移动到移动(M2M)衰落信道建模及统计特性分析研究

移动到移动(M2M)衰落信道建模及统计特性分析研究

论文摘要

移动到移动(mobile-to-mobile,M2M)通信系统是一种不基于固定式基站的移动通信系统,为两个或多个移动用户提供直接的端到端无线通信,即在M2M通信系统中,移动终端彼此直接互连,相互交换无线数据业务而无需基站转发。M2M通信系统具有广泛的应用前景,典型的如ad-hoc网络和目前较为热门的协作分集网络,以及未来的移动宽带网状网和应用于智能交通的车辆间通信系统。我们知道,对于设计一个新的网络架构的无线通信系统首要任务之一就是要弄清楚无线通信链路的信道特性。只有有了可靠的无线信道信息才能有效、及时、和实用地设计并测试该通信系统。信道的认知要求理解各种损耗,如多径衰落、时变衰落、频率选择性衰落等。利用这些信息,通信系统才能设计得具有理想或接近理想的性能。M2M通信信道不同于经典的蜂窝网络信道,目前已有的许多信道模型不能运用于M2M通信系统,也没有已知的信道模型可以直接用来描述M2M信道的衰落和空-时-频域行为。同时,多输入多输出(MIMO)技术作为提高信道容量和增强信道可靠性的一种重要技术手段,将广泛应用于未来的M2M通信系统。因此,在研究M2M通信系统衰落信道的同时,必须建立MIMO信道模型,充分研究信道的空间特性。为此,本文以M2M衰落信道特性研究为主题,结合理论研究和计算机仿真等手段,在M2M信道建模和统计特性分析方面展开研究,致力于建立新的M2M通信信道模型及反映真实街道传播环境的信道模型。尤其是结合MIMO技术,研究空-时-频域中的M2M衰落信道统计特性。论文的主要研究工作和创新点如下:(1)基于确定性仿真模型建模方法,分析了精确多普勒扩展(MEDS)和Lp-norm算法的确定性模型参数算法,研究了这两种算法所建立仿真模型与随机模型的逼近精确度,分析了仿真模型谐波数量对相关特性的影响,并针对M2M衰落信道确定性模型参数对两种算法进行了改进,为M2M信道确定性仿真模型的建立提供了理论基础。(2)采用基于几何散射模型的信道建模方法,提出了残缺双环几何散射分布模型,给出了宏蜂窝MIMO M2M频率非选择性衰落信道参考模型,研究了该模型的时域自相关特性以及空域互相关特性,并给出了功率谱密度的闭合形式。为宏蜂窝MIMO M2M频率非选择性衰落信道仿真模型的建立奠定了基础。(3)在宏蜂窝MIMO M2M频率非选择性衰落信道参考模型的基础上,针对参考模型的随机性导致模型统计结果的不确定的缺点,提出了确定性仿真模型。同时采用了MEDS和Lp-norm算法对模型参数进行确定性计算,分别给出了时域自相关闭合表达式、空间相关表达式以及空.时联合相关函数闭合形式。并分析了2x2天线阵列发射和接收天线振子之间的相关性以及普遍采用的4x4天线阵列、6x6天线阵列的平均信道容量。研究结果证明了该仿真模型的有效性和可靠性,为分析M2M衰落信道特性和设计M2M通信系统提供了理论依据。(4)建立基于室外街道散射环境的MIMO车辆对车辆(vehicle-to-vehicle,V2V)信道模型。提出了街道交叉路口传播环境的散射模型,简称T-模型。并建立了发射角(AoD)和到达角(AoA)之间的准确关系,该关系的确立对角度扩展的研究具有指导意义。另外,该模型的建立同时引入了单次散射机制和双重散射机制,通过对不同散射能量分布的调整,使得模型更加适用于真实的交叉路口传播环境。进一步研究分析了T-模型的统计特性,包括空-时-频互相关特性。该研究工作所提出的信道模型对于智能交通的车辆间通信系统的设计、测试和分析具有一定的参考价值。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 国内外研究现状及发展
  • 1.3 本文主要工作
  • 第2章 移动衰落信道建模理论与方法
  • 2.1 信道相干性与选择性
  • 2.2 频率选择性随机信道建模
  • 2.3 确定性信道建模分析
  • 2.4 各态历经性及性能估计的误差模型
  • 2.5 确定性模型参数算法分析及仿真
  • 2.5.1 精确多普勒扩展算法(MEDS)
  • 2.5.2 Lp-norm法(LPNM)
  • 2.6 本章小结
  • 第3章 宏蜂窝MIMO M2M频率非选择性衰落信道参考模型
  • 3.1 引言
  • 3.2 几何散射模型
  • 3.3 随机参考模型建模
  • 3.4 信道参考模型的统计特性
  • 3.5 仿真结果与分析
  • 3.6 本章小结
  • 第4章 宏蜂窝MIMO M2M频率非选择性衰落信道仿真模型
  • 4.1 引言
  • 4.2 随机仿真模型
  • 4.3 确定性仿真模型
  • 4.4 确定性过程参数算法
  • 4.4.1 精确多普勒扩展改进算法
  • 4.4.2 Lp-norm算法
  • 4.5 多普勒相位的计算方法
  • 4.6 仿真结果与分析
  • 4.7 小结
  • 第5章 MIMO V2V街道散射环境的频率选择性信道模型
  • 5.1 引言
  • 5.2 街道散射模型
  • 5.3 随机信道模型
  • 5.4 信道统计特性
  • 5.5 仿真结果与分析
  • 5.6 本章小结
  • 第6章 全文总结与展望
  • 6.1 全文工作总结
  • 6.2 下一步工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读博士期间的论文与科研工作
  • 相关论文文献

    • [1].物联网M2M中基于社区的能耗感知路由策略[J]. 小型微型计算机系统 2017(04)
    • [2].物联网中M2M技术的应用实践分析[J]. 电脑知识与技术 2017(08)
    • [3].物联网核心-M2M技术研究[J]. 电脑知识与技术 2014(31)
    • [4].论物联网的现实形态M2M技术[J]. 科学中国人 2014(12)
    • [5].基于M2M技术的智能电网分析[J]. 中国新通信 2017(16)
    • [6].基于M2M平台的创新型物联网校园建设[J]. 南京工业职业技术学院学报 2016(02)
    • [7].M2M技术在物联网中的发展及应用[J]. 通讯世界 2015(08)
    • [8].基于海事卫星M2M的数据采集系统的设计方案[J]. 卫星应用 2015(07)
    • [9].M2M虚拟运营的商业模式研究[J]. 信息通信技术 2014(05)
    • [10].物联网M2M的安全分析及策略[J]. 计算机科学 2011(S1)
    • [11].基于强化学习的M2M网络自适应媒体接入控制协议[J]. 应用科学学报 2017(03)
    • [12].M2M技术催生智能农业:农民将成最酷职业[J]. 物联网技术 2013(09)
    • [13].M2M通信专利技术综述[J]. 中国发明与专利 2018(S2)
    • [14].物联网中M2M技术与标准进展[J]. 信息技术与标准化 2010(11)
    • [15].基于M2M模型的出行路径规划算法[J]. 吉林大学学报(工学版) 2008(S2)
    • [16].M2M功能架构与安全研究[J]. 计算机技术与发展 2012(01)
    • [17].基于M2M平台的智能车载终端通信研究[J]. 东南大学学报(自然科学版) 2012(S1)
    • [18].面向环保物联网应用的M2M平台架构与功能分析[J]. 环境保护与循环经济 2015(06)
    • [19].蜂窝网络中M2M通信上行接入资源分配[J]. 应用科学学报 2015(02)
    • [20].M2M通信技术及其在智能电网中的应用[J]. 物联网技术 2013(08)
    • [21].基于M2M的实物档案智能管理系统设计需求[J]. 兰台世界 2010(22)
    • [22].M2M系统结构及发展[J]. 通信管理与技术 2009(02)
    • [23].M2M无线通信技术在基于物联网的无线火灾自动报警控制系统中的应用[J]. 电子测试 2018(04)
    • [24].物联网工程中M2M技术研究[J]. 金陵科技学院学报 2016(04)
    • [25].M2M的发展状况与未来[J]. 计算机科学 2012(S2)
    • [26].基于M2M的智能家居关键问题研究[J]. 河北建筑工程学院学报 2015(02)
    • [27].爱立信与瑞士电信合作开拓M2M市场[J]. 计算机光盘软件与应用 2013(21)
    • [28].M2M技术应用研究[J]. 科技经济市场 2014(03)
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    • [30].基于成簇传输的M2M网络资源分配策略[J]. 无线电通信技术 2017(06)

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