无线时变信道中的多径分量的分簇方法技术

本发明专利技术提供了一种无线时变信道中的多径分量的分簇方法。该方法包括：将无线时变信道中的多径分量MPC在角度域和时延域中的变化作为马尔科夫过程，基于MPC之间的欧式距离计算无线时变信道中连续帧之间的MPC状态转移概率，建立连续帧之间MPC的状态转移概率矩阵；将状态转移概率矩阵中的各个状态转移概率矩阵与预设门限进行比较，根据比较结果对无线时变信道帧内的MPC进行分簇。本发明专利技术的算法考虑了MPC的时变特性，实现了追踪的同时完成分簇操作，可以充分展现簇的时变特性，满足未来无线通信领域面向簇结构的信道建模需求。

【技术实现步骤摘要】
无线时变信道中的多径分量的分簇方法
本专利技术涉及无线通信
，尤其涉及一种无线时变信道中的多径分量的分簇方法。
技术介绍
准确的信道模型是无线通信系统设计与性能分析的研究基础。由于移动台的运动，无线信道常具有时变特性，因此如何对时变信道建模是一个重要问题。而在现有的信道模型中，Saleh-Valenzuela(SV)模型是最为著名的一个，该SV模型中引入了多径簇的概念，即MPC(MultipathComponent，多径分量)在时延域成簇的现象，并且指出每个多径簇内部的多径分量在角度域与时延域具有较为相似的特性。因此，对时变信道的多径分量建立一种动态分簇机制具有重要意义。当前大部分研究中采用视觉鉴别的方法实现MPC分簇过程，因为人体视觉可以有效地从噪声中鉴别多径结构与模式。但是这个方法对于海量的测量数据显得过于繁琐，实用性较差，并且容易受到观测者的主管判决差异影响。因此研究MPC自动分簇算法具有较大的意义，且在近几年逐渐成为研究热点。时变信道MPC自动分簇算法研究主要存在的难点在于：(i)难以对不同时刻的时变信道中对MPC进行定位和追踪；(ii)簇的数目通常未知；(iii)难以在追踪MPC的同时完成分簇。当前较为著名的分簇算法为KMeans，该算法采用了欧式距离来计算样本点与簇心之间的距离，并通过迭代更新簇心位置来完成分簇过程。其改进型分簇算法KPowerMeans在多径分簇领域具有较为广泛的认可度。KPowerMeans与KMeans的主要区别是KPowerMeans在计算簇心距离时引入了MPC功率，从而提高高功率MPC在分簇时的权重。在KPowerMeans算法中，需要首先设置簇数目的上下界，然后通过最小化每个MPC到簇心距离以及最大化不同簇心间距离来实现MPC分簇过程。KPowerMeans属于硬判决算法，有研究提出了基于Fuzzy-C-Means的模糊分簇算法。该分簇算法在KPowerMeans的基础上加入了隶属度的概念，同一个MPC对不同的簇具有不同的隶属度。针对多径簇的时变特性，有研究使用了KPowerMeans先进行分簇，再通过最小化不同时刻下多径簇的相对位移来对簇进行追踪。然而上述现有的KpowerMeans算法、Kmeans算法普遍只适用于静态信道，且并未能够将追踪与分簇有效结合起来或未能将追踪结果有效利用在分簇过程中。除此之外，现有分簇算法还需要预设大量初始参数，如簇的数目、簇的初始位置以及多径相似度的测度，因此算法的性能将极大的受到这些配置参数的影响。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供了一种无线时变信道中的多径分量的分簇方法，实现了追踪MPC的移动轨迹的同时完成MPC的分簇操作。为了实现上述目的，本专利技术采取了如下技术方案。一种无线时变信道中的多径分量的分簇方法，包括：将无线时变信道中的多径分量MPC在角度域和时延域中的变化作为马尔科夫过程，基于MPC之间的欧式距离计算无线时变信道中连续帧之间的MPC状态转移概率，建立连续帧之间MPC的状态转移概率矩阵；将状态转移概率矩阵中的各个状态转移概率矩阵与预设门限值进行比较，根据比较结果对无线时变信道帧内的MPC进行分簇。进一步地，所述的将无线时变信道中的MPC在角度域和时延域中的变化作为马尔科夫过程，包括：将无线时变信道多帧内的MPC视为在角度域和时延域内移动的点，设每一帧内的多径分量数量保持不变，且总数为M，使用A1,…,AM表示第Si帧内的多径分量，使用B1,…,BM表示第Si+1帧内的多径分量，使用轨迹l＝(Ax,By)表示第Si帧内的多径分量Ax在第Si+1帧内移动到了By的位置，则第Si帧到第Si+1帧所有多径分量轨迹的集合L表示为：L＝{lA,B＝(Ax,By)|A∈Si,B∈Si+1}将无线时变信道帧内的不同的多径分量视为不同的马尔科夫状态，不同帧之间MPC位置的变化视为马尔科夫状态转移过程。进一步地，所述的基于MPC之间的欧式距离计算连续帧之间的MPC状态转移概率，建立连续帧之间MPC的状态转移概率矩阵，包括：根据连续帧内MPC之间的欧式距离计算所述连续帧内MPC之间的移动轨迹的状态转移概率，使用状态转移概率P(A,B)作为轨迹lA,B的权值，通过最大化所有移动轨迹的状态转移概率之和来获取所述连续帧之间MPC的真实移动轨迹组合P*：建立基于欧式距离的连续帧之间MPC的状态转移概率矩阵P：进一步地，所述的根据连续帧内MPC之间的欧式距离来计算所述连续帧内MPC之间的移动轨迹的状态转移概率，使用状态转移概率P(A,B)作为轨迹lA,B的权值，包括：使用不同MPC之间归一化的角度差ΔΦ、时延差Δτ、功率差Δα来计算不同MPC之间欧式距离其中N(*)为归一化函数，其计算过程如下：使用不同MPC之间欧式距离的倒数作为计算不同MPC之间状态转移概率的指标，保证连续帧中一个帧内一个MPC向下一帧内所有MPC的状态转移概率之和为1，即：P(Ax,By)的计算公式如下：进一步地，所述的通过最大化所有移动轨迹的状态转移概率之和来获取所述不同帧之间MPC的真实移动轨迹组合P*，包括：将无线时变信道中的两个连续帧内的MPC视为两个集合，将两个集合的MPC间状态转移概率作为最佳匹配中的权值，根据所述基于欧式距离的状态转移概率矩阵P使用Kuhn-Munkres算法获取所述连续帧之间MPC的真实移动轨迹组合P*。进一步地，所述的将状态转移概率矩阵中的各个状态转移概率矩阵与预设门限值进行比较，根据比较结果对无线时变信道帧内的MPC进行分簇，包括：选取连续帧中前一帧内各个MPC，选取连续帧中下一帧内某个MPC，根据所述连续帧之间的MPC状态转移概率矩阵获取前一帧内各个MPC到下一帧内所述某个MPC的所有状态转移概率，将所有状态转移概率与预设门限值进行对比，将状态转移概率超过预设门限值的所述连续帧中前一帧内所有MPC划分为同一个簇；如果出现某些MPC点未被划分到任何簇中，则将这些MPC划分为独立的簇；依次类推，分别根据连续帧中下一帧内各个MPC，获取所述连续帧中前一帧内所有MPC的分簇结果，将所有分簇结果进行综合，采取出现次数最高的分簇结果作为最终分簇结果。由上述本专利技术的实施例提供的技术方案可以看出，本专利技术实施例针对无线信道多径簇结构建模，公开了一种时变信道下MPC的分簇算法。与现有的静态MPC分簇算法不同，本算法考虑了MPC的时变特性，实现了追踪MPC的移动轨迹的同时完成MPC的分簇操作，可以充分展现簇的时变特性。本专利技术所提出的算法与其他算法相比有更好的追踪性能，同时可以较好的展现出簇的时变特性，满足未来无线通信领域面向簇结构的信道建模需求。本专利技术的基于追踪的分簇算法在时变信道中具有较高的准确度。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例一提供的一种两帧内MPC匹配二分图。图2为本专利技术实施例一提供的一种时变MPC追踪效果示意图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无线时变信道中的多径分量的分簇方法，其特征在于，包括：将无线时变信道中的多径分量MPC在角度域和时延域中的变化作为马尔科夫过程，基于MPC之间的欧式距离计算无线时变信道中连续帧之间的MPC状态转移概率，建立连续帧之间MPC的状态转移概率矩阵；将状态转移概率矩阵中的各个状态转移概率矩阵与预设门限值进行比较，根据比较结果对无线时变信道帧内的MPC进行分簇。

【技术特征摘要】
1.一种无线时变信道中的多径分量的分簇方法，其特征在于，包括：将无线时变信道中的多径分量MPC在角度域和时延域中的变化作为马尔科夫过程，基于MPC之间的欧式距离计算无线时变信道中连续帧之间的MPC状态转移概率，建立连续帧之间MPC的状态转移概率矩阵；将状态转移概率矩阵中的各个状态转移概率矩阵与预设门限值进行比较，根据比较结果对无线时变信道帧内的MPC进行分簇。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的将无线时变信道中的MPC在角度域和时延域中的变化作为马尔科夫过程，包括：将无线时变信道多帧内的MPC视为在角度域和时延域内移动的点，设每一帧内的多径分量数量保持不变，且总数为M，使用A1,…,AM表示第Si帧内的多径分量，使用B1,…,BM表示第Si+1帧内的多径分量，使用轨迹l＝(Ax,By)表示第Si帧内的多径分量Ax在第Si+1帧内移动到了By的位置，则第Si帧到第Si+1帧所有多径分量轨迹的集合L表示为：L＝{lA,B＝(Ax,By)|A∈Si,B∈Si+1}将无线时变信道帧内的不同的多径分量视为不同的马尔科夫状态，不同帧之间MPC位置的变化视为马尔科夫状态转移过程。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的基于MPC之间的欧式距离计算连续帧之间的MPC状态转移概率，建立连续帧之间MPC的状态转移概率矩阵，包括：根据连续帧内MPC之间的欧式距离计算所述连续帧内MPC之间的移动轨迹的状态转移概率，使用状态转移概率P(A,B)作为轨迹lA,B的权值，通过最大化所有移动轨迹的状态转移概率之和来获取所述连续帧之间MPC的真实移动轨迹组合P*：建立基于欧式距离的连续帧之间MPC的状态转移概率矩阵P：4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的根据连续帧内MPC之间的欧式距离来计算所述连续帧内MPC之间的移动轨迹的状态转移概率，使用状态转移概率P(A,B)作为轨迹lA,B的...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄晨，何睿斯，钟章队，种稚萌，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京,11