本文關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)通信信道建模及盲均衡技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),無(wú)人機(jī)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,針對(duì)無(wú)人機(jī)的研究也越來(lái)越熱門。由于周圍環(huán)境的干擾和無(wú)人機(jī)自身的快速運(yùn)動(dòng),無(wú)人機(jī)與地面基站之間的通信會(huì)受到多徑效應(yīng)和多普勒頻移的影響,導(dǎo)致通信質(zhì)量嚴(yán)重下降。建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型可以更方便地來(lái)研究無(wú)人機(jī)通信信道的特性、制定有效的抗干擾方案并分析其性能。本文將無(wú)人機(jī)通信信道分為三種場(chǎng)景,分別建立了相應(yīng)的離散時(shí)間信道模型,對(duì)無(wú)人機(jī)通信信道做了一個(gè)探索性的研究。盲均衡技術(shù)在不需要訓(xùn)練序列的情況下就能完成均衡,有利于提高信道利用率,是用來(lái)減輕碼間干擾的一種重要手段。本文提出了基于同相和正交分量的判決引導(dǎo)盲均衡算法(IQDD),將此算法與CMA結(jié)合形成CMA-IQDD算法,該算法收斂速度快,收斂后剩余誤差小。具體工作如下:首先介紹了無(wú)線信道小尺度衰落特性,以及在WSSUS信道下,多徑信道的數(shù)學(xué)模型和其等效離散時(shí)間模型。然后將無(wú)人機(jī)通信信道分為空中飛行、起飛和降落以及任務(wù)區(qū)飛行三種場(chǎng)景。分別對(duì)這三種場(chǎng)景下的無(wú)人機(jī)通信信道進(jìn)行研究,分析了它們的多普勒功率譜和時(shí)延功率譜特性,根據(jù)WSSUS信道建模原理,建立了不同場(chǎng)景下的離散時(shí)間信道模型。在Matlab中對(duì)三種場(chǎng)景的信道模型進(jìn)行了仿真,分析了信道模型的多普勒功率譜、散射函數(shù)、多徑信道增、時(shí)域沖激響應(yīng)、頻域響應(yīng)、誤比特率等特性。仿真結(jié)果表明當(dāng)采用S波段(2cf?GHz)測(cè)控,數(shù)據(jù)傳輸速率為2Mb/s時(shí),三種場(chǎng)景下,信道都呈現(xiàn)頻率選擇性慢衰落特性。在非時(shí)變信道下,仿真對(duì)比了各種基本盲均衡算法的性能,包括CMA、MCMA、DD以及CMA-DD算法,在信道條件較好的情況下,各個(gè)算法都能完成均衡,CMA收斂能力強(qiáng),DD算法收斂后剩余誤差小,CMA-DD算法結(jié)合了二者的優(yōu)點(diǎn)。但當(dāng)信道條件較為惡劣時(shí),CMA-DD算法均衡效果較差。針對(duì)以上缺點(diǎn),提出基于同相和正交分量的判決引導(dǎo)盲均衡算法,該算法能在初始誤差較大的情況下較好地完成均衡,但其收斂速度仍然較慢。將CMA和IQDD算法結(jié)合形成CMA-IQDD算法,并在Matlab中仿真分析了該算法的均衡效果、收斂速度、誤碼率特性,表明該算法優(yōu)于其它算法并且適用于時(shí)變信道。在無(wú)人機(jī)任務(wù)區(qū)飛行場(chǎng)景信道下,仿真驗(yàn)證了CMA-IQDD算法在時(shí)變信道中的性能,結(jié)果表明該算法能有效的減小無(wú)人機(jī)通信信道的時(shí)變多徑傳播特性引起的碼間干擾。最后在FPGA平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了CMA-IQDD算法,并在硬件平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)際測(cè)試,結(jié)果與理論分析一致。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)人機(jī)信道 信道建模 多普勒功率譜 盲均衡 CMA-IQDD
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V279;TN911.5
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 無(wú)人機(jī)背景知識(shí)簡(jiǎn)介9-10
• 1.2 無(wú)人機(jī)通信信道建模簡(jiǎn)介10-12
• 1.2.1 信道建模的意義10
• 1.2.2 航空信道建模研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 盲均衡技術(shù)簡(jiǎn)介12-14
• 1.3.1 盲均衡技術(shù)研究意義12-13
• 1.3.2 盲均衡技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用13-14
• 1.4 本文的組織安排和主要工作14-17
• 2 無(wú)線信道建�；纠碚�17-31
• 2.1 引言17
• 2.2 無(wú)線信道特征17-25
• 2.2.1 無(wú)線電波傳播機(jī)理17-18
• 2.2.2 大尺度衰落18-20
• 2.2.3 小尺度衰落20-25
• 2.3 小尺度衰落建模理論25-29
• 2.3.1 寬帶模型和窄帶模型25
• 2.3.2 多徑信道的數(shù)學(xué)模型25-27
• 2.3.3 多徑信道離散時(shí)間模型27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 3 無(wú)人機(jī)通信信道建模及仿真31-53
• 3.1 引言31
• 3.2 多徑信道概率統(tǒng)計(jì)模型31-32
• 3.3 不同飛行場(chǎng)景下無(wú)人機(jī)通信信道特點(diǎn)32-38
• 3.3.1 空中飛行場(chǎng)景32-34
• 3.3.2 起飛和降落場(chǎng)景34-36
• 3.3.3 任務(wù)區(qū)飛行場(chǎng)景36-37
• 3.3.4 無(wú)人機(jī)通信信道特點(diǎn)總結(jié)37-38
• 3.4 信道模型的實(shí)現(xiàn)38-40
• 3.4.1 離散時(shí)間參數(shù)獲取38-39
• 3.4.2 離散時(shí)間信道模型建立39-40
• 3.5 信道模型的仿真40-51
• 3.5.1 空中飛行場(chǎng)景仿真40-42
• 3.5.2 起飛和降落場(chǎng)景仿真42-47
• 3.5.3 任務(wù)區(qū)飛行場(chǎng)景仿真47-50
• 3.5.4 各種場(chǎng)景下的信道誤比特率比較50-51
• 3.6 本章小結(jié)51-53
• 4 無(wú)人機(jī)通信信道盲均衡及仿真53-71
• 4.1 引言53
• 4.2 盲均衡技術(shù)基礎(chǔ)53-56
• 4.2.1 盲均衡系統(tǒng)等效基帶模型53-54
• 4.2.2 理想均衡條件54-55
• 4.2.3 盲均衡原理及基本結(jié)構(gòu)55-56
• 4.2.4 盲均衡算法性能評(píng)價(jià)準(zhǔn)則56
• 4.3 各類基本盲均衡算法56-63
• 4.3.1 Sato算法56-57
• 4.3.2 Godard算法57-58
• 4.3.3 修正常數(shù)模算法（MCMA）58-61
• 4.3.4 判決引導(dǎo)（DD）算法61-62
• 4.3.5 CMA-DD算法62-63
• 4.4 基于同相正交分量的判決引導(dǎo)盲均衡算法63-69
• 4.5 本章小結(jié)69-71
• 5 CMA-IQDD算法的FPGA實(shí)現(xiàn)71-83
• 5.1 引言71
• 5.2 整體設(shè)計(jì)方案71-72
• 5.3 均衡器各子模塊設(shè)計(jì)72-79
• 5.3.1 數(shù)據(jù)輸入及FIR濾波器模塊設(shè)計(jì)72-74
• 5.3.2 誤差函數(shù)計(jì)算模塊設(shè)計(jì)74-77
• 5.3.3 模式選擇模塊設(shè)計(jì)77-78
• 5.3.4 抽頭系數(shù)更新模塊設(shè)計(jì)78-79
• 5.4 硬件平臺(tái)測(cè)試79-81
• 5.5 本章小結(jié)81-83
• 6 總結(jié)與展望83-85
• 6.1 論文總結(jié)83-84
• 6.2 后續(xù)研究工作展望84-85
• 致謝85-87
• 參考文獻(xiàn)87-91
• 附錄91
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄91
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間取得的科研成果目錄91

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