S波段陸地移動(dòng)衛(wèi)星信道建模與長期預(yù)測(cè)研究.pdf

1、隨著通信速率的快速提升及用戶對(duì)高質(zhì)量多媒體業(yè)務(wù)需求的不斷增長，衛(wèi)星移動(dòng)通信作為4G、未來5G陸地通信網(wǎng)的有力補(bǔ)充及空天地一體化信息網(wǎng)中不可或缺的組成部分，亟需提高傳輸速率和頻譜效率。長期預(yù)測(cè)是陸地移動(dòng)衛(wèi)星系統(tǒng)(Land Mobile Satellite System,LMSS)自適應(yīng)傳輸機(jī)制中一種有力的衰落補(bǔ)償手段，能折中優(yōu)化系統(tǒng)的功率效率和頻譜效率。陸地移動(dòng)衛(wèi)星(Land Mobile Satellite Channel,LMS)信道

2、兼具衛(wèi)星信道和陸地信道開放性、多異性及隨機(jī)性等特性，信道中存在的電離層閃爍、多徑衰落、陰影衰落及多普勒效應(yīng)將影響傳輸機(jī)制的可靠性且日益增長的傳輸速率使之尤其不穩(wěn)定。因此，如何模擬LMS信道傳播特性并用于研究衰落信號(hào)的長期預(yù)測(cè)成為一個(gè)重要課題。在此背景下，本文在構(gòu)建一個(gè)能準(zhǔn)確地描述S波段不同環(huán)境、不同衛(wèi)星仰角及方位角場(chǎng)景下陰影條件的LMS信道模型基礎(chǔ)上深入地研究衰落信號(hào)的長期預(yù)測(cè)。
　　本文首先概述LMS信道中無線信號(hào)的傳播特點(diǎn)，分

3、析衰落信號(hào)的一階、二階統(tǒng)計(jì)特性，得到LMS信道建模的仿真方法和思路，在此基礎(chǔ)上研究單狀態(tài)C.Loo模型和Corazza模型及兩狀態(tài)Lutz模型。然后，針對(duì)LMS信道狀態(tài)模型及三狀態(tài)或兩狀態(tài)LMS信道模型衰落信號(hào)的自適應(yīng)長期預(yù)測(cè)開展深入研究，主要貢獻(xiàn)如下：
　　第一，研究S波段窄帶LMS信道狀態(tài)模型。針對(duì)單衛(wèi)星接收和雙衛(wèi)星接收系統(tǒng)，分析四種窄帶LMS信道實(shí)測(cè)場(chǎng)景。在研究單衛(wèi)星多狀態(tài)轉(zhuǎn)移基礎(chǔ)上，基于一階離散Markov鏈提出適合雙衛(wèi)星

4、的LMS信道狀態(tài)模型。該模型能準(zhǔn)確描述不同環(huán)境、不同衛(wèi)星仰角組合、不同方位角分離下的聯(lián)合狀態(tài)概率、相關(guān)性等統(tǒng)計(jì)特性，但不能精確地模擬狀態(tài)持續(xù)時(shí)間及其統(tǒng)計(jì)特性。為了進(jìn)一步增加狀態(tài)模型的準(zhǔn)確性，將狀態(tài)持續(xù)時(shí)間概率密度函數(shù)(State Duration Probability Density Function,SDPDF)近似為對(duì)數(shù)正態(tài)分布提出semi-Markov雙衛(wèi)星狀態(tài)模型。仿真結(jié)果表明兩種狀態(tài)模型的狀態(tài)概率、信道相關(guān)性及狀態(tài)持續(xù)時(shí)間統(tǒng)

5、計(jì)特性與實(shí)測(cè)值偏差較小。盡管semi-Markov狀態(tài)模型確保了準(zhǔn)確的SDPDF，但狀態(tài)轉(zhuǎn)移依賴于每一狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間，而Markov狀態(tài)模型取決于給定的狀態(tài)長度，這更有益于實(shí)現(xiàn)未來長期信道狀態(tài)的預(yù)測(cè)。
　　第二，研究衰落信號(hào)的自適應(yīng)長期預(yù)測(cè)(Adaptive Long-range Prediction,ALRP)機(jī)制。針對(duì)可變陰影條件、大時(shí)延且陸地移動(dòng)信道長期預(yù)測(cè)(Long-range prediction, LRP)機(jī)制用于LM

6、S信道難于實(shí)現(xiàn)的問題，提出基于LMS信道模型的ALRP機(jī)制。該機(jī)制將S波段傳播情況模擬為服從固定模型參數(shù)的三狀態(tài)信道模型，在獲得信道理論值之后結(jié)合歸一化加權(quán)思想和自回歸(Auto-regression,AR)模型來預(yù)測(cè)未來長期內(nèi)的信道狀態(tài)和衰落信號(hào)，并采用最小均方自適應(yīng)跟蹤方法更新系數(shù)。隨后，提出的ALRP算法被用于通用的兩狀態(tài)LMS信道模型中，解決三狀態(tài)模型實(shí)現(xiàn)復(fù)雜及局限性問題。該預(yù)測(cè)機(jī)制將陰影遮蔽情況分為“好”、“壞”兩狀態(tài)，并由聯(lián)

7、合分布更新每一狀態(tài)的模型參數(shù)。仿真結(jié)果證明相比LRP機(jī)制，所提機(jī)制能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)信道狀態(tài)及衰落信號(hào)的可靠預(yù)測(cè)，具有低復(fù)雜度和實(shí)時(shí)性的特點(diǎn)。
　　第三，研究衰落信號(hào)的交替變步長自適應(yīng)長期預(yù)測(cè)(Alternating Variable Step-size Adaptive Long-range Prediction,AVSS-ALRP)機(jī)制。為了解決ALRP機(jī)制對(duì)信道模型的敏感性、較大的動(dòng)態(tài)范圍及穩(wěn)定的AR模型步長等問題，提出基于多場(chǎng)景兩

8、狀態(tài)LMS信道模型的AVSS-ALRP機(jī)制。該機(jī)制增強(qiáng)了通用的兩狀態(tài)LMS信道模型，在轉(zhuǎn)換為對(duì)數(shù)正態(tài)分布采樣值前進(jìn)行插值和采樣率的轉(zhuǎn)換，且僅在慢衰落成分中引入與運(yùn)動(dòng)方向有關(guān)的方位角。歸一化加權(quán)的自適應(yīng)預(yù)測(cè)算法具有較優(yōu)的性能，但信道理論值的低相關(guān)性、狀態(tài)之間的突發(fā)變化及固定步長參數(shù)將降低預(yù)測(cè)性能。為此，該機(jī)制利用滑動(dòng)平均獲得采樣值，并由特征值分解思想預(yù)測(cè)信道狀態(tài)，在“好”狀態(tài)時(shí)采用變步長自適應(yīng)預(yù)測(cè)(Variable Step-size A