两个WCDMA系统共存时容量损失仿真研究

通过蒙特卡罗仿真研究当两个WCDMA系统共存时由于系统间干扰引起的容量损失情况和系统共存解决方案。在不同的载波间隔配置以及不同的基站偏移下,给出了上行容量和下行容量损失的结果。仿真结果表明,在两个系统的基站处于最大偏置处,即干扰系统基站处于相邻的3个受害系统基站构成的等边三角形重心时,系统的容量损失最大,在标准的5MHz载波间隔配置下,下行容量损失为3.1％,上行容量损失为2.0％。增大载波间隔以及减小基站偏移因子有助于减小容量损失。当两个系统的基站达到最大偏置时,8MHz的载波间隔可以将上下行容量损失减小到不超过1％。而在共站的情况下,系统容量损失总是不超过1％。     

初始判决指导下的DS/CDMA最大似然检测算法

本文首先给出了多径异步多用户ＤＳ／ＣＤＭＡ系统的一种数学模型，得出了恒参信道下最大似然检测（ＭＬＳＥ）算法的一种新的表示形式。然后作者具体分析了以ＲＡＫＥ接收机作为衰落信道的匹配滤波器时，最大似然检测器的算法设计问题。分析指出，在多径环境下ＭＬＳＥ算法的复杂度和计算量与多径时延的分布有关，如果用户时延扩散在一个信息码元之内，算法复杂度和恒参信道下相同，而其实现可以用状态数可变的Ｖｉｔｅｒｂｉ算法来实现。最后，本文用传统判决方法得出的初始判决信息缩减Ｖｉｔｅｒｂｉ算法的搜索空间，在保证一定性能的前提下，算法的计算复杂度大大降低。     

WLAN与GPRS相互融合的两种方案

目前,世界上许多国家的运营商都对GPRS进行大规模商业部署。GPRS终端提供的数据速率最高可达172kb/s(典型值42kb/s)。对WLAN而言,802.11b在2.4GHz频点上可提供最高11Mb/s的数据速率,802.11a和HiperLAN在5GHz频点上可提供最高达54Mb/s的数据速率。相比之下,GPRS提供的数据速率要高得多,因此WLAN可为GPRS蜂窝技术提供完美的带宽补充。但是,相对蜂窝技术而言,的覆盖范围要小得多,基于节约投资等因素的考虑,WLAN只能部署在机场和宾馆等热点地区。因此,将WLAN的高接入数据速率特点与GPRS覆盖范围广的特点结合起来,前景广阔。…     

移动通信系统中的切换和切换算法

切换是蜂窝系统所独有的功能,也是移动通信系统的一个关键特征,它直接影响整个系统的性能。本文对移动通信系统中切换和切换算法进行了深入细致的研究,包括切换的分类和功能、性能指标、各种切换方式及算法的优缺点,提出了自己的建议及需要继续研究的问题。     

信息论(二) 第二讲 信源和信息量

2—1 信息的度量——熵 信息的定量描述——信息量。首先应该明确信息是可测的,而其取值与信息内容和涵义无关。其次是信息与某事件可能出现的状态数n以及各种状态x_i的发生概率p_i有关。     

平坦衰落信道下的同信道干扰抵消

空间分集技术是抗信号衰落的主要技术之一,但空间分集不能抵消系统的同信道干扰,天线阵列的信号处理技术可以对抗同信道的干扰。本文将分集和基于MMSE的空域滤波信号处理相结合,提出一种接收机结构,用来抵消同信道的干扰,同时保留分集的体系结构。仿真结果表明:该方案可提高系统的性能。作为对比,同时给出了最大比合并的分集接收机的性能。     

第三代移动通信系统UMTS的网络结构

采用什么样的网络结构是第三代移动通信系统的一个重要问题,本文对第三代移动通信系统中UMTS的网络结构,包括接入网、标准Iu接口和核心网的结构、功能进行了深入的探讨,并提出了一些有待进一步研究的问题。     

基于GCC算法的m-序列捕获概率的渐进性分析

给出了基于GCC算法的m—序列捕获概率计算公式，证明该捕获概率随序列长度变化的渐进性性质，并给出了一般传输条件下，捕获概率随信噪比变化的仿真结果。     

基于LDPC的BICM系统星座映射方式分析

星座映射方式在BICM系统的设计中非常重要。将外信息传递函数(Extrinsic Information Transfer Function)曲线用于星座映射的设计,用Monte Carlo仿真给出了16QAM星座的几种星座映射方式的外信息传递函数曲线,结合EXIT曲线分析了星座映射方式对系统性能的影响。仿真结果证实了EXIT曲线在星座映射设计中的有效性。     

一种低计算复杂度WCDMA功率控制仿真算法

为了加速功率控制,通过采用dB值加减代替原始数据乘除和非线性运算,提出了一种新的低复杂度宽带码分多址（WCDMA）系统功率控制仿真算法,并给出所提算法累积误差的定量分析. 数值仿真结果显示,使用此低复杂度算法,系统性能几乎没有损失,相对于传统功率控制算法仿真时间减少为原来的35％～40％,相对于修正的传统功率控制算法仿真时间减少为原来的70％～80％;相应地,使用本算法的动态仿真系统相对于使用传统功率控制算法的系统仿真时间减少为原来的50％,相对于使用修正传统功率控制算法的系统仿真时间减少为原来的85％. 本算法在一定程度上解决了动态仿真系统速度慢的问题.