

一种面向轨道角动量无线通信的几何随机信道建模方法.pdf
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一种面向轨道角动量无线通信的几何随机信道建模方法.pdf
本发明公开了一种面向轨道角动量无线通信的几何随机信道建模方法,包括:确定环境及天线等基本参数;生成三维时变双簇信道环境,即簇的数目、距离和角度分布等,推导簇内散射体位置分布、散射体功率分布等信道参数;利用天线方向图表征发射端产生携带OAM的涡旋波特殊辐射特性,并引入表征涡旋波的涡旋相位项;建立时变信道冲激响应;实现仿真信道模型,分析信道统计特性。本发明建立的OAM信道模型是对基于平面波信道模型的扩展,支持所有可产生涡旋波的天线类型,丰富了轨道角动量信道的非直射场景建模方法,仿真的统计特性对OAM通信系统设
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基于多簇的几何随机信道建模与仿真基于多簇的几何随机信道建模与仿真摘要:随着移动通信的快速发展,几何随机信道(GSC)模型在无线通信系统中得到了广泛应用。然而,传统的GSC模型只考虑了单个基站向多个用户传输数据的情况,没有考虑到网络中存在的多个簇(cluster)的影响。为了更准确地描述真实的通信环境,本文提出了一种基于多簇的GSC模型,并进行了相关的仿真实验。实验结果表明,多簇GSC模型在描述信道特性方面相比传统的GSC模型更加准确,并且在实际通信系统中具有较高的可靠性和性能。关键词:几何随机信道模型;多
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一种面向无线通信网络优化的信道波束图样拓展方法.pdf
本发明公开了一种面向无线通信网络优化的信道波束图样拓展方法,首先,获取实际无线通信网络中的位置信息、工程参数以及通过波束训练得到的信道波束图样,对数据进行预处理,筛选合适的数据特征,并建立用于信道波束图样拓展的数据集。接着,建立由神经网络和多变量高斯过程回归模型串联而成的深度多变量高斯过程回归模型。然后,利用信道波束图样拓展数据集,根据负对数似然函数对深度多变量高斯过程回归模型进行训练,联合优化神经网络权重参数以及高斯过程回归超参数。最后,根据从无线通信网络中获取的新的位置信息和工程参数,利用得到的深度多