信道特性范文

信道特性范文（精选7篇）

信道特性 第1篇

关键词：多径衰落,路径损耗,阴影效应,平坦衰落,瑞利分布,莱斯分布

0 引 言

移动通信系统是依靠无线信道实现的, 它是最复杂的无线通信信道之一。移动通信系统的性能主要受到无线信道的制约, 无线信道环境的好坏直接影响着通信质量的好坏。信号从发送机到接收机的过程中, 受到地形或障碍物的影响, 会发生反射、绕射、衍射等现象, 接收机接收到的信号是由不同路径的来波组合而成, 这种现象称为多径效应。由于不同路径的来波到达时间不同, 导致相位不同。不同相位的来波在接收端因同相叠加而加强, 因反相叠加而减弱, 会造成信号幅度的变化, 称为衰落, 这种由多径引起的衰落称为多径衰落。当发射机与接收机之间存在相对运动时, 接收机接收的信号频率与发射机发射的信号频率不相同, 这种现象称为多普勒效应, 接收频率与发射频率之差称为多普勒频移。

为了深入研究和实际应用的需要, 把无线信道的衰落主要分为两种形式:大尺度衰落和小尺度衰落。

1 大尺度衰落

大尺度衰落是由于发射机与接收机之间的距离和两者之间的障碍物引起的平均信号能量减少, 包括路径损耗和阴影衰落, 其中路径损耗是由发射功率的幅度扩散及信道的传播特性造成的。阴影衰落是由发射机与接收机之间的障碍物造成的。

1.1 路径损耗

陆地传播的路径损耗的公式可简单表示为:

$L{}_{\text{p}}=Ad{}^{\alpha }(1)$

式中:A是传播常量;α是路径损耗系数;d是发射机与接收机的距离。

在自由空间下, 接收机接收的信号平均功率$\overline{{\rm P}{}_{\text{r}}}$可由下式给出:

$\overline{{\rm P}{}_{\text{r}}}={\rm P}{}_{\text{t}}\left(\frac{\lambda }{4\text{π}d}\right){}^{2}g{}_{\text{t}}g{}_{\text{r}}(2)$

式中:Pt是发射功率;gt是发射天线增益;gr是接收天线增益;λ是电波波长。

自由空间的路径损耗Lf定义为:

$L{}_{\text{f}}=\frac{{\rm P}{}_{\text{t}}}{\overline{{\rm P}{}_{\text{r}}}}=\frac{1}{g{}_{\text{r}}g{}_{\text{t}}}\left(\frac{4\text{π}d}{\lambda }\right){}^2(3)$

由式 (1) 可得出, 路径损耗与距离的α次方成正比。由式 (3) 可知, 在自由空间下, 路径损耗与距离的平方成反比。然而在实际的移动环境中, 接收信号的功率要比自由空间下小很多, 路径损耗系数一般可取为3～4。

1.2 路径传输损耗模型

关于路径损耗的模型, 目前应用最广泛的是Okumura模型, Hata对Okumura模型进行了公式化处理, 所得到的基本损耗 (单位:dB) 公式如下[1]:

$\begin{array}{l}L{}_{\text{p}}(\text{城}\text{区})=69.55+26.16\lg f{}_{\text{c}}-13.82\lg h{}_{\text{t}\text{e}}-\\ \alpha (h{}_{\text{r}\text{e}})+(44.9-6.55\lg h{}_{\text{t}\text{e}})\lg d(4)\\ L{}_{\text{p}}(\text{郊}\text{区})=L{}_{\text{p}}(\text{城}\text{区})-2[\lg (f{}_{\text{c}}/28)]{}^2-5.4(5)\\ L{}_{\text{p}}(\text{开}\text{阔}\text{地})=L{}_{\text{p}}(\text{城}\text{区})-4.78(\lg f{}_{\text{c}}){}^2+\\ 18.38\lg f{}_{\text{c}}-40.98(6)\end{array}$

式中:fc是载波频率 (150～1 500 MHz) ;hte是基站天线有效高度 (30～200 m) , 定义为基站天线实际海拔高度与基站沿传播方向实际距离内的平均地面海拔高度之差;hre是移动台有效天线高度 (1～10 m) , 定义为移动台天线高出地表的高度;d是基站天线和移动台天线之间的水平距离 (1～20 km) ;α (hre) 是有效天线修正因子, 是覆盖区大小的函数, 对于不同的区域, α (hre) 具有不同的表示形式。

(1) 中小城市

$\alpha (h{}_{\text{r}\text{e}})=(1.11\lg f{}_{\text{c}}-0.7)h{}_{\text{r}\text{e}}-(1.56\lg f{}_{\text{c}}-0.8)(7)$

(2) 大城市、郊区或开阔地

当fc≤300 MHz时:

$\alpha (h{}_{\text{r}\text{e}})=8.29(\lg 1.54h{}_{\text{r}\text{e}}){}^2-1.1(8)$

当fc>300 MHz时:

$\alpha (h{}_{\text{r}\text{e}})=3.2(\lg 11.75h{}_{\text{r}\text{e}}){}^2-4.97(9)$

1.3 阴影衰落

信号在传播过程中会遇到各种障碍物的阻挡, 从而使接收功率发生随机变化, 因此需要建立一个模型来描述这种信号功率的随机衰减。造成信号衰减的因素是未知的, 所以只能用统计模型来表征这种随机衰减, 最常用的统计模型是对数正态阴影模型, 它可以精确地描述室内和室外无线传播环境中的接收功率变化。

阴影效应的建模是一个乘性的且通常是随时间缓慢变化的随机过程。即接收信号功率可表示为[2]:

${\rm P}{}_{\text{r}}(t)=L{}_{\text{p}}{\rm P}{}_{\text{t}}(t){\rm P}{}_{\psi }(t)(10)$

式中:Lp是平均路径损耗;Pt (t) 是发射功率;Pψ (t) 是阴影效应的随机过程。

对数正态阴影模型把发射和接收功率的比值ψ=Pt/Pr假设为一个对数正态分布的随机变量, 其概率密度函数为:

$p(\psi )=\frac{1}{\sqrt{2\text{π}}\sigma {}_{\psi {}_{\text{d}\text{B}}}}\exp \left[-\frac{(10\lg \psi -\mu {}_{\psi {}_{\text{d}\text{B}}})}{2\sigma {}_{\psi {}_{\text{d}\text{B}}}^2}{}^2\right],\psi >0(11)$

式中:μψdB是以dB为单位的ψdB=10lg ψ的均值。实测时, μψdB等于平均路径损耗;σψdB是ψdB的标准差, 是以dB为单位的路径损耗标准差。

对数正态阴影衰落的参数一般采用对数均值μψdB, 单位是dB, 对于典型的蜂窝和微波环境, σψdB的变化范围是5～12 dB。经变量代换, ψ服从均值为μψdB、标准差为σψdB的正态分布, 即:

$p(\psi {}_{\text{d}\text{B}})=\frac{1}{\sqrt{2\text{π}}\sigma {}_{\psi {}_{\text{d}\text{B}}}}\exp \left[-\frac{(\psi {}_{\text{d}\text{B}}-\mu {}_{\psi {}_{\text{d}\text{B}}}){}^2}{2\sigma {}_{\psi {}_{\text{d}\text{B}}}^2}\right],\psi >0(12)$

2 小尺度衰落

小尺度衰落是由于发射机与接收机之间空间位置的微小变化引起的, 描述小范围内接收信号场强中瞬时值的快速变化特性, 是由多径传播和多普勒频移两者共同作用的结果, 包括由多径效应引起的衰落和信道时变性引起的衰落, 具有信号的多径时延扩展特性和信道的时变特性。

根据信号带宽和多径信道的相干带宽关系, 将由多径效应引起的衰落分为平坦衰落和频率选择性衰落。

2.1 平坦衰落

若信号的带宽小于多径信道的相干带宽, 此时的信道衰落称之为平坦衰落。研究表明, 平坦衰落的幅度符合瑞利分布或莱斯分布。

若某一路径信号在传播过程中, 存在视距路径传播时, 衰落信号幅度符合莱斯分布。第i个时隙的衰落信号的幅度ri可表示为:

$r{}_i=\sqrt{(x{}_i+\beta ){}^2+y{}_i^2}(13)$

式中:xi和yi是均值为0, 方差为σ2的高斯随机变量;β为视距路径的幅度分量。

莱斯信道的衰落幅度概率密度函数为:

$f{}_{\text{R}\text{i}\text{c}\text{e}}(r)=\frac{r}{\sigma {}^2}\exp [-(\gamma {}^2+\beta {}^2)/(2\sigma {}^2)]{\rm I}{}_0\left[\frac{r\beta }{\sigma {}^2}\right],r\ge 0(14)$

式中:I0[·]是修正过的零阶贝塞尔函数。把K=β2/ (2σ2) 定义为莱斯因子, 表示视距路径下幅度分量与其他非视距路径下幅度分量的总和比。

当反射路径的数量很多, 并且没有主要的视距传播路径时, 衰落信号的幅度服从瑞利分布。

$r{}_i=\sqrt{x{}_i^2+y{}_i^2}(15)$

瑞利信道的衰落幅度概率密度函数为:

$f{}_{\text{R}\text{a}\text{y}\text{l}\text{e}\text{i}\text{g}\text{h}}(r)=\frac{r}{\sigma {}^2}\exp [-\gamma {}^2/(2\sigma {}^2)],r\ge 0(16)$

由式 (14) , 式 (16) 可以得出, 瑞利衰落信道可以看成是K=0时的莱斯信道。衰落参数K反映了信道衰落的严重性, K越小, 表示衰落越严重;K越大, 表示衰落越轻, 当K=∞时, 表示信道没有多径成分, 只有视距传播路径, 此时的信道即为高斯白噪声信道。

2.2 频率选择性衰落

若信号的带宽大于多径信道的相干带宽, 此时的信道衰落称之为频率选择性衰落。此时, 信道冲激响应具有多径时延扩展, 反应衰落信号相位的随机变化。频率选择性衰落是由于多径时延接近或超过发射信号周期引起, 是影响信号传输的重要特性。信号在多径传播过程中, 容易引起选择性衰落, 从而造成码间干扰。为了不引起明显的频率选择性衰落, 传输信号带宽必须小于多径信道的相干带宽。为了减少码间干扰的影响, 通常限制信号的传输速率。

3 信道模型分析

3.1 路径损耗模型分析

根据1.2节中的理论公式, 为大、中城市, 郊区和开阔地的无线移动信道搭建了仿真平台, 仿真流程图如图1所示。

文献[3]假设基站天线高度和移动台天线高度相同, 来分析不同的载波频率和距离对信号传输的影响。在实际生活中, 常常对于不同的地形地貌, 有针对性地设置基站的天线高度和相邻基站的距离, 从而在频率不变, 基站与移动台距离不断变化的情况下, 仍能保证很高的通信质量。因此, 本文从另一个角度出发, 分析了在载波频率和移动台天线高度相同的情况下, 即fc=1 500 MHz, hre=1.5 m时, 不同的基站天线高度hte和距离d对信号传输的影响。假设基站天线高度分别为30 m, 50 m, 70 m, 90 m, 110 m, 随着基站和移动台的距离的变化, 路径损耗特性如图2～图5所示。

从仿真结果来看, 无论在大、中小城市, 郊区还是开阔地, 当载波频率与移动台高度不变的情况下, 路径损耗与基站和移动台的距离d成正比, 与基站天线高度成反比。当d较小时, 不同的基站天线高度对应的路径损耗之间的差距很小;当d>1.65 km时, 差距会很明显, 并随着距离的增加, 这种差距也越来越大, 而且路径损耗与基站天线高度成反比, 与基站和移动台之间的距离成正比, 基站天线高度越大, 路径损耗越小, 基站和移动台之间的距离越大, 路径损耗越大。

对图2～图5进行比较得出, 在开始的50 m内, 大城市环境下的路径损耗与中小城市的路径损耗相同, 均为92 dB, 而城市环境下的路径损耗比郊区环境下的路径损耗高, 从92 dB降低到82 dB, 郊区的路径损耗比开阔地的路径损耗要高, 从82 dB降低到62 dB。由此可见, 在相同的基站天线高度和距离下, 开阔地的路径损耗最小, 郊区次之, 城市最大。另外, 对于相同的路径损耗, 比较各种地形下基站与移动台的距离, 不难发现, 开阔地的两者之间距离最大, 郊区次之, 城市最小。这是因为城区的遮蔽物比较丰富, 特别是路径上那些树木、车辆、建筑等障碍物会对对数正态阴影衰落产生一定的影响。这也反映出, 在基站高度相同的情况下, 开阔地的手机信号要比在室内或者障碍物比较多的地方好。因此, 在城区、建筑物高而密集、或者多山地区, 要想达到相对理想的接收功率, 减少路径损耗, 必须要增加基站的天线高度, 并适当缩小相邻基站的距离。这也与现实生活中的实际情况是一致的。

3.2 平坦衰落模型

根据2.1节中的有关莱斯衰落和瑞利衰落的理论知识, 本节将对这两种衰落搭建仿真平台, 利用Matlab相关函数得到仿真序列, 然后与理论值进行比较。具体的仿真流程图如图6所示。

3.2.1 莱斯衰落信道模型分析

莱斯衰落信道模型经常用于仿真一个可视路径和多个非可视路径共同产生的衰落信道模型。莱斯分布的均值为2σ2 (K+1) , 其中σ2是式 (13) 中的高斯变量方差。对莱斯衰落进行归一化处理, 使E{r2}=1, 此时信号功率与信噪比完全一致。于是, 衰落幅度可表示为:

$r{}_i=\sqrt{\frac{(x{}_i+\sqrt{2{\rm K}}){}^2+y{}_i^2}{2({\rm K}+1)}}(17)$

本文利用Matlab中randn函数产生随机序列, 并结合式 (17) 得到莱斯衰落序列。然后利用迭代法得到莱斯分布的累积函数, 如图7所示。实线是理论值;*线是仿真序列。通过比较发现, 理论值与期望序列是一致的。

3.2.2 瑞利衰落信道模型分析

瑞利衰落模型仿真只需要对莱斯衰落稍作修改, 仿真过程中, 根据式 (16) 画出了其概率密度函数, 并利用Matlab中hist函数得到瑞利衰落的密度函数估计值, 如图8所示。实线是理论值;*线是仿真值。通过仿真结果可以得出, 结果与理论是一致的。

4 结 语

无线移动通信系统的性能主要受到无线信道的影响, 具有较强的随机性。本文分析了无线移动通信信号传播的衰落特性, 对移动通信中的大尺度衰落和小尺度衰落进行了分析, 这些将对无线移动通信系统的前期设计和仿真提供基础。复杂的信道特性对于无线通信来说不可避免, 因此要保证信号的传输质量, 必须采用各种措施来减少由于衰落造成的不利影响。

参考文献

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[6]王正强.无线信道的研究[J].湖南农机, 2008 (9) :22-23.

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[9]梁超, 项铁铭, 刘超.第三代移动通信信道模型仿真分析[J].计算机仿真, 2009 (9) :100-104.

人体通信信道相位特性研究 第2篇

无线体域网 (Wireless Body Area Network, WBAN) 是以“个人”为中心, 在不影响患者正常生活、学习和工作的情况下, 通过将各种智能的、微型的和低功耗的传感节点放置在人体内、体表和人体周围, 通过无线的方式在人周围建立无线个人局域网[1]。大部分的研究都采用现有的无线通信技术, 如超宽带[2,3]、蓝牙、Zig Bee[4]及其他工作在工业科学医用频段 (industrial scientific medical, ISM) 内的通信技术来实现人体近端通信。1996年来, 美国麻省理工学院的Zimmerman提出了一种新的人体近端通信方式———人体通信 (Human Body Communication, HBC) [5]。HBC是以人体作为信号传输媒介从而实现信号在人体表面/内部的传输, 因其所具有的低功耗、连接方便、不易受外界噪声干扰、高保密等特性对实现无线穿戴式医疗监护具有重要意义, 引起研究者的广泛关注[5,6,7]。

人体通信信道特性研究对建立人体通信信道模型、人体通信收发器设计等具有重要意义。目前, 有关人体通信信道特性的研究主要集中在人体周围的电磁场分布及人体等效电路模型[8,9,10]和电极大小、材质, 传输频带, 信道是否动态, 调制方式等对通信质量的影响[11,12]。

然而, 有关人体信道的相位—频率特性还未被广泛研究, 信道相位—频率的非线性会导致符号间干扰, 增大误码率, 因此, 本文通过测量人体信道群延时研究人体信号在1~200 MHz频段下的相位—频率特性, 为后续人体通信样机设计提供参考。

以人体为通信信道实现信号传输是切实有效的, 但信号在不同频率下的传播特性和能量分布范围是不同的。1~100 MHz频段内信号能较好地耦合到人体上, 当载波频率大于100 MHz时, 人体将被作为天线, 信号将通过人体以电磁场与电磁波向周边辐射[13,14]。

为了更好地研究人体信道在不同频率下的相位特性及传播延时特性, 选择合适人体通信频段, 提高信号传播效率, 也为高效收发系统的设计提供依据。本文选定研究频段为1~200 MHz, 并将此频段分为2个研究子频段:1~100 MHz和100~200 MHz进行对比研究。

2 实验设置

2.1 群延时

时延是指信号通过通信系统所需要的传播时间。当一个单一频率的信号通过任意系统时, 其传播时间可以通过输出信号相对于输入信号的相位移来计算。当复合信号 (如发射机发送的调幅波) 通过一个系统时, 输出信号包络相对于输入信号包络的时延称为包络时延。因其涉及的是一群不同频率振荡在传输过程所表现的时延, 故称为群延时, 群延时Tg的数学表达式为

在无失真系统中, 相位相对频率的响应是一个斜线, 其导数是常数;如果相位对频率的响应是非直线, 则其导数就不是常数, 就会出现群延时失真, 群延时在不同频率点上相对于平均值的波动幅度表示信号在此频率点上的相位畸变量。

2.2 实验场景设置

实验选定用安捷伦E5061A网络分析仪 (Vector Network Analyzer, VNA) 测量群时延, 如图1a所示, 志愿者静止站立在VNA前, 并根据传播信道, 在相应的身体部位绑上一对电极, 图1b为4个传播路径及电极在人体上的绑定部位, 分别是:左臂至右臂, 左臂至右腿, 右腿至左腿, 左臂至左腿。图1c所示为测量中所用的4 cm×4 cm铜电极, VAN的发射端通过发射电极将信号耦合到人体, 接收端通过接收电极将人体中信号传输至VAN的接收端。实验选择13名志愿者进行群延时测量, 13名志愿者的体重范围为45~70 kg, 身高范围为155~175 cm, 平均年龄24岁, 其中8名男性和5名女性, 整个实验中志愿者被要求静止站立在测量仪器前。

3 实验结果

3.1 传播延时

图2为13名被测试者在1~200 MHz频段下, 4个传播路径的平均延时。对同一测试者, 4个传播路径下的传播延时基本相等;13名被测者中, 10号和11号的延时测量结果与其他被测者差异较大, 其中10号和11号的身高体重年龄与其他11名被测者均无明显差异, 引起较大差异的具体研究, 仍需进一步研究。即:1~200 MHz频段下, 同一个体的传播延时与传播路径无关, 多数个体的传播延时基本一致, 个别个体存在较大差异。

图3给出了在1~100 MHz和100~200 MHz频段下, 4个传播路径的平均传播延时和标准偏差, 其中误差棒代表标准偏差。表1给出了详细的数值描述。在1~100 MHz频段内, 4个传播路径的平均延时几乎是相等的, 例如, 路径2具有最大的传播延时18.37 ns, 路径4具有最小的传播延时16.86 ns, 路径1和路径3的传播延时分别是17.06 ns和17.74 ns。4个传播路径中, 最大的传播延时仅比最小的传播延时大1.56 ns。在100~200 MHz频段内, 4个路径的平均延时基本相等, 例如4个传播路径的传播延时分别是15.23 ns, 14.56 ns, 15.14 ns, 14.39 ns, 其中最大的传播延时仅比最小的传播延时大0.84 ns。

基于以上分析, 在1~100 MHz和100~200 MHz频段内, 信号的传播延时和传播路径无关, 即信号在人体内传播延时和测量部位无关。1~100 MHz频段上的传播延时均比100~200 MHz频段上的传播延时大, 此结果可能由于信号不同的耦合机制导致。

3.2 相位畸变

恒定的群时延代表线性相位。不同频点下, 群时延偏离平均值的幅度值代表相应频点下相位的畸变大小。图4为1~200 MHz频段下的群延时测量图, 图5为1~200 MHz频段内相位归一化统计结果图, 归一化相位偏差值越大, 表示在该频点下相位畸变越大。在20~40 MHz频段信号畸变较大。与1~100 MHz频段内的相位—频率特性相比, 100~200 MHz频段内的相位—频率保持了较好的线性特性。

3.3 归一化相位畸变概率密度

为了精确描述人体通信信道相位特性, 对1~200 MHz频段下信道相位畸变进行统计分析。分析中采用了3个常用的概率密度分布函数 (Probability Density Functions, PDF) :Lognormal, Gamma和Weibull分布对相位畸变归一化值进行拟合。通过最大似然估计算法 (Maximum Likelihood Estimation, MLE) 来估计分布参数, 并通过Akaike (Akaike Information Criterion, AIC) 信息准则来选择最佳分布模型[15]。图6所示为归一化相位畸变的概率密度函数 (Probability Density Function, PDF) 曲线及拟合模型。表1列出了分布模型和AIC、MLE参数。Lognormal分布具有最佳的拟合效果。所有参数的计算均在95%的置信区间内。

AIC公式定义为

式中:k是分布模型的参数;L是似然函数的最大值。

4 结论

本文主要通过实验统计的方法研究在1~200 MHz频段下人体通信信道的相位—频率特性。实验对13名志愿者分别进行4个传播路径群延时测量。统计分析结果表明, 传播延时与传播路径无关。然而, 1~100 MHz频段下的传播延时均比100~200 MHz频段下的传播延时大, 由此推断此结果可能是由不同的耦合机制引起。

环形干扰下窃听信道特性的研究 第3篇

自开放系统互联模型[1]提出以来,有线网络通信系统及无线网络通信系统都遵循分层的研究思想。例如TCP/IP协议将网络分为链路层、网络层、传输层及应用层,而IEEE 802.11无线局域网标准只规定了链路层协议,可以在此层上部署不同的高层协议。

传统上对于安全性的考虑都假设物理层是理想的,即假设物理信道上传输信号的误码率为零(可以通过纠错编码达到目的),然后再进行认证或加解密过程。此外,传统的信息安全解决方案大都基于计算复杂性理论,它们通常是不可证明的,例如基于解离散对数问题的难度[2]、基于大数分解难度[3]等。Shannon在这些加密算法出现前已经提出了基于信息论安全的理论,但其结论在实际应用中无法实现,因此在研究领域未受到重视。

近年来,无线通信终端随着Wi-Fi、3G技术的成熟呈现出爆炸式的增长,无线通信所带来的安全、隐私问题也成为研究的焦点。无线信道具有自身的特点,如信号传播特性、衰落特性等,这些物理层特性正在被用来建立安全通信机制。一方面,基于Shannon的信息理论,研究者提出了信息论安全理论,这是一类能够实现完美的保密通信的理论;另一方面研究者研究了信息论安全理论中信道编码、身份认证等问题,进一步推动着物理层安全技术的发展。信息论安全属于无条件安全理论,无论攻击者的计算能力如何,都不可能获得正常通信双方的任何信息。

假设正常通信的双方为Alice和Bob,并且存在一个窃听者Eve,Eve可以截取Alice与Bob通信的内容,也可以伪造身份与前两者通信,如图1所示。

在Shannon的模型中[4],Eve与Bob所接收到的来自Alice的信息是完全一样的。Alice将明文M与密钥K通过某种函数变换为密文C,Bob与Eve均接收到信息C。Shannon进一步指出,只有当M与C完全统计独立时,即M与C的互信息量为零时,这个系统才称得上是完全保密的。在这种情况下,Eve从M中获取的信息量为零。Shannon还证明了达到这种情况的条件是密钥K的熵大于等于明文M的熵,也就是说,密钥K的长度要至少要与明文的长度相等[4]。从这个意义上讲,通常认为完美的保密通信系统是不可实现的。现实中的保密系统通常利用较短的密钥长度来实现保密通信,因此理论上它们是可以被破解的,例如采用穷举法。

Wyner[5]与Csiszár、Körner[6]假设了一种特殊情况,Alice到Eve的信道状况差于Alice到Bob的信道状况,即Eve接收到的信号有效信息量少于Bob接收到的有效信息量,那么将可以实现无条件保密通信。具体来讲,记Bob收到的信息量为IM,Eve收到的信息量为IW,那么将有IM>IW,这个系统的保密通信容量就是CS=max(IM-IW)。保密通信容量是指Eve获取不到任何信息时Alice与Bob之间的最大通信速率。Wyner提出的模型称为窃听信道模型(Wire-tap Channel)。关于窃听信道的模型此后被诸多学者沿用并改进[7,8]。

Leung-Yan-Cheong和Hellman推导了加性高斯白噪声情况下窃听信道的保密通信容量[7]。Barros和Rodrigues在2006年发表了重要的研究成果[8],他们证明了衰落对合法通信用户来讲是一种优势而不是阻碍。在准静态瑞利衰落情况下,即使窃听者的信道信噪比高于合法接收用户,仍然可以实现无条件保密通信。

准静态瑞利衰落窃听信道是最接近实际情况的安全信道模型,它能够以一定的概率实现保密通信。近年来的研究集中在提高准静态瑞利衰落窃听信道模型的保密通信性能上面。Vilela[9]分别研究了在模型中加入盲干扰和自适应干扰情况下的保密通信性能。Zhiguo Ding[10]研究了合法中继节点对保密通信性能的影响,并指出其性能优于施加干扰的方法。Thangaraj等学者[11]则研究了窃听信道情况下的编码方式,考察了二元消除信道与二元对称信道下具体的编码方式,其中一些方式达到了理论上的保密通信容量。

本文首先描述带有环形干扰的窃听信道模型;然后推导在这种干扰方式下的保密通信性能,主要是中断概率的表达式;最后对一种实际情况进行了仿真,并将结果与Vilela的盲干扰窃听信道[9]做了对比。

1 模型描述

假设存在一种半径很小的环形天线。它能够向环形以外的部分发送信号,但是不能向环形内部发送信号——一种理想的有向天线。这种天线在计算时可以看作信号发射点位于圆心的位置。

将Alice、Bob与Eve各看作一个点,引入环形天线后,只对Bob的位置作出要求:它位于环形天线的圆心位置。如图2所示。

将合法用户Alice到Bob的信道称为合法用户信道,记Bob的接收信噪比为γM;将Alice到窃听用户Eve的信道称为窃听信道,记Eve的接收信噪比为γW。根据高斯窃听信道模型的结论[7],Alice与Bob通信的保密通信容量为:

$C{}_S=\{\begin{array}{cc}\lg (1+\gamma {}_{{\rm M}})-\lg (1+\gamma {}_W)& ,g{}_{{\rm M}}>g{}_W\\ 0& ,g{}_{{\rm M}}\le g{}_W\end{array}(1)$

式(1)中对数以2为底。当存在瑞利衰落时,γM与γW均为随机变量,保密通信成立条件CS>0只能以一定的概率实现,称CS≤0的概率为保密通信的中断概率。

当存在干扰Jammer时,瑞利衰落窃听信道的模型如图3所示。

在图3中,Alice将信源信息每K比特码字WK编码为N比特码字XN,这是信道编码的过程;Alice与Bob之间的信道受到衰落hM及噪声nM的影响,且衰落系数hM是符合瑞利分布的随机变量,nM是符合高斯分布的白噪声;同样地,Alice与Eve之间的信道受衰落hW与噪声nW的影响。此外,Eve还接收到来自Jammer的干扰信号,干扰接收信道可以等效为一个存在衰落hJ及噪声nJ的信道。

2 中断概率的计算

根据以上模型可以得出Bob接收信号的瞬时表达式:

$y(i)=h{}_{{\rm M}}(i)x(i)+n{}_{{\rm M}}(i)(2)$

这里假定信道为准瑞利衰落信道,即在一个码字的时间内,衰落系数hM(i)保持恒定,为常数hM。但是在不同的码字之间,p(hM)满足零均值复高斯分布。则Bob的接收信噪比为:

γM(i)=PB|hM(i)|2/NM=

PB|hM|2/NM=γM (3)

式(3)中PB表示Bob接收到的来自Alice的信号功率,NM表示噪声的功率。根据概率理论,|hM|2符合指数分布。不失一般性,假设|hM|2为单位均值的指数分布随机变量。则:

$\gamma {}_{{\rm M}}=\frac{{\rm P}{}_{B}G{}_{tr}}{{\rm N}{}_{{\rm M}}}=c{}_{tr}G{}_{tr}(4)$

式(4)中Gtr即为单位均值的指数分布随机变量,为使表达式更加简洁,记常数ctr=PB/NM。

同样地,Eve接收的有用信号与噪声加干扰比值(正文仍称信噪比)为:

$\begin{array}{l}\gamma {}_W=\frac{{\rm P}{}_E|h{}_W|{}^2}{{\rm N}{}_W+{\rm P}{}_J|h{}_J|{}^2}=\frac{{\rm P}{}_E|h{}_W|{}^2/{\rm N}{}_W}{1+{\rm P}{}_J|h{}_J|{}^2/{\rm N}{}_W}=\\ \frac{c{}_{te}G{}_{te}}{1+c{}_{je}G{}_{je}}(5)\end{array}$

式(5)中PE表示Eve接收到的来自Alice的信号功率,PJ表示Eve接收到的来自Jammer的信号功率,NW表示窃听信道上的高斯噪声功率,Gte、Gje为单位均值的指数分布随机变量,常数cte=PE/NW、cje=PJ/NW。

根据合法用户Bob的接收信噪比γM和窃听用户Eve的信噪比γW,可以推导出系统保密通信的中断概率为:

${\rm P}{}_{\text{o}\text{u}\text{t}}={\rm P}{}_r(\lg (1+\gamma {}_{{\rm M}})-\lg (1+\gamma {}_W)\le 0)(6)$

如果要求系统至少以RS的保密通信速率进行通信,则此时的中断概率为:

Pout(RS)=Pr(lg(1+γM)-lg(1+γW)≤RS) (7)

事实上研究中断概率Pout(RS)更有意义,它可以在给定保密通信速率时得出中断概率,当RS=0时,式(7)变为式(6)。

最终,中断概率的表达为:

$\begin{array}{l}{\rm P}{}_{\text{o}\text{u}\text{t}}(R{}_S)={\rm P}{}_r(\lg (1+\gamma {}_{{\rm M}})-\lg (1+\gamma {}_W)\le R{}_S)=\\ {\rm P}{}_r\left(G{}_{tr}\le ［2{}^{R{}_S}\left(1+\frac{c{}_{te}G{}_{te}}{1+c{}_{je}G{}_{je}})-1\right]/c{}_{tr}\right)=\\ 1-{\displaystyle {\int }_0^{\infty }{\displaystyle {\int }_0^{\infty }e}}{}^{［2{}^{R{}_S}\left(1+\frac{c{}_{te}g{}_{te}}{1+c{}_{je}g{}_{je}})-1\right]/c{}_{tr}}e{}^{-g{}_{te}}e{}^{-g{}_{je}}\text{d}g{}_{te}\text{d}g{}_{je}(8)\end{array}$

3 仿真结果

假设收发天线均为单位增益,即Gt=1、Gr=1,干扰天线的增益也为1,损耗因子L=1.2,以2.4 GHz频率为例,其波长λ=0.125 m。令Alice发射信号的功率Pt=3 dB·W,干扰天线发射的信号功率Pj=-80 dB·W,高斯白噪声功率为5×10-14.4 W。

根据信号传播理论[12],如果Alice与Bob之间的距离为dtr,则Bob的接收信号功率PB为:

${\rm P}{}_B=\frac{{\rm P}{}_{t}G{}_{t}G{}_r\lambda {}^2}{(4\text{π}){}^{2}d{}_{tr}^{2}L}(9)$

将式(9)代入到式(4)可得常数ctr。依据同样的方法可以计算出常数cte与cje。

按照下面的空间位置对Alice、Bob、Eve和Jammer进行布局。假设坐标横纵轴的数值代表平面上的位置,单位为m,这里对10 m×10 m的区域进行分析。Alice位于坐标(2.5,5)处,Bob位于(7.5,5)处。Jammer位也于(7.5,5)处。Eve可以处于任何位置。他们的相对位置如图4所示。

图5给出了RS=0.9,带有环形干扰时的保密通信中断概率P${}_{\text{o}\text{u}\text{t}}^j$;图6给出了不存在干扰时系统的中断概率P${}_{\text{o}\text{u}\text{t}}^{nj}$。首先可以看出,加入干扰后,干扰点附近的中断概率大大降低,这是由于当窃听者位于干扰点附近时,其干扰功率远远大于有用信号功率;其次,有干扰时的中断概率最小值趋近于0,而无干扰时的中断概率最小值约为0.68,这说明干扰可以保证保密通信更加流畅地实施。

图7是中断概率P${}_{\text{o}\text{u}\text{t}}^j$与P${}_{\text{o}\text{u}\text{t}}^{nj}$的比值,即:

$\Delta {\rm P}{}_{\text{o}\text{u}\text{t}}=\frac{{\rm P}{}_{\text{o}\text{u}\text{t}}^j}{{\rm P}{}_{\text{o}\text{u}\text{t}}^{nj}}(10)$

显然,如果ΔPout<1,表明施加干扰后保密通信的中断概率变小,这种干扰是有利的;反之,如果ΔPout>1,表明施加干扰后保密通信的中断概率变大,这是有害的干扰。在图7中,所有区域的值都是小于1的,说明干扰没有对合法通信造成任何影响。此外,图7中颜色越深的部分,数值越小,表明干扰带来的效用越大。

最后,图8给出了不同的干扰功率对中断概率的影响。根据图4的设置,这里计算了纵坐标为5 m,即Alice与Bob所在的直线上各点的中断概率。可以看出,中断概率随着干扰功率的增加而减小。中断概率曲线有两个交点,一个是Alice所在的位置,另一个是Bob和Jammer所在的位置。

4 结果对比

作为对比,图9给出了Vilela[9]用盲干扰的方式来改善保密通信质量的结果。图中只给出了施加干扰前后中断概率的比值。仿真所用参数为:干扰点发射功率Pj=3 dB·W,保密通信速率RS=0.1,其余参数与第3节相同。对比图7可以发现,盲干扰只能在一小部分区域内降低保密通信的中断概率,而在大部分情况下盲干扰都是有害的;而环形干扰利用独特的方式避免了有害干扰的发生,其结果优于前者。

5 结论

物理层安全所要达到的保密通信与攻击者的计算能力无关,是一种绝对安全的通信方式。本文所提出的带有环形干扰的瑞利衰落窃听信道模型可以获得很低的保密通信中断概率。在实际应用中,环形天线可以用若干有向天线组合而成,也可以利用MIMO技术实现。

摘要：研究一种新的干扰施加方式——环形干扰对瑞利衰落窃听信道模型的影响。推导了环形干扰下保密通信的中断概率表达式,并计算了这种干扰下的数值仿真结果。结果表明,这种新的主动施加干扰的方法使保密通信中断概率大大降低,同时提高了保密通信的容量。

关键词：信息论安全,物理层安全,窃听信道,瑞利衰落信道

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地空信道传输特性与技术分析 第4篇

地空通信是利用升空平台搭载通信载荷,通过空中中继或交换,实现多个地面台(站)间信息交互的一种无线通信方式。其本质是通过升高空中通信设备的办法,变超视距通信为视距通信,具有通信距离远、覆盖面积大、传输带宽宽、易于组网和机动灵活等特点,特别适用于空地联合作战中编队迅速推进时的宽带通信联络及城市巷战中的战术通信保障。根据空中平台的升空高度,通信覆盖半径可达几十千米至数百千米。

地空无线信道衰落的传播模型主要分为自由空间传输、阴影衰落和多径衰落的传播模型3类。其中,自由空间传输和阴影衰落对无线信号产生的影响是缓慢的,通常可以称之为大尺度衰落,也可称为慢衰落;多径衰落对无线信号产生的影响是快速的,使得接收信号幅度、功率和相位等在很短的时间内即产生迅速的变化,通常称之为小尺度衰落即快衰落,该衰落对传输性能影响十分明显,需采取必要措施予以克服。下面对地空信道的传输特性进行分析,并分析采取分集接收技术后的性能改善。

1 空中平台通信覆盖能力

地空通信信道特性与空中平台通信覆盖能力和地面天线仰角等密切相关,在不考虑设备能力条件下,空中平台的通信覆盖能力主要与2个因素有关:① 空中平台的升空高度;⑵ 地面站所能支持平稳传输最低的天线仰角。一般来讲,在特定的平台高度下,地面天线仰角越高信道条件越好,但通信距离越短;仰角越低信道条件越恶劣,但通信距离越长。

1.1 通信覆盖能力与升空高度的关系

地空通信通信覆盖范围即为空中平台升高后的最大视通距离,此时视通的距离表达式为:

$d=3.57\left(\sqrt{h{}_1}+\sqrt{h{}_2}\right)$。 (1)

式中,h1、h2分别为通信链路两端天线的高度。

设地面站天线高度为2 m,升空平台高度与极限覆盖范围的关系如表1所示。

1.2 通信覆盖能力与仰角的关系

设地面站天线仰角为α,空中平台升空高度为H,地球等效半径为R,则不同天线仰角下的通信覆盖范围如图1所示。图1中,根据正弦定理有:

$\frac{{\rm H}+R}{\sin \left(90+\alpha \right)}=\frac{R}{\sin \left(90-\alpha -\beta \right)}$。 (2)

通信覆盖半径为:

d=sinβ×R。 (3)

根据式(2)和式(3)可计算出不同天线仰角下,不同平台高度的通信距离,计算结果如图2所示。

2 地面反射两径信道模型

在平原地区的地空通信信道表现为地面反射两径模型,即一条地空设备间的直视路径、另一条地面反射路径。两径传输模型示意图如图3所示。

图3中,在水平面上的直射波与反射波相位干涉情况,设A点场强为EA直射波经过r1到达B,场强为E1,反射波反射经过r2也到达B,场强为E2,r1、r2自由空间损耗为a1、a2,反射点的反射系数模为m,相位为φ,则有

E1=EAa1e-jβr1。 (4)

E2=EAa2e-jβr2me-jφ。 (5)

式中,β=2π/λ为自由空间传播常数。

不同地面条件反射系数m的取值如表2所示。

在B点的总场强为E1和E2的矢量和,即

EB=EAe-jβr1(a1+a2me-jφe-jβ(r2-r1))。 (6)

一般r1≈r2,所以a1≈a2=a,设r1≈r2,有

EB=EAe-jβr1(a+ame-jφe-jβ(Δr))。 (7)

所以B点场强的模为:

$E{}_B=aE{}_A\sqrt{1+m{}^2+2m\text{c}\text{o}\text{s}(\phi +\beta \text{Δ}r)}$, (8)

$\text{Δ}r=r{}_2-r{}_1=\frac{h{}_1+h{}_2}{\sin \theta }-r{}_1$。 (9)

由此可见,合成场强决定于地面反射系数m和相位角βΔr,并且随着行程差作周期性变化。两径模型在不同距离不同架高和不同频率信号衰落变化如图4所示。

从图4中可得出以下结论:① 衰落深度决定于反射体的反射系数,反射系数越高,主径和反射径能量越接近,衰落深度越深;反之越浅。图4(c)中可见,在反射系数为0.5时,衰落深度只有3 dB;② 衰落的周期频率决定于设备的工作频率和架高,工作频率越高,衰落周期越小,架高越高,衰落频率越高。

3 地空传输性能及抗衰落技术分析

在一般情况下,地空通信信道存在直视路径,且该路径信号最强,其他路径为地面和山体等反射物造成的反射路径,尽管数量较多,但信号强度相对较弱。因此,可用莱斯模型进行建模,以下针对莱斯信道模型进行传输性能分析及提出抗衰落传输技术。

3.1 莱斯衰落信道误码性能

信号经莱斯信道后信噪比γ 的时间概率分布为:

$\begin{array}{l}p\left(\gamma \right)=\frac{\left(1+{\rm K}\right)\exp \left(-{\rm K}\right)}{\overline{\gamma }}\exp \left(-\frac{\left(1+{\rm K}\right)\gamma }{\overline{\gamma }}\right)\cdot \\ {\rm I}{}_0\left(2\sqrt{{\rm K}\frac{\left(1+{\rm K}\right)\gamma }{\overline{\gamma }}}\right)。(10)\end{array}$

式中,$\overline{\gamma }=\frac{E{}_{\text{b}}}{{\rm N}{}_0}E(a{}^2)$为接收信号的平均信噪比,随机信号a为接收信号幅度;I0(·)为零阶修正贝塞尔函数,其时间概率密度服从莱斯分布。

为了计算该系统在莱斯信道条件下的误码率,在衰落导致的所有可能的信号强度范围内,必须对差错概率进行平均,因此衰落信道中的误码率可以通过加性高斯白噪声(AWGN)信道中的衰落概率密度函数基础上的误码率进行平均得到,即

Pe=∫0∞Pe(γ)P(γ)d(γ)。 (11)

式中,${\rm P}{}_{\text{e}}(\gamma )=\frac{1}{2}\text{e}\text{r}\text{f}\text{c}(\sqrt{\gamma })$,为相干相移键控(PSK)在AWGN信道条件下的误码概率。将其代入式(11)得到接收平均信噪比与误码率的关系,不同莱斯因子k下的误码性能曲线图如图5所示。

3.2 分集接收对莱斯信道性能改善

为了克服低莱斯因子条件下信道对接收性能的影响,分集接收技术是一种理想的手段。采用最大比合并方式,信噪比γ的概率密度函数表示为:

$\begin{array}{l}p\left(\gamma \right)=\left(\frac{{\rm N}+{\rm K}}{\overline{\gamma }}\right)\left(\frac{\left({\rm N}+{\rm K}\right)\gamma }{{\rm K}\overline{\gamma }}\right){}^{\frac{{\rm N}+1}{2}}\exp \left(-\frac{\left({\rm N}+{\rm K}\right)\gamma +{\rm K}\overline{\gamma }}{\overline{\gamma }}\right)\cdot \\ {\rm I}{}_{{\rm N}-1}\left(2\sqrt{\frac{{\rm K}\left({\rm N}+{\rm K}\right)\gamma }{\overline{\gamma }}}\right)。(12)\end{array}$

式中,${\rm K}={\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}{\rm K}}{}_i$,IN(·)为N阶修正贝塞尔函数。

假设每条信道为频率非选择的、慢衰落的,且其包络统计特性为莱斯分布,N条分集信道的衰落过程是统计独立的,并具有相同的功率谱密度,每条信道受到零均值加性高斯白噪声的干扰,采用PSK调制、相干检测、空间分集和最佳合并技术,则误码率与信噪比的关系式为:

$p{}_{\text{e}}=-\frac{1}{\pi }(\frac{{\rm N}+{\rm K}}{\overline{\gamma }}){}^{\text{Ν}}\cdot {\displaystyle \int }{}_{-\text{π}/2}^0\frac{\exp \left(-\frac{{\rm K}\sec {}^2\theta }{\frac{{\rm N}+{\rm K}}{\overline{\gamma }}+\sec {}^2\theta }\right)}{\left(\frac{{\rm N}+{\rm K}}{\overline{\gamma }}+\sec {}^2\theta \right){}^{{\rm N}}}\text{d}\theta$。 (13)

不同莱斯因子、不同分集重数条件下的接收误码性能曲线图如图6所示。

由图6可知:① 在低莱斯因子信道条件下,分集技术对接收检测误码性能有明显的改善,在莱斯因子K=3 dB时,2重分集比无分集在误码率为10-4时改善近13 dB;② 在莱斯因子K>6 dB时,2重分集便可达到较好的传输效果。

4 结束语

通过以上分析,地空信道是一种变参信道,一般存在直射路径,信号包络服从莱斯分布,在不同的工作环境和天线仰角条件下,其通信覆盖区域和衰落因子均有不同,需要在系统和设备设计中,针对信道特点进行链路平稳传输设计,经过计算和仿真,给出了衰落特性和分集误码改善情况,对今后的工程设计有一定的借鉴指导价值。 

摘要：从地空通信的原理出发,分析了地空通信的通信覆盖能力与空中平台升空高度以及天线仰角的关系,给出了地面反射二径模型,分析了地空信道的衰落特性、误码性能以及在分集接收条件下的误码性能改善,并进行了相应的仿真,给出了相应的仿真结果。仿真结果表明地空通信信道的衰落十分明显,对信息传输性能造成不可忽视的影响,并且在低莱斯因子条件下,采用分集接收技术可有效对抗信道衰落,且对传输误码性能有明显改善,这些结论对今后的工程设计与实现提供重要参考和指导。

关键词：地空信道,莱斯信道,衰落,多径,分集

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卫星移动通信信道特性与模型研究 第5篇

研究任何一个通信系统,首先必须分析该通信系统的信道特征。之所以需要对信道特征进行分析和建模,一方面因为信道特征决定了信道的容量,另一方面,通信系统中的编解码、调制解调和各种接收技术等通信模块都要针对特定的信道特征来进行设计,所以,卫星信道的特征分析和相应数学模型的建立对进一步的研究和仿真非常重要。信道的测量和建模可以说是研究和开发通信系统的首要问题。由于卫星和移动终端的相对运动,使得卫星移动信道具有随机和时变特性;同时,由于卫星移动通信系统所使用轨道、终端和环境条件的不同,卫星移动信道具有多样性。

1 信道特性

卫星移动信道同时具有卫星信道和移动信道的特征,存在着多径效应、阴影效应、多普勒频移和电离层闪烁等严重影响着数字信号传输可靠性的因素。

1.1 多径效应

移动通信卫星中,电波到达接收天线前经各种物体的反射、散射和绕射,接收到的信号是具有不同幅度、相位、时延以及入射角度的多个信号的合成信号,造成接收信号的幅度会随着时间的推移剧烈变化。由于多径效应产生的衰落称为多径衰落,其持续时间一般较短,它是一种快衰落。

1.2 阴影效应

当电波在传播路径上遇到建筑物、树木、起伏山丘等障碍物的阻挡时,会使电磁波信号产生衰耗,从而造成接收信号电平的下降,这种现象称为阴影遮蔽。此时卫星与移动站之间的直射信号被路边的树木或其他障碍物吸收或散射掉,使得接收端信号的幅度在一定的范围内产生起伏,这就产生了阴影衰落,它是一种慢衰落。阴影衰落的衰落率主要取决于移动站周围的环境和收发双方的运动速度,与频率基本无关,而阴影衰落的深度取决于信号的频率和障碍物状况。

1.3 多普勒频移

当卫星和移动地球站之间存在相对运动时,接收信号的频率与发送信号的频率之间引入了一个差值,相应的频差叫多普勒频移。其计算公式为:

undefined

其中α是入射电波与移动站运动方向之间的夹角;v是卫星和移动站之间的相对运动速度;λ是载波波长。由公式可以看出,信号的频率越高或者径向移动速度v越高,则多普勒频移就越大。多普勒频移对采用相干解调的数字通信的危害较大。

1.4 电离层闪烁

当电波通过电离层时,受电离层结构的不均匀性和随机时变性的影响,造成信号的振幅、相位、到达角、极化状态等短周期的不规则变化,形成“电离层闪烁”现象。

2 信道模型

目前,在对卫星移动通信信道的传播特性的研究中有三类分析模型被用来描述卫星移动通信信道的传播特性,即:经验模型、几何分析模型、概率分布模型。国内外通常采用概率分布模型来分析和研究卫星移动通信信道传播特性。概率分布模型主要分为两类,以Loo模型、Corazza模型为代表的单状态统计模型和以Luzt两状态模型等为代表的基于Markov链的多状态统计模型。

2.1 单状态统计模型

根据卫星移动通信特点和实际测试结果,C.Loo、Corazza提出了各自的信道模型。Loo模型[1,2]假设阴影只作用于直射分量(LOS-line of sight )。而Corazza模型认为阴影同时作用于直射分量和多径反射分量。瑞利、莱斯和对数正态三种分布模型是实现Loo模型和Corazza模型的基础,分布模型的准确性直接影响单状态模型的整体性能。

2.1.1 三种分布模型

(1) 瑞利信道模型

在城市环境中,直视波分量完全被阻挡,及存在多径效应的情况下,电磁波的能量传输主要通过散射方式进行。当反射波数目N很大时,根据中心极限定理,接收信号可以看成两个相互独立的均值为0,方差为σundefined的高斯过程的叠加。接收信号可表示为:

undefined

其中,ac(t)和as(t)为两个相互正交的高斯过程。接收信号的包络呈Rayleigh分布,其包络的概率分布函数(PDF)为:

undefined

其中2σ2为多径传播引起的平均散射功率。

(2) 莱斯信道模型

在开阔地环境中LOS分量未被阻挡,接收信号可以看作是直射分量与散射分量的叠加。其接收信号可表示为:

undefined

其中s(t)为直射分量,d(t)为散射分量,n(t)为加性高斯白噪声。k为莱斯因子,即直射分量功率与多径分量功率之比,在低轨道移动卫星通信中,它是与仰角有关的参数,ac(t)和as(t)仍为两个相互正交的高斯过程。这时接收信号的包络服从莱斯 (Rice)分布,接收信号包络的概率分布函数为:

undefined

其中莱斯因子undefined为直射分量功率,I0表示零阶修正贝塞尔函数。

(3) 对数正态衰落信道模型

在农村和郊区环境中,直射分量由于阴影效应部分被遮蔽,接收信号可以表示为:

undefined

其中γc(t)、γs(t)为正交的对数正态过程,ac(t)和as(t)为相互正交的高斯过程。其接收信号包络的概率分布函数为:

undefined

其中b0=σ2为多径传播引起的平均散射功率,μ、undefined分别是对数正态分布的均值和均方差。

2.1.2 Loo模型

Loo模型又称为部分阴影模型。该模型假设接收到的信号是由受到阴影作用的直射信号分量和不受阴影作用的多径信号分量组成的,其中受到阴影遮蔽的直射分量服从Lognormal分布,而多径漫反射分量服从Rayleigh分布,接收信号可表示为:

其中r(t)是接收到的信号;z(t)是直射波信号;d(t)是多径信号;s(t)表示阴影衰落;总的接收信号r的概率分布函数为:

2.1.3 Corazza模型

Corazza模型又称为全阴影模型。该模型假设接收信号中的直射信号分量和多径信号分量均受到阴影遮蔽的作用,接收信号可表示为:

接收信号包络r可看成是两个独立随机过程的乘积,R(t)是Rice过程,s(t)是Lognormal过程。r的概率分布函数为:

其中,σ2=1/2(k+1),k为莱斯因子。

2.2 多状态统计模型

单状态统计模型是由地面移动通信信道模型发展起来的,在表示、仿真GEO卫星移动通信具有优势,但是根据ESA(European Space Agency)对实际卫星通信信道进行的一系列测试、统计和分析表明,卫星通信信道衰落特性不能用单一的概率分布函数来描述,而应根据传播信号受到的遮蔽情况来划分信号的传播环境,使用多个信道状态和多种概率分布函数的组合来描述卫星移动通信信道。为了更好地表示大范围内卫星移动通信信道的变化特点,Lutz、Hui Ming等提出了基于多种单信道模型状态的Markov信道模型。

2.2.1 Lutz两状态信道模型

Lutz提出的多状态模型将信道状态分为两种状态:“好状态”和“坏状态”。当信道处于“好状态”时,存在直射信号分量且无阴影遮蔽效应,此时信道的统计特性服从Rice分布;当信道处于“坏状态”时,不存在直射信号分量,包络统计特性服从Rayleigh-Lognormal分布,则 “坏状态”下接收信号的概率分布函数为:

undefined

设定加权悉数A,表示阴影遮蔽的时间百分比,得到总的接收信号的概率分布函数为:

2.2.2 五状态Markov信道模型

在此模型中,作者定义了低遮蔽区域、中等遮蔽区域和高遮蔽区域3个基本状态,在低遮蔽区域和高遮蔽区域中又分别定义了两个字子状态,整个模型通过状态概率矩阵A和状态转移概率矩阵P就能描述一定时间段内或给定路线上的卫星移动传输信道。由于假设低遮蔽区域和高遮蔽区域不能直接相通,转移矩阵可以简化为:

undefined

其中Pij表示从状态i到状态j的转移概率(i=1,2,3,4,5;j=1,2,3,4,5),且undefined。

由于此Markov链是非周期、不可约、正回归的,其稳态分布存在且等于其极限分布,既AP=A。所以要知道转移概率矩阵P就能计算出状态概率矩阵A。矩阵A和矩阵P与环境和移动站方位角等有关。由单状态统计模型可知,低遮蔽区域下的“好状态”(状态1和状态2)服从Rice分布,高遮蔽区域下的“坏状态”(状态4和状态5)服从Rayleigh-Lognormal分布,而中等遮蔽区域下的“不好不坏状态”服从Loo模型分布。

根据实测数据,通过信号衰落大小划分出5个状态,再通过状态序列统计出状态转移概率矩阵P,而矩阵A统计拟合可以获得。这样5状态Markov信道模型的概率密度函数为:

3 结论与展望

本文分析了卫星移动通信信道传输特性,并从单状态统计模型和多状态统计模型两方面详细介绍了适合不同地面环境和卫星轨道的卫星移动通信信道模型。给出了各过程的理论推导和量化数学表达式。对以后的卫星移动通信信道建模具有重要指导意义。

未来卫星移动通信系统的一个基本特征是要完全和其他地面网络集成,从而保证全球无处不在的无缝通信。为了实现在不同多址接入、调制编码、分集结构下实时QoS预测和系统性能比较,精确、可变的信道模型是必需的。未来的信道模型需要建立在精确的估计和传输统计特性建模的基础上,它要能很好融合天气衰落过程、多径衰落和阴影过程,同时要考虑不同信道状态之间的转换。最后,信道建模和估计算法的选择要考虑计算复杂度和实时处理的实现。

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[3]Corazza G E,Vatalaro F.A Statistical Model for Land Mo-bile Satellite Channels and its Application to Nongeo Sta-tionary Orbit Systems[J].IEEE Trans on VT,1994,43(3/8):738-742.

[4] Lutz E.The Land Mobile Satellite Communications Chan Nel-recording,Statistics,and Channel Model[J].IEEE Trans Veh Technol,1991,40(2):375-386.

低压电力线载波通信信道特性分析 第6篇

1 低压电力线信道特性

低压电力线信道噪声对通信系统的影响主要来自2 个方面:输入阻抗特性和噪声特性[5]。

1.1 输入阻抗特性

利用信号发生器和耦合器测量低压配电网的等效输入阻抗。通过耦合器测出低压电力网的电压V2, 而测量电阻的阻值R和电压V1很容易得到, 可以用示波器读取V1, V2值, 通过式 (2.1) 得出低压配电网的等效输入阻抗。则低压配电网的输入阻抗为:

1.2 信号噪声及干扰特性

低压电力线通信信道噪声的产生于分布主要受时间、地点、温度和负载等影响。目前, 低压电力线通信信道噪声比较公认的可以分为稳态背景噪声, 窄带干扰噪声, 突发性噪声和周期脉冲噪声。在特定时段内, 背景噪声在低压电网上可达22d B以上。脉冲干扰的强度最大可达40d B, 对通信质量有很大影响。干扰基本上可以分为人为的和非人为的。人为干扰是指各种负载, 如电机、照明。家用电器等, 人为的随时随地接入电力网络。这种干扰不可预测, 毫无规律, 一般表现为突发性、随机性。非人为干扰是指暴雨、大风等自然现象造成的。这种干扰受外界干扰影响较大, 与周围环境有一定关系。所以, 低压电力线通信信道噪声成因及影响非常复杂, 只能对几种主要噪声定性分析。

通过耦合电路测出噪声波形, 存储在示波器中, 将测量数据通过计算机进行分析。测量噪声的原理如图1 所示。

(1) 背景噪声:因为背景噪声是一个平稳随机过程, 所以可以用一组白噪声经过自回归来模拟背景噪声。背景噪声模型如图2 所示。

利用该方法得到与实际相近的模拟背景噪声, 得到结论:采用奇异值分解法所得到的参数模型虽然花费时间较长, 但其误差控制在合理范围内, 比较适用于背景噪声离线分析;而LD递推法尽管计算速度很快, 但准确度不高, 误差较大, 比较适用于背景噪声快速生成。

所采用的滤波函数为:

需要指出的是, 自回归模型虽然适用于逼近平稳过程, 但对于非线性时间序列的脉冲噪声并不适用。只有分析考虑脉冲噪声符号、宽度、间隔和幅值之间的内在相互联系才能准确模拟脉冲噪声, 才能得到与实际比较接近的噪声模型, 实现建模的真实性和完整性。

(2) 窄带噪声:可以叠加若干个正弦信号来模拟窄带噪声。

(3) 脉冲噪声:一般为衰减的正弦波或多个衰减正弦波的相互叠加, 但没有规律性, 它对数据传输的影响主要由脉冲的宽度、幅值和间隔时间造成的。绝大多数脉冲噪声可以利用三角形包络的多个正弦波叠加来模拟单个脉冲噪声, 并且将该脉冲叠加在随机噪声中即可。

2 结语

由于低压电力线载波与高压相比较而言, 信道环境区别较大, 主要表现为低压电力线信道干扰特性十分复杂, 同时低压配电网负荷随机性和时变性大, 其信道特性难以用现有的任一数学模型来描述, 增大了通信系统的复杂性。因此, 对电力线信道特性的分析还受到许多的限制, 建立的信道模型应用范围距离实际还有很大的差距。在保证低压电力线通信的传输质量和速率的前提下, 需要对低压电力线的信道特性有十分详细和合理的分析。

参考文献

[1]郭禧斌, 陈富安, 黄留欣.城市配电网容性无功补偿研究[J].电力电容器与无功补偿, 2014, 35 (01) :6-11

[2]黄留欣, 黄磊, 郭禧斌, 等.电力系统容性无功及补偿[J].电力电容器与无功补偿, 2013, 34 (03) :1-5

[3]孙丽君, 郭禧斌.低压电力线OFDM载波通信系统定时同步新方法[J].科学技术与工程, 2014, 14 (7) :186-190

[4]郭禧斌, 左明鑫, 吴伯彪.OFDM技术在低压电力线载波通信中的应用现状[J].信息通信, 2015, (8) :194-195

信道特性 第7篇

1 蒸发波导传播信道的主要内容

1.1 蒸发波导传播条件的形成——电磁波

蒸发波导的主要特性就是对于电磁波有着极强的陷获能力, 这样就可以保证微波信号进入蒸发波导环境中后进行超视距传播, 而且传播过程中能量的损耗极低, 信号质量不会受到较大的影响。不过蒸发波导只是电磁波超视距信道传播的必要条件之一, 超视距信道传播的可行性更多的还是取决于电磁波的频率、收发天线位置以及发射天线的仰角角度。一般来说, 电磁波需要具备以下四个基本条件才能够进行蒸发波导环境中超视距信道传播。首先, 海面上必须存在一定高度的蒸发波导, 这种蒸发波导在中低纬度海域出现率较高, 一般可以达85%以上, 平均高度大概在海面15m左右的位置, 其次, 电磁波的传播频率必须比蒸发波导最低陷获频率要高, 海面蒸发波导一般可以支持频率在3-20GHz的电磁波超视距信道传播, 接着, 电磁波发射天线的高度必须比蒸发波导环境最高处低, 才能保证电磁波处于蒸发波导环境中, 最后, 发射天线的仰角角度需要控制在2°以内, 才能够确保电磁波能量最远发射。

1.2 蒸发波动微波超视距信道的主要特征

海上通信系统以及海岸通信系统在电磁波信号传播的过程中, 因为海面蒸发波导结构差异性, 出现的一系列折射、反射以及粗糙海面反射、散射等情况, 会使电磁波信号出现不同程度的衰减, 另外, 由于大气中主要成分含量的变化, 也会导致电磁波在传输的过程中能量出现不同程度的衰落, 这无疑对海上通信系统以及海岸通信系统通信性能产生了极大的影响。

1.2.1 传输损耗公式

通信系统电磁波传输损耗公式如下所示:

式中, f代表通信系统电磁波的频率 (MHz) , F代表通信系统的传播因子, E代表电磁波信号接收区域的电磁场强度, E0代表自由空间接收点电磁场强度, x代表电磁波传输距离 (km) , z代表电磁波传输的水平高度 (m) , u (x, z) 代表接收点的直角坐标系位置, L代表蒸发波导微波超视距信道传输损耗能量 (d B) 。

利用公式3, 能够对抛物线方程进行求解。其中, p主要表示的是垂直空间波数;m (x, z) =n2-12z/ae, 主要表示的是大气的修正折射率指数;取k=2/, p=ksin, 将其代表自由空间波数, 代表的是与水平面之间形成的夹角;最大去0.7°;x主要代表的是水平方向之间的距离。在处于水平极化状态的时候, u (x, z) 主要代表的就是电厂, F-1[·]主要代表的就是傅立叶逆变换, F[·]主要代表的就是是傅立叶变换;边界x=0中的初始场在对u (0, z) 进行分布的时候, 获取的方法主要是通过p空间远场天线方向图中存在的傅立叶逆变换。

1.2.2 多路径传播

在对数字信息进行频带传输的时候, 蒸发波导信道内含有的多径传播对于接受信号有一定的影响;从时域方面来看, 主要体现在码间干扰与幅度衰落;从频域方面来看, 主要体现在频率呈现选择性的衰落, 实质上就是传输信道对于信号中不同的频率成分具有不同的响应。如果介质与大气边界不会随着时间的变化而发生变化, 那么接收端与信源之间也处于一个固定的位置, 由信源发出的信号会利用完全不相同的预警传输至接收端中, 所以接受信号处于一个相对比较稳定的状态, 而且输入与输出之间主要处于一个非时变的关系。这种情况下, 第n条传播路径在路径衰减以及传播时延方面都属于常数, 这样就能够有效地对确定性模型进行获取。因此, 多路径信道可以表示为:

其中, 每一条路径的幅度衰减均为a1, a2, a3…an, 各条电波路径之间的差分时延主要为n=tn-tmin, tmin主要代表的是最小时延。海上波导通信环境测试试验显示, 流层散射通信会在很大程度上影响微波超视距通信, 差分时延与瑞利分布模型基本上处于类似的状态。

1.2.3 多普勒效应

多普勒效应, 实质上就是指海面的表面边界与海面上空中的大气介质会随着时间的变化而发生变化, 而且移动通信过程中接收端与发射端之间存在着相对运动, 会导致发射信号频率发生相应的飘逸状况。多普勒效应应当能够将信道变为时间色散信道, 当信号码源与相干时间之间的周期长度处于一致状态的时候, 会导致非常严重的时间选择性衰落, 对系统的接收性能造成严重的影响, 所以在对蒸发波导信道模型进行建立的过程中应当予以充分的重视。实际上, 多普勒频率漂移主要是一种随着时间变化而发生变化的函数, 采用vn (t) 对第n条路径中的多普勒频率漂移进行表示。同时, 因为大气介质呈现的是一种随机变化的状态, 海水表面粗糙度、风速以及大气湍流等一系列因素都会在一定程度上对其造成影响, 所以应当充分考虑每一条路径中出现的不同程度的相位波动。

2 蒸发波导信道特性的仿真与结论

蒸发波导信道模型主要的实现途径体现在以下几个方面:

(1) 生成原始信号, 并且利用BFSK将原始信号调制成发送信号。

(2) 采用PE模型的高效傅立叶分裂步进算法, 对传输路径的损耗进行合理的计算, 对路径的功率值进行合理的设置。

(3) 在仿真信道条件下生产多条路径的多普勒频移、时延以及衰落, 还要与高斯分布的相位波动处于一个相符合的状态。

(4) 对多条路径衰落信道模型中的信号输出进行监理, 然后对高斯白噪声进行添加。

(5) 对误比特率进行合理的计算, 并且与高斯白噪声信道之间进行一个对比分析。

仿真过程中, 按照式子3对PE模型进行求解, 对于折射率的修正主要采取以下形式:

假设在我国南海部分与东海部分低纬度地区海域的中性层结构条件下, 蒸发波导高速d的平均值为20m, M (0) 取320单位;海水相对介电常数设为80, z0设为0.00015m, 电导率应当设置为4S/m, 将口径设置为1.8m, 将工作频率设置为5GHz, 将发射天线高度设置为10m, 然后处于一个水平极化的状态;通过谱估计法对每一个距离步长的掠入射角进行合理的计算, 将收发天线之间的距离设置为80km。在对这一多径衰落蒸发波导信道模型进行仿真的过程中, 对于输入信号的选择, 主要为频移键控, 这个调试方式与其它方式相比较而言更加能够与相位快速变化信道保持一个相符的状态;因为大气环境处于一个随机变化的状态, 对于路径数无法有效的对其进行确定, 因此假定路径数与瑞利分布中的某一个自然数处于一个相符的状态, 瑞利分布的平均值设为2;利用产生的特定平均值中的瑞利分布随机数来形成多普勒频移, 可以通过将多径模块加入一对窄带高斯包噪声的方式来形成相位波动, 最后将每一个路径加在一起, 对输出信号进行获取。

仿真结果显示: (1) 不同的仿真所得到的相位波形也会不同, 信号包络起伏处于一个随机变化的状态, 以此反映出对蒸发波导信道随机变化的特性。 (2) 各个路径之间, 在一定程度上存在相对幅度差异, 还有相对时延差异, 如果接收天线在同一时间接收这些路径信号, 那么就会造成非常严重的频率选择性衰落。 (3) 相对于高斯白噪声信道而言, 蒸发波导信道在很大程度上降低了信号的误比特率, 充分表明不仅要重视这一信道对于大容量数字通信系统性能造成的影响, 而且FSK调制优于PSK调制的通信性能。由此可以看出, 这一模型具有多径衰落、随机时变的特性, 能够对我国南海部分与东海部分低纬度地区海域的中性层结构条件下蒸发波导信道进行模拟, 并且在对海上微波超视距通信系统进行优化设计的过程中, 提供相应的信道模型使其参考。

3 结语

无线电波在蒸发波导中进行超视距传播, 是海上通信系统以及海岸通信系统的重要信号传播途径, 掌握无线电波在蒸发波导中超视距信道衰落特性, 对于我国海上通信系统、海岸通信系统信号传播范围与质量有着积极的意义。

参考文献

[1]缪刚.海上宽带超视距蒸发波导微波通信系统的建模与分析[J].硅谷, 2012 (16) :188-189

[2]孙亿平, 张捷, 彭茜, 等.海面蒸发波导信道的建模及仿真研究[J].计算机仿真, 2012 (12) :127-130, 412

[3]王红光, 张利军, 郭相明, 等.蒸发波导微波超视距信道衰落特性研究[J].微波学报, 2013 (3) :1-5