高速場(chǎng)景下多普勒頻移和網(wǎng)絡(luò)時(shí)延估計(jì)的仿真研究.pdf

1、高速場(chǎng)景下，由于用戶移動(dòng)速度過快會(huì)帶來很多問題，比如多普勒頻移的增大以及傳輸時(shí)延的變化。當(dāng)用戶處于高速運(yùn)動(dòng)時(shí)，由于多普勒頻移的增加，使得OFDM系統(tǒng)中的子載波正交性得到破壞，信道估計(jì)的準(zhǔn)確性下降，從而導(dǎo)致系統(tǒng)性能降低。通信當(dāng)中會(huì)依據(jù)當(dāng)前的多普勒頻移條件進(jìn)行一定的自適應(yīng)調(diào)整來適應(yīng)環(huán)境的變化，所以多普勒頻移估計(jì)算法的研究十分重要。而網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的估計(jì)精度對(duì)系統(tǒng)的性能有很大影響，其會(huì)受到通信過程傳輸距離、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載以及時(shí)延抖動(dòng)變化的影響，在高速運(yùn)動(dòng)

2、中會(huì)造成傳輸時(shí)延的變化，但如今的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延估計(jì)大多利用時(shí)延的歷史信息來進(jìn)行估計(jì)，而沒有考慮網(wǎng)絡(luò)負(fù)載以及移動(dòng)速度變化帶來的影響，這些時(shí)延突變會(huì)造成一定的估計(jì)誤差。為了解決多普勒頻移估計(jì)和網(wǎng)絡(luò)時(shí)延估計(jì)中面臨的問題，本文基于卡爾曼算法對(duì)這些問題進(jìn)行了仿真研究。
　　本文首先搭建了一個(gè)鏈路級(jí)仿真平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了物理層的通信過程，并對(duì)四種常用的預(yù)編碼方式比如基于ZF準(zhǔn)則的預(yù)編碼、基于MMSE準(zhǔn)則的預(yù)編碼、基于SVD分解的預(yù)編碼以及基于GMD分解的

3、預(yù)編碼算法進(jìn)行了仿真分析，并比較了幾種方式的優(yōu)劣性，其中基于ZF準(zhǔn)則的預(yù)編碼方案能夠很好降低信道間的干擾，而基于MMSE準(zhǔn)則的預(yù)編碼算法將系統(tǒng)噪聲引入到了算法之中，并且降低了系統(tǒng)噪聲的干擾，從理論上來講基于MMSE準(zhǔn)則的預(yù)編碼算法要更加優(yōu)異一些。基于GMD的預(yù)編碼算法會(huì)同性能較差的子信道分配更多的功率，從而使每個(gè)信道的性能相似，所以會(huì)優(yōu)于基于SVD分解的預(yù)編碼的性能。通過對(duì)這些預(yù)編碼的仿真從而驗(yàn)證了LTE鏈路級(jí)仿真平臺(tái)的準(zhǔn)確性，為后續(xù)研

4、究提供了一個(gè)良好的仿真環(huán)境。
　　對(duì)于多普勒頻移的估計(jì)，本文首先對(duì)基于相位差分法的多普勒頻移估計(jì)算法進(jìn)行了仿真研究，但相位差分法在高速場(chǎng)景下會(huì)面臨多普勒頻移近似相等前提條件的不準(zhǔn)確問題，為彌補(bǔ)這一問題的影響，引入了卡爾曼濾波算法，并與相位差分相結(jié)合，通過引入多普勒頻移的一階項(xiàng)，并通過與觀測(cè)方程之間的權(quán)重關(guān)系平衡來降低了相位差分的誤差。為了體現(xiàn)多普勒頻移估計(jì)的效果采用了基于多普勒頻移的自適應(yīng)導(dǎo)頻間隔，從而可以適應(yīng)信道的變化。最后針對(duì)

5、觀測(cè)噪聲協(xié)方差對(duì)卡爾曼濾波的影響，通過觀測(cè)值與估計(jì)值之間的誤差值來調(diào)整權(quán)重因子，降低觀測(cè)誤差的影響，這種基于觀測(cè)誤差來自適應(yīng)調(diào)整觀測(cè)噪聲協(xié)方差的自適應(yīng)卡爾曼算法，可以提高濾波估計(jì)精度。
　　對(duì)于網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的估計(jì)，本文首先基于經(jīng)典卡爾曼濾波算法和平方根卡爾曼濾波算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延進(jìn)行了估計(jì)，驗(yàn)證了移動(dòng)速度、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載對(duì)估計(jì)的影響。為降低這些因素的影響提出了基于多元線性回歸的卡爾曼算法，通過多元線性回歸估計(jì)出上述參數(shù)與網(wǎng)絡(luò)時(shí)延變化的關(guān)系，并將