移动通信中的无线信道“指纹”特征建模5

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1、参赛密码(由组委会填写)第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛学校上海航天技术研究院(航天八院)参赛队号K01271.王涛队员姓名2.王彦革3.邱婷婷参赛密码(由组委会填写)-1-第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛题目移动通信中的无线信道“指纹”特征建模摘要:无线信道与周围的环境密切相关,不同环境下的无线信道具有一些差异化的特征。如何发现并提取这些特征并将其应用于优化无线网络,是当前的一个研究热点。本文的主要工作是针对无线信道“指纹”特征建模,在先验模型和测试数据的基础上,提取不同场景或不同区域内无线信道的差异化的特征,进而进行分类和归纳。针对问题

2、一,在对所给数据进行分析后,结合背景资料建立了多径时变信道的复冲激响应模型,以及该模型下的主要参数。本文给出了基于主元数据的特征参数提取方法,即通过主要的特征值与特征向量来代表整个样本数据。由于信道的时变具有相关性,因此可以对大量的样本数据进行去相关性,提取主要的特征值与特征向量,并用这些主要的特征值与特征向量描述信道时变特性。利用基于主元数据的方法,提取的信道参数有多普勒频谱、多普勒带宽、时延扩展等,并与基于统计的方法得出的参数做了对比,提取的参数基本一致,并且由于主元数据较少,因此运算简单。通过基于主元数据提取了信道参数,建T立了三维的信道“指纹”Qqqq=[],

3、,,给出了“指纹”间的“距离”DQQ=−12312以及门限θ作为评价指标。在该模型下,三个场景的指纹分别为TTT[-499,157,1],[-301,29,1],[-282,36.4,1.4]通过三维的指纹可以区分出三个场景。针对问题二,在问题一建立的信道“指纹”模型下,通过基于主元数据的TT方法提取了两次测试场景的“指纹”,分别为[-480,160,1],[-30,33,1],通过与问题一中的三个场景对比,得出结论:Test1ForScene属于场景一,Test2ForScene属于场景二。针对问题三,在对所给数据分析的基础上,根据指纹中的延时扩展参数将-2-测试路

4、段粗略分为5段,然后利用问题一中的指纹模型参数提取的方法提取每一路段的指纹,每一路段的指纹差别明显,验证了分段的正确性。所划分的路段为(单位:米):[0,40]、[40,60]、[60,67]、[67,100]、[100,150]。更为精细划分仍然可以从另外一个维度上进行,但是这会对后续的判决带来更大的误差。针对问题四,在问题三根据信号时延扩展做出粗略分段的基础上,判断SampleForTest1属于问题三中的路段1,SampleForTest2属于问题三中的路段4。为了更为精确的判断两次测量的位置,根据信道的时变特性对路段1和路段4进行更精细的划分,提取更细致的指纹

5、特征。用两次测量所得的指纹与精细路段划分所得的指纹进行对比,判断SampleForTest1可能来自于问题三中路段的10m—30m处,SampleForTest2来自于路段的75m—90m处。关键词:信道“指纹”主元数据特征向量多普勒频谱延时扩展-3-目录一.问题重述....................................................................................................-5-1、问题背景............................................

6、.................................................-5-2、问题提出.............................................................................................-7-二.问题假设与符号说明................................................................................-7-1、问题假设.................................

7、............................................................-7-2、符号说明.............................................................................................-8-三.问题一的分析与建模................................................................................-8-1、问题分析.............

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