随机过程在通信方面应用Word文档下载推荐.docx
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结果表明
用有限个加权正弦信号的叠加近似有色高斯过程的方法不仅简单、准确,而且其实现性和实时性都很好
。
1、常见移动信道建模方法
目前常用于移动信道建模的方法有下列
4种方法。
（1）
实测法对实测数据进行信道建模
使用范围受特定环境的影响
不易推广。
（2）
产生高斯白噪声随机序列，
通过具有对象信道特性的滤波器滤波，
从而产生仿真数据。
这种方法的代表模型是
clarke模型。
图1所示用两个互相独立的高斯低通噪声产生同分量和正交分量，
先在频域用多普勒功率谱成型滤波器对随机信号进行整形，再在仿真器最后一级用快速傅里叶反变换产生多普勒衰落的准确的时域波形。
（3）
基于马尔可夫过程建模；
这种方法是用高阶
Markov模型作为衰落信道模型。
到目前为止,已有很多研究。
特别是近年来移动通信发展迅速，对话音、数据业务进行
无线传输的3G以及4G的研究更是蓬勃展开。
无线信道衰落对通信网络性能的影响是其中的关键问题之一。
已有的通信协议大多没有考虑信道的记忆性
这就使得协议性能下降。
对于信道记忆性
一般采用Markov模型,已有的对于衰落信道记忆性的研究,大都采用高阶
Markov模型。
但是，随着阶数的增加
计算复杂度也增加了，减小了它的好处。
同时，一般采用Markov模型大多应用于分组数据通信的协议研究，很少应用于物理信道。
（4）
使用一定数量的低频正弦波发生器，
通过简单的运算得到伪随机噪声序列以逼近对象信道。
这种方法是以正弦和理论为基础，用有限加权的正弦信号和近似有色高
斯过程,进而建立移动信道的确定性仿真模型。
这也是近年来人们研究的重点。
该理论的提出能够克服滤波器采样频率和带宽限制给设计与制作带来的困难，而且便于用计算机软硬件来实现。
2、高斯随机过程的产生
高斯过程：
若随机变量
的概率密度函数可表示成
f
x
1
2
?
2
exp
a2
则称
为服从正态分布的随机变量。
a及
是两个常量（均值及方差）高斯随机过程的性质：
若高斯过程是广义平稳的，则它也是眼平稳的；
若几个高斯过程的随机变量之间互不相关，则这些高斯过程也是互不相关的；
若干个高斯过程之和的过程仍是高斯过程；
高斯过程经过线性变换后仍是高斯过程；
基于前面的分析
，我们选择正弦波叠加法来产生正交分量
It
和一个同相分量
Qt，其
过程分析如下。
假设接收点的位置在
E点，载波频率为
fc
散射波的频率为
fscat
fd,fd
是由于
移动台和卫星的相对运动而产生的多谱勒频移，
Vs为卫星的速度，
Vm为移动台的速度，
Vd
为卫星的相对径向速度。
图
2所示
将速度
Vs沿曲直方向分解和水平方向分解，可得
Vd
Vscos
，在
S到E的方向
上,
t时间内的路程为
I
t
相位的变化为
V
t
d可得多普勒频率为
d
fVscos（
）
移动台附近的散射体可视为发射频率为
fscat的二次波源,
散射波的波长为
scad
，所以
m
Vm
c
由于源点距离很远
可设卫星到散射体的μ是
相同的。
相对于散射体，移动台的速度为
Vm
的接收点的电场是
N次平面波到达的重叠，
可以看作是水平面内到达接收点的离散角度的个数，我们可以建立三维坐标图
如图3所示an是三维坐标系内入射波与
xoy面的夹角,
n为三维坐标系内入射波与
xoy
面的夹角,
n是相移,是幅度。
an和
n和是服从0～2π的均匀分布的随机变量
每条入射波的平均功
n率Ec2
n
EE0
E
，
0
是常数，表示接受信号的平均功率。
波束向量克表示为
N
k
scat
cosan
cos
，,基准点的位置矢量
:
r
x0,
y0,z0
，如图4所示第n个
sinan
y
j阵元与基准点的信号分量间的相位差可以表示为：
j
k?
l
在基准点的总接受电场为：
Et
Ent
其中Ent
Re[cne
scattkr
]且
n1
cncos
scatt
cosan
cos
nx0
sinan
y0
sin
nz0
总电场可以表示为
ct
Qtsin
3、仿真应用
高斯过程是建模的基础
本节将用第
2节中所产生的高斯随机数来对
Loo模型进行仿真。
模型
Loo模型适用于乡村环境，模型假设大部分时间存在直射信号，并且树叶对直射
信号有阴影作用，同时存在漫反射形成的多径信号
.。
多径信号不受阴影影响，是典型的部分阴影模型,而且多径和阴影具有很大的相关性。
在上述假设条件下，
接收信号是服从瑞利
和对数正态分布的随机变量之和，
即rej
sej
Rej
式中的S服从对数正态分布，
R
服从瑞利分布；
相位
0和
是服从0～2π的均匀分布。
假设S为常量,r
的条件概率密度函数简化为莱斯分布
p
es
r2s2
I,r22
rs
I
S服从对数正态分布
由全概率公式得
接收信号包络的概率密度函数为
pr
r
pssds
s
1其中其中u和
2分别是
10logs
的均值和方差
S
的均值为
u
20loge
，方差为
m
20loge
由信号功率和包络的关系可得：
s2
r2
r
，所以在已知对数正态
s条件下的接受信号
功率的概率密度函数为
I0
rs
由全概率公式得
psds
s其中ps
20
1sln10
exp
22
20logs
仿真结果及分析
通过仿真值与理论值的比较
研究模型的有效性。
raylight
分布为
jQt
根据服从对数正态分布的阴影衰落在当信号用分贝表示时就成为正态分
布的原理就可以推导出
Lognormal分布为:
S
20logIt
。
在本次仿真中,参数的选取为
N0
34,K
8000,Vd
10m/s,Vm
20m/s对Loo模型进行仿真，接收信号包络和功率
概率密度函数和累积分布的仿真结果如图所示。
可以看出，由理论推导模型的曲线与计算机仿真模型的曲线十分吻合
表明用有限谐波重叠的基本方法来产生有色高斯随机过程的方法是有效的。
4总结
高斯随机过程是信道建模的基础，
本文首先引入了基于有限个谐波重叠的基本方法来产生有色高斯随机过程，
在所产生高斯随机过程的基础上，
我们对陆地卫星移动通信频率非选
择性信道的Loo模型进行了研究，计算机仿真和理论值吻合很好
证明了这种方法的实用性。
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