移动通信中的无线信道“指纹”特征建模

摘要

意在解决移动通信中的无线信道指纹建模问题,以已知场景的真实信道测量信号为参考,提取不同场景或不同区域内无线信道的差异化的特征,进而分析归纳出指纹的数学模型,并且基于指纹模型对包含不同场景或不同区域的路段进行区域划分.第一,基于无线信道的离散线性模型,采用特征提取的方法,提取其中的信道参数——多径数目、时延扩展、多普勒扩展、慢时间方向频率特征、接收功率均值,幅度标准差,幅度导数标准差等,由此建立起综合的指纹特征模型.第二,定义分类系数作为评价指标,刻画指纹模型对不同场景的区分度,计算得到上述模型对于已知场景的分类系数为0.84,表明模型能够较明显地区分开3个场景.第三,基于已知场景,以及文中建立的指纹模型和评价指标,利用样本距类距离均值分类指标、神经网络算法对两个真实信道测量结果进行场景识别,发现测试样本分别来自场景1和场景2.第四,建立区域划分的自适应模型,提出考虑场景变换连续性问题的基于滑动窗口的指纹聚类的神经网络算法,在对实际路段进行区域划分过程中,通过实验分析,选定神经网络算法的相关参数,确定分段结果为5段,共4种区域.第五,基于区域划分模型和评价指标,利用样本距类距离均值分类指标、神经网络算法以及频域匹配滤波方式对两个样本进行样本判断,判断结论为,两个测试样本均来自数据包3中的路段,位置分别为8米处和76米处.