基于κ‑μ阴影衰落信道的无线体域网通信系统中断概率分析方法技术方案

本发明专利技术的基于κ‑μ阴影衰落信道的无线体域网通信系统中断概率分析方法，首先建立系统模型，然后再依次计算接收端的信号‑干扰噪声比的条件概率密度函数、无条件概率密度函数和广义非完整矩量母函数，最终计算出同信道干扰条件下的无线体域网通信系统的中断概率。提出了一种准确分析无线体域网通信系统中断概率的方法，有效解决了无线体域网通信系统中断概率特性缺乏准确分析手段的技术难题，考虑了同信道干扰和加性白色高斯噪声对于系统性能的影响，通过分析接收端信号‑干扰噪声比(SINR)的统计特性，得到闭合形式的中断概率表达式，为评估信道衰落特性和同信道干扰对于无线体域网通信系统的影响提供了理论基础和依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种准确分析无线体域网通信系统中断概率的方法，更具体的说，尤其涉及一种基于κ-μ阴影衰落信道的无线体域网通信系统在同信道干扰情形下的中断概率分析方法。
技术介绍
在无线体域网中，移动设备通常离人体较近，因而，设备-设备之间的通信链路容易受到周围环境以及人体的随机遮挡，且受人体运动的影响，该阴影效应会加剧。κ-μ信道模型假定接收信号来源于多个簇，直射分量为确定性值，因而，只考虑了信号衰落的多径效应，忽略了随机遮挡的影响。考虑到阴影效应对无线体域网信道的影响，我们采用κ-μ阴影衰落信道模型来描述无线体域网信道的衰落特性，该模型是一个包含多径效应和阴影衰落的信道模型，它可以很好地刻画无线体域网信道的阴影效应，其散射分量服从κ-μ分布，阴影衰落服从Nakagami-m分布。该模型为更一般化的信道模型，它包含了一些常见的信道模型，如Rayleigh，Rice，Nakagami-m，Ricianshadowed，κ-μ等。中断概率是反映无线通信系统性能的重要指标，也是衡量通信系统中断事件发生频率的参数。对于时变的无线体域网信道，当接收端信号的信噪比r大于系统所要求的最低阈值rth时，系统能够正常工作；当r＜rth，正常通信将会中断。当多个体域网移动设备共存时，来自附近用户的同信道干扰(Co-ChannelInterference,CCI)为接收端信号的主要噪声源，它会大大削减系统的信道容量，而多输入多输出(MIMO)技术可以消除信道深度衰落对于接收信号的影响，提高无线通信系统的频谱效率和可靠性，且最大比合并接收(MaximalRatioCombining,MRC)技术不需要对同信道干扰的协方差信息进行准确的估计，实现相对简单，可以达到系统复杂性和性能的有效平衡。
技术实现思路
为了克服上述技术问题的缺点，本专利技术提供了一种基于κ-μ阴影衰落信道的无线体域网通信系统在同信道干扰情形下的中断概率分析方法。本专利技术的基于κ-μ阴影衰落信道的无线体域网通信系统中断概率分析方法，首先建立天线数目、干扰用户数量一定的系统模型，并确定出采用最大比合并接收时接收的信号-干扰噪声比；然后确定基于κ-μ阴影衰落信道的信号功率计算模型，然后再依次计算接收端的信号-干扰噪声比的条件概率密度函数、无条件概率密度函数和广义非完整矩量母函数，最终计算出同信道干扰条件下的无线体域网通信系统的中断概率。本专利技术的基于κ-μ阴影衰落信道的无线体域网通信系统中断概率分析方法，其特征在于，具体通过以下步骤来实现：a).建立系统模型，设系统的天线数目为L个，理想用户接收到的信号受到M个同信道干扰和加性白色高斯噪声的影响，加性白色高斯噪声的均值为0、协方差为理想用户的信号服从κ-μ阴影衰落，干扰用户的信号服从独立同分布的瑞利Rayleigh衰落，在信号接收端采用最大比合并接收技术；理想用户的信道增益为：hs＝[hs1hs2...hsL]T，干扰用户的信道增益为：hi＝[hi1hi2...hiL]T，其中，T表示向量转置，则接收到的L维的基波信号可以表示为：其中，Pi为第i个干扰的平均功率，n为L维的加性白色高斯噪声，bs和bi分别为理想用户和第i个干扰用户传输的符号信息，简单起见，假定‖bs‖＝1，‖bi‖＝1，i＝1,2,...,L；用理想用户的信道增益对接收到的基波信号进行加权得到：其中，H为赫米特转置，则采用最大比合并接收技术，接收的信号-干扰噪声比SINR为：其中，因此，W为L个κ-μ阴影衰落随机变量的平方之和，Y为全部干扰信号的瞬时功率之和；b).建立κ-μ阴影衰落信道模型，基于κ-μ阴影衰落模型，信号功率Wl可以通过同相分量和正交分量来表示：其中，Xi,l和Yi,l为相互独立的高斯随机过程，E[Xi,l]＝E[Yi,l]＝0，pi,l，qi,l为实数；假定全部的直射分量LOS受到相似的随机遮挡影响，该阴影效应由随机变量ξl来描述，它服从Nakagami-m分布，形状参数为m，μl为多径数目；c).计算接收端信号-干扰噪声比的条件概率密度函数，由方程(4)可知，当ξl确定时，Wl为2μl个服从独立非中心卡方分布的随机变量之和，所以Wl的条件概率密度函数可以表示为：其中，Iv(·)为修正的第一类贝塞尔函数，且Wl的均值为考虑L个κ-μ阴影衰落随机变量的平方之和，即采用最大比合并接收技术，则：这里，Wl，l＝1,...,L为独立任意分布的κ-μ阴影衰落随机变量的平方；显然，W为个服从独立非中心卡方分布的随机变量之和，所以，W的条件概率密度函数可以表示为：定义随机变量其中，它表示全部直射分量的功率与散射分量的功率之比，则通过随机变量变换法则可以得到的概率密度函数为：显然，服从Gamma分布，形状参数为m，尺度参数为μlκl/m。采用最大比合并接收技术，定义瞬时的信号-干扰噪声比为其中，为信号-干扰噪声比的平均值，同时，可以得到W的均值为根据随机变量变换法则，信号-干扰噪声比γ的条件概率密度函数为：d).计算接收端信号-干扰噪声比的无条件概率密度函数，当各直射分量相互独立时，则随机变量相互独立，因而，的概率密度函数可以表示为：其中，β0＝min{μlκl/m本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于κ‑μ阴影衰落信道的无线体域网通信系统中断概率分析方法，首先建立天线数目、干扰用户数量一定的系统模型，并确定出采用最大比合并接收时接收的信号‑干扰噪声比；然后确定κ‑μ基于阴影衰落信道的信号功率计算模型，然后再依次计算接收端的信号‑干扰噪声比的条件概率密度函数、无条件概率密度函数和广义非完整矩量母函数，最终计算出同信道干扰条件下的无线体域网通信系统的中断概率。

【技术特征摘要】
1.一种基于κ-μ阴影衰落信道的无线体域网通信系统中断概率分析方法，首先建立天线数目、干扰用户数量一定的系统模型，并确定出采用最大比合并接收时接收的信号-干扰噪声比；然后确定κ-μ基于阴影衰落信道的信号功率计算模型，然后再依次计算接收端的信号-干扰噪声比的条件概率密度函数、无条件概率密度函数和广义非完整矩量母函数，最终计算出同信道干扰条件下的无线体域网通信系统的中断概率。2.根据权利要求1所述的基于κ-μ阴影衰落信道的无线体域网通信系统中断概率分析方法，其特征在于，具体通过以下步骤来实现：a).建立系统模型，设系统的天线数目为L个，理想用户接收到的信号受到M个同信道干扰和加性白色高斯噪声的影响，加性白色高斯噪声的均值为0、协方差为理想用户的信号服从κ-μ阴影衰落，干扰用户的信号服从独立同分布的瑞利Rayleigh衰落，在信号接收端采用最大比合并接收技术；理想用户的信道增益为：hs＝[hs1hs2...hsL]T，干扰用户的信道增益为：hi＝[hi1hi2...hiL]T，其中，T表示向量转置，则接收到的L维的基波信号可以表示为：y=hsbs+Σi=1MPihibi+n---(1)]]>其中，Pi为第i个干扰的平均功率，n为L维的加性白色高斯噪声，bs和bi分别为理想用户和第i个干扰用户传输的符号信息，简单起见，假定‖bs‖＝1，‖bi‖＝1，i＝1,2,...,L；用理想用户的信道增益对接收到的基波信号进行加权得到：yMRC=hsHy=||hs||2bs+Σi=1MPihsHhibi+hsHn---(2)]]>其中，H为赫米特转置，则采用最大比合并接收技术，接收的信号-干扰噪声比SINR为：γ=||hs||2Σi=1MPi||vi||2+σ02=WY+σ02---(3)]]>其中，因此，W为L个κ-μ阴影衰落随机变量的平方之和，Y为全部干扰信号的瞬时功率之和；b).建立κ-μ阴影衰落信道模型，基于κ-μ阴影衰落模型，信号功率Wl可以通过同相分量和正交分量来表示：Wl=Σi=1μl[(Xi,l+ξlpi,l)2+(Yi,l+ξlqi,l)2]---(4)]]>其中，Xi,l和Yi,l为相互独立的高斯随机过程，E[Xi,l]＝E[Yi,l]＝0，pi,l，qi,l为实数；假定全部的直射分量LOS受到相似的随机遮挡影响，该阴影效应由随机变量ξl来描述，它服从Nakagami-m分布，形状参数为m，μl为多径数目；c).计算接收端信号-干扰噪声比的条件概率密度函数，由方程(4)可知，当ξl确定时，Wl为个服从独立非中心卡方分布的随机变量之和，所以Wl的条件概率密度函数可以表示为：fWl|ξl(wl)=12σ2(wlξl2dl2)μl-12exp(-wl+ξl2dl22σ2)Iμl...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈长芳，舒明雷，孔祥龙，杨媛媛，魏诺，杨明，
申请(专利权)人：山东省计算中心国家超级计算济南中心，
类型：发明
国别省市：山东;37