非线性信道模型及其仿真9787302516828清华大学出版社郭业才
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作者郭业才
出版社清华大学出版社
ISBN9787302516828
出版时间2019-03
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货号9787302516828
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目录
第1章 绪论
1.1 卫星信道建模研究
1.1.1 信道单状态模型
1.1.2 信道多状态模型
1.1.3 Ka波段卫星信道统计特性
1.1.4 卫星信道模拟仿真研究
1.2 卫星信道均衡研究
1.3 本书主要内容
参考文献
第2章 卫星信道模型建立的理论基础
2.1 卫星通信系统的基本组成
2.2 卫星通信链路的基本参数
2.3 卫星信道分层传播特性
2.3.1 外层空间
2.3.2 散逸层、热层与中间层
2.3.3 平流层与对流层
2.4 经典的卫星信道模型
2.4.1 常用的概率分布函数
2.4.2 经典的卫星信道模型
2.5 卫星信道的统计特性参数
2.5.1 一阶统计特性
2.5.2 二阶统计特性
2.5.3 多普勒功率谱
2.6 卫星信道模型仿真方法
2.6.1 有色高斯噪声的产生方法
2.6.2 多普勒系数及多普勒频率的计算方法
2.6.3 多普勒相位的计算方法
2.6.4 经典的信道模型仿真实现方法
参考文献
第3章 卫星信道多状态Markov链模型
3.1 卫星信道2-状态Markov链模型
3.2 卫星信道3-状态Markov链模型
3.2.1 大气环境信道模型
3.2.2 地面环境信道模型
3.2.3 卫星信道3-状态Markov链模型
3.2.4 卫星信道3-状态Markov链模型统计特性
3.2.5 卫星信道3-状态Markov链模型仿真方法
3.3 信道5-状态Markov链模型
3.3.1 信道5-状态Markov链模型
3.3.2 仿真验证
3.4 信道6-状态Markov链模型中断概率
3.4.1 信道6-状态Markov链模型分析
3.4.2 仿真验证
3.5 基于主成分分析法和模糊聚类法的卫星信道模型
3.5.1 卫星信道建模关键影响因素分析
3.5.2 卫星信道的状态数分析
3.5.3 卫星信道多状态Markov链模型
3.5.4 仿真验证
参考文献
第4章 基于不同背景下的非线性卫星信道模型
内容摘要
卫星信道建模与均衡技术是卫星通信领域的关键技术。研究该技术有助于提高卫星通信系统业务的可行性与质量。本书以卫星通信信道为研究对象、以卫星通信信道的非线性为立足点，开展非线性信道模型建立与均衡技术研究。
本书适合信息与通信工程、控制科学与工程、智能科学与技术等学科专业的工程技术人员、研究人员和研究生阅读。
精彩内容
第3章卫星信道多状态Markov链模型本章首先分析卫星信道2状态Markov链模型，然后分析大气环境和地面环境下卫星信道状态及模型，建立卫星信道3状态Markov链模型、仿真方法与Simulink系统模块。利用地面环境的轻微阴影、中度阴影和严重阴影，分析卫星信道5状态Markov链模型及6状态Markov链模型中断概率；进一步研究基于主成分分析法和模糊聚类法的卫星信道Markov链模型及其仿真。
由第2章可知，建立卫星信道模型通常是从接收信号包络或功率的角度出发，采用统计模型对信道传输特性进行描述［12］。在传统的信道建模中，研究者们往往只考虑一两种因素对信道传输特性的影响，建立特定条件下服从某种统计特性的信道模型。然而，在实际的卫星通信中，信号在传输过程中往往会受到多种外界因素影响，从而产生不同程度的衰减。另外，卫星与接收终端的相对运动，会使信号传输环境不断发生变化，信道传输特性也随之发生变化。此时基于某种统计特性的信道模型已无法描述这种不断变化的信道特性。因此，需根据信号传输环境的动态性对信道状态进行划分，使信道状态与传输环境相对应，由不同的统计特性来表征不同的信道状态，建立相应的模型并设置模型参数。同时，考虑到信道状态随接收终端实际环境变化发生的转换，需建立广域环境下的卫星信道模型［36］。
经典的C.Loo信道模型、Suzuki信道模型、Corazza信道模型以及Lutz信道模型都是基于地面移动环境中的多径衰落和阴影衰落建立的，没有考虑大气传播衰落因子对信号传输的影响。随着卫星通信系统工作频率的不断提高，信号受大气中各种天气条件的影响愈加明显［710］。为了能够更加全面地描述卫星信道传输特性，需综合考虑大气传播环境与地面移动环境下卫星信道建模问题。
3.1卫星信道2状态Markov链模型在研究卫星移动通信系统时，要先分析信道特性再对其进行建模［11］。卫星信道模型分为单状态模型与多状态模型两类［1214］。单状态模型是假设接收信号的包络或功率服从某种固定参数的统计概率分布［15,16］。如果用不同的概率密度或不同参数设置的某种概率分布来描述多种不同的环境状态，就可建立多状态信道模型［1719］。验证一个信道模型准确性的最有效方法是将模型的统计特性与在实际环境下所测数据的统计特性进行对比。在保证模型准确性的前提下，模型实现的复杂度要尽可能低［20］。当前，此领域国内外研究的主要技术差距在于缺乏测试数据的分析与建模，无法为实际信道环境提供模型和参量。因此，本节是在哈尔滨工业大学通信研究中心测量的Iridum系统实验数据基础上，针对单状态模型与多状态模型的差异，介绍了一种2状态Markov链模型并利用实际信道环境进行了模型参数拟合。 通过对哈尔滨工业大学通信研究中心测量的Iridum系统实验数据分析知，卫星移动通信的主要衰落机制是地面阴影效应［21］。在轻微阴影环境下(例如，路旁有一些电线杆，偶尔出现树木或低密度林区)衰落服从Rice分布，Rice因子为8dB。但当移动终端移动在相对密度较高的森林地区、小村庄或狭窄街道时，信号衰减明显，高达20~40dB。特别是当移动终端不可避免地要穿过一些地形多样的物理环境(例如，郊区、城市和开阔地区)时，信号衰减更加明显。因此，传播路径中会存在阴影和无阴影两种情况，只是比例不同。
1.地面环境卫星信道2状态Markov链模型考虑到单状态模型仅能描述单信道环境，而多状态模型参量多、仿真复杂度高，本节介绍了一个广域环境下包含“理想状态”与“非理想状态”的两状态信道模型。“理想状态”定义为通信链路不受阴影或仅受到轻微阴影影响的状态，此时通信不会被打断。“非理想状态”定义为通信链路受到严重阴影影响的状态，此时出现通信被打断的情况。总接收信号包络的概率密度函数(ProbabilityDensityFunction,PDF)为f(r)=pgfg(r)+pbfb(r)(3.1.1)式中，pg为信道为“理想状态”的概率；pb为信道为“非理想状态”的概率；fg(r)为“理想状态”下信号包络的概率密度函数；fb(r)为“非理想状态”下信号包络的概率密度函数。
1)“理想状态”信道统计特性当信道为“理想状态”时，接收信号不受阴影影响或仅直视分量受轻微阴影影响，通信不会被打断。此时，可利用C.Loo模型描述信道特性。接收信号包络的概率密度函数为fg(r)=rb02πσ20∫∞01zexp－(lnz－mLN)22σ20－(r2+z2)2b0·I0rzb0dz(3.1.2)式中，b0为多径散射的平均功率；mLN和σ20分别为直射分量lnz的均值与方差；I0(·)为第一类修正的零阶贝塞尔函数。
“理想状态”下，接收信号包络r的累积分布函数(CumulativeDistributionFunction,CDF)为Fg(R)=Pr(r
“非理想状态”下，接收信号包络的累积分布函数为Fg(R)=∫R0f(r)dr=12πσ20σ3·∫R0ry3·∫∞01y3·exp－(r/y)2+ρ22σ20－(lny－mL)22σ2L·I0rρyσ20dydr(3.1.5)式中，K=ρ2/(2σ20)为Rice因子，并归一化接收信号功率ρ2+2σ20=1，则“非理想状态”下的累积分布函数为Fb(r)=2(K+1)σ32πexp(－K)·∫R0r∫∞01y3·exp－(K+1)r2y2－(lny－mL)22σ2L·I02rK(K+1)ydydr(3.1.6)上述分析表明，信道2状态模型的概率密度函数和累计分布函数都是b0、mLN、σLN、K、mL、σL的函数。因此，通过调整以上参量，该模型可以表征不同信道环境下卫星移动信道的衰落特性。
3)2状态切换2状态Markov链模型要在“理性状态”与“非理想状态”之间进行动态随机切换，这就需要一种能更好地仿真实际情况的切换方法。通常，随机信号在某时刻所处的状态主要受最邻近时刻信号所处状态的影响，而受远离该时刻信号所处的状态影响较小，甚至不受影响，因此采用数学上经过抽象形成的Markov链模型来实现这一随机切换过程。
Markov链有两个重要的矩阵：一个是状态概率矩阵A，A是在某种情况下每个状态可能发生的概率集合；另一个是状态转移矩阵P，P由状态转移概率组成。条件概率p{Xn+1=j|Xn=i}表示当系统在n时刻所处状态为i，而在n+1时刻所处状态为j的概率，记为pij(n)。这种条件概率是在Markov链{Xn,n∈T}中n时刻的一步转移概率，称为转移概率。因此，只要确定了状态概率矩阵A和一步转移概率矩阵P，就可以描述信道状态的切换［18］。
图3.1是一个“理想状态”与“非理想状态”间的状态切换图。若当前时刻所处为一个特定的状态，则信道的下一个状态将会保持为原有状态或切换为另一个状态。图中pgg表示信道保持在“理想状态”的概率；pbb表示信道保持在“非理想状态”的概率；pgb表示信道从“理想状态”切换到“非理想状态”的概率；pbg表示信道从“非理想状态”切换到“理想状态”的概率。
pgb=1－pggpbg=1－pbb(3.1.7)图3.12状态Markov链切换图
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