三维空间域多径信道模型的AOA和TOA特性分析

在三维空间域提出了一个几何模型,其散射椭圆半球体的中心在移动台(MS),基站(BS)被置于散射球体外部。该模型可以在方位角和仰角平面同时描述多径波的到达角度和到达时延,据此推导出电磁信号分别在MS和BS端关于到达角度的联合、边缘概率密度函数封闭式表达式。除此之外还推导出到达时延的联合概率密度函数的封闭式表达式。该三维模型适用于低MS天线和高BS天线且重要散射体分布在移动台附近的室外宏蜂窝通信环境。此外还对数值仿真实验获得的理论数据进行分析比较,进一步验证信道参数估计结果符合理论和经验。     

基于二维空间域移动通信统计信道的空时特性

为了减小无线环境中的多径效应,要求提供信道模型多径分量的到达角度(AOA)和到达时延(TOA)。因此产生了几何单反射信道模型(GBSBCMs)的概念,即假定散射体均匀分布在椭圆区域(宏蜂窝)或圆形区域(微蜂窝)。在宏蜂窝和微蜂窝中,假定散射体为椭圆模型(EM)或圆模型(CM)时或许是合理的,但对于一般散射体模型而言,要确保当散射体为其他分布类型的情况下都是有效的,就需要获得信道参数。推导了在一般散射体模型中基站信号的到达角度和到达时延的联合概率密度函数、边缘概率密度函数,它适用于多种蜂窝型,重点研究高斯分布的散射体,最后仿真验证了推导的合理性。     

宏蜂窝环境下远距离散射的统计信道模型

针对在郊区或多山的传播环境中,因山脉或大的建筑群而引起传播信号散射形成的基站和移动台都不在散射区域内的远距离散射信道模型,研究了其统计几何信道传播模型,推导了到达时间/到达角联合概率密度函数、到达时间边缘概率密度函数,发射端离开角与接收端到达角边缘概率密度函数的解析表达式,并通过仿真给出了概率密度函数与信道特性参数之间的关系,概率密度函数的推导为远距离散射信道模型空间特性的分析提供了参考。     

室内环境下指数分布非对称几何统计信道模型

室内微环境下复杂的物理环境具有不规则性,造成实际无线信道参数和理想环境下的参数值有较大差别。为此,提出一种基于散射体呈指数分布的、非对称室内传输环境的统计信道模型。推导小尺度衰落多径效应造成的角度、时间等相关无线信道参数。求解信号的TOA/AOA联合概率密度函数,以及无线信号到达角度的概率密度函数。仿真结果表明,与散射体均匀分布及对称模型相比,该模型所推导的相关无线信道参数更适用于实际信道环境。     

无线传感器网络中基于超宽带的TOA/AOA联合定位研究

提出一种基于超宽带(ultra wideband,UWB)信号到达时间估计(time of arrival,TOA)/到达角度估计(angle of arrival,AOA)联合估计的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)定位方案,只需要一个参考节点就可以实现对其他传感器节点的2D相对定位,并且不需要时钟同步,适合于传感器网络节点的低成本设计需求.利用往返时间(round trip time,RTT)进行TOA估计,给出了基于多径检测的TOA估计算法;利用到达时间差估计(time difference of arrival,TDOA)进行AOA估计,因而无需借助复杂的天线波束赋形技术.同时,分析了定位误差模型对定位性能的影响,并通过IEEE802.15.4a信道下的仿真实验进行了验证,结果表明了所提方案的有效性.     

室外3D散射信道中ULA/UCA天线MIMO性能分析

为更好地解决室外三维(3D)空间域的移动通信问题,提出了一种新型室外3D空间域散射信道统计模型,主要研究MIMO多天线系统的接收性能。在宏蜂窝小区移动通信环境中,模型能够估计多径衰落信道的重要空间信道参数,首先推导了多径衰落信道的到达角(Angle of Arrival,AOA)概率密度分布。此外模型在设置多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)多天线的均匀线性阵列(Uniform Linear Array,ULA)和圆形阵列(Uniform Circular Array,UCA)的基础上,分析了波达信号不同方位角分布对散射信道中MIMO性能的影响因素,包括MIMO空间相关性、信道容量以及天线阵列配置。数值仿真结果与3D多径衰落信道模型对比,表明本模型的信道参数估计符合理论和实际的通信环境,为评估MIMO天线接收系统与仿真无线通信系统提供了创新性的研究。     

移动通信宏小区信道模型的信道估计研究

为了有效地削弱无线通信环境中的多径效应并提高信道参数估计的准确性,在散射体非均匀分布下,引入了到达路径物理概念,提出了一种合理的改进型信道模型。此模型能够准确地描述出宏小区环境下的重要空时参数,如波达信号在基站(Base Station,BS)处的到达角(Angle of Arrival,AOA)和到达路径(Range of Arrival,ROA)。同时,由于移动台的移动特性,基站接收信号产生多普勒频移,从而推导出基站处多普勒频移概率分布。将此模型的数值仿真结果与其他信道模型仿真结果进行比较,结果表明参数估计结果符合理论和经验,证明了提出的信道模型更适用于宏小区移动通信环境,延伸了统计信道模型的研究与应用,为仿真无线通信系统提供了有力的工具。     

降雨环境下的多阶散射蜂窝系统信号特性分析

为精确研究信道模型的空间和时间特征,提出一种基于椭圆几何并考虑降雨衰减效应的郊区密集乔木林区多阶散射信道模型。推导一阶与二阶散射系统波达信号的到达时间(TOA)和到达角(AOA)的联合概率密度函数(PDF),对该模型进行仿真。仿真结果表明,随着降雨强度的增加,经历多阶散射的波达信号到达时间将产生显著延迟,概率密度更加接近均匀分布,且阶数越高,降雨作用的影响越明显。仿真结果有利于进一步研究蜂窝通信系统功率延迟分布,推导降雨环境下的循环前缀,分析OFDM系统的性能。     

水声环境UWA信道散射模型参数仿真分析

针对水下无线通信场景,引入了一种更接近实际环境的圆盘散射模型,假设散射体分布在以接收端Rx（Receiver）为中心的圆盘内,且散射体密度距离圆盘中心越近越密,距离越远越稀疏。引用极坐标对散射体的分布进行建模,简化计算复杂度,并推导出到达时间（Time-Of-Arrival,TOA）和到达角（Angle-Of-Arrival,AOA）以及发射角（Angle-Of-Departure,AOD）和AOA的联合概率密度函数（Probability Density Function,PDF）,以及发射角（Angle-Of-Departure,AOD）和AOA的联合PDF。再根据联合分布推导出TOA、AOA和AOD的边缘PDF。分析了所提出的圆盘水声（Underwater Acoustic,UWA）信道模型的平均时延和时延扩展。基于以上研究结果,为水声信道系统分析提供了一个重要的信道模型工具。     

三维空间椭圆信道模型及其均匀矩形阵列研究

为研究无线多输入多输出(MIMO)系统信道特性,在考虑无线信道模型的信号传播复杂性与空间性的基础上,提出一种适用于户外环境的三维空间椭圆信道模型,并在其收发端设置均匀矩形阵列(URA)。利用该模型分析MIMO天线系统性能,推导出到达角、到达时间的概率密度函数表达式,并研究影响URA空间相关性与信道容量的因素。理论分析与实验结果表明,在基于URA的三维空间椭圆信道模型中,方位扩展角(AS)是影响URA空间相关性的主要因素,而收发端天线间距也会对URA信道容量产生一定影响,该结论对于无线信道模型的应用范围扩展及天线阵列灵敏度分析具有重要的参考和借鉴价值。     

基于SRUKF的TSOA/TDOA单站跟踪技术研究

阐述了蜂窝网系统中单台定位设备TSOA/TDOA被动式新型混合定位技术的原理.利用TSOA/TDOA混合定位的数学模型建立系统观测方程,采用受随机加速影响的匀速运动状态模型,描述了移动台的位移和速度.在此基础上推导了基于平方根无迹卡尔曼滤波的跟踪算法,并通过仿真实现了对移动台位置和速度的同时跟踪.仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波及无迹卡尔曼滤波算法相比,平方根无迹卡尔曼滤波算法的跟踪性能更优.     

基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补

针对缺失公交到站信息修补方法考虑因素较少、准确度低、鲁棒性差的现状,提出了基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补方法。该方法使用公交全球定位系统（GPS）、公交集成电路卡（IC）等多源数据进行缺失到站信息的修补。对于缺失的到站名称、到站经纬度数据,用已有完整到站数据和静态线路信息关联分析进行修补。对于缺失的到站时刻数据,则按以下步骤进行修补：首先,对每一个缺失数据站点与其最近的未缺失数据站点,将这两站点间历史完整到站数据的行程时间和班次时序进行基于DBSCAN算法的聚类;其次,判断研究班次的两个相邻的数据完整的班次所属簇是否为同一个簇,若为同一个簇则不作改变,否则将两个簇合并;最后,将簇中点对应最大行程时间作为缺失行程时间判断是否有乘客在该站点上车刷卡,若有则由乘客开始刷卡时刻推算到站时刻,若无则将簇中点对应最大、最小行程时间的均值作为缺失行程时间推算到站时刻。以厦门市公交到站数据为例,在缺失到站名称、经纬度修补中,基于GPS数据聚类的方法、基于极大概率估计的方法和所提方法皆可进行100%的修补;在缺失到站时刻修补中,所提方法的平均相对误差比两种对比方法分别低0.0301%和0.0004%,相关系数比对比方法分别高0.005和0.0075。实验结果表明,所提算法在缺失公交到站数据修补中能有效提高修补的准确度,降低缺失站点个数变化对于准确度的影响。     

Iterative constrained weighted least squares estimator for TDOA and FDOA positioning of multiple disjoint sources in the presence of sensor position and velocity uncertainties

Sensor position and velocity uncertainties are known to be able to degrade the source localization accuracy significantly. This paper focuses on the problem of locating multiple disjoint sources using time differences of arrival (TDOAs) and frequency differences of arrival (FDOAs) in the presence of sensor position and velocity errors. First, the explicit Cramér–Rao bound (CRB) expression for joint estimation of source and sensor positions and velocities is derived under the Gaussian noise assumption. Subsequently, we compare the localization accuracy when multiple-source positions and velocities are determined jointly and individually based on the obtained CRB results. The performance gain resulted from multiple-target cooperative positioning is also quantified using the orthogonal projection matrix. Next, the paper proposes a new estimator that formulates the localization problem as a quadratic programming with some indefinite quadratic equality constraints. Due to the non-convex nature of the optimization problem, an iterative constrained weighted least squares (ICWLS) method is developed based on matrix QR decomposition, which can be achieved through some simple and efficient numerical algorithms. The newly proposed iterative method uses a set of linear equality constraints instead of the quadratic constraints to produce a closed-form solution in each iteration. Theoretical analysis demonstrates that the proposed method, if converges, can provide the optimal solution of the formulated non-convex minimization problem. Moreover, its estimation mean-square-error (MSE) is able to reach the corresponding CRB under moderate noise level. Simulations are included to corroborate and support the theoretical development in this paper.     

基于TDOA的空间定位算法

随着第三代(3G)移动通信的发展和美国E911规定的颁布,蜂窝网络移动台(MS)无线定位技术得到了越来越广泛的注视.该服务能够提供有关移动台位置的信息,因此在很多领域有着重要的应用.提出了一种基于到达时间差(TDOA)的三维定位算法.其主要思想是用一新变量代替定位估计中的二次项,把非线性估计转化为两次WLS(加权最小二乘)线性估计.此算法结构简单,计算量较小.通过模拟仿真,结果证明了该算法的有效性.     

Queueing system with a phase process of query arrival in session

A multi-server quenching system with sessional query arrival is considered. The query arrival in each session is described by the considerably Phase Type (PH) arrival flow. The session acceptance in the system is limited with the help of tokens. Sessions that come into the system at the moment when free tokens are lacking are rejected. An algorithm for finding the joint distribution of the number of sessions and the number of queries in the system is provided. Several problems of the system’s parameters optimization are considered.     

三维传感网空间RSS与AOA混合测量的精确定位方法

由于位置坐标参数的增加,三维传感网空间的定位难度较二维平面有所增大.单一的依靠接收信号强度(RSS)确定节点位置坐标的方法将使定位的不确定性增加,定位误差也较大.新型的阵列与智能天线的出现为节点间的到达角度(AOA)测量提供了方便,为此本文提出了一种三维传感网空间RSS与AOA混合测量的精确定位方法.将采用混合测量建立的非线性优化模型转化为线性方程,分别提出了节点位置坐标估计的非约束线性最小二乘(ULLS)及约束线性最小二乘(CLLS)方法.仿真测试了所设计算法的有效性,分析了不同测量噪声对位置坐标估计误差的影响.仿真表明所设计的ULLS和CLLS方法的计算速度快,相比于ULLS方法,采用约束后的CLLS方法的定位误差更小.在较小测量噪声范围内,ULLS和CLLS估计方法具有较高的稳定性和定位精度.     

在非视距传播环境下无线定位的AOA算法

非视距传播(NLOS)是蜂窝无线定位的一个关键的问题,要提高无线定位的精度,必须有效减小非视距传播的影响.基于一种适合对各种定位算法进行分析的基于几何结构的单次反射统计信道模型(GBSB),提出一种减小非视距传播影响的AOA定位算法,该算法利用临近基站与移动台构成的三角函数关系和波达方向的最大角度扩展作为优化的约束条件,将基于波达方向(AOA)的无线定位问题转化为有约束的最优化问题,从而提高了无线定位的精度.仿真结果证明了该算法的有效性.