版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、隨著全球人口的激增,人民生活節(jié)奏的加快,交通運輸行業(yè)得到了快速的發(fā)展。與之相應的,交通運輸安全問題也得到了廣泛的關注。高速列車作為最重要的客運交通工具之一,它的安全性更是得到國內外學者的重點研究。
無線傳感器網絡(WSNs)作為一種新型技術,由于在工業(yè)控制,醫(yī)療衛(wèi)生和軍事等領域的成功應用,已經得到了國際社會的廣泛認可。在本文中,無線傳感器網絡將被應用于高速鐵路周邊環(huán)境的監(jiān)測和預警上。高速鐵路周邊的傳感器節(jié)點將監(jiān)測到的環(huán)境信息發(fā)
2、送到地面匯聚節(jié)點處,然后地面匯聚節(jié)點將接收到的這些信息轉發(fā)到高速列車上。列車根據所接收到的信息來做出行駛決策,從而提高列車運行的安全性。因此,建立高速列車和地面匯聚節(jié)點間的通信信道模型有著十分重要的意義。
針對高速列車的一些特性,如快速的移動、確定的移動方向等,在本文中,匯聚節(jié)點和列車之間的通信信道被建模為有限狀態(tài)馬爾科夫鏈,并且一種改進的信道建模方法也被提出。和許多現(xiàn)有的關于列車與地面通信信道模型建立的文獻一樣,我們同樣對列
3、車的位置區(qū)間進行了考慮,首先根據路徑損耗模型將列車的位置區(qū)間非均勻劃分為幾個大的區(qū)間,然后再將每個大的區(qū)間均勻劃分為一些小區(qū)間,最后將每個小區(qū)間上的信道建模為有限狀態(tài)馬爾科夫鏈信道模型。
本文結構如下:
在第一部分,我們總結現(xiàn)有文獻中的一些關于無線信道模型的一些知識,介紹幾種典型的信道衰落模型,包括大尺度衰落模型中的路徑損耗模型、陰影衰落模型,小尺度衰落模型中的Rayleigh衰落模型、Rician衰落模型和Naka
4、gami衰落模型。
在第二部分,我們首先對我們所提的一種改進的信道建模方法進行闡述。然后我們給出了無線傳感器網絡在高架橋環(huán)境下的一個部署方案。接下來,我們通過MATLAB來模擬高架橋環(huán)境下列車與地面通信信道信噪比,并對其進行建模。由于高架橋空曠的環(huán)境,我們沒有考慮信道的陰影衰落。最后,通過與已有的信道模型進行比較來驗證我們所提方法在模型精度上的改進。
在第三部分,針對列車運行的隧道環(huán)境,我們首先給出了無線傳感器網絡在
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 列車通信系統(tǒng)信道復用技術的研究.pdf
- 基于OPNET的ARCNET列車通信控制網絡的建模與仿真.pdf
- 高速串行通信信道建模與信道均衡算法研究.pdf
- 移動通信信道建模與仿真研究.pdf
- 短波寬帶通信系統(tǒng)信道建模與仿真.pdf
- 移動通信信道建模與仿真的研究.pdf
- 衛(wèi)星移動通信衰落信道的建模與仿真研究.pdf
- 基于火星探測的Ka波段深空通信信道建模.pdf
- 短波寬帶通信系統(tǒng)信道建模與系統(tǒng)仿真.pdf
- 復雜電磁環(huán)境下通信信道的建模與均衡.pdf
- 激光通信的大氣信道建模與仿真.pdf
- 流星余跡通信信道建模與系統(tǒng)仿真.pdf
- 移動通信信道建模技術研究.pdf
- 基于電磁場理論的人體通信信道建模研究.pdf
- 新一代無線通信系統(tǒng)中的MIMO信道建模與信道估計.pdf
- 臨地空間平臺通信信道建模.pdf
- 基于高可信無線通信的列車流形式化建模與仿真.pdf
- 無線通信的信道建模與仿真技術研究.pdf
- 基于TD-LTE的低空空地通信系統(tǒng)信道建模分析與研究.pdf
- 高鐵通信多種場景無線信道建模.pdf
評論
0/150
提交評論