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    1 统计性模型(经验模型)

    1.1 模型分类

    (1)按衰落分类

    小尺度传播衰落模型
    描述小范围内信号的幅度和相位的快速衰落,在电波传播过程中,信号场强在短短(几个信号波长)或短时(秒级)上呈现出快速波动的状况,包括由移动台和基站相对运动造成多普勒频移引起的时间选择衰落和由多径引起的频率选择性衰落。
    它是由发射机与接收机之间的多条信号路径的相间尺度与载波波长相当时,会出现小尺度衰落,因此小尺度衰落与频率有关。

    大尺度传播衰落模型
    它是由随距离而变化的信号路径损耗和由建筑物、山脉等大型障碍物的阴影造成的,当移动台运动的距离与cell(蜂窝网中的单元)尺寸相当时,就会出现通常与频率无关的大尺度衰落,因此也叫做阴影衰落。

    • Longley-Rice模型(适合海上)Longley —Rice 模型考虑了更多 的与地形有关 的因素 ,包括地面折射率 、地 面导电率 、介电常数以及地面粗糙度等 ,还考虑了不同的气候 类型 和天线 的位置标准等。
    • Okumura模型
    • Durkin模型
    • Hata模型
    • Walfisch-Bertoni模型
    • LEE模型
    • Egli模型
    • Carey模型

    (2)按路径损耗和延迟拓展分类

    关于路径损耗的统计性模型

    • Okumura模型
    • 关于延迟拓展的统计性模型
    • Turin模型:基于实验结果的城市多径传播的统计模型.该模型说明超时延服从泊松分布,多径延迟扩展几乎完全取决于接收机周围的环境而与收发机问的距离无关
    • Saleh和Valenzuela模型:对位于同层的办公大楼内2个垂直极化的全向天线收发机的情况进行了实地测量,结果表明在没有视距传输的情况下信道的冲激响应与收发天线的极化型式无关.此模型假设多径分量以多径簇的形式到达接收机,且服从泊松到达过程
    • 任意距离对数正态模型
    • SIRCM模型

    (3)按IO数量分类

    参考书籍:MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现
    SISO(单输入输出)按信道种类划分

    • 室内:2-径模型和指数模型(在MIMO-OFDM无线通信技术书中23页)
      • 2径模型
      • 指数模型
      • IEEE802.11模型:其实双指数时延模型。发现时延分布存在多簇现象而提出。
      • Saleh-Valenzuela信道模型:多径时延分量的到达过程建模为泊松分布
      • UWB模型:修改S-V模型,使得多簇信号和每簇内的多径信号都服从独立的对数正态衰落。
    • 室外
      • FWGN信道模型:通过滤波后的高斯白噪声(Filtered White Noise)包括Clarke/Gans模型、改进的频域FWGN模型、时域的FWGN模型
      • Jakes信道模型:为了使得产生的信号幅度近似服从瑞利分布,正弦波的数量必须足够大。此外,必须对每个正弦波发生器进行加权,以便产生更多想要的多普勒谱。
      • 基于射线的信道模型:该模型能够考虑空-时相关性,所以常被用于MIMO信道的建模。同样适用SISO。基于射线的模型能够在各种散射环境下模拟移动台周围任意方向到达的平面波,而且通常不是均匀的功率方位谱。与jakes模型不同,它的多普勒谱不是U型谱。而是依据散射环境的不同而呈现出不同的形式。
      • 频率选择性衰落信道模型:对该信道建模时候,需要功率时延分布(PDP)
      • SUI信道模型:根据树的密度和路径损耗情形,可以将郊区路径损耗环境分为三种地形。斯坦福大学过渡( Stanford University Interim,sUI)信道模型与IEE802.l6d信道模型的应用环境相同。通过信道参数的不同组合,能够得到描述北美地区三种典型地形的六种不同信道模型。

    MIMO(多输入输出)

    • MIMIO统计信道模型

      • PAS(功率角度谱)模型
      • 在这里插入图片描述
    • I-METRA MIMO 信道: 利用ULA的空间相关性。生成相关MIMO衰落信道,其中ULA服从一簇或多簇,伴有均匀截断高斯分布或截断拉普拉斯分布的PAS。

      • 相关MIMO衰落信道的统计模型
      • I-METRA MIMO信道模型
      • 3GPP MIMO信道模型
      • SCM-MIMO信道模型:是由3GPP和3GPP2的联合Ad-Hoc Group(AHG)提出的,目的在于详细说明空间信道模型的参数和设计信道建模的过程。它是一个机遇射线的信道模型,在PDP、PAS和天线陈列结构的基础上叠加子径。

    1.2 建模方法

    (1)方法一分类

    • 基于物理传播的理论建模方法
    • 参数化的实际统计建模方法:将接收信号视为许多电磁波的迭加,以构建信道衰落的特征。将通过直射、反射和散射等方式传播的射线用幅度、时间、空间三维坐标上的脉冲序列来表示,直接对时延扩展、多普勒扩展和角度扩展等参数进行建模。
    • 广义平稳非相关散射(WSSUS)模型
    • Clarke模型

    (2)方法二分类

    • 信道冲激响应建模:侧重于无线信道多径衰落,建立的模型多为抽头延迟线模型
    • 随机信道建模:多用于窄带通信系统的建模,主要预测大范围内的信号强度变化规律或概率密度函数
    • Rayleigh模型
    • Rician模型
    • Clarke模型
    • 对数正态衰落模型
    • 莱斯对数正态模型

    2 确定模型

    确定性建模方法是利用传播环境的具体地理和形态信息,依据电磁波传播理论或者光学射线理论来分析并预测无线传播模型。与统计性建模的主要区别是确定性建模不需要进行大量的实测,只需传播环境的详细信息就可对信号的传播做出较为精准的预测。由于计算量的限制,确定模型方法大多应用于如室内等较小范围的信道建模

    2.1 建模方法

    • 射线追踪算法(RayRracing)
    • 时域有限差分法(FDTD)
    • 矩量法MoM
    • 降维法:为达到射线追踪法的效率和精度的要求,射线追踪可以不直接在三维(3一D≥空闻中进行,已有的方法为2.D/2.5一D法、2一D/3一D法和垂直平面发射(VPL)法
      • 2D-D/2.5-D法:城市微小区环境下当一个区域杰的建筑物的高度比发射机的高度大得多时,从建筑物顶端绕射到接收枕的射线将很少,此时射线跟踪没有必要在三维空间中进行,可以直接在城市的二维平面图内进行,所得的预测结果与测量结果符合较好
      • 2-D/3-D法:实际中的环境都为复杂的三维环境,但如果在射线追踪的开始就在三维空间内进行,将大大增加追踪的难度.因此在实际中可以先不考虑高度信息,即只考虑到环境投影到地面时的二维射线追踪,在找到二维射线传播路径后,再将二维变三维,在射线传播路径中加入高度信息,这样可以提高射线追踪的效率.这种方法在城市微小区和室内微微小区环境中都有应用
      • 垂直平面发射(VPL)法:为找出城市微小区环境下对场有贡献的主要射线路径,VPL这一模型先考虑垂直平面的反射和垂直边缘的绕射,并通过将反射射线和绕射射线限制在反射平面或绕射平面内来近似估计水平面的反射和水平边缘的绕射

    3 半确定模型

    3.1 建模方法

    随机几何建模方法
    对确定性模型中的射线追踪法的一种简化,其不需要信道环境的详细参数

    • C0ST259模型
    • IMT-Advanced模型
    • SCM/SCME模型
    • WINNER信道模型

    相关矩阵法
    相关矩阵法体现了空间信道之间的相关性,利用实际测量的数据或信道统计信息得到空间信道的路径时延、出入射角等参数,然后由这些参数推出信道空间相关矩阵

    • Kronecker模型
    • VCR模型
    • Weichselberg模型
    • 3GPPLTE信道模型
    • IEEE802.11n信道模型

    4 思维导图PDF、xmind格式下载

    无线信道模型分类和对应建模方法详解.zip

    5 参考文献

    [1]无线信道模型综述 朱春华
    [2]无线信道模型综述 蒋泽
    [3]海上移动通信预测模型的选择 徐艳红

    展开全文
  • MMSE信道估计方法 LS信道估计

    万次阅读 2016-06-20 09:34:16
    MMSE信道估计方法 LS信道估计   转载▼   分类: CommunicationConcept http://bbs.cnttr.com/archiver/tid-107992.html   简单的说就是MMSE考虑到了噪声对解调端的...

    MMSE信道估计方法 LS信道估计

      
      分类: CommunicationConcept

    http://bbs.cnttr.com/archiver/tid-107992.html

     

    简单的说就是MMSE考虑到了噪声对解调端的影响.

     

    edith_guojing 发表于 2007-5-21 09:32

    请问楼主是否了解MMSE中,在未知信道时是如何求得Rgg,即信道冲激响应g(t)的相关矩阵的?

    phamy 发表于 2007-5-21 10:22

    我看到有些人用蒙特卡罗算法来生成信道自相关距阵。

    yixiongshu 发表于 2007-5-21 10:38

    简单的说就是MMSE考虑到了噪声对解调端的影响.

    leolx1983 发表于 2007-5-22 12:20

    LS的使用经常是在假设信道i.i.d的情况下。MMSE的使用必须是在信道correlated的情况下,它利用信道的相关性得到更多信息,从而使预测更精确。如果MMSE使用在i.i.d信道下,那就和LS的效果是一样的。
    另外,当我们知道了相关矩阵后,可以通过求eigvalue值优化training sequence的功率分配,从而进一步优化预测效果。

    虽然我们知道相关性会影响通信性能,如使capacity, BER变差。但是我认为相关性却可以在某些时候增强信道预测的效果。这是相关性可以得到利用的一个例子。

    ATTcoming 发表于 2007-5-30 15:21

    我做信道估计时,是基于导频的
    利用Pilot_Rx和Pilot得到信道频域响应 H=Pilot_Rx./Pilot   N*1维
    再有RH=H*H';

     

    ningboboy 发表于 2007-5-31 15:34

    在Proakis的通信原理分析ISI信道时,对频谱存在零点的信道,MMSE比LS稳定,误差小。

     

     

    yangsheng0328 发表于 2007-6-7 00:18

    MMSE算法必须要知道信道的统计特性(实际上我认为事先知道信道的统计特性应该很困难吧?),而LS算法则不需要,LS算法相当与没有考虑噪声的影响,而MMSE考虑了,难道就评这就说明MMSE算法比LS算法好吗?万一信道的统计特性所造成的误差影响很大呢?我和搂主一样,想急切的知道这两种算法的性能比较

    magmaqk 发表于 2012-2-21 14:18

    LMMSE使用了二阶矩,也就是已知信道的统计特征;其隐含的物理意义就是,随即变量在二阶量上面的变化率是缓慢的,也就是,信道的相关性在相干带宽内是平滑的。LS意思是使得估计量和被观测量之间的误差最小,就是噪声最小。而MMSE是方差最小。

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    单符号信道 多符号信道
    输入和输出端都只用一个随机变量来表示 输入和输出端用随机变量序列/随机矢量来表示
    • 根据输入输出个数分类

    单用户信道 多用户信道
    只有一个输入和一个输出的信道 有多个输入和多个输出的信道
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    有干扰信道 无干扰信道
    存在干扰或噪声或两者都有的信道。 实际信道一般都是有干扰信道 不存在干扰或噪声,或干扰和噪声可忽略不计的信道。 计算机和外存设备之间的信道可看作是无干扰信道
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