移动通信信道模型..
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移动通信网络的信道预测研究随着移动通信的普及,越来越多的人开始依赖于手机和移动通信网络进行日常生活和工作。
然而,移动通信信道的瞬时变化和不确定性给通信质量造成了困难,这就需要高效的信道预测算法来保证稳定的通信服务。
移动通信的信道预测是一种通过对通信信道特征的研究,对未来信道状态进行预测的技术。
它是移动通信网络中重要的技术之一,可以帮助通信系统在预测信道状态变化时做出相应的调整和优化。
为此,研究人员对移动通信信道预测进行了深入的探索,并在这一领域中取得了许多重要的进展。
信道预测的研究可以分为三个方面: 信道建模、信道参数提取和信道预测方法。
信道建模是指通过对移动通信信道特征的研究,对信道进行建模。
建模的目的是获得对信道变化过程的精确描述,便于寻找有效的预测方法。
信道参数提取是指寻找有效因素来描述信道特征。
现在常用的参数提取方法有协方差矩阵、自相关函数和功率谱密度等。
信道预测方法是指利用信道建模和信道参数提取,预测未来一段时间的信道状态。
其中,常用的信道预测方法包括线性预测、非线性预测、神经网络预测和时频域分析法。
在信道预测的研究中,最关键的是信道建模。
目前,常用的信道建模方法有多径信道建模和统计建模。
多径信道建模是指通过模拟多条路径到达接收器的路径损耗和延时来建模,其模型包括能量模型、欧几里得距离模型和截尾高斯模型等。
多径信道建模提供了关于静态(请教变化极小的)多径信道特性的完整和精确描述,但其执行效率较低,因此在实际工程中应注意优化。
统计建模则是指通过统计分析来研究信道,其模型包括均值-方差模型、自回归(AR)模型和自回归移动平均(ARMA)模型等。
统计建模的计算效率高,但仅适用于均衡的慢衰落信道。
除了信道建模之外,信道预测算法的设计也至关重要。
根据信道特征,我们可以使用不同的预测算法。
例如,对于具有线性增长特性的信道,我们可以使用线性预测算法。
对于非线性快速变化的信道,我们可以使用神经网络预测算法。
一种移动通信无线信道衰落模型的调查文摘:未来3G和4G手机通信系统将被要求支持广泛的数据率和优质的服务矩阵。
为提高数据链路的设计系统设计者需要传输协议知识的统计特性的物理层。
研究表明,没有适当的信道特性,盲目的应用现有的协议和传输策略,结果可能是毁灭性的,除非采取了适当的措施。
信道特性也帮助分配资源,选择传输策略和协议。
一种可行的办法是有一个准确彻底地可再生的最佳通道模型,模拟移动无线信道在不同的衰落错误的环境。
通道模型的目的是提供恰当的上层协议的输出,就好象它是运行在实际的物理层。
该模型应该很好得符合实测数据和很容易处理分析。
衰减移动信道的各种特征出现在过去年五十年文献中。
对于现有的信道模型,文章调查的衰落信道模型为适当的无线信道和特性提供了方法分类。
给出了由这些通道模型和他们的假设、适用性、应用、缺点,进一步提高问题所做的贡献。
在当前环境马尔可夫模型最适合于表征无线信道的衰落。
这些无线信道模型提出了一种衰落状态模型作为随机过程。
一个适当的建造信道模型是很有价值的方法去提高将来的移动无线信道的可靠性和容量的。
关键字-马尔可夫通道模型、误差概率,状态,衰落、传播、协议。
1.引言提出研究不同的通道模型在过去几十年已经取得了相当大的努力。
准确的信道模型对于无线衰落信道特性来说是个宝贵的工具。
传统的简单的加性高斯白噪声通道模型接收信号时只是不断被衰减和延迟影响。
在移动数字传输无线信道中往往需要一个更精细的模式。
在这种情况下,有必要考虑其他反复变化传播而被称为衰落的情况,它影响了接收信号的包络。
基于衰落统计的衰落信道为大家众所周知的是快、慢、扁、平稳和非平稳的信道特点。
由于考虑因素的大量提高,模型复杂特性进一步增加,如:物理位置接收机,速度车辆、载频、调制技术。
此前,信道模型的提出是一种基于概率密度函数来接收信号。
然而,使用相关分析模型很难计算系统的性能参数。
例如,没有闭合的形式来对模型有关的简单特性进行表达,如PDF衰落的持续时间和PDF次数在规定时间内消失的时间间隔。
专题:移动通信(5G)测试网络信息技术是全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域,是全球技术创新的竞争高地。
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中国信息通信研究院副院长2021年2月10日通信测试是国家新一代信息技术创新工程的重要组成部分。
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