+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Методы и алгоритмы оптимизации радиоинтерфейса систем связи с кодовым разделением каналов на основе новых смесевых вероятностных моделей

  • Автор:

    Козлов, Сергей Владимирович

  • Шифр специальности:

    05.12.13

  • Научная степень:

    Докторская

  • Год защиты:

    2015

  • Место защиты:

    Казань

  • Количество страниц:

    245 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы


СОДЕРЖАНИЕ
Список сокращений
Введение
1. ГЛАВА 1. Создание теоретических основ для построения новых адекватных моделей реальной сигнально-помеховой обстановки в
широкополосных системах с кодовым разделением каналов
1 Л. Анализ основных вероятностных моделей, базирующихся на
гауссовом распределении
1.2.Экспериментальный анализ сигнально-помеховой обстановки систем с кодовым разделением каналов
1.2.1. Выбор объекта исследований
1.2.1.1. Выбор средства измерений
1.2.1.2. Выбор источников сигналов
1.2.2. Формирование программы и методика проведения эксперимента
1.2.2.1. Формирование методики измерения параметров сигналов системы CDMA One
1.2.2.2. Определение точек измерения
1.2.2.3. Формирование плана проведения эксперимента
1.2.3. Тестирование измерительного комплекса
1.2.4. Анализ сигналов системы CDMA One и их распределений
1.2.4.1. Оценка общих свойств сигналов системы CDMA One и их особенностей
1.2.4.2. Анализ распределений сигналов
1.2.4.3. Оценка количественных параметров модели сигнала
1.2.4.4. Оценка зависимости параметры сигналов от точек съёма
1.2.4.5. Анализ динамики изменения параметров
1.3. Сопоставление полученных результатов
1.4. Основные результаты и краткие вводы по главе

2. ГЛАВА 2. Разработка новых смесевых вероятностных моделей сигналов
широкополосных систем связи
2Л. Требования для нового подкласса полигауссовых моделей
2.2. Уровень компонент
2.3. Смешивающий уровень ММ-ПГ модели
2.4. Оценка параметров ММ-ПГ модели
2.5. Основные свойства ММ-ПГ модели
2.6. Ограничения применимости класса мультимарково-полигауссовых моделей
2.7. Оценка эффективности применения ММ-ПГ модели для описания широкополосных сигналов на примере сигналов сети стандарта CDMA One
2.8. Основные результаты и краткие выводы по главе
3. ГЛАВА 3. Синтез класса оптимальных алгоритмов приёма сигналов широкополосных систем связи на базе мультимарково-полигауссовой вероятностной модели
3.1. Синтез алгоритма принятия решения
3.2. Синтез алгоритма обработки компонент
3.3. Синтез алгоритма смешивающего уровня
3.4. Оценка параметров оптимального алгоритма
3.5. Синтез структурной схемы алгоритма приема широкополосных сигналов на базе ММ-ПГ модели
3.6. Оценка эффективности оптимального алгоритма приема широкополосных сигналов на базе ММ-ПГ модели
3.7. Основные результаты и краткие выводы по главе
4. ГЛАВА 4. Разработка квазиоптимальных алгоритмов приема сигналов широкополосных систем связи на базе мультимарково-полигауссовых
вероятностных моделей
4.1. Методы снижения количества каналов обработки в алгоритмах
совместного приёма сигналов на базе ПГ моделей
4.2. Уровень компонент
4.3. Смешивающий уровень
4.4. Оценка параметров квазиоптимального алгоритма на базе ММ-ПГ модели
4.5. Синтез правила принятия решения
4.6. Структурная схема квазиоптимального алгоритма приема широкополосных сигналов на базе ММ-ПГ модели
4.7. Оценка эффективности квазиоптимального алгоритма приёма широкополосных сигналов на базе ММ-ПГ модели
4.8. Дополнительные возможности квазиоптимального алгоритма
4.9. Оценка эффективности квазиоптимального алгоритма приёма широкополосных сигналов на базе ММ-ПГ модели с использованием дополнительных возможностей
4.10.Основные результаты и краткие выводы по главе
5. ГЛАВА 5. Оптимизация энергетических параметров и методы
управление мобильностью абонентов широкополосных систем с учётом
новых возможностей мультимарково-полигауссовых моделей
5.1. Разработка критерия регулирования мощности
5.2. Регулирование мощности для оптимального алгоритма приёма на базе ММ-ПГ модели
5.3. Регулирование мощности для квазиоптимального алгоритма приёма
5.4. Оценка эффективности предложенных критериев регулирования мощности
5.5. Разработка критерия выбора базовых станций
5.6. Разработка алгоритма управления мобильностью
5.7. Основные результаты и краткие выводы по главе
Заключение
Список использованных источников
Приложение 1. Протоколы измерений на сети ЗАО «МетротелКазань»
(1.6)
получим отсчеты сигнала в векторной форме в виде:
(1.7)
где й"|, и динамически формируемые для кодового символа х” и задержки г( (далее для сокращения записи индекс г: опущен) базисные векторы
квадратурных компонент, а А'^ и А'к1 - их случайные амплитуды.
Сигналы в городских условиях распространяются по нескольким лучам У = 1, У, имеющим случайные задержки распространения Ту и коэффициенты
затухания А%.
Обозначим за Тм время, за которое поступят сигналы к -го кодового символа, находящихся в зоне действия БС, которое в реальных системах Ты < 2Т3. Тогда на интервале наблюдения длительностью Тм сформируются все отсчеты к-го кодового символа для всех сигналов, а также часть отсчетов (&-1)-го и (£ + 1)-го кодовых символов.
В синхронном режиме работы начальная задержка т1 каждого из сигналов определена. Тогда, для любого векторы последовательности кодовых символов
х'1‘ = (х(У_1),х^',Х(У+1)) могут быть однозначно определены базисные векторы и^ (/

и и//. Учитывая конечность количества сигналов в зоне действия БС, реализации векторов отсчетов входного колебания на входе приемного устройства на интервале Ты представляются квазидетерминированной моделью:
где с, и с) - бинарные случайные величины, соответствующие события наличия г -го сигнала и у -го луча / -го сигнала соответственно, а йА - вектор отсчетов
(1.8)

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.127, запросов: 967