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基于無線網(wǎng)絡(luò)信號傳播特征的三種感知問題研究

發(fā)布時(shí)間:2019-10-03 22:15
【摘要】:無線網(wǎng)絡(luò)信號的傳播特征被廣泛應(yīng)用于信息感知領(lǐng)域,按照信息感知的目標(biāo)維度不同,信息感知?jiǎng)澐譃榭臻g維度信息感知和頻域維度信息感知兩大類。本文從如何利用空間維度信息感知提高網(wǎng)絡(luò)增值業(yè)務(wù)能力和如何利用頻域維度信息感知提高網(wǎng)絡(luò)本身業(yè)務(wù)能力等問題出發(fā),分別研究了基于無線信號自由空間衰落特征的位置感知問題、基于無線信號多徑衰落特征的人體動作感知問題、基于無線網(wǎng)絡(luò)信號干擾特征的子載波級別的譜感知問題。主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)包括:(1)在基于自由空間衰落特征的靜態(tài)位置感知方面,提出了一個(gè)模型和一個(gè)算法。即:可擴(kuò)展的位置感知算法評測模型(SULP)和CESILA算法。首先,利用SULP模型量化了自由空間衰落特征對經(jīng)典位置感知算法的影響、其他網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對位置感知算法的影響;其次,根據(jù)性能評測結(jié)果進(jìn)一步提出CESILA算法,CESILA算法能在保證位置感知精確度的前提下,提高位置感知的覆蓋率。(2)在基于多徑衰落特征的人體動作感知方面,提出了一個(gè)模型、構(gòu)建了一個(gè)系統(tǒng)。即:基于多徑衰落測量值的細(xì)粒度人體動作特征提取模型(r Ruler)和基于隱馬爾科夫算法的人體動作感知系統(tǒng)(r Ruler-HMM)。首先,利用r Ruler模型對人體動作特征進(jìn)行了提取和特征的相似度分析;其次,為了進(jìn)一步驗(yàn)證r Ruler算法的性能,構(gòu)建了r Ruler-HMM人體動作感知系統(tǒng),在本文的數(shù)據(jù)集中,該系統(tǒng)對動作的感知準(zhǔn)確度達(dá)到90%以上,較現(xiàn)有方法平均提高20-30%左右。(3)在基于干擾特征的頻譜感知方面,提出了兩個(gè)算法。即:子載波級別的頻譜感知算法(Subcarrier-Sniffer)和Wi Fi/LTE共存網(wǎng)絡(luò)中頻譜共享算法(CTCA)。首先,利用Subcarrier-Sniffer提取了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)共存系統(tǒng)中的子載波級別干擾問題;其次,利用Subcarrier-Sniffer理論進(jìn)一步提出了CTCA算法,該算法能夠提高Wi Fi/LTE共存網(wǎng)絡(luò)的頻譜利用率。
【圖文】:

頻譜,相消干擾,相長干擾


可以通過簡單的修改權(quán)限的方式向特定的應(yīng)用開放 CSI 信息。所以通過 CSI態(tài)事務(wù)感知具有實(shí)踐可行性。 干擾特征在子載波級別頻譜感知中的作用本節(jié)主要介紹無線信號在傳播過程中與其他信號產(chǎn)生的干擾特征與子載波級感知問題的映射關(guān)系。1 信號干擾的原理在無線網(wǎng)絡(luò)中,干擾特征(Interference)是指兩列或者兩列以上的載波頻率信號在介質(zhì)中相遇時(shí)發(fā)生疊加,相互消長后形成新波的過程。眾所周知,有的信號干擾情況,即相長干擾和相消干擾,如圖 2.4 所示。

多徑傳播,信號分量,細(xì)粒度


吉林大學(xué)博士學(xué)位論文4.3.2 RSS 和 CSI 在人體動作識別中的異同點(diǎn)分析為了從粗粒度的多徑衰落測量值(RSS)中提取出細(xì)粒度的人體動作特征,本主要分析粗粒度 RSS 值與細(xì)粒度信道狀態(tài)信息(CSI)在人體動作識別中的異同點(diǎn)RSS 和 CSI 異同點(diǎn)的分析是指導(dǎo)本章后續(xù)章節(jié)如何從粗粒度 RSS 信息中提取細(xì)粒度作特征的基礎(chǔ)。(1) 共同點(diǎn)RSS 和 CSI 都能夠反應(yīng)信號的多徑傳播特征。在一個(gè)典型的室內(nèi)傳播環(huán)境中,送信號通過多條路徑到達(dá)接收端。每條路徑的信號分量會產(chǎn)生不同的延遲、能量衰以及相位偏移。如圖 4.1 所示,假設(shè)信號從發(fā)送端(Sender)發(fā)送到接收(Receiver)共有三條路徑,,分別是通過 LoS 路徑接收的信號分量(LoS path)、通棚頂反射的信號分量(path2)以及通過不同的人體動作反射的信號分量(Path3)。
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TN92

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本文編號:2545615

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