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时间:2018-04-16
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1、题目移动通信无线信道指纹建模及识别摘要:无线信道中多径系数、多径时延、时延扩展、多普勒扩展等参数可作为“指纹”特征对场景进行识别,对改善无线信号传输效率具有重要意义。本文主要包含五部分内容:无线信道建模、“指纹”特征提取、场景识别、时间序列分段、分段序列聚类。1)无线信道建模中,从直达径物理模型和双径物理模型出发,建立了多基复包络线性叠加信道模型,体现指纹特征。2)“指纹”特征提取中,提出基于CLEAN超分辨谱估计的指纹特征提取算法,通过Sinc插值利用CLEAN算法逐步提取“指纹”特征。3)场景识别中
2、,首先使用成像算法获得接收信号距离图像和多普勒域图像,实现了场景预识别;利用超分辨信道路径数目及变化识别出不同场景;采用Kalman滤波获得信道主径,并提出利用主径衰落特征区分不同场景的“指纹椭圆”方法,根据接收信号指纹椭圆位置完成场景识别。采用上述方法判断出问题2中Test1为场景1的概率接近100%,Test2有91.9%的概率为场景2,有8.1%的概率为场景3。4)时间序列分段中提出变尺度分段法,以多普勒频率为指纹特征,首先根据等宽度窗口内噪声统计量进行大尺度分段;然后利用变宽度滑窗法增加噪声个数
3、至噪声数阈值,完成强噪声环境小尺度分段;利用时态边缘检测Sobel算子获取弱噪声环境下斜率变化较大的边缘点作为分段点,实现弱噪声环境下小尺度分段。该方法将问题3中时间序列分为43段,拟合误差仅为0.32,压缩率高达99.7%。5)分段序列聚类中,提出基于支持向量机SVM的邻段区域融合聚类法,以相邻三个分段中两分段为向量机,获得另一分段分类并与该段融合,以此类推,将问题3的分段数据聚为12类。采用SVM作为评价函数对问题4中数据进行判断,并利用Bayes假设检验给出问题4中两组数据的分类结果及Bayes后
4、验概率。其中Test1不属于问题3中时间序列,Test2有87%概率属于问题3中时间序列的75.4m~77m之间。目录第一章绪论...............................................................................................................................11.1问题重述及问题分析..................................................
5、.................................................11.2基本假设.......................................................................................................................21.3文章结构脉络....................................................................
6、...........................................2第二章信道建模与指纹特征提取.................................................................................................42.1无线信道物理建模.......................................................................................
7、....................42.1.1直达径传输模型.....................................................................................................42.1.2双径传输模型.........................................................................................................42.
8、2多基复包络线性叠加信道模型.......................................................................................62.3基于成像算法的信道特征预提取...................................................................................62.3.1信道距离像及距离像序列...
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