针对城市移动通信环境,提出了散射体各向异性分布的VMF分布模型.在室外宏小区的移动通信环境下引入散射体群的概念,并结合MIMO多天线Y型阵列(UYA)和圆形阵列(UCA)拓扑结构,使得模型能够估计多径衰落信道的重要信道参数,如UYA和UCA的空间衰落相关函数(SFC)、衰落信道模型的信道容量及多天线阵列UYA和UCA对平均余纬的敏感度等,并延伸了SFC在求解信道协方差矩阵的应用.结果表明:M IM O多天线系统的性能不仅取决于天线阵列阵元间距,还与到达角度有关;所提模型的信道参数估计结果适用于实际的城市移动通信环境.针对UYA和UCA的SFC和信道容量研究,拓展了VM F分布模型在三维空间域移动通信领域的应用,对MIMO多天线阵列的信道参数评估和无线通信系统仿真提供了有力的工具.
基于经验模态分解理论,提出了一种基于粒子群算法的支持向量机预测方法.采用总体平均经验模式分解法将混沌信号分解为若干固有模态函数和趋势分量,将复杂的非线性信号转化为具有不同尺度特征的平稳分量.利用粒子群算法对支持向量机的惩罚系数和核函数进行优化,结合支持向量机建立混沌序列的单步预测模型.从预测误差中检测淹没在混沌背景中的微弱信号(包括瞬态信号和周期信号).对Lorenz系统和实测IPIX雷达数据进行仿真实验,结果表明,该方法能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号,Lorenz系统得到的均方根误差0.000000339(-102.8225 d B时)比传统支持向量机方法的均方根误差0.049(-54.60 d B时)降低了5个数量级,从海杂波中检测出具有谐波特性的微弱信号,表明预测模型具有更低的门限和误差.
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