高阶循环统计量在移动通信系统定位参数估计中的应用

论文题目: 高阶循环统计量在移动通信系统定位参数估计中的应用

论文类型: 博士论文

论文专业: 通信与信息系统

作者: 姜宏

导师: 王树勋

关键词: 移动定位,定位参数估计,高阶循环统计量,联合估计,多径,循环平稳,乘性噪声,高阶累积量,多址干扰

文献来源: 吉林大学

发表年度: 2005

论文摘要: 本文将高阶统计量尤其是高阶循环统计量这种先进的信号处理工具应用于移动通信系统的移动定位参数估计中,并结合阵列信号处理、无线通信及矩阵论等相关理论,分别从到达方向(DOA)参数估计、到达时间(TOA)参数估计以及DOA/TOA 联合参数估计三个方面对移动用户定位参数估计中的诸多关键问题进行了深入的研究。在DOA定位参数估计中,针对克服多径干扰的影响、乘性/加性背景噪声共存时信号的提取、阵列孔径的扩展、多址干扰环境下的DOA估计等问题进行了研究。提出了一系列新的基于高阶循环统计量的多径信号一维、二维DOA估计方法。并利用三阶循环矩解决了乘性/加性噪声共存情况下对多径引起的多个相干源的一维、二维DOA估计问题。利用通信信号的循环平稳特性,提出了基于最小冗余线阵(MRLA)的四阶循环累积量DOA估计方法,扩展了阵列孔径。为有效抑制多址干扰,提出了DS-CDMA 系统的多用户高分辨DOA估计方法。在TOA定位参数估计中,将阵列信号处理中的空间平滑技术推广到频域信号处理中,通过‘频域平滑’,有效弥补了由于信号衰落幅度相关引起的频域相关矩阵的秩亏缺问题,提出了基于高阶累积量和频域平滑技术的多径信道TOA 估计方法,可以解决高斯有色噪声背景下多路信号衰落幅度相关时的TOA 估计问题。在DOA/TOA联合定位参数估计中,首次将高阶统计量理论应用于多径角度/时延联合估计技术中,提出了多径角度/时延联合估计的高阶累积量TST(空时空)方法,以及基于高阶累积量的多径信号方位角/仰角/时延三参数联合估计方法,可有效抑制高斯有色噪声,可实现对移动台三维立体空间的定位。

论文目录:

第一章绪论

1.1 引言

1.2 移动通信网络的定位方法

1.3 移动定位参数估计的信号模型

1.3.1 DOA 参数估计的信号模型

1.3.2 TOA 参数估计的信号模型

1.3.3 DOA/TOA联合估计的信号模型

1.4 移动定位参数估计的研究现状

1.4.1 DOA 参数估计的研究现状

1.4.2 TOA 参数估计的研究现状

1.4.3 DOA/TOA联合估计的研究现状

1.5 移动定位与定位参数估计中存在的问题

1.6 本文研究内容

第二章基础知识

2.1 矩阵代数的相关知识

2.1.1 特征值与特征向量

2.1.2 广义特征值与广义特征向量

2.1.3 矩阵的奇异值分解

2.1.4 M-P 广义逆

2.1.5 Hadamard 乘积

2.1.6 Kronecker 乘积

2.1.7 Toeplitz矩阵

2.1.8 Hermitian矩阵

2.1.9 Vandermonde 矩阵

2.2 高阶统计量理论

2.2.1 高阶矩、高阶累积量

2.2.2 高阶累积量性质

2.3 循环统计量与高阶循环统计量理论

2.3.1 循环相关函数

2.3.2 高阶矩和高阶循环累积量

2.3.3 高阶循环累积量的性质

第一篇移动通信系统 DOA 定位参数估计方法研究

第三章基于高阶循环统计量的多径信号 DOA参数估计

3.1 概述

3.2 基于四阶循环累积量的解相干DOA 估计方法

3.2.1 模型与假设

3.2.2 基于四阶循环累积量的解相干DOA估计方法

3.2.3 仿真实验与结论

3.3 基于高阶循环平稳的前后向线性预测DOA 估计方法

3.3.1 多径数据模型与假设

3.3.2 基于子阵的前、后向线性预测

3.3.3 DOA 估计的HOCS-FBLP 方法

3.3.4 仿真实验与结论

3.4 不采用特征值分解和空间平滑的循环累积量多径DOA 估计

3.4.1 提出的算法

3.4.2 仿真实验与结论

3.5 基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA 估计

3.5.1 数据模型和问题的引出

3.5.2 基于循环累积量估计广义舵向量

3.5.3 基于前后向线性预测估计每组相干源的DOA

3.5.4 仿真实验与结论

3.6 基于高阶循环统计量和时间平滑的虚拟孔径扩展DOA 估计

3.6.1 多时段数据模型的建立

3.6.2 提出的HOCS-TS-EVESPA方法

3.6.3 仿真实验与结论

3.7 本章小结

第四章基于高阶循环累积量的多径信号二维 DOA参数估计

4.1 概述

4.2 基于高阶循环累积量的相干信号二维 DOA估计

4.2.1 相干信号二维DOA模型

4.2.2 基于高阶循环累积量的解相干二维DOA估计

4.2.3 仿真实验与结论

4.3 基于循环累积量和时间平滑的虚拟孔径扩展二维DOA 估计

4.3.1 多径传播环境下的二维DOA模型

4.3.2 多径传播环境下的二维DOA估计算法步骤

4.3.3 仿真实验与结论

第五章乘性/加性背景噪声共存时的 DOA参数估计

5.1 概述

5.2 乘性/加性噪声背景下基于三阶循环矩的二维DOA 估计

5.2.1 乘性/加性噪声背景下二维DOA 估计模型

5.2.2 乘性

5.2.3 仿真实验与结论

5.3 乘性/加性噪声背景下的多径信号DOA估计方法

5.3.1 乘性/加性噪声背景下的多径信号DOA 数学模型

5.3.2 乘性/加性噪声背景下的多径信号DOA 估计方法

5.3.3 仿真实验与结论

5.4 乘性/加性噪声背景下二维多径 DOA 估计的时间平滑方法

5.4.1 乘性/加性噪声背景下二维多径 DOA 模型

5.4.2 乘性

5.4.3 仿真实验与结论

第六章基于特殊阵形扩展阵列孔径的 DOA估计方法

6.1 概述

6.2 基于高阶循环累积量的最小冗余线阵DOA 估计方法

6.2.1 模型与方法

6.2.2 基于高阶循环累积量的最小冗余线阵DOA估计方法

6.2.3 仿真实验与结论

第七章 CDMA多址干扰下的多用户高分辨DOA估计方法

7.1 概述

7.2 DS-CDMA 系统多用户高分辨DOA 估计

7.2.1 数据模型和假设

7.2.2 DS-CDMA 系统多用户高分辨DOA 估计算法

7.2.3 仿真实验与结论

第二篇移动通信系统 TOA 定位参数估计方法研究

第八章基于高阶累积量的多径相干信号 TOA估计方法

8.1 概述

8.2 基于四阶累积量和频域平滑的多径相干信号TOA 估计方法

8.2.1 多径传播系统模型

8.2.2 信道辨识

8.2.3 基于高阶累积量的TOA估计方法

8.2.4 仿真实验与结论

第三篇移动通信系统 DOA

第九章基于高阶累积量的 DOA/TOA联合参数估计

9.1 概述

9.2 多径角度/时延联合估计方法的高阶累积量TST算法

9.2.1 多径信道的数据模型

9.2.2 空域和时域的四阶累积量算法

9.2.3 TST-累积量算法

9.2.4 仿真实验与结论

9.3 方位角/仰角/TOA联合参数估计的高阶累积量TST方法

9.3.1 数据模型和阵形的选择

9.3.2 空域累积量二维DOA 估计方法

9.3.3 方位角/仰角/时延联合估计的TST-累积量方法

9.3.4 仿真实验与结论

第十章全文总结

10.1 主要工作与结论

10.2 今后待研究的问题

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文

致谢

摘要

ABSTRACT

发布时间: 2006-01-17

参考文献

[1].广东电信移动通信系统若干问题的研究[D]. 李华.华南理工大学1999
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[5].B3G移动通信系统中资源分配技术研究[D]. 孙治水.北京邮电大学2007
[6].基于交叉熵的病毒式移动通信系统性能研究[D]. 朱志强.山东科技大学2010
[7].移动通信系统中无线资源管理及其性能研究[D]. 王金鹏.大连海事大学2011
[8].移动通信系统中的干扰控制研究[D]. 高翟.华中科技大学2012
[9].移动通信系统中天线的分析与设计[D]. 苏道一.西安电子科技大学2008
[10].移动通信系统中功率控制关键技术的研究[D]. 陈波.上海交通大学2008

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