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1、畢業(yè)設(shè)計(jì)文獻(xiàn)綜述畢業(yè)設(shè)計(jì)文獻(xiàn)綜述電子信息科學(xué)與技術(shù)電子信息科學(xué)與技術(shù)穩(wěn)健的移動用戶發(fā)射功率估計(jì)方法穩(wěn)健的移動用戶發(fā)射功率估計(jì)方法摘要摘要:近年來,移動通信發(fā)展迅猛,移動用戶數(shù)量迅速增長。而對移動用戶的發(fā)射功率估計(jì)的性能會影響功率控制的性能。所以,我們需要一種穩(wěn)健的移動用戶的發(fā)射功率估計(jì)方法來提高資源的利用率,避免能源浪費(fèi)。本文首先介紹了移動通信的歷史和穩(wěn)健的移動用戶發(fā)射功率估計(jì)方法的必要性,而這個方法主要是基于穩(wěn)健的波束形成算法,然后總
2、結(jié)了各種波束形成算法的優(yōu)缺點(diǎn),最后就其穩(wěn)健性對各種方法行進(jìn)分析和研究。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞:移動通信;功率估計(jì);自適應(yīng)波束形成;穩(wěn)健1、引言、引言移動通信是指通信雙方至少有一方處在運(yùn)動狀態(tài)中的通信[1]。縱觀移動通信的演進(jìn)及發(fā)展(如圖1所示),它大致經(jīng)歷了如下幾個階段:移動通信最早出現(xiàn)在20世紀(jì)20年代,當(dāng)時美國底特律市警察使用的車載無線電系統(tǒng)是寬帶為2MHZ的專用網(wǎng)。20世紀(jì)40年代貝爾公司建立了第一個公用汽車電話網(wǎng),提出了蜂窩和頻率復(fù)用的概
3、念,實(shí)現(xiàn)了從專用網(wǎng)向公用網(wǎng)的過渡。20世紀(jì)60年代中期,移動通信采用大區(qū)制,中小容量技術(shù),實(shí)現(xiàn)了自動選頻與自動接續(xù)功能。1978年,貝爾實(shí)驗(yàn)室制成先進(jìn)的移動電話系統(tǒng)(AMPS),建成蜂窩移動通信網(wǎng),大大提高了系統(tǒng)容量。20世紀(jì)80年代至今,是數(shù)字移動通信系統(tǒng)的發(fā)展和成熟時期。近20年來,移動通信用戶數(shù)量迅猛增長,網(wǎng)絡(luò)用戶容量需求大量增加。在市場和技術(shù)的推動下,移動通信得到了迅速的發(fā)展,成為了當(dāng)今通信發(fā)展的主流[2]。模擬移動通信(AMP
4、S、TACS等)模擬無繩電話移動衛(wèi)星TDMA(GSM、IS136)IS95CDMA數(shù)字無繩電話第三代移動通信(IMT2000)WLL199020002010年代圖1移動通信的演進(jìn)及發(fā)展分析表明,SNR最大化算法與LMS算法的性能也比較接近,都收斂于最優(yōu)維納解。SNR最大化算法使用了“波束導(dǎo)向矢量”代替LMS算法中的“參考信號”。因此,前者一般用于所需信號絕大部分時間是不存在的場合,后者則要求所需信號是存在的。針對不同的應(yīng)用條件,每一種基
5、本算法又有許多變型。例如,Compton曾提出功率反演算法,它實(shí)質(zhì)上是LMS算法的一種修正形式,可以克服經(jīng)典LMS算法中形成參考信號的困難。SNR最大化算法和LMS算法的實(shí)現(xiàn)均采用閉環(huán)結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)處理器,實(shí)現(xiàn)簡單、方便,非常適合采用模擬方法實(shí)現(xiàn)(也可以采用數(shù)字方法實(shí)現(xiàn))。主要缺點(diǎn)是算法的收斂性能對陣列響應(yīng)協(xié)方差矩陣的特征值散布很敏感,存在斂緩慢甚至無法收斂問題。為了獲得更加短暫的暫態(tài)響應(yīng)性能,采樣矩陣求逆(SMl)算法和GramScht
6、正交化算法等具有快速收斂特性的自適應(yīng)波束形成算法逐漸受到人們的重視和應(yīng)用[3]。而在實(shí)際工程應(yīng)用中SMI算法中,估計(jì)Rn時要求是數(shù)據(jù)IID(IndependentIdenticallyDistribution)有時不可直接獲得。在非均勻樣本下,還存在奇異檢測問題[4]。2.2Capon方法方法傳統(tǒng)的Capon波束形成算法在理想情況下具有好的分辨力和更好的抗干擾能力。但是在實(shí)際中往往存在導(dǎo)向矢量指向等誤差,此時,Capon波束形成算法的性
7、能會受到很大的影響[7][8]。在過去的三十年來許多方法已經(jīng)被提出用以提高Capon波束形成器的穩(wěn)健性。線性約束方法。通過增加適當(dāng)?shù)募s束條件(包括點(diǎn)以及導(dǎo)數(shù)約束)[9][10],使自適應(yīng)加權(quán)向量能滿足這些約束條件,從而達(dá)到算法的穩(wěn)健性。然而,這些約束條件并沒有明確與陣列導(dǎo)向矢量不確定性有關(guān)。此外,由于在算法中增加了許多的約束條件,不僅占用了系統(tǒng)的自由度,而且增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性,并且如果約束條件不適當(dāng),則可能使算法變得不收斂或者收斂速度緩
8、慢。對角加載(包括它的擴(kuò)展版本)已經(jīng)成為一種流行的方法用以提高Capon波束形成器的穩(wěn)健性。對角加載方法是通過把額外的二次約束要么加在權(quán)矢量本身的歐幾里德范數(shù)上,或者在理想權(quán)矢量差異上。有時,對角加載方法被提出用于由于使用采樣協(xié)方差矩陣帶來的各種問題以及更好的控制峰值旁瓣響應(yīng)上。然而,對于大多數(shù)的這些方法,目前并不清楚如何選擇基于陣列導(dǎo)向矢量不確定性的對角加載量。基于特征空間的自適應(yīng)波束形成方法。經(jīng)過對有限次快拍和系統(tǒng)誤差存在情況下的自
9、適應(yīng)波束形成技術(shù)研究表明,自適應(yīng)波束形成性能的下降主要是由噪聲子空間的擾動引起的,因此人們便摒棄自適應(yīng)權(quán)矢量在噪聲子空間的分量而僅保存留在信號子空間中的分量,從而提高波束形成的性能,這種方法被稱為基于特征空間的自適應(yīng)波束形成方法。基于特征空間的自適應(yīng)波束形成方法需要對噪聲協(xié)方差矩陣的先驗(yàn)知識。因此,它們對噪聲協(xié)方差矩陣的不精確認(rèn)識以及陣列導(dǎo)向矢量的誤差同時表現(xiàn)出敏感性。使該方法對陣列導(dǎo)向矢量的誤差表現(xiàn)出穩(wěn)健并不能根治其對噪聲協(xié)方差矩陣的
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