基于灰色系统理论进行gsmr干扰性能评估的研究

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1、学位论文版权使用授权书渊本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:导师签名:签字日期:勘fj年弓月-4日签字日期:西侈年岁月4日中图分类号:TN929。53UDC:621.39学校代码:10004密级:公开北京交通大学硕士学位论文基于灰色系统理论进行GSM.R干扰性能的评估研究Interferencea

2、ssessinginGSM—RwithGraySystemTheory作者姓名:王俊平导师姓名:朱刚学位类别:工学学科专业:通信与信息系统学号:10120157职称:教授学位级别:硕士研究方向:无线宽带与个人通信北京交通大学2013年3月致谢本论文的工作是在我的导师朱刚教授的悉心指导下完成的,朱刚教授严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢三年来朱刚老师对我的关心和指导。朱刚教授悉心指导我们完成了实验室的科研工作,在学习上和生活上都给予了我很大的关心和帮助,在此向朱刚老师表示衷心的谢意。姚冬萍老师、丁建文老师、吴昊老师、杨焱老师对于我

3、的科研工作和论文都提出了许多的宝贵意见,在此表示衷心的感谢。在实验室工作及撰写论文期间,林思雨、吴狄、刘秋妍、史媛媛等同学对我论文中的研究工作给予了热情帮助,在此向他们表达我的感激之情。另外也感谢家人,他们的理解和支持使我能够在学校专心完成我的学业。中文摘要摘要:GSM.R网络作为铁路专用无线数字移动通信系统,要求该系统具有更高的安全性、可靠性和服务质量来保障列车的安全可靠运行。因此,在GSM—R网络建设中解决干扰问题就显得格外重要。本文介绍了GSM.R网络干扰评估的重要性以及干扰评估体系并首次将灰色聚类理论引入到建立适合高速铁路各种环境下的抗干扰性能定量评估

4、体系,为干扰的量化等级提供依据,提出了一套全新的基于灰色系统理论进行干扰评估的方法。论文分析灰色系统理论在GSM—R干扰评估指标及其体系的应用,具体成果有:1.分析传统干扰评估方法存在的问题,阐述了灰色聚类理论干扰评估方法的优势所在。将灰色聚类理论引入到建立适合高速铁路环境下,GSM.R系统的抗干扰性能定量评估体系,提供干扰的量化等级依据;2.评估指标如何选取目前尚无规范可依,基于实际应用环境和灰色聚类理论,提出干扰评估指标体系中指标选取原则:3.结合干扰测试得到的数据和灰色聚类理论,提出GSM.R干扰评估流程和方法。本论文的在上述具体成果的基础上,将论文的内

5、容安排如下:第一章概述简要介绍了GSM.R干扰评估的重要性以及国内外研究现状,并介绍了论文要完成的具体工作:第二章介绍了灰色系统理论的基本原理、主要内容、最常用的系统模型、国内外研究现状及其使用的场合:第三章论述了三种常用的GSM.R系统干扰评估指标体系,指出了其共同存在的问题,并提出了全新的GSM.R干扰评估指标体系模型;第四章论述了干扰评估的指标及选取原则,结合灰色系统理论理论研究了干扰评估指标如何选取问题:第五章基于灰色系统理论对GSM.R系统的干扰提出了一种全新的评估方法,用对评估结果进行了分析;第六章对全文进行总结,提出进一步研究的方向。关键词:GS

6、M.R;干扰评估;灰色系统理论;评估体系分类号:TN929.53j匕立銮垣太堂亟±堂焦途室△旦S!丛£IABSTRACTABSTRACT:Differfromthepublicmobilecommunicationsystem,theGSM.RmobilecommunicationsystemforspecialrailwaymobilecommunicationsystemrequiresmorereliabilityandQoStoguaranteethesafeoperationoftrains.Inordertoensurethatmobilecomm

7、unicationnetworkstooperateeffectivelyandalluserscancommunicatenoninterference,weneedtoassessandcoordinateinterference。thisiSoneofthemostimportanttasksinthedesignofwirelesscommunicationnetwork,butalsothebeginningofthenetworkconstruction,alteration,expansion,optimizethenetworkisaquest

8、ionneedtoconcerninv

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