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基于机器学习的60GHz无线信道传输状态的鉴别.pdf
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基于机器学习的 60GHz 无线信道传输状态的鉴别
60GHz 通信作为基于现代网络无线通信的最新一代通信技术,具有卓越的高频段,高速
率,高安全性和保密性,免软件许可等众多的技术优点,凭借这些技术优点 60GHz 的技术越来
越受到瞩目。本文对 60GHz 信号的无线信道模型及从数据中提取的参数的无线信道统计特
征来进行了分析,使用了机器深度学习技术中的 bp 神经网络分类方法和决策树分类方法对
无线信道的统计特征的模型进行提取与分类建立相应的模型 ,对这两种信道分类算法的鉴
别分析结果进行了对比,分析这两种信道分类算法的优缺点。
本研究论文的主要研究工作内容有:第一,介绍了 60GHz 毫米波和无线信道传输系统中
信 道 的 概 念 , 使 用 matlab 对 分 析 室 内 环 境 下 60GHz 毫 米 波 系 统 的 信 道 和 非 视 距
(line-of-sight,LOS)信道和非视距 (not-line-of-sight,NLOS)信道进行了仿真 ,对于分析无线信
道传输状态参数的统计特性和状态鉴别模型算法进行仿真和模拟具有重要的意义。第二 ,
分析了室内环境中不同信道在同一天线类型的条件下 60GHz 毫米波信号的统计特征,包括
均方根时延扩展、峭度、偏度等的统计特征,为其进行无线信道传输系统状态的鉴别和模拟
提供了参考。第三,以仿真的数据为基础 ,采用多参数的神经网络机器学习的方法对 60ghz
毫米波信号的状态进行了传输和状态鉴别的研究,给出了 60ghz 毫米波无线信道的传输系统
状态鉴别的模型,并进行了三层、四层 bp 决策树神经网络机器学习算法和决策树神经网
络算法的系统性能的分析。
本文对 60GHz 无线信道传输状态进行了研究,实现传输状态的鉴别,为今后 60GHz 技术
的应用和普及有重要意义。
关键词
60GHz;无线信道;信道参数;机器学习
1
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1 绪论
1.1 研究背景与意义
作为新一代无线通信的最新产品和技术 ,与目前其他的频谱无线通信技术在
应用上相比,60GHz 的无线通信技术在短距离通信应用上有高速率、大容量、安
全性能好等特点,凭借这些技术上的优点 60GHz 无线通信技术越来越受到瞩目,
成为未来的无线通信产品和技术中最具发展潜力的无线通信技术之一。
60GHz 无线通信状态可以根据发送端和无线接收端之间的距离中是否可能
存在障碍物可以将无线信道的状态分为两种 :视距(line-of-sight,LOS)无线信道与
非视距(none-line-of-sight,NLOS)无线信道,其中,非视距无线信道因为多径效应等
会直接影响 60GHz 非视距无线通信的定位精度,严重地影响着 60GHz 非视距无线
通信的定位准确性。为了消除 NLOS 对 60GHz 无线通信的不利影响,需要鉴别
60GHz 无线信道传输的状态,进行无线信道的特征识别与区分。基于60GHz 无线
信道传输状态鉴别的需要,本论文将通过理论和实验对 60GHz 无线信道传输状态
进行研究。
很多情况下,获取信号的先验概率并对其建立准确的统计模型,再据此对计算
机传输的信号来进行准确性的判断和分析是比较困难的。机器学习( Machine
Learning)与其他传统的统计分析模型相比,机器学习方法的研究是近年来较为热
门的一个人工智能研究科学技术领域 ,是专门研究人类计算机怎样通过模拟或者
实现人类的各种学习和行为,以及如何获取新的科学知识或技能,重新架构组织已
有的人工智能知识和结构使之不断提高和改善自身的性能。它的概念是现代人工
智能的技术核心,是研究如何使人类计算机模拟并实现人工智能的一个根本途径,
其技术应用范围遍及现代人工智能的各个领域。随着人工数据挖掘以及物联网等
人工智能信息技术的发展 ,许多国内外的专家学者和研究机构已经提出了许多新
的基于机器学习的算法 ,包括:决策树、boosting、bagging、随机森林、支持向量
机、神经网络等等。最近几年以来 ,在移动通信技术领域里机器学习的方法被越
来越广泛的研究和应用。
因此,使用机器学习中的一种或多种方法对无线信道参数的统计特征分类建
立相应模型,实现传输状态的鉴别,进行机器学习中多种分类算法的对比,找到
能够准确识别信号的传输状态的方法,这对 60GHz 技术的应用和普及有重要意
义。
1.2 国内外研究现状
从目前来看,已有的无线信道传输状态鉴别算法基本可以分为两种: 基于测
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距估计的算法和基于信道统计特性的算法.
在刚刚过去的这段时间里,有许多可以用来区分 LOS 和 NLOS 的算法已经提
出,比如 Venkatesh,他提出了一种基于接收无线信号的 TOA、接收无线信号强度、
RMS 的无线信道的传输状态鉴别算法 ,在已经知道实际待测节点距离的情况下 ,
能够直接用来准确地区分待测信号,但是在现实的环境中 ,我们往往无法事先准
确地知道参考节点与其他待测参考节点之间的距离 ,而且这种阈值鉴别算法的缺
点就是运算过于复杂,效率低下。Li 提出了一种基于小波分解和峰度分析的阈值
选择方法 ,能明显地提高 TOA 估计的精度 ,在测距估计的精度上也有所提高。
LIANG 提出了一种基于极值学习机(ELM)的阈值选择确定的方法,这种方法通过
分析能量检测器接收到的毫米波脉冲的特性,能大幅度提高测距精度。Guvenc 创
新地提出可以通过综合地分析使用信道的均方根时延 (Root-Mean-Square,RMS)、
平均附加时延( Mean Excess Delay,MED) 、峭度(Kurtosis,K)准确区分信道传输
的状态。这种区分算法若直接使用单一的变量,无法正确的识别传输状态;若直接
使用混合的变量,虽然其效果不错,但是其计算的过程复杂,效率低。LI 提出一一种
用于超宽带非视距识别的机器学习区分算法 ,这种区分算法虽然区分的结果比较
好,但运算复杂。张浩也提出了一种新的基于信道统计分析的特性 ——偏度
(Skewness)的一种 NLOS 环境鉴别的算法,但是偏度在实际的环境中室外的环境
进行测量的正确率还是比较低。 TIAN 提出了一种基于支持向量数据的分析的
NLOS 区分算法,这种算法的定位和识别效果不错,但是也存在一些由于计算复杂
和用时过长的安全性问题。XING 提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)
的 60GHz 脉冲无线电定位算法,使用 BP 神经网络可以进行学习和训练,进行无
线传输信号的定位和判别 ,但该定位算法主要广泛应用于信号的定位。在总结了
现有的文献资料和相关研究成果的基础上来看 ,可以用一种依赖于机器学习的方
法基于对多参数统计特征来进行 60GHz 无线传输信号状态的识别。
1.3 论文的主要工作
鉴别 60GHz 无线信道传输的状态,要进行无线信道的特征识别与状态区分。
针对目前已有区分鉴别算法的不足 ,本文分别提出了两种基于无线多信道传输状
态参数的统计特征的传输状态鉴别算法。在仿真过程中我们发现,在室内环境
(CM1/CM2)中,基于四层 BP 神经网络算法和基于决策树算法区分信道传输状态,
在 NLOS 鉴别算法中表现较好。
本论文的研究内容如下:
一,学习了 60GHz 毫米波和无线传输信道的概念,对 60GHz 毫米波系统在
室内环境下的 LOS 信道和 NLOS 信道无线传输进行了仿真。
二,在对 60GHz 系统进行大量仿真实验的基础上,对室内环境中同一天线
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类型的条件下 60GHz 信号的统计特征进行分析研究,包括时延(Delay)、峭度
(kurtosis)、偏度(Skewness)等,为进行无线信道传输状态的鉴别提供参考数
据。
三,根据以上信道统计特征参数,对于室内特定环境下的 60GHz 信号通过
机器学习中的神经网络方法和决策树方法建立相应模型,实现传输状态的鉴别,
并对鉴别效果进行对比分析。
2 60GHz毫米波概述
本章首先简要介绍了 60GHz 毫米波的无线通信基本概念和无线传输的信道,
无线信号在其传输的过程中,会受到周围复杂通信环境中的各种因素影响,产生
损耗、时延等,使得用户接收到的无线信号与计算机发射的毫米波信号之间产生
一定的时间差异与损耗,严重影响着 60GHz 无线通信的质量和准确性。因此,
对 60GHz 毫米波通信仿真技术也进行了研究,因为它无法在实际的环境中直接进
行模拟实践,所以我们需要对 60GHz 毫米波无线通信技术进行仿真。模拟 60GHz
通信毫米波在实验室内环境下的视距信道和非视距信道,使用 IEEE802.15.3c 工
作组标准中的 CM1 信道和 CM2 信道模型和参数来对信道进行模拟和仿真。
2.1 60GHz毫米波
60GHz 是属于毫米波无线通信的技术,能够轻松实现在两个设备之间以 Gbps
的传输速率来进行无线数据传输。如表 2-1 所示,与其他的较低频段无线通信技
术相比,60GHz 毫米波具有以下优点:①可广泛利用的频谱范围宽,信息传输容量大。
①频谱分辨率高,抗干扰性优越。①毫米波穿透等离子体的能力强。
表 2-1 各种通信技术工作频段和比特率比较
Tab.1 Comparison of working frequency band and bit rate of various communication
technologies
无线通讯技术 工作频段 比特率
ZIGBEE
BLUETOOTH
802.11N
UWB
60GHZ
0.9-2.4GHz
2.4GHz
2.4&5.8GHz
3.1-10.6GHz
57-66GHz
20-250kbps
2 Mbps
1-500 Mbps
50-480Mbps
Gbps
60GHz 无线毫米波因为其特有的无线电波传输特性和毫米波传输的机制,特
性主要表现为毫米波在大气中的衰落和高速率性,传输的机制主要包括反射,绕射
以及散射,只需简单的调制传输方式就已经可以直接达到 Gbps 的毫米波传输速
度。故 60GHz 毫米波通讯技术是一种抗干扰能力强、频率高、波束窄、保密性
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好、速率高的毫米波通信传输技术。
2.2 无线传输信道
无线信号从发射机发送到接收机,它们之间根本没有有形的连接 ,其中电磁
波传播的路径也可以确定是多个。为了生动地准确描述电磁波发射机和无线接收
机之间的无线传输工作,在发射机发送了电磁波信号后,将信号在空间中的传播路
径称为无线传输信道。在理想无线传输的情况下,无线传输信号就是在自由的空
间中进行传播,而发射机的电磁波在理想空间中的无线传输过程没有任何的障碍,
即自由的空间中实际上只存在一个同时发送信号的天线和一个接收信号的天线
来进行传输信息。然而,现实的环境中仍然存在着各种绝缘作用的障碍物和各种
能够发生导电作用的障碍物。由于周围复杂条件和环境的相互影响 ,发射机发出
的无线的信号在传输中会遇到各种导电障碍物和绝缘物。如果障碍物的表面光滑
且能够发生反射,电磁波将形成一些漫反射,其中一些将通过穿透相互作用体进行
传播 如果相互作用体的表面粗糙 ,将会形成方向不能确定的反射或散射。最后 ,
电磁波将在粗糙的表面和活动体的边缘之间发生衍射。
由于周围复杂环境的各种因素影响,发射机发送的无线传输信号将分别采用
不同的信号传播机制通过不同的传输信道向接收器进行信号传输 ,并被不同的无
线传输信道路径和周围的障碍物折射、反射和吸收。在这个过程中,无线传输信
号在到达接收端之前,会因毫米波受到多径效应的影响而在传输过程中发生了一
定尺度上的衰落,并产生了大量的损耗、时延等导致在接收端接收到的信号失真。
因此,接收器将接收多个信号点,毫米波的路径长度不同,并且信号分量不同时
到达接收器。信号的传输过程如图 2-1 所示。计算机的最终输出信号是接收机接
收到的各种信号分量的组合和叠加的结果。
图 2-1 60GHz 无线通信传输信道的结构
Fig.2-1 Structure of 60GHz wireless communication transmission channel
无线传输信号的接收机在准确接收到无线传输信号后 ,对无线传输的接收信
号的频率、功率、周期等进行分析 ,然后根据无线传输信道对传输信号的质量产
生影响的特点,利用计算机技术进行信号处理,将接收到的信号质量恢复到接近无
线发射机发送的信号质量,使信息质量能够得到正确地恢复。
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