针对卡尔曼滤波对3GPP长期演进(LTE,long term evolution)终端非合作跟踪定位精度较差的问题,提出了基于非合作定位模型的改进型粒子滤波算法。该算法以侦测站从空口截获的含有噪声的波达时延差(TDOA)和波达时延和(TSOA)信息为基础,建...针对卡尔曼滤波对3GPP长期演进(LTE,long term evolution)终端非合作跟踪定位精度较差的问题,提出了基于非合作定位模型的改进型粒子滤波算法。该算法以侦测站从空口截获的含有噪声的波达时延差(TDOA)和波达时延和(TSOA)信息为基础,建立目标跟踪定位模型,通过改进型粒子滤波(PF,particle filter)算法实现对目标终端的位置和速度的跟踪获取。仿真实验表明,该算法可以有效实现对目标的跟踪,较无迹卡尔曼滤波(UKF,unscented kalman filter)算法有更好的准确性。展开更多
在LTE移动通信系统中信道质量指示参数(Channel Quality Indicator,CQI)是自适应调制编码(AdaptiveModulation and Coding,AMC)技术的一项重要参数。由于GEO卫星信道存在较长的传输时延,为保证有效的AMC调整,对CQI进行预测是非常必要的...在LTE移动通信系统中信道质量指示参数(Channel Quality Indicator,CQI)是自适应调制编码(AdaptiveModulation and Coding,AMC)技术的一项重要参数。由于GEO卫星信道存在较长的传输时延,为保证有效的AMC调整,对CQI进行预测是非常必要的。但是大多数预测算法的可预测时长受到输入序列的相关时间限制,而含有小尺度衰落影响的信号的CQI序列的相关时间远远小于所需预测时长,对获得的CQI序列进行预测是不现实的。针对这一问题,提出了一种使用仅含有大尺度衰落的CQI数据进行预测的近似方法。将获得的CQI序列平滑后去掉小尺度衰落的影响,余下的数据可以认为是只受大尺度衰落影响,其相关时间可以大大延长。通过对GEO卫星信道信道质量进行建模分析,对使用近似方法处理前后的CQI序列数据差距以及相关时间的变化进行了数值仿真,结果表明所提出的近似方法不会导致CQI数据产生较大的偏差,且近似后的序列具有较长相关时间。在此种近似方法处理下的CQI数据相关时间能够满足预测模型的需要,从而为保证GEO卫星移动通信系统中使用AMC的可行性和可靠性提供可能。展开更多
文摘在LTE移动通信系统中信道质量指示参数(Channel Quality Indicator,CQI)是自适应调制编码(AdaptiveModulation and Coding,AMC)技术的一项重要参数。由于GEO卫星信道存在较长的传输时延,为保证有效的AMC调整,对CQI进行预测是非常必要的。但是大多数预测算法的可预测时长受到输入序列的相关时间限制,而含有小尺度衰落影响的信号的CQI序列的相关时间远远小于所需预测时长,对获得的CQI序列进行预测是不现实的。针对这一问题,提出了一种使用仅含有大尺度衰落的CQI数据进行预测的近似方法。将获得的CQI序列平滑后去掉小尺度衰落的影响,余下的数据可以认为是只受大尺度衰落影响,其相关时间可以大大延长。通过对GEO卫星信道信道质量进行建模分析,对使用近似方法处理前后的CQI序列数据差距以及相关时间的变化进行了数值仿真,结果表明所提出的近似方法不会导致CQI数据产生较大的偏差,且近似后的序列具有较长相关时间。在此种近似方法处理下的CQI数据相关时间能够满足预测模型的需要,从而为保证GEO卫星移动通信系统中使用AMC的可行性和可靠性提供可能。
