念之上的。
蜂窝通信系统允许大量移动用户无缝地、同时地利用有限的射频（radio frequency，RF）频谱与固定基站中的无线调制解调器通信。
基站接收每一个移动台发送来的射频信号，并把他们转换到基带或者带宽微波链路，然后传送到移动交换中心（MSC），再由移动交换中心连入公用交换电话网（PSTN）。
同样的，通信信号也可以从PSTN传送到基站，再从这里发送个移动台。
蜂窝系统可以采用频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）、码分多址（CDMA）或者空分多址（SDMA）中的任何一种技术。
无线通信链路具有恶劣的物理信道特征，比如由于传播途径中有再大的障碍物，会产生时变多径和阴影。
此外，无线蜂窝系统的性能还会受限于来自其他用户的干扰，因此，对干扰进行准确的建模就很重要。
很难用简单的解析模型来描述复杂的信道条件，虽然有集中模型确实易于解析求解并与信道实测数据比较相符，不过，即使建立了完美的信道解析模型，再把差错控制编码、均衡器、分集及网络模型等因素都考虑再链路中之后，要得出链路性能的解析在绝大多数情况下任然是很困难的甚至是不可能的。
因此，在分析蜂窝通信链路的性能时，常常需要进行仿真。
跟无线链路一样，对蜂窝无线系统的性能分析使用仿真建模时很有效的，这是由于在时间和空间上对大量的随机事件进行建模非常困难。
这些随机事件包括用户的位置、系统中同时通信的用户个数、传播条件、每个用户的干扰和功率级的设置（power level setting）、每个用户的话务量需求等，这些因素共同作用，对系统中的一个典型用户的总的性能产生影响。
前面提到的变量仅仅是任一时刻决定系统中的某个用户瞬态性能的许多关键物理参数中的一小部分。
蜂窝无线系统指的是，在地理上的服务区域内，移动用户和基站的全体，而不是将一个用户连接到一个基站的单个链路。
为了设计特定大的系统级性能，比如某个用户在整个系统中得到满意服务的可能性，就得考虑在覆盖区域内同时使用系统的多个用户所带来的复杂性。
因此，需要仿真来考虑多个用户对基站和移动台之间任何一条链路所产生的影响。
链路性能是一个小尺度现象，它处理的是小的局部区域内或者短的时间间隔内信道的顺时变化，这种情况下可假设平均接收功率不变。
在设计差错控制码、均衡器和其他用来消除信道所产生的瞬时影响的部件时，这种假设时合理的。
但是，在大量用户分布在一个广阔的地理范围内时，为了确定整个系统的性能，有必要引入大尺度效应进行分析，比如在大的距离范围内考虑单个用户受到的干扰和信号电平的统计行为时，忽略瞬时信道特征。
我们可以将链路级仿真看作通信系统性能的微调，而将系统级仿真看作时整体质量水平粗略但很重要的近似，任何用户在任何时候都可预计达到这个水平。
通过让移动台在不同的服务区内共享或者复用通信信道，蜂窝系统能达到较高的容量（比如，为大量的用户服务）。
信道复用会导致公用同一信道的用户之间产生同频干扰，这是影响蜂窝系统容量和性能的主要制约因素之一。
因此，在设计一个蜂窝系统时，或者在分析和设计消除同频干扰负面影响的系统方法时，需要正确理解同屏干扰对容量和性能的影响。
这些影响主要取决于通信系统的状况，如共享信道的用户数和他们的位置。
其他与传播信道条件关系更密切的方面，如路径损耗、阴影衰落（或叫阴影）、天线辐射模式等对系统性能的影响也很重要，因为这些影响也岁特定用户的位置而改变。
本章我们将讨论在同频干扰情况下，包括一个典型系统中的天线和传播的影响。
尽管本章考虑的例子比较简单，但提出的分析方法可以容易地进行扩展，以包括蜂窝系统的其他特征。
2 蜂窝无线系统系统级描述：如图2-1所示，通过把地理区域分成一个个称为小区的部分，蜂窝系统可以在这个区域内提供无线覆盖。
把可用的频谱也分成很多信道，每个小区分配一组信道，每个小区中的基站都配备了可以同移动用户进行通信的无线调制解调器。
从基站到移动台这个发送方向使用的射频信道称为前向信道，而从移动台到基站这个发送方向使用的信道称为反向信道。
前向信道和反向信道共同构成了双工蜂窝信道。
当使用频分双工（FDD, frequency division duplex）时，前向信道和反向信道使用不同的频率；当使用时分双工时（TDD, time division duplex）时，前向信道和反向信道占用相同的频率，但使用不同的时隙进行传送。
图2-1 蜂窝通信系统的基本结构高容量的蜂窝系统在小区间进行频率复用，同频小区（共用相同频率的小区）之间要离开足够的距离以减轻同频干扰。
如图2-2所示，N个小区构成一个簇（cluster，又叫“区群”），覆盖地理上的服务区，以实现信道复用，N是簇的大小。
把服务区内可用的无线频谱都分配给每一个簇，使同一个簇内的小区不共用相同的信道。
如果服务区内的可用频谱由M个信道构成，用户均匀分布在服务区内，则每个小区可以分得M/N个信道。
因为簇在服务区内复制，复用信道将导致同频小区的层状结构（tier）。
同频基站和移动台之间的射频能量传播，会引起同频干扰。
例如，如果一个移动台同时接收来自本地小区基站的信号和邻近层的同频小区基站产生的信号，就会产生同频干扰。
本例中，其中一个同频前向链路信号（基站到移动台的传输）是我们的有用信号，移动台接收到的其他同频信号就构成了对接机的同频干扰，同频干扰的功率级与同频小区之间的分隔距离密切相关。
如果小区建模为如图2-2所示的六边形。
两个同频小区中心之间的最小距离ND（叫做复用距离）等于R3（2-1）D N N式中R式小区的最大半径（这个六边形内接在半径为R的圆中）。
因此，我们马上可以从图2-2看出，小簇（小复用距离ND）会引起同频小区间的大干扰。
图2-2 小区簇：三小区复用模式的描述在一个指定小区中接收到的同频干扰的电平，还取决于任一时刻活跃的同频小区的数量。
如前所述，在我们感兴趣的那个特定小区周围，同频小区组成一个个的层。
在一个给定层中，同频小区的数量取决于层的阶次和用来表示小区的几何形状（如一个基站覆盖的面积）。
对于典型的六边形，最近的同频小区在第一层，有六个同频小区，第二层有12个，第三层有18个，以此类推。
因此，总的同频干扰时从所有层的全部同频小区发送出的同频干扰信号的总和。
但是第一层的同频小区对总的干扰时从所有层的全部同频小区发送出的同频干扰信号的总和。
但是第一层的同频小区对总的干扰有较强的影响，因为它们更靠近测量干扰的小区。
人们认识到同频干扰时制约无线通信系统的容量和链路质量的主要因素之一。
在系统容量（大尺度系统问题）和链路质量（小尺度系统问题）之间作折中时，它起到举足轻重的作用。
例如，在不增加分配给系统的无线频谱带宽的前提下，得到高容量（大量的用户）的一种措施是，通过减小蜂窝系统簇的大小N，来缩短信道复用距离。
然而，减少簇大小又增加了同频干扰，这会降低链路质量。
蜂窝系统中的干扰电平在任何时候都是随机的，必须通过对蜂窝之间的射频传播环境和移动用户的位置进行建模才能仿真。
另外，每个用户话务量的统计特性以及基站中信道分配方案的类型决定了瞬时干扰电平和系统的容量。
同频干扰的影响可以用通信链路的信干比（SIR）来估计，这里信干比定义为有用信号的功率S 与总干扰信号的功率I 之比。
由于无线传播影响，用户移动性以及话务量的变化，功率级S 和I 都是随机变量，SIR 也是一个随机变量。
因此，同频干扰对系统性能产生影响的严重程度，通常用系统的中断概率来进行分析。
在这个特定场合下，中断概率定义为SIR 低于给定阈值0SIR 的概率，即dx p ]SIR Pr[SIR P )x 0SIR 0SIR 0outpage （⎰=<= （2-2）其中SIR(x)p 是SIR 的概率密度函数。
要注意链路中断概率和系统中断概率之间的区别，前者是根据可接受的声音性能所需的特定误比特率（BER ）或者Eb/N0阈值，确定是否为中断，而后者考虑的是一个典型用户可接受的移动性能所需的SIR 阈值。
如前所述，用来估计蜂窝系统中断概率的解析方法，需要已知射频传播影响、用户移动性和话务量变化等随机量的易于处理的模型，以求得 的解析表达式。
然而，由于这些影响和接受信号电平间的复杂关系，很难对这些影响采用解析模型。
因此，主要靠仿真来估计蜂窝系统的中断概率，仿真还为分析提供了灵活性。
本章我们给出了蜂窝通信系统的简单仿真示例，着重考虑通信系统的一些系统方面的问题，包括多用户性能、话务量工程和信道复用。
为了进行系统级仿真，要考虑单个通信链路的许多方面，包括信道模型、天线辐射模式，以及Eb/N0（如SIR ）和可接受性能之间的关系。
SIR(x)pRESEARCH OF CELLULAR WIRELESS COMMUNATIONSYSTEMAbstractCellular communication systems allow a large number of mobile users to seamlessly and simultaneously communicate to wireless modems at fixed base stations using a limited amount of radio frequency (RF) spectrum. The RF transmissions received at the base stations from each mobile are translated to baseband, or to a wideband microwave link, and relayed to mobile switching centers (MSC), which connect the mobile transmissions with the Public Switched Telephone Network (PSTN). Similarly, communications from the PSTN are sent to the base station, where they are transmitted to the mobile. Cellular systems employ either frequency division multiple access (FDMA), time division multiple access (TDMA), code division multiple access (CDMA), or spatial division multiple access (SDMA).1 IntroductionA wide variety of wireless communication systems have been developed to provide access to the communications infrastructure for mobile or fixed users in a myriad of operating environments. Most of today’s wireless systems are based on the cellular radio concept. Cellular communication systems allow a large number of mobile users to seamlessly and simultaneously communicate to wireless modems at fixed base stations using a limited amount of radio frequency (RF) spectrum. The RF transmissions received at the base stations from each mobile are translated to baseband, or to a wideband microwave link, and relayed to mobile switching centers (MSC), which connect the mobile transmissions with the Public Switched Telephone Network (PSTN). Similarly, communications from the PSTN are sent to the base station, where they are transmitted to the mobile. Cellular systems employ either frequency division multiple access (FDMA), time division multiple access (TDMA), code division multiple access (CDMA), or spatialdivision multiple access (SDMA) .Wireless communication links experience hostile physical channel characteristics, such as time-varying multipath and shadowing due to large objects in the propagation path. In addition, the performance of wireless cellular systems tends to be limited by interference from other users, and for that reason, it is important to have accurate techniques for modeling interference. These complex channel conditions are difficult to describe with a simple analytical model, although several models do provide analytical tractability with reasonable agreement to measured channel data . However, even when the channel is modeled in an analytically elegant manner, in the vast majority of situations it is still difficult or impossible to construct analytical solutions for link performance when error control coding, equalization, diversity, and network models are factored into the link model. Simulation approaches, therefore, are usually required when analyzing the performance of cellular communication links.Like wireless links, the system performance of a cellular radio system is most effectively modeled using simulation, due to the difficulty in modeling a large number of random events over time and space. These random events, such as the location of users, the number of simultaneous users in the system, the propagation conditions, interference and power level settings of each user, and the traffic demands of each user,combine together to impact the overall performance seen by a typical user in the cellular system. The aforementioned variables are just a small sampling of the many key physical mechanisms that dictate the instantaneous performance of a particular user at any time within the system. The term cellular radio system,therefore, refers to the entire population of mobile users and base stations throughout the geographic service area, as opposed to a single link that connects a single mobile user to a single base station. To design for a particular system-level performance, such as the likelihood of a particular user having acceptable service throughout the system, it is necessary to consider the complexity of multiple users that are simultaneously using the system throughout the coverage area. Thus, simulation is needed to consider the multi-user effects upon any of the individual links between the mobile and the base station.The link performance is a small-scale phenomenon, which deals with theinstantaneous changes in the channel over a small local area, or small time duration, over which the average received power is assumed constant . Such assumptions are sensible in the design of error control codes, equalizers, and other components that serve to mitigate the transient effects created by the channel. However, in order to determine the overall system performance of a large number of users spread over a wide geographic area, it is necessary to incorporate large-scale effects such as the statistical behavior of interference and signal levels experienced by individual users over large distances, while ignoring the transient channel characteristics. One may think of link-level simulation as being a vernier adjustment on the performance of a communication system, and the system-level simulation as being a coarse, yet important, approximation of the overall level of quality that any user could expect at any time.Cellular systems achieve high capacity (e.g., serve a large number of users) by allowing the mobile stations to share, or reuse a communication channel in different regions of the geographic service area. Channel reuse leads to co-channel interference among users sharing the same channel, which is recognized as one of the major limiting factors of performance and capacity of a cellular system. An appropriate understanding of the effects of co-channel interference on the capacity and performance is therefore required when deploying cellular systems, or when analyzing and designing system methodologies that mitigate the undesired effects of co-channel interference. These effects are strongly dependent on system aspects of the communication system, such as the number of users sharing the channel and their locations. Other aspects, more related to the propagation channel, such as path loss, shadow fading (or shadowing), and antenna radiation patterns are also important in the context of system performance, since these effects also vary with the locations of particular users. In this chapter, we will discuss the application of system-level simulation in the analysis of the performance of a cellular communication system under the effects of co-channel interference. We will analyze a simple multiple-user cellular system, including the antenna and propagation effects of a typical system. Despite the simplicity of the example system considered in this chapter, the analysis presented can easily be extended to include other features of a cellular system.2 Cellular Radio SystemSystem-Level Description：Cellular systems provide wireless coverage over a geographic service area by dividing the geographic area into segments called cells as shown in Figure 2-1. The available frequency spectrum is also divided into a number of channels with a group of channels assigned to each cell. Base stations located in each cell are equipped with wireless modems that can communicate with mobile users. Radio frequency channels used in the transmission direction from the base station to the mobile are referred to as forward channels, while channels used in the direction from the mobile to the base station are referred to as reverse channels. The forward and reverse channels together identify a duplex cellular channel. When frequency division duplex (FDD) is used, the forward and reverse channels are split in frequency. Alternatively, when time division duplex (TDD) is used, the forward and reverse channels are on the same frequency, but use different time slots for transmission.Figure 2-1 Basic architecture of a cellular communications system High-capacity cellular systems employ frequency reuse among cells. This requires that co-channel cells (cells sharing the same frequency) are sufficiently far apart from each other to mitigate co-channel interference. Channel reuse is implemented by covering the geographic service area with clusters of N cells, as shown in Figure 2-2, where N is known as the cluster size.Figure 2-2 Cell clustering:Depiction of a three-cell reuse pattern The RF spectrum available for the geographic service area is assigned to each cluster, such that cells within a cluster do not share any channel . If M channels make up the entire spectrum available for the service area, and if the distribution of users is uniform over the service area, then each cell is assigned M/N channels. As the clusters are replicated over the service area, the reuse of channels leads to tiers of co-channel cells, and co-channel interference will result from the propagation of RF energy between co-channel base stations and mobile users. Co-channel interference in a cellular system occurs when, for example, a mobile simultaneously receives signals from the base station in its own cell, as well as from co-channel base stations in nearby cells from adjacent tiers. In this instance, one co-channel forward link (base station to mobile transmission) is the desired signal, and the other co-channel signals received by the mobile form the total co-channel interference at the receiver. The power level of the co-channel interference is closely related to the separation distances among co-channel cells. If we model the cells with a hexagonal shape, as in Figure 2-2, the minimum distance between the center of two co-channel cells, called the reuse distance ND, is(2-1)R3D N Nwhere R is the maximum radius of the cell (the hexagon is inscribed within the radius).Therefore, we can immediately see from Figure 2-2 that a small cluster size (small reuse distance ND), leads to high interference among co-channel cells.The level of co-channel interference received within a given cell is also dependent on the number of active co-channel cells at any instant of time. As mentioned before, co-channel cells are grouped into tiers with respect to a particular cell of interest. The number of co-channel cells in a given tier depends on the tier order and the geometry adopted to represent the shape of a cell (e.g., the coverage area of an individual base station). For the classic hexagonal shape, the closest co-channel cells are located in the first tier and there are six co-channel cells. The second tier consists of 12 co-channel cells, the third, 18, and so on. The total co-channel interference is, therefore, the sum of the co-channel interference signals transmitted from all co-channel cells of all tiers. However, co-channel cells belonging to the first tier have a stronger influence on the total interference, since they are closer to the cell where the interference is measured.Co-channel interference is recognized as one of the major factors that limits the capacity and link quality of a wireless communications system and plays an important role in the tradeoff between system capacity (large-scale system issue) and link quality (small-scale issue). For example, one approach for achieving high capacity (large number of users), without increasing the bandwidth of the RF spectrum allocated to the system, is to reduce the channel reuse distance by reducing the cluster size N of a cellular system . However, reduction in the cluster sizeincreases co-channel interference, which degrades the link quality.The level of interference within a cellular system at any time is random and must be simulated by modeling both the RF propagation environment between cells and the position location of the mobile users. In addition, the traffic statistics of each user and the type of channel allocation scheme at the base stations determine the instantaneous interference level and the capacity of the system.The effects of co-channel interference can be estimated by the signal-tointerference ratio (SIR) of the communication link, defined as the ratio of the power of the desired signal S, to the power of the total interference signal, I. Since both power levels S and I are random variables due to RF propagation effects, user mobility and traffic variation, the SIRis also a random variable. Consequently, the severity of the effects of co-channel interference on system performance is frequently analyzed in terms of the system outage probability, defined in this particular case as the probability that SIR is below a given threshold 0SIR . This isdx p ]SIR Pr[SIR P )x 0SIR 0SIR 0outpage （⎰=<= (2-2)Where is the probability density function (pdf) of the SIR. Note the distinction between the definition of a link outage probability, that classifies an outage based on a particular bit error rate (BER) or Eb/N0 threshold for acceptable voice performance, and the system outage probability that considers a particular SIR threshold for acceptable mobile performance of a typical user.Analytical approaches for estimating the outage probability in a cellular system, as discussed in before, require tractable models for the RF propagation effects, user mobility, and traffic variation, in order to obtain an expression for . Unfortunately, it is very difficult to use analytical models for these effects, due to their complex relationship to the received signal level. Therefore, the estimation of the outage probability in a cellular system usually relies on simulation, which offers flexibility in the analysis. In this chapter, we present a simple example of a simulation of a cellular communication system, with the emphasis on the system aspects of the communication system, including multi-user performance, traffic engineering, and channel reuse. In order to conduct a system-level simulation, a number of aspects of the individual communication links must be considered. These include the channel model, the antenna radiation pattern, and the relationship between Eb/N0 (e.g., the SIR) and the acceptable performance. SIR(x)p SIR(x)p。
