Исследование адаптивной пространственной обработки сигналов с угловой дисперсией

• Автор: Соколов, Максим Александрович
• Шифр специальности: 01.04.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Нижний Новгород
• Количество страниц: 138 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1 Исследование применимости базиса степенных векторов для обработки сигналов с угловой дисперсией

1.1 Обработка сигналов от точечных источников в АР

1.2 Метод степенных векторов для точечных источников

1.3 Источники сигналов с угловой дисперсией

1.4 Исследование применимости метода степенных векторов для обработки сигналов с угловой дисперсией
Выводы
Глава 2 Эффективность обработки сигналов с угловой дисперсией в случае точно известных корреляционных матриц сигналов и помех

2.1 Прием сигналов с угловой дисперсией при точно известной корреляционной матрице

2.2 Обработка сигналов от нескольких источников с угловой дисперсией с точно известными корреляционными матрицами
Выводы
Глава 3 Эффективность обработки сигналов с угловой дисперсией в случае использования оценки корреляционных матриц сигналов и помех
3.1 Адаптация при использовании степенного базиса
3.2 Оценка размерности степенного базиса
3.3 Оценка объема вычислений при использовании метода степенных векторов

3.4 Эффективность адаптивной обработки при движении источника

3.5 Эффективность адаптивной разнесенной обработки сигналов в
М1МО-системах
Выводы
Заключение
Список сокращений
Список литературы

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы диссертации
В настоящее время происходит бурное развитие систем беспроводной связи различного назначения. Постоянное увеличение числа пользователей систем связи, а также появление новых интернет-сервисов, таких как 1Р-телефония, видеоконференции, требуют как увеличения скорости передачи данных, так и повышения качества связи. Большая скорость и высокое качество связи должны обеспечиваться в том числе для абонента, движущегося с большой скоростью в поезде, самолете, автомобиле. При этом положение абонента в пространстве обычно известно с большой априорной неопределенностью. Основные препятствия для достижения большой скорости и высокого качества передачи информации обусловлены теми радиофизическими эффектами, которые возникают при многолучевом распространения сигнала в случайной рассеивающей среде, например, в городской среде. К таким эффектам относятся, прежде всего, замирание сигнала, его временная, частотная и угловая дисперсии.
Скорость передачи данных и количество обслуживаемых пользователей могут быть увеличены, например, за счет расширения используемой полосы частот [1, 2]. Также скорость передачи данных можно повысить за счет увеличения излучаемой мощности. Однако частотные ресурсы имеют свои пределы, так как выделяемые стандартами полосы радиочастотных диапазонов весьма ограничены, а максимальный уровень излучаемой мощности не может быть существенно увеличен из-за требований биологической защиты и энергопотребления. Таким образом, задачи повышения эффективности беспроводных систем связи необходимо решать при жестких ограничениях на выделенные ресурсы, что особенно

1 + у/?(0) Ур(<1) ур(2с?) ... ур((Ы -)с1)л
у/?*(йО 1 + у/ДО) у/з(й?) ... ур((Ы -2)с1)
(ур ({N-1)0) ур ((N-2)0) ур ((ЛГ-3) (1.3.15)
В случае точечного источника сигнальное подпространство имеет размерность равную единице. Для источника с угловой дисперсией данное утверждение уже не будет являться справедливым. Построим зависимость распределения собственных чисел КМ (1.3.15) для различных форм источников сигналов ((1.3.8), (1.3.10), (1.3.12)) в зависимости от соотношения ширины источника сигнала сг и ширины главного лепестка диаграммы направленности АР по уровню половинной мощности. Количество элементов АР будем считать равным 16 (N = 16), с расстоянием между элементами равным половине длины волны (с! = Я/2). Без потери общности предположим, что мощность шума в каждом элементе АР равна полной мощности сигнала и равна 0 дБ. Для нормального пространственного распределения сигнала (1.3.8) спектр собственных чисел приведен на Рис. 1.5: