移動通信系統(tǒng)的信號傳輸過程中,由于信道衰落、多徑傳輸、時(shí)延擴(kuò)展等因素的影響,使得信道傳輸特性具有不確定性,在接收端會產(chǎn)生符號間干擾、碼間串?dāng)_等問題,再加上不可避免的噪聲影響,接收信號就可能產(chǎn)生不同程度的誤碼,影響通信質(zhì)量甚至無法正常通信。同時(shí),傳播中的多徑效應(yīng)使無線信道呈現(xiàn)頻率選擇特性,這些因素會使通信質(zhì)量惡化。正交頻分復(fù)用（OFDM）技術(shù)是解決頻率選擇性信道所造成碼間干擾問題的有效途徑。OFDM系統(tǒng)接收端采用相干接收可以降低誤碼率,而獲得信道參數(shù)是相干解調(diào)的必要條件,因此本文研究OFDM系統(tǒng)的信道估計(jì)問題。無線信道呈現(xiàn)較強(qiáng)的非線性特性,支持向量機(jī)由于其對于非線性系統(tǒng)回歸的適應(yīng)性,可以被用于信道參數(shù)的估計(jì)。由于傳統(tǒng)支持向量回歸機(jī)算法對受噪聲污染程度不同的訓(xùn)練樣本賦予同樣的權(quán)重,導(dǎo)致了性能降低。為了提高OFDM信道估計(jì)的性能,提出了小波與孿生支持向量機(jī)相結(jié)合的基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)算法。本文利用小波變換對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到權(quán)值矩陣和權(quán)值向量,以此建立孿生支持向量機(jī)回歸預(yù)測模型WTWTSVR。本文提出的WTWTSVR算法用于估計(jì)OFDM系統(tǒng)衰落信道參數(shù)。該算法是傳統(tǒng)TSVR算法的改進(jìn),在T... 

【文章來源】：遼寧科技大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

核函數(shù)原理示意圖

112.信道估計(jì)2.1移動無線傳播環(huán)境通信是用來進(jìn)行信息傳輸?shù)氖侄�，信道是進(jìn)行信息傳輸?shù)臉蛄�，通信質(zhì)量受到影響最大的原因就是在于信道的復(fù)雜性與不確定性。尤其是具有復(fù)雜的通信信道的無線移動通信系統(tǒng)，由于無線移動信道的多徑信號到達(dá)接收機(jī)時(shí)延、角度和幅度都不相同，使接收信號電平具有很強(qiáng)的不確定性[41]。其次相同頻率之間相互干擾使得無線頻譜很難被重新利用，在移動通信用戶量驟增的情況下，頻譜資源越發(fā)緊張。一般的通信系統(tǒng)框圖如圖2.1如示：圖2.1通信系統(tǒng)的組成框圖Fig.2.1Adiagramofthecompositionofthecommunicationsystem2.1.1無線信道基本傳播特性基站天線與移動臺天線之間的電磁傳播路徑稱之為無線信道，包括發(fā)射天線與接收天線本身以及兩副天線之間的傳播介質(zhì)，在移動通信中傳播介質(zhì)通常為大氣。在實(shí)際移動通信傳播環(huán)境中，反射、繞射和散射是無線信號三種主要的傳播方式[42]。在圖2.2中我們看到的無線傳播路徑有簡單的直線傳播的路徑，也有復(fù)雜的反射傳播路徑。這些不同的路徑到達(dá)的電磁波射線的時(shí)間、相位不同，導(dǎo)致接收信號成衰落狀態(tài)；信道的衰落主要是由多徑效應(yīng)引起的頻率選擇性衰落和信道的時(shí)變性引起的衰落[43]。

12Txhbhmd圖2.2兩天線傳輸模型Fig.2.2Tworaytransmissionmodel2.1.2無線信道的類型由圖2.3可知，無線信道產(chǎn)生衰落的原因主要為兩種：大尺度衰落和小尺度衰落。HD1DDh2D′DèDèDèD′Dh2D(μDh′DHDD圖2.3無線衰落信道分類Fig.2.3WirelessFadingChannelClassification（1）大尺度衰落[44]路徑損耗：可以引起長距離上（100～1000m）接收功率的變化。它是由發(fā)射功率的輻射擴(kuò)散及信道的傳輸特性造成的。陰影效應(yīng)：可以引起短距離上（室外環(huán)境是10~100m，室內(nèi)更�。┕β实淖兓�。它是由發(fā)射機(jī)和接收機(jī)之間的障礙物造成的，這些障礙物通過吸收、反射、散射和繞射等方式衰落信號功率，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)钄嘈盘枴＃?）小尺度衰落[45]

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于CNN-SVM的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軸承故障識別研究[J]. 胡曉依,荊云建,宋志坤,侯銀慶.  振動與沖擊. 2019(18)
[2]多示例學(xué)習(xí)下的深度森林架構(gòu)[J]. 任婕,侯博建,姜遠(yuǎn).  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2019(08)
[3]模具修復(fù)錘擊力信號的dbN小波閾值降噪方法[J]. 劉立君,沈秀強(qiáng),王曉陸,楊文浩,姚紀(jì)榮.  哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[4]Polar碼在加性高斯白噪聲信道下的性能分析[J]. 李曉磊,石旭,周林,賀玉成.  中國科技論文. 2019(03)
[5]基于泰坦尼克之災(zāi)問題的機(jī)器學(xué)習(xí)傳統(tǒng)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對比分析[J]. 王可晴.  電子制作. 2019(02)
[6]非線性和非高斯性共存的序批次反應(yīng)處理過程故障診斷（英文）[J]. 常鵬,喬俊飛,王普,高學(xué)金.  控制理論與應(yīng)用. 2019(05)
[7]基于SVM和組合優(yōu)化模型的手勢識別[J]. 蔡芝蔚,吳淑燕,宋俊鋒.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2016(08)
[8]連續(xù)等距區(qū)間上積分值的二次樣條插值[J]. 吳金明,劉圓圓,張曉磊.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2016(04)
[9]基于正交頻分復(fù)用的線性最小均方誤差信道估計(jì)改進(jìn)算法[J]. 謝斌,陳博,樂鴻浩.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2015(11)
[10]協(xié)作通信技術(shù)在衛(wèi)星移動通信中的應(yīng)用[J]. 李國彥,張合慶.  通信技術(shù). 2015(01)

博士論文
[1]基于深度機(jī)器學(xué)習(xí)的體態(tài)與手勢感知計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 杜宇.浙江大學(xué) 2017
[2]CC-CDMA的碼構(gòu)造及系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法[D]. 李國棟.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[3]改進(jìn)型支持向量回歸機(jī)及其在過程建模與控制中的應(yīng)用[D]. 余艷芳.華東理工大學(xué) 2010
[4]多載波CDMA無線通信系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 孫甲琦.哈爾濱工程大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于不同損失函數(shù)的多生支持向量機(jī)[D]. 張謝鍇.中國礦業(yè)大學(xué) 2017
[2]支持向量機(jī)核函數(shù)及關(guān)鍵參數(shù)選擇研究[D]. 尹嘉鵬.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[3]OFDM移動通信系統(tǒng)中多普勒頻移估計(jì)研究[D]. 孫駿亞.西安電子科技大學(xué) 2016
[4]大氣激光通信中的信道估計(jì)與均衡[D]. 王賀.蘭州理工大學(xué) 2016
[5]基于正交最小二乘的邏輯積網(wǎng)絡(luò)非線性回歸模型研究[D]. 王蓉.華中師范大學(xué) 2016
[6]支持向量機(jī)的快速優(yōu)化算法[D]. 陳東靜.上海師范大學(xué) 2016
[7]多分類支持向量機(jī)增量算法及在認(rèn)知無線電系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 王亞茹.蘭州大學(xué) 2016
[8]基于學(xué)習(xí)的自適應(yīng)無速率碼傳輸機(jī)制及VOFDM調(diào)制系統(tǒng)[D]. 張婧.浙江大學(xué) 2016
[9]頻率選擇性衰落信道下基于Kth佳中繼選擇的檢測技術(shù)研究[D]. 韓旭鑫.西安電子科技大學(xué) 2015
[10]SVM在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[D]. 初光磊.北京郵電大學(xué) 2015



本文編號：3422882