【摘要】：現(xiàn)階段無線通信系統(tǒng)對頻譜資源的使用已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人們的預(yù)期,日漸緊缺的頻譜資源使得繼續(xù)拓展頻譜潛力變得極為困難。如何能夠合理的對頻譜資源展開使用成為了全世界關(guān)注的焦點(diǎn)。在本文中,筆者從無線頻譜資源的占用出發(fā),對頻譜占用模型進(jìn)行了全面細(xì)致的分析。對實(shí)際頻譜的分析,讓我們能夠以空口測量和頻譜感知為基礎(chǔ),捕獲各類無線通信系統(tǒng)中授權(quán)用戶的業(yè)務(wù)參數(shù),這種研究在很大程度上起到了對現(xiàn)有頻譜占用模型的梳理作用�，F(xiàn)實(shí)中的頻譜會呈現(xiàn)出不同的頻譜使用狀態(tài),連續(xù)的時(shí)間則意味著連續(xù)的頻譜狀態(tài)轉(zhuǎn)移。對無線通信系統(tǒng)而言,我們假設(shè)其各狀態(tài)的駐留時(shí)間分布接近指數(shù)分布,從而引入了以馬爾可夫鏈為基礎(chǔ)的隱馬爾可夫模型來建模頻譜的使用狀態(tài)。對于目標(biāo)無線通信系統(tǒng),本文首先針對典型的蜂窩移動通信系統(tǒng)GSM,進(jìn)行了連續(xù)四天的功率譜密度空口測量。長時(shí)間的測量給了我們研究GSM下行頻段信道狀態(tài)和業(yè)務(wù)特性的機(jī)會。通過對測量功率序列使用基于隱馬爾可夫模型的高斯觀測BW算法,我們能夠成功獲取GSM的信道狀態(tài)參數(shù),在此基礎(chǔ)上,提取出連續(xù)時(shí)間內(nèi)GSM系統(tǒng)授權(quán)用戶的業(yè)務(wù)特性參數(shù)。接下來,本文針對另一典型無線通信系統(tǒng)無線局域網(wǎng)進(jìn)行了細(xì)致的分析。本文選擇從802.11b的物理層結(jié)構(gòu)開始研究,逐步分析了其數(shù)據(jù)包構(gòu)成、DBPSK通信系統(tǒng)的性能,以及數(shù)據(jù)包業(yè)務(wù)對頻譜資源的占用情況。在這些理論基礎(chǔ)上,筆者用802.11b的實(shí)際空口測量數(shù)據(jù)驗(yàn)證了其無線數(shù)據(jù)包與協(xié)議的一致性。通過對數(shù)據(jù)包進(jìn)行逐一解調(diào),得到了由測量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出的數(shù)據(jù)包業(yè)務(wù)參數(shù)。同時(shí),根據(jù)業(yè)務(wù)源泊松發(fā)包的事實(shí),我們證實(shí)了頻譜狀態(tài)的駐留時(shí)間是近似呈指數(shù)分布的,因此,利用隱馬爾可夫模型對頻譜狀態(tài)的估計(jì),我們得到了與真實(shí)發(fā)包速率相符的業(yè)務(wù)參數(shù)。本文驗(yàn)證了隱馬爾可夫模型與無線頻譜占用模型的高度吻合性。一方面,我們利用隱馬爾可夫模型估計(jì)GSM下行鏈路的信道狀態(tài)參數(shù)集,進(jìn)而提取授權(quán)用戶的業(yè)務(wù)特性參數(shù)集;另一方面,針對802.11b協(xié)議下的無線通信,我們先將相應(yīng)頻段中的數(shù)據(jù)包進(jìn)行解調(diào)與功率調(diào)整,再由統(tǒng)計(jì)理論與隱馬爾可夫模型參數(shù)估計(jì)得到業(yè)務(wù)源的業(yè)務(wù)特性參數(shù)。
[Abstract]:At present, the use of spectrum resources in wireless communication systems has far exceeded people's expectations, and the increasingly scarce spectrum resources make it very difficult to continue to expand the spectrum potential. How to use spectrum resources reasonably has become the focus of attention all over the world. In this paper, the author makes a comprehensive and detailed analysis of the spectrum occupation model from the occupation of wireless spectrum resources. The analysis of the actual spectrum enables us to capture the service parameters of authorized users in all kinds of wireless communication systems on the basis of empty port measurement and spectrum sensing. To a great extent, this research plays a role in combing the existing spectrum occupation model. In reality, the spectrum will show different spectrum usage states, and the continuous time means continuous spectrum state transition. For wireless communication systems, we assume that the resident time distribution of each state is close to the exponential distribution, so we introduce a hidden Markov model based on Markov chain to model the usage state of spectrum. For the target wireless communication system, the power spectral density empty port measurement for four consecutive days is carried out for the typical cellular mobile communication system GSM,. The long time measurement gives us the opportunity to study the channel state and traffic characteristics of GSM downlink band. By using Gao Si observation BW algorithm based on hidden Markov model for the measured power sequence, we can successfully obtain the channel state parameters of GSM. On this basis, the service characteristic parameters of authorized users of GSM system in continuous time are extracted. Next, this paper makes a detailed analysis of another typical wireless communication system wireless local area network (WLAN). In this paper, the physical layer structure of 802.11b is studied, and the packet composition, the performance of DBPSK communication system and the occupation of spectrum resources by packet service are analyzed step by step. On the basis of these theories, the consistency between the wireless packet and the protocol is verified by the actual empty port measurement data of 802.11b. Through the demodulation of the data packets one by one, the packet service parameters counted by the measured data are obtained. At the same time, according to the fact that the service source Poisson sends the packet, we prove that the residence time of the spectrum state is approximately exponential distribution. Therefore, the hidden Markov model is used to estimate the spectrum state. We get the business parameters that are consistent with the real rate of delivery. In this paper, the high coincidence between hidden Markov model and wireless spectrum occupation model is verified. On the one hand, we use hidden Markov model to estimate the channel state parameter set of GSM downlink, and then extract the traffic characteristic parameter set of authorized users. On the other hand, for wireless communication under 802.11b protocol, we first Demodulate and adjust the data packets in the corresponding frequency band, and then obtain the service characteristic parameters of the traffic source from the statistical theory and hidden Markov model parameters estimation.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN925.93

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本文編號：2473311