国际电气、电子和仪器工程高级研究杂志
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什维塔哈雷1维贾伊·普拉卡什·辛格2苏尼尔·库马尔·索尼3.
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| 有关文章载于Pubmed，谷歌学者 |
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本文提出了一种数学方法来表示在存在单个或多个具有瑞利衰落和瑞利衰落的干扰信号时，从移动发射机接收到的期望无线电信号的中断概率。与以往报道的分析相比，本文比较了不同衰落环境下的中断概率和信号功率。这对于确定蜂窝电话、双向寻呼和其他移动数据网络(受干扰限制的)无线电网络的频谱效率和性能是有用的。在这种分析中，干扰可能是单一的，也可能是多重的。在本文中，我们着重讨论了不同信号的输出值的不同参数。
关键字 |
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| 中断概率，瑞利信道，瑞利信道，干扰。 | ||||||
介绍 |
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| 在移动通信中，服务质量通常用基站服务区边界附近用户所经历的中断概率来表示。由于有限的频谱可用性，无线网络越来越受到用户之间相互干扰的限制。接收端接收到的信号由于接收到no而受到影响。多路径信号。这些信号是里氏褪色的，同信道干扰是瑞利褪色的。本文基于在蜂窝内传输中存在直接视距信号分量的考虑，而由于同信道单元之间不可能存在直接LOS路径，因此假定干扰是瑞利褪色的。对于单个和多个干扰，导出了封闭形式的中断概率语句。 | ||||||
| 移动系统的性能分析在许多研究论文中都有报道。由于微蜂窝能提高手持设备的频谱效率和经济功率，近年来研究人员将注意力转向了微蜂窝无线电的中断概率和频谱效率。在计算中断概率时，假设期望信号为瑞利衰落，考虑干扰信号为瑞利分布而不考虑路径损失定律。频谱效率以[7]为单位计算，同时考虑了期望信号和干扰信号在勒氏褪色时的情况。 | ||||||
系统模型 |
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| 我们假设性能下降的限制源[1];因此，为了简单起见，我们在系统模型中拒绝热噪声，只考虑干扰有限的环境。来自期望用户和干扰用户的传输信号是: | ||||||
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| 式中，hT为发射机脉冲响应，1/T为数据传输速率，Ps和Pi分别为期望和第i个干扰信号的发射功率 | ||||||
专家衰落大气中断概率 |
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| 中断概率是无线通信中的一个关键指标。在干扰有限的系统中，中断概率通常定义为接收信号的信干扰比(SIR)低于给定阈值的概率。在这一部分中，我们得到了这种情况下的一个封闭形式的表达式。 | ||||||
专家衰落信道中断概率的推导 |
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| 让¯害怕一个½¯害怕一个½¯害怕害怕一个½¯一½(k = 0,……,L)是一组独立的复高斯随机变量,与平均值¯害怕一个½¯害怕一个½¯害怕一个½¯害怕一个½和方差¯害怕害怕一个½¯½0 2。让¯害怕害怕一个½¯½0代表所需的Rician信号和¯害怕一个½¯害怕一个½¯害怕一个½¯害怕一个½¯害怕一个½¯害怕一个½¯害怕害怕一个½¯½= 1代表L Rician陷的总和。L型干涉的中断概率表示为 | ||||||
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| 在哪里 | ||||||
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| 和Y0= | x0|2和Yk= R我| Xk|2；k =1， .............L。 | ||||||
| 在这里,R我是信号对干扰的保护比。为了推导式(1)中给出的P(停机|L)，需要求出Y的概率密度函数。都灵对一组N个复高斯随机变量的特征函数进行了求值。在我们的例子中，我们需要采用都灵的结果，但只有对于(k = 0.......L)中的每一个，我们有 | ||||||
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| 其中C0= | m0|2， 0=0 ck, = R我| Xk|2,βk= R我， k= 1，......，L。有人指出，C0和β0分别为所期望的瑞斯特信号的镜面和扩散分量的平均功率，而Ck和βk分别为平均功率乘以干涉器的镜面和扩散分量的保护率。现在，假设所有的信号Xk与特征函数无关，Y的F(s)由 | ||||||
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| 如果我们进一步假设所有的干涉有相同的均值mk= m我相同的方差k=这也意味着每个干扰信号的赖斯因子是相同的，k我= | m我|2/，则 | ||||||
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| 干涉Y和的pdf我=Σlk = 1Yk式(2)中定义的，可得为[Fk((s) L)。的傅里叶反变换由Bello应用Campbell和Foster的结果得到。结果如下图所示: | ||||||
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| 期望信号的pdf是(6)的特例，L = 1, K = 0: | ||||||
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| 其中(x��)是第一类m阶的修改贝塞尔函数。(2)中定义的Y和p(Y)的pdf可以通过卷积(6)和(7)找到。那么中断概率是 | ||||||
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| 再一次做变量替换 | ||||||
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| 在(9)中通过定义参数 | ||||||
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| 一个2/2 = k我L和b2/2 =k 0 =期望信号的Rice因子，我们就得到 | ||||||
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| 二重积分是Price计算的积分的一种特殊情况[9,eq.(2.5)]。利用[9,eq.(3.23)]和[9,eq.(3.24)]，得到了关于瑞尔斯衰落信道中断概率的新的封闭形式表达式 | ||||||
| P(停机L) | ||||||
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不同情况下的推导结果 |
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| 1)在第一种情况下，如果我们假设期望信号是瑞利信号和单一的瑞利干涉，并且L = 1和0 = 0，那么根据式(13) | ||||||
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| 2)第二种情况，假设期望信号为瑞利信号和单瑞利干涉，k我= 0, L =1，则根据式(13) | ||||||
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| 3)在第三种情况下，如果我们假设期望信号为瑞斯特信号和单个瑞斯特干涉器，且L =1，则根据式(13) | ||||||
| P(停机L) | ||||||
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| 在式(13)中，我们假设所有的干涉有相同的均值mk= m我k = 1，…，L。如果所有干扰的均值不同，但方差相同，则L干扰的Rice因子与K干扰的Rice因子不同k= mk且k = 1，…，L.. | ||||||
| 在式(6)和式(9)中，我们现在用参数=1代替。请注意，这是成立的，即使有些干涉是瑞利褪色的，即Kk= 0，对于一定的k。因此，在这种情况下，中断的概率，其中所有的干扰有不同的方法与参数LK我现在被Σ取代lk = 1 kk．我们可以看到，这种情况下的停电概率依赖于L罗氏干涉的LOS功率分量之和。 | ||||||
不同情况下的计算结果 |
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| 图1和图2显示了中断概率图作为信干扰功率比(SIR)的函数，并定义为 | ||||||
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| 需要注意的是，在比较单干涉和多干涉的曲线时，对于给定的SIR，给定的和和，L的值是固定的。因此，L值越大，对应的值就越小。这意味着单个干涉的功率分布在L干涉之间。图1为R的中断概率曲线我= 5，对于K的不同值0K我和L所示。 | ||||||
| 通过比较K0 =KI = 10、L = 1和L = 6时的曲线可以看出，当单个干扰源的功率分布在L个干扰源之间时，P(停机/L)较低。在另一个极端，当期望信号是瑞利褪色和干涉是瑞利褪色(k0= 0和KI=5)， P(中断/L)比其他前面的曲线大得多。 | ||||||
| 图2显示了不同RI和L对瑞利信号中断概率的影响。根据图，停机概率随着RI的增加而增加。如图1所示，L越大，中断概率越小。 | ||||||
| 图3显示了不同RI和L对K点停电概率的影响我=0为医师信号。由图可知，故障概率与图2所示相似。 | ||||||
结论 |
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| 本文给出了一种新的计算瑞利/瑞利衰落移动无线电信道干扰中断概率的精确推导方法，并在不考虑任何类型的阴影效应的情况下，给出了在瑞利衰落和瑞利衰落环境下的不同形式的中断概率图。信号干扰比(SIR)、保护比(R我)、信号的Rice因子K、同信道干扰数L对中断概率的影响进行了研究。提出并讨论了不同保护率值的新的瑞利/瑞利中断概率图。结果与以往的结果基本一致。 | ||||||
数字一览 |
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参考文献 |
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