研究了視線環(huán)境下毫米波降雨衰減和信號起伏效應(yīng)，為分析多徑環(huán)境對雨衰和雨致信號起伏效應(yīng)的影響提供了“比較標(biāo)準(zhǔn)”。基于粒子散射吸收理論，簡述了雨衰機(jī)理，并通過仿真分析了現(xiàn)有雨哀工程模型的局限性，進(jìn)而提出了一種修正特征衰減模型參數(shù)的方法，基于ITU-R給出的35GHz模型參數(shù)對該修正方法進(jìn)行了驗(yàn)證：根據(jù)隨機(jī)介質(zhì)波傳播理論，研究了雨粒子散射引起的信號起伏效應(yīng)。基于自主搭建的Ka波段信道哀落特性和降雨物理特征測量系統(tǒng)，分別在視線環(huán)境和多徑環(huán)境下，開展了關(guān)于雨哀和雨致信號起伏特性的測量實(shí)驗(yàn)，根據(jù)儀器的測量原理，優(yōu)化了實(shí)測雨滴譜的提取方法，并提出了基于實(shí)測雨滴譜修正weibul模型參數(shù)的方法，建立了適用于西安地區(qū)精確的南滴尺寸分布模型，進(jìn)而結(jié)合等效介電常數(shù)理論修正了指數(shù)雨衰模型參數(shù)，比較了視線環(huán)境下修正模型的雨哀計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)測量結(jié)果，以驗(yàn)證所提出的模型參數(shù)修正方法的正確性和可行性。然而，將多徑環(huán)境下降雨特征代入修正模型中，其計(jì)算和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明地形地物多徑環(huán)境會(huì)“放大”雨衰和信號起伏深度。基于電波傳播理論和等效均勻介質(zhì)理論，建立了復(fù)合環(huán)境下的電波傳播模型；在該模型基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出了地形地物多徑傳播環(huán)境影響下的降雨衰減模型和信號起伏統(tǒng)計(jì)特性模型：仿真和討論了在典型地形地物多徑環(huán)境下，典型降雨時(shí)間序列下的衰減和信號起伏效應(yīng)，揭示了多徑環(huán)境“放大”大氣傳輸效應(yīng)的機(jī)理，并與實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較，驗(yàn)證了該模型的有效性。本文研究方法對降雪、沙塵暴等惡劣天氣環(huán)境和地形地物多徑傳播環(huán)境綜合作用下毫米波傳播特性的研究具有重要的指導(dǎo)意義，同時(shí)其研究成果對5G應(yīng)用場景下亳米被信道建模，以及提高5G毫米波移動(dòng)通信系統(tǒng)性能具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
標(biāo)簽： 5g 移動(dòng)通信 毫米波
上傳時(shí)間： 2022-06-20
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《現(xiàn)代通信系統(tǒng)盲處理技術(shù)新進(jìn)展---基于智能算法》主要由以下8章組成： 第1章簡要介紹無線通信系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和發(fā)展概況，以及其盲處理算法的相關(guān)知識。第2章介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及相應(yīng)知識，從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若手研究盲處理問題,同時(shí)給出復(fù)數(shù)域BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號盲處理方法和該類方法的優(yōu)缺點(diǎn)說明。在第3章中介紹智能體的概念，并給出基于多智能體系統(tǒng)的盲處理方法。第4章介紹基于支持向量機(jī)框架下的盲處理算法，介紹支持向批機(jī)的原理，給出基于ε- 支持向量回歸機(jī)的信道估計(jì)新方法，并介紹基千支持向批回歸方法的MPSK和QAM的盲信號處理方法，然后引入星座匹配誤差函數(shù)，并根據(jù)線性支持向攪回歸和有序風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，由恒模和星座匹配誤差函數(shù)聯(lián)合組成的新經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)構(gòu)造一個(gè)新的代價(jià)函數(shù)，進(jìn)而通過迭代求解優(yōu)化問題獲得均衡器。第5章介紹神經(jīng)動(dòng)力學(xué)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識，特別地從神經(jīng)動(dòng)力學(xué)角度論述連續(xù)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效飛作的原因，論述反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣對吸引子和相軌跡的影響。并給出如何根據(jù)系統(tǒng)接收信號與發(fā)送信號之間的子空間關(guān)系，構(gòu)造一個(gè)適用于現(xiàn)代通信系統(tǒng)中的盲檢測的特定性能函數(shù)和優(yōu)化問題。第6章分別展示如何基于連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)通信信號盲處理的理論和方法，針對多相制信號的特點(diǎn)給出兩種連續(xù)相位多闕值激勵(lì)函數(shù)形式，并分析討論該兩類激勵(lì)函數(shù)參數(shù)的選擇、分別給出連續(xù)多閾值神經(jīng)元 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)工作于同步和異步模式下的新能隊(duì)函數(shù)及其相關(guān)證明。介紹采用幅相連續(xù)激勵(lì)法解決稀疏QAM 信號的盲檢測思路，并針對 QAM 信號的特點(diǎn)，分別給出連續(xù)幅度和相位多闕值激勵(lì)函數(shù)形式，分析討論該類激勵(lì)函數(shù)的特點(diǎn)。第7章則電在從另一個(gè)角度提出采用同相正交振幅連續(xù)激勵(lì)法解決密集QAM信號盲檢測方法。介紹如何從激勵(lì)函數(shù)角度分析放大因子選擇的范圍；給出該特定問題的同步和異步運(yùn)行模式下的新能量函數(shù)形式；并證明和分析所設(shè)計(jì)的能量函數(shù)部分定理；介紹在基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號盲處理方法這一研究課題中發(fā)現(xiàn)的幾類現(xiàn)象，包括當(dāng)信號的統(tǒng)計(jì)信息缺失或失真情況下，連續(xù)多閾值神經(jīng)元反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測能力：通用高階QMA的激勵(lì)函數(shù)被使用作為低階QAM信號盲檢測問題時(shí)的適用性......
標(biāo)簽： 無線通信系統(tǒng) 智能算法
上傳時(shí)間： 2022-07-09
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現(xiàn)代通信系統(tǒng) MATLAB版 清晰書簽版
標(biāo)簽： MATLAB 現(xiàn)代通信系統(tǒng)
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標(biāo)簽： 通信原理
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標(biāo)簽： 網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議
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通信知識 pdf
標(biāo)簽： 通信
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