非视距信道识别方法
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信道估计总结
寒假信道估计技术相关内容总结目录第一章无线信道....................................... 错误!未定义书签。
概述........................................................ 错误!未定义书签。
信号传播方式................................................ 错误!未定义书签。
移动无线信道的衰落特性...................................... 错误!未定义书签。
多径衰落信道的物理特性...................................... 错误!未定义书签。
无线信道的数学模型.......................................... 错误!未定义书签。
本章小结.................................................... 错误!未定义书签。
第二章 MIMO-OFDM系统................................. 错误!未定义书签。
MIMO无线通信技术........................................... 错误!未定义书签。
MIMO系统模型........................................... 错误!未定义书签。
MIMO系统优缺点......................................... 错误!未定义书签。
OFDM技术................................................... 错误!未定义书签。
OFDM系统模型........................................... 错误!未定义书签。
无线通信的信道
大气效应之二：雨雾衰减
? 在10GHz以下频段，雨雾衰减并不严重，一般只 有几dB。
? 在10GHz以上频段，雨雾衰减大大增加，达到几 dB/km。
? 下雨衰减是限制高频段微波传播距离的主要因素。
大气效应之三：大气折射
? 引入等效地球半径的概念：
R Re ? KR ? R dn
1? 2 dh
其中：Re
平衰落
? 当衰落较严重时，接 收点的场强接近瑞利 分布
? 接收点场强小于某个 值的概率
U ?? Pr / P0 ?? ? M ( f )N (d ) ?10? F /10
其中：? 表示和地形、气候有
关的因子，M ( f )、N (d )分别和 频率、距离有关，F＝10 lg Pr / P0 为衰落深度
? 直射：自由空间传播 ? 反射：当电磁波遇到比波长大得多的物体时，发
生反射。反射发生在地球表面、建筑物和墙壁表 面。 ? 绕射：当发射机和接收机之间的传播路由被尖锐 的边缘阻挡时，发生绕射。
? 散射：当电磁波的传播路由上存在小于波长的物 体、并且单位体积内这种障碍物体的数目非常巨 大时，发生散射。散射发生在粗糙表面、小物体 或其它不规则物体，如：树叶、街道标志和灯柱 等。
d
扩散而减少。这种减少，称 为自由空间的传播损耗。
PT
? 如图所示，发射功率为PT， 发射天线为各向均匀辐射， 则以发射源为中心，d为半 径的球面上单位面积的功率 为：
S ＝ PT / 4? d2
自由空间传播（2）
? 由于天线有方向性（设发射 天线增益为GT），故在主波 束方向通过单位面积的功率 为：
? 工作频率30－80MHz， 传输距离200－2000km， 传输速率低，用于突发 通信。
蜂窝网无线定位技术中非视距(NLOS)误差的鉴别及其抑制
定 性 因素 。
和 Ｔ Ａ测量的误差统计 特征 ， Ｏ 对现有鉴别 和抑制
ＮＬ Ｓ误 差 的 各 种 方 法 进 行 分 析 ， 给 出 降 低 Ｏ 并
圈 １ 移动定位 中的 ＮＬ ＯＳ示意 圈
Ｆｉ ． ｎ ｌ ｅ ｏ ｉｈ ｒ ｂ ｅ ｇ １ Ｎｏ －ｉ － ｂｓｇ ｔ ｐ ｏ ｌｍｓ ｎ
Ｔｅ ｃｍ 在 Ｉ－５ 网 络 中 的 测 量 结 果 表 明 平 均 ｌｏ ｅ Ｓ９
ＮＬ ＯＳ误 差 达到 ５ ９ｍ； ８ 此外 ， 平均 ＮＬ ＯＳ误差 有 随
ＭＳ与 Ｂ Ｓ之 间 的 距 离 的 增 大 而 线 性 增 大 的 趋 势 。
ＮＬ ＯＳ误 差 已成 为影 响蜂 窝 网络定 位精 度提 高 的决
摘 要： 由于无线 网络环境 中客观存在非视距 （ Ｌ ） 差 ， 用传 统的定位方式套对移动 台位 置的定位 造成很 大 Ｎ ０ｓ 误 采
的误 差。通过对 ＮＬ ＯＳ误差产 生的原 因覆特 点的分析 ， 出了鉴别 Ｎ ＯＳ误差覆其押 制 ＮＬ Ｓ的方法—— 无约束 找 Ｌ Ｏ 条件 的非线性加权 最小二来 算法， 少了 ＮＬ 减 ＯＳ对定位精度 的影 响， 而提 高了无线定位技术的准确度 。 从 关键 词： 无线定位 ； 非视距 ； 鉴别 ； 抑制
维普资讯
・ ３ ・ ２ ２
重 庆 邮 电 学 院 学 报（ 自然科 学版）
第 １ ８卷
正 均 值 通 常具 有 随 Ｍ Ｂ Ｓ之 间距 离 线 性 增 加 的趋
境 中 的 平 均 ＮＬ ＯＳ误 差 达 到 ５ ０ ７ ０ｍ， ｒａ ０ ～ ０ Ｋｏｅ
只能以反射 、 折射等非视距 （ Ｌ Ｓ 传播方式进行 Ｎ Ｏ）
传 播 。若 采 用 到 达 时 间 （ ＯＡ）和 到 达 时 间 差 Ｔ
和 Ｔ Ａ测量的误差统计 特征 ， Ｏ 对现有鉴别 和抑制
ＮＬ Ｓ误 差 的 各 种 方 法 进 行 分 析 ， 给 出 降 低 Ｏ 并
圈 １ 移动定位 中的 ＮＬ ＯＳ示意 圈
Ｆｉ ． ｎ ｌ ｅ ｏ ｉｈ ｒ ｂ ｅ ｇ １ Ｎｏ －ｉ － ｂｓｇ ｔ ｐ ｏ ｌｍｓ ｎ
Ｔｅ ｃｍ 在 Ｉ－５ 网 络 中 的 测 量 结 果 表 明 平 均 ｌｏ ｅ Ｓ９
ＮＬ ＯＳ误 差 达到 ５ ９ｍ； ８ 此外 ， 平均 ＮＬ ＯＳ误差 有 随
ＭＳ与 Ｂ Ｓ之 间 的 距 离 的 增 大 而 线 性 增 大 的 趋 势 。
ＮＬ ＯＳ误 差 已成 为影 响蜂 窝 网络定 位精 度提 高 的决
摘 要： 由于无线 网络环境 中客观存在非视距 （ Ｌ ） 差 ， 用传 统的定位方式套对移动 台位 置的定位 造成很 大 Ｎ ０ｓ 误 采
的误 差。通过对 ＮＬ ＯＳ误差产 生的原 因覆特 点的分析 ， 出了鉴别 Ｎ ＯＳ误差覆其押 制 ＮＬ Ｓ的方法—— 无约束 找 Ｌ Ｏ 条件 的非线性加权 最小二来 算法， 少了 ＮＬ 减 ＯＳ对定位精度 的影 响， 而提 高了无线定位技术的准确度 。 从 关键 词： 无线定位 ； 非视距 ； 鉴别 ； 抑制
维普资讯
・ ３ ・ ２ ２
重 庆 邮 电 学 院 学 报（ 自然科 学版）
第 １ ８卷
正 均 值 通 常具 有 随 Ｍ Ｂ Ｓ之 间距 离 线 性 增 加 的趋
境 中 的 平 均 ＮＬ ＯＳ误 差 达 到 ５ ０ ７ ０ｍ， ｒａ ０ ～ ０ Ｋｏｅ
只能以反射 、 折射等非视距 （ Ｌ Ｓ 传播方式进行 Ｎ Ｏ）
传 播 。若 采 用 到 达 时 间 （ ＯＡ）和 到 达 时 间 差 Ｔ
基于非视距鉴别的无线传感器网络混合定位算法的研究与设计
无线传感器网络系统的定位误差来源主要有以下几个方面:(1) 由于信道环境恶劣而产生的测量误差;(2)定位算法导致定位方称非 线性而产生的计算误差[10]。而由于非视距(NLOS)所造成的误差是测 量误差重要的组成部分。传统的节点定位方法如: C h a n 算法[1 1] 、 Taylor级数展开法[12]等都未将NLOS误差考虑在定位算法中,因此 在节点在NLOS环境中通信时,两种方法的定位性能都大大下降。
本文算法结构为:(1)利用本文提出的NLOS鉴别算法从锚节点 中筛选出有非视距通信情况的锚节点,并将该节点记录的TOA信息 删除;(2)通过剩余的TOA信息结合锚节点可以记录的AOA信息,并 利用已有的定位方程完成标签节点位置信息的计算。
1 非视距鉴别算法
为了辨别定位系统中是否存在非视距锚节点,需要利用特定算
法进行鉴别。
定位系统中,锚节点j与标签之间在ti 时刻测量的TOA信息可以 表示为:
j ti j ti nj ti ej ti
(1)
其中 j ti 表示系统测量的TOA信息,j ti 代表真实应得的
TOA信息, nj ti 代表系统的测量噪声,在这里认为噪声服从均值为
0,方差为
2 N
y22 )]
(3)
令
g
1 [d 2 2
( x12
y12 )
( x22
y22 )]
,依据此继续化简公式(3)
x1 x2
tan
1
y1
y2 1
x0 y0
d10d g x1 tan1 y1
令矩阵中:
(6)
可得: (x1 x2 )x0 ( y1 y2 ) y0 d10d g
人,就读于兰州交通大学,主要从事数字图像处理方面的研究。
本文算法结构为:(1)利用本文提出的NLOS鉴别算法从锚节点 中筛选出有非视距通信情况的锚节点,并将该节点记录的TOA信息 删除;(2)通过剩余的TOA信息结合锚节点可以记录的AOA信息,并 利用已有的定位方程完成标签节点位置信息的计算。
1 非视距鉴别算法
为了辨别定位系统中是否存在非视距锚节点,需要利用特定算
法进行鉴别。
定位系统中,锚节点j与标签之间在ti 时刻测量的TOA信息可以 表示为:
j ti j ti nj ti ej ti
(1)
其中 j ti 表示系统测量的TOA信息,j ti 代表真实应得的
TOA信息, nj ti 代表系统的测量噪声,在这里认为噪声服从均值为
0,方差为
2 N
y22 )]
(3)
令
g
1 [d 2 2
( x12
y12 )
( x22
y22 )]
,依据此继续化简公式(3)
x1 x2
tan
1
y1
y2 1
x0 y0
d10d g x1 tan1 y1
令矩阵中:
(6)
可得: (x1 x2 )x0 ( y1 y2 ) y0 d10d g
人,就读于兰州交通大学,主要从事数字图像处理方面的研究。
基于非视距环境的信道预测模型
基于非视距环境的信道预测模型
冯燕
【期刊名称】《中国新技术新产品》
【年(卷),期】2022()14
【摘要】节点失效、监测区域环境变化等因素会导致在进行无线传感网络定位和
追踪时出现局部区域无线信号丢失的问题,严重影响定位和追踪的精度。
为解决这
一问题,该文提出了一种基于马尔科夫链的信道预测模型,通过利用视距区域的接收
信号强度来训练离散马尔科夫链预测模型,以获取室内非视距区域的接收信号强度。
试验结果表明,该文所提出的模型推导出来的接收信号强度具有与实测数据相似的
性能,能够准确地描述监测区域的信道特性。
【总页数】4页(P28-31)
【作者】冯燕
【作者单位】湖南机电职业技术学院信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN011
【相关文献】
1.超宽带通信室内非视距环境信道模型仿真分析
2.室内非视距环境超宽带信道建模及其仿真
3.基于 PF 的新的导航系统在视距和非视距环境中的动态跟踪研究
4.非视距环境下Massive MIMO信道的构建与分析
5.基于无线传播信道特征的非视距识别技术
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
UWB定位系统中NLOS识别的若干参数分析
UWB定位系统中NLOS识别的若干参数分析作者：杨随虎来源：《电子技术与软件工程》2015年第14期UWB（超宽带）信号由于其大的带宽在多径环境下具有精确测距能力，而要提高定位精度需要准确地估计出信道的状态。
通过对接收信号进行参数提取，分析参数在不同信道环境下的概率分布密度，从而为判断信道是视距传播（LOS）还是非视距传播（NLOS）提供依据。
重点分析了峭度、平均过量延迟、均方根时延扩展等参数对NLOS状态识别的影响。
【关键词】UWB（超宽带）信道模型NLOS（非视距传播）识别参数1 序言近年来，UWB定位技术得到了深入研究和广泛应用。
UWB无线电是指带宽超过500MHz 的超短脉冲，持续时间在纳秒级，此类脉冲经过多径信道后，会产生很多多径分量，这些分量在时域具有很强分辨率。
正因为如此，使得UWB信号很适合于进行室内短距离定位。
通常利用无线电定位的方法有三种，即基于到达时间（TOA）、到达角度（AOA）和接收信号强度（SS）的方法。
AOA方法测量一个目标节点和几个参考节点之间的角度来进行定位，而TOA 和SS的方法都是基于测距的方法，TOA利用信号的传输时间，而SS测量接收信号强度从而确定节点之间的距离，用三角定位的方法完成定位。
由于AOA技术需要安装天线阵列，使得UWB收发信机代价过高，同时密集多径和信号散射的环境让精确的角度估计很困难，以无线传感器网络为主要应用的UWB定位系统不适合使用AOA。
用SS的方法完成测距需要知道信道特性，并且没有充分挖掘UWB信号带宽大的特点，而TOA的方法却能在UWB密集多径的环境中进行有效定位，发挥其的优越性。
在多径传播的条件下，利用信号传输时延来估计节点之间的距离，关键就是要得出直达单径（DP）的TOA，这在视距传播（LOS）时可以得到较好的结果，由于节点之间没有阻碍，此时接收信号的第一到达单径就是能量最大单径。
但当节点之间被障碍物阻挡时，信号经反射、折射和散射到达接收端，就会产生非视距（NLOS）误差。
非视距成像卷积神经网络算法，想看哪就看哪
非视距成像卷积神经网络算法，想看哪就看哪非视距成像（NLoS）可以利用从其它表面散射的光，对我们视线以外的隐藏物体进行成像，因而，利用这种成像技术可以把各种粗糙表面当作“反射镜”。
据麦姆斯咨询报道，美国斯坦福大学（Stanford University）和赖斯大学（Rice University）等机构的研究人员利用一种基于深度学习的人工智能技术打造了一款基于激光器的新型非视距成像系统，能够实时对拐角后方进行成像。
相信随着进一步深入开发，该系统可以帮助自动驾驶汽车“看”到旁边车辆或繁忙十字路口周围的状况，以提前预知危险或行人。
此外，它还可以安装在卫星和航天器上，捕捉小行星上洞穴内的图像。
合作研究小组负责人Christopher A. Metzler说：“与其它方案相比，我们的非视距成像系统能够提供独一无二的高分辨率和成像速度，能够实现其它方案无法想象的应用，例如在行驶中读取周边看不到的车辆车牌，甚至，读取转角后方行人佩戴的徽章等。
”Metzler及其研究团队在Optica期刊上报道称，新系统可以分辨1米外隐藏物体的亚毫米级细节。
该系统针对小尺寸物体的超高分辨率成像而设计，但也可以与其它低分辨率大场景成像系统结合应用。
该研究合著者，来自普林斯顿大学（Princeton University）的Felix Heide表示：“非视距成像在医学成像、导航、机器人技术以及国防领域具有重要意义。
我们的研究使这些领域的非视距成像应用迈出了坚实的一步。
”采用普通市售器件，通过深度学习解决光学难题这项研究中的新成像系统使用了市售的相机传感器和一款强大的标准激光源（与激光笔中的激光源类似）。
激光束从可见的墙壁反弹到隐藏的物体上，然后从隐藏的物体反射回墙壁，从而产生一种被称为散斑图案的干涉图案，其中编码了隐藏物体的形状。
实验装置示意图。
激光源发射光束，到虚拟光源，再到隐藏的物体，然后反射至虚拟探测器，最后被成像相机捕捉。