【摘 要】
：
针对非静止轨道(non-geostationary orbit,NGSO)通信星座系统与静止轨道(geostationary orbit,GSO)卫星系统同频干扰问题,建立了面向多波束NGSO通信星座系统的集总干扰分析模型,根据国际电联的相关建议和报告,提出了基于空间位置概率的双精度分析方法.通过对NGSO参考卫星进行空间采样,得出干扰的统计分布规律.以OneWeb和SINOSAT-5系统为仿真场景,评估了两系统间的干扰情况,并与国际通用工具对比验证了所提方法的正确性.在此基础上探究了精细步长仿真准则和地
【基金项目】
：
国家重点研发计划(2020YFB1806100),国家自然科学基金(91738101)。
论文部分内容阅读
针对非静止轨道(non-geostationary orbit,NGSO)通信星座系统与静止轨道(geostationary orbit,GSO)卫星系统同频干扰问题,建立了面向多波束NGSO通信星座系统的集总干扰分析模型,根据国际电联的相关建议和报告,提出了基于空间位置概率的双精度分析方法.通过对NGSO参考卫星进行空间采样,得出干扰的统计分布规律.以OneWeb和SINOSAT-5系统为仿真场景,评估了两系统间的干扰情况,并与国际通用工具对比验证了所提方法的正确性.在此基础上探究了精细步长仿真准则和地
其他文献
为支撑B5G、6G通信产业发展和系统转型升级,将数字孪生技术与B5G、6G通信信道模拟的关键环节、关键场景、关键对象紧密结合,提出了数字孪生信道的技术内涵.在此基础上,面向B5G和6G通信场景,建立了数字孪生信道的应用体系、功能体系、技术体系和标准体系,并从全生命周期视角对数字孪生信道在B5G和6G通信系统论证设计、研制生产、测试试验、运维管理等环境的应用进行了探讨.上述研究有望为B5G、6G通信系统的产业发展和工程建设提供有益参考,推动数字孪生信道在B5G、6G通信领域和行业中应用,为实现B5G、6G通
为满足终端移动场景下5G毫米波信道建模及仿真的需求,开展了毫米波时变信道仿真中实现空间一致性的研究.基于通用的5G毫米波信道模型开展了仿真和分析,将终端移动轨迹进行分割,确定连续仿真窗口间大尺度参数的相关性.同时,引入马尔可夫链实现窗口间多径簇数目的动态演化.对于窗口内信道小尺度参数,基于多径的几何分布结构实现对其状态的连续更新.最后,通过多径簇数目的自相关系数以及时延角度功率谱衡量信道仿真时空间一致性仿真重现的准确性.结果表明:所提出的仿真方法实现了信道连续统计窗口间参数的平滑演进,从而准确刻画了5G毫
信道建模是设计无线通信系统的基础,为设计智慧交通系统,必须对车联网(vehicle to everything,V2X)信道进行深入研究.文中首先总结了V2X标准化信道的特点,讨论了天线设置、非平稳特性以及毫米波对V2X信道的影响;然后对车与车(vehicle to vehicle, V2V)信道参数进行了描述,并分析了V2V信道三种建模方式的优缺点;最后提出将来需要做的工作.
为了解决在真实环境下到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位性能评估所面临的测量成本高、不可控干扰因素较多等问题,提出了一种利用传播图论多链路信道仿真来评估TDOA定位系统性能的方法.即采用传播图论的方法生成不同的信道冲激响应,并通过软件无线电装置产生经信道畸变的射频信号,作为多个TDOA传感器的输入,形成一种新型的TDOA定位检测方法.首次将复杂外场采用射频仿真的方式,针对城市环境中的TDOA系统构建4个测试场景,对TDOA系统的定位精度进行检验.仿真结果表明,被
基于5G毫米波应用频段,开展了全向天线、喇叭天线以及阵列天线的信道测量与信道参数对比分析研究.利用空间交替广义期望最大化(space-alternating generalized expectation-maximization,SAGE)算法提取了多径信道参数,包括多径时延、到达角、多径强度等,基于多径分量距离(multipath component distance,MCD)对多径分量进行了分簇结果的对比,对比分析了相同测量点处不同天线形式得到的信道参数差异.结果表明,同场景下不同天线的信道参数测量
基于毫米波室内无线信道测量数据,将机器学习(machine learning,ML)中的径向基函数(radial basis function,RBF)方法应用于毫米波信道建模中,建立了基于自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization,APSO)的RBF神经网络信道参数预测模型,并与传统RBF算法的预测结果进行了比较.利用APSO-RBF模型对信道大尺度参数(large-scale channel parameter,LSCP)如路径损耗(path loss,
针对车-车(vehicle to rechicle, V2V)通信系统对无线电信道衰落特性和模型的需求,分别在两种隧道场景中5.9 GHz和5.2 GHz频段下进行了V2V无线电信道测量活动,并对隧道外、隧道内和两者之间的连接部分场景进行了小尺度衰落特性分析.基于近距离(close-in, CI)对数模型和ABG (α-β-γ)模型建立了基于距离的接收功率模型,对两种场景隧道内外的接收功率进行了评
为研究在高铁场景下的5G信道传播模型,设计了一款基于双通道的被动信道测量系统,并对运行速度约250 km/h的高铁进行了Sub-6 GHz频段的信道测量,建立了基于多径簇的信道模型.测量系统由双通道软件定义的无线电外设(software-defined radio,SDR)、高性能移动工作站和其他设备构成,可用于在服务中的5G新无线电(5G new radio,5G-NR)网络中精确地采集中心频率为2~4 GHz、带宽为100 MHz的5G下行链路信号.通过对不同类型下行链路信号的后处理,获得时延、多普勒
在28 GHz与39 GHz毫米波频段室外微蜂窝场景下,基于改进射线跟踪法和反向传播(back propagation,BP)神经网络算法对毫米波单发单收信道及单发多收信道进行建模仿真研究.在得到的无线信道仿真数据基础上,研究分析了毫米波信道的路径损耗、均方根(root-mean-square,RMS)时延扩展(delay spread,DS)、接收功率等传播特性.通过与现有文献的测量结果对比分析验证了改进射线跟踪法的正确性与有效性.通过BP神经网络方法拟合得到的路径损耗模型参数结果与改进射线跟踪法仿真得
为满足5G移动通信系统中用户通信业务质量的需求,提出了一种基于长短时记忆(long short term memory,LSTM)与多特征融合的识别方法准确识别高铁无线信道场景,该方法能够与智能决策系统相结合,提高通信系统的整体性能.首先,对不同信道场景的特点及信道特征参数进行阐述,并对整体数据集进行训练集与测试集的划分.然后,提出一种基于LSTM网络的加权平均后融合的方法识别无线信道场景,并与三种常用的特征融合方式的结果相比较.结果表明,本文所提方法在验证集上的识别准确率达到92.2%,受试者工作特征(