【摘 要】
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信道建模及仿真是无线通信领域相关技术研发的重要基础。在毫米波领域,对信道时变特征的描述是信道建模及仿真的重点。在时变信道建模方面,场景识别算法能够建立多场景信道模型,更加准确地描述信道时变特征。此外,现有信道大尺度参数仿真算法难以满足毫米波时变信道仿真需求,亟需设计精度更高、相关性更好的仿真算法。本文的主要工作有:第一,提出一种基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GMM
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信道建模及仿真是无线通信领域相关技术研发的重要基础。在毫米波领域,对信道时变特征的描述是信道建模及仿真的重点。在时变信道建模方面,场景识别算法能够建立多场景信道模型,更加准确地描述信道时变特征。此外,现有信道大尺度参数仿真算法难以满足毫米波时变信道仿真需求,亟需设计精度更高、相关性更好的仿真算法。本文的主要工作有:第一,提出一种基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GMM）的多场景识别及建模算法,通过引入变均值高斯分布对GMM进行扩展推导,得到能够适配信道参数空间的扩展高斯混合模型（Extended GMM,EGMM）,并通过引入粒子群优化算法有效避免了期望最大化算法陷入局部最优。第二,基于递推的思想,设计了应用于信道相关性大尺度参数仿真的空间递推算法（Spatial Recursion Algorithm,SRA）,通过递推加多维正态分布的方法同时生成信道大尺度参数的自相关距离与互相关系数,简化了信道仿真步骤,避免了分步生成自相关与互相关时使得参数精度劣化的问题。第三,基于信道测量数据,使用EGMM和SRA算法分别完成了华北电力大学校园及国家体育场场景的毫米波时变信道建模及仿真工作。与经典建模与仿真算法相比,本文所提算法在结果精度及空间一致性方面均表现出更加优良的性能。本文针对毫米波时变信道建模与仿真进行了深入研究,设计了应用于时变信道建模的EGMM算法与时变信道仿真的SRA算法,优化了从信道建模到信道仿真的全流程,对毫米波通信系统的规划与设计有着重要的参考价值。
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