超宽带信道模型经典分析
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矿井下超宽带多径信道仿真与特性分析摘要本文分析了矿井下回采工作面的多径传播的特点,建立了ieee802.15.3a信道模型和修正的uwb信道模型,通过仿真分析可以看出,矿井下回采工作面较为复杂,发送信号经多径传播后时间弥散非常明显,延时扩展很大,严重的影响和限制了传输速率和信道容量,因此。
在矿井下对uwb基站的设置要求更高。
关键词超宽带;ieee802.15.3a模型;s-v模型;修正的模型;仿真中图分类号td8 文献标识码a 文章编号 1674-6708(2011)47-0231-02simulation and characteristics analysis of uwb multipath channel in mineabstract the characteristics of multipath propagation in stope face in mine are analyzedieee802.15.3a model and modified model are created. the analysis show that stope face in mine is complicated, the signal dispersion is obvious after multipath propagation and delay spread is serious, which influence and limit transmission speed and channel capacity. therefore, the uwb base station demands higher requirements.keywords uwb;ieee802.15.3a model;s-vmodel;modified model;simulation0引言超宽带(uwb)无线电是近几年来发展比较快的一种新型通信技术,uwb信号频谱极宽,系统可在相对较低信噪比的条件下,实现1gbps的无线传输速率。
林地场景下的超宽带无线信道模型研究作者:许慧颖李德建周正来源:《湖南大学学报·自然科学版》2013年第05期摘要:为了研究超宽带信号在林地中的传播特性,依据信道频域测量数据,提出了符合中国超宽带(UWB)技术频率使用规定的林地场景信道模型.信道总体模型采用修正S-V模型.在信道测量信号的后处理中,使用过渡带为高斯滚降特性的类高斯窗来提取符合中国超宽带频谱规范的测量信号,利用CLEAN算法得到高分辨率的离散信道响应,并为信道时域测量信号提出了一种基于小波分析的分簇算法,最后统计提取出了信道模型参数.仿真结果表明,提出的林地超宽带信道模型和实测数据有着相近的时延扩展特性和主要多径个数.关键词:超宽带;信道模型;林地;分簇算法中图分类号:TN911 文献标识码:A1测量过程UWB信道可以在时域或频域测量,分别得到冲激响应或传递函数.两种测量结果理论上等价,可以通过傅里叶变换从一个域变到另一个域.本文的测量是在频域进行的.测量系统包括一个矢量网络分析仪(VNA,Vector Network Analyzer) Agilent N5242A,两个2.3~18 GHz的全向天线,天线增益为0 dBi,两根6 m长的Rosenberger电缆,一台控制VNA的计算机.林地场景采用北京市郊的一处果园,测量时果树没有生长树叶,如图1所示.测量时,收发天线架设在1.5 m高的三脚架上.VNA测量的S参数S21作为超宽带信道的信道传递函数(CTF,Channel Transfer Function).VNA的发射功率固定为10 dBm,发射5 600个单频信号,这些频点均匀分布在2.3~11 GHz的频带内,扫频间隔为1.55 MHz,允许测量多径的最大时延扩展为643.7 ns.测量范围为1~10 m,收发天线示意图如图1所示,共测量78个位置.为了降低噪声影响,在每一个接收点记录10次信道传输函数并取平均值作为该接收点的测量数据.由于完成一次信道测量需耗时数秒,因此测量时确保天线周边范围无人,以使信道是静态的.所有测量数据都以暗室中2 m参考距离测得的天线响应加以校准.5 结语林地信道模型是超宽带技术在林地应用的研究基础.为了得到更准确的离散信道响应估计,本文对频域测量数据使用了类高斯窗,并利用CLEAN算法解卷积得到了符合中国UWB 频率规范的高分辨率信道离散响应.此外还采用了基于小波检测能量跳变的计算机分簇方法.提出的林地信道模型显示在稀疏树木的果园环境下有较小的时延扩展特性.模型及数据结果表明,本文提出的林地信道模型与实测信道数据在时延特性和主要多径个数上有较好的符合.参考文献[1]MOLISCH A F. Ultrawideband Propagation Channels[J]. Proceedings of the IEEE, 2009,97(2): 353-371[2]JEMAI J, PIESIEWICZ R, GEISE R, et al. UWB channel modeling within an aircreft cabin[C]// ICUWB 2008. Hannover: IEEE Press, 2008: 5-8[3]LEE J Y. UWB channel modeling in roadway and indoor parking environments[J]. IEEE Trans on Vehicular Technology,2010, 59(7): 3171-3180[4]LIANG Q. Radar sensor wireless channel modeling in foliage environment: UWB versus narrowband[J]. IEEE Sensors Jounal,2011, 11(6): 1448-1456[5]LIANG J, LIANG Q. Outdoor propagation channel modeling in foliage environment[J]. IEEE Trans on Vehicular Technology, 2010, 59(5): 2243-2252[6]LIANG Q, CHENG X. Wireless channel modeling in foliage environment: UWB versus narrowband[C] // IEEE Milatary Communication. San Diego, CA:2008: 1-6[7]MOLISCH A F. IEEE 802.15.4a Channel ModelFinal Report[EB/OL].Channel Model Subcommittee, http:///15/ pub/ TG4a .html, 2005: 1-40[8]LIU T C, KIM D I, VAUGHAN R G. A aighresolution, multitemplate deconvolution algorithm for timedomain UWB channel characterization[J]. Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering, 2007, 32(4): 207-213。
超网络模型构建及特性分析摘要:超网络是一种新型的网络模式,它可以大大提高网络的可扩展性,减少网络拓扑结构的复杂性,以及改善网络性能。
本文旨在介绍超网络模型的构建和特性分析,并讨论其核心原理。
关键词:超网络,模型构建,特性分析,可扩展性,拓扑结构,网络性能正文:本文探讨了超网络模型的构建及其特性分析。
首先我们介绍了超网络的概念,它是一个更大的关联网络,由数量庞大的局部网络组成。
这种模型的结构更简单,可以满足对网络性能、可扩展性和可维护性的要求。
此外,我们还探讨了超网络的构建方法,其中包括基于子网的子网分析,以及基于拓扑结构的拓扑优化。
最后,我们对超网络模型的性能进行了评估,发现超网络可以显著提高网络性能,改善可扩展性和拓扑结构复杂性。
综上所述,超网络模型构建及其特性分析使得我们能够有效地提高网络性能,减少网络拓扑结构的复杂性,以及改善网络可扩展性。
未来的研究可以继续探索超网络模型的有效应用及其潜在的发展方向。
在超网络模型中,可以使用多种类型的链接,以便实现有效的网络传输。
此外,在传输时可以使用可靠性技术,来保证数据包的可靠传输并减少丢包率。
此外,超网络还可以使用大规模数据传输,用于传输大量数据。
这将帮助在进行复杂网络操作时,减少网络拥塞问题,保证网络效率。
此外,超网络还可以实现节点的动态发现。
超网络中的每个子网都可以根据需要添加或删除节点,从而能够更好地适应环境的变化。
同时,超网络还可以自动调整拓扑结构,使得它能够更好地适应不断变化的网络环境。
此外,诸多研究表明,超网络模型可以有效改善网络安全性,从而有效抵御网络攻击。
另外,超网络还可以提供数据存储和备份服务,用于更好地处理数据安全问题。
总之,超网络模型可以满足越来越复杂的网络环境需求,实现更高效和更安全的网络操作。
虽然超网络模型在当前的网络系统中还不够流行,但是随着对网络性能的需求不断增加,超网络模型有望得到更广泛的应用。
在未来,超网络技术可以实现更多的应用,例如远程学习、大数据分析、云计算、物联网和移动网络等。