CN105049141B - 一种基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于多维干扰空间模型的无线信号间干扰关系分析方法,首先确定干扰信号在无线信号领域上的若干特征参数,基于特征参数形成对应的干扰模型,确定待分析的干扰信号矢量与参照信号特征矢量;确定干扰信号特征矢量对参照信号特征矢量的位移矢量计算位移矢量在干扰空间中对某个维度坐标轴的投影,并确定干扰信号对参照信号的干扰状态S,在已经形成干扰的前提下,进一步得出干扰信号对参照信号的干扰程度G。本发明的方法简单,操作方便,较好的解决了无线通信系统的干扰判断与分析问题,有助于进行干扰管理研究与实现。

Description

一种基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域,尤其涉及一种基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法。
背景技术
由于无线传输媒介的广播特性,干扰问题成为限制无线通信系统性能的重要因素,无线网络的干扰管理问题是未来通信技术发展中的重要研究内容。
为了进行干扰管理,首先应准确分析干扰。在实际的无线通信系统中,干扰携带有信息并且有特定的结构,它具有功率,频率和时间这些基本特征,同时根据所采用的具体技术,干扰还可能具有空间角度、极化方向、编码方式等新的特征,因此干扰具有多维特征。基于多维干扰空间模型,可以运用干扰特征矢量给出其数学矢量表现形式,从而清晰的表征无线信号特征。然而,无线信号干扰管理需要进一步体现干扰信号与参照信号的关系,以及具体的分析干扰信号对特征信号所造成的干扰影响。
因此,基于多维干扰空间模型和干扰矢量数学表征方式,需要提出针对信号间干扰关系以及干扰程度的分析方法,从而能够为干扰管理方法提供进一步的数学理论基础。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法,旨在解决无线通信系统中对干扰信号的判决与分析问题,有助于进行干扰管理提高通信质量与资源利用。
本发明是这样实现的,一种基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法,该基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法将无线通信系统确定干扰信号特征矢量对参照信号特征矢量的位移矢量计算位移矢量在干扰空间中对某个维度坐标轴的投影,并确定干扰信号对参照信号的干扰状态S;在已经形成干扰的前提下,进一步得出干扰信号对参照信号的干扰程度G。
进一步,该基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法包括以下步骤:
步骤一,确定干扰信号在无线信号领域上的若干特征参数CP,并基于特征参数形成对应的干扰空间模型,基于建立的干扰空间模型,确定待分析的干扰信号特征矢量与参照信号特征矢量
步骤二,基于干扰空间模型,针对干扰信号特征矢量定义对参照信号特征矢量的位移矢量
步骤三,定义位移矢量在干扰空间中对某个维度坐标轴的投影,为干扰信号特征矢量到参照信号特征矢量在该CP维度上的距离,即有:
其中PRJ(·)算子表示针对某一CP维度的投影运算;
步骤四,定义干扰信号对参照信号的干扰状态为S,用以表示干扰信号对参照信号的干扰关系;
步骤五,对于干扰信号和参照信号各自包含若干干扰特征矢量的多模情况,此时的干扰状态S(VI,VS)如下计算:
其中S[VI,VS]M×N被称为干扰状态矩阵,矩阵中的每个元素表示VI中的第k个特征矢量和VS中的第l个特征矢量的干扰状态,只有两个特征矢量集合中每个元素都不干扰时,S(VI,VS)=0干扰信号才不对参照信号形成干扰;反之,S(VI,VS)>0,此时干扰信号将对参照信号形成干扰;
步骤六,在已经形成干扰的前提下,首先需要选取并确定干扰作用参数EP,对于干扰信号而言,参数通常为信号功率p或者能量e;
步骤七,定义干扰信号对参照信号的干扰程度为G,用以衡量干扰信号对参照信号的干扰影响程度。
进一步,在步骤七中;
首先在基于频率F、时间T、对于观测点空域角度θ、极化方向Γ、以及编码方式C特征参数建立的干扰特征空间HSI中,计算干扰信号矢量对参照信号矢量的位移矢量
进一步,在步骤七中;
对仅包括单独特征矢量的单模干扰信号和参照信号,干扰信号矢量对参照信号矢量的干扰程度利用干扰作用参数EP进行评估;
对包含若干特征矢量的多模干扰信号和参照信号,此时干扰信号对参照信号的干扰程度G(VI,VS)定义以特征矢量集合表示的干扰信号对参照信号的干扰程度,计算如下:
本发明的方法简单,本发明的方法简单,操作方便。基于特征参数形成对应的干扰模型,可以很方便地表示出干扰信号特征矢量和参照信号特征矢量。根据干扰信号特征矢量对参照信号特征矢量的位移矢量从而可以方便地确定干扰信号对参照信号的干扰状态S,进一步得出干扰信号对参照信号的干扰程度G。本发明的方法,将无线通信系统干扰信号对参照信号的干扰行为和数学空间的矢量运算相结合,解决了无线系统中对信号干扰的判决与分析问题,从而有助于进行干扰管理,提高通信质量与资源利用率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法流程图;
图2是本发明实施例提供的多维干扰空间中单模干扰信号对单模参照信号的位移矢量以及其在各个特征参数维度上的距离的示意图;
图3是本发明实施例提供的多维干扰空间中多模干扰信号对多模参照信号的干扰状态S(VI,VS)的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明将无线通信系统针对干扰信号对参照信号的干扰行为和数学空间中的矢量运算相结合,通过矢量间位移及其在各个维度坐标轴的距离对干扰信号与参照信号之间是否存在干扰关系进行分析和判定,并通过干扰程度运算定量地考察干扰作用的影响效果,能够为干扰管理形成数学依据。
如图1所示,本发明实施例的基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法包括以下步骤:
S101:确定干扰信号在无线信号领域上的若干特征参数:,基于这些特征参数形成对应的干扰空间模型,基于建立的干扰空间模型,确定待分析的干扰信号特征矢量与参照信号特征矢量;
S102:基于干扰空间模型,针对干扰信号特征矢量,定义其对参照信号特征矢量的位移矢量;
S103:定义位移矢量在干扰空间中对某个维度坐标轴的投影,为干扰信号特征矢量到参照信号特征矢量在该CP维度上的距离;
S104:定义干扰信号对参照信号的干扰状态为S,用以表示干扰信号对参照信号的干扰关系;
S105:在已经形成干扰的前提下,为了进一步评估干扰信号对参照信号的影响程度,首先需要选取并确定干扰作用参数,对于干扰信号而言,该参数通常为信号功率或者能量;
S106:定义干扰信号对参照信号的干扰程度为G,用以衡量干扰信号对参照信号的干扰影响程度。
本发明的具体步骤如下:
步骤一,确定干扰信号在无线信号领域上的若干特征参数CP,并基于这些特征参数形成对应的干扰空间模型。基于建立的干扰空间模型,确定待分析的干扰信号特征矢量与参照信号特征矢量
步骤二,基于干扰空间模型,针对干扰信号特征矢量定义其对参照信号特征矢量的位移矢量
步骤三,定义位移矢在干扰空间中对某个维度坐标轴的投影,为干扰信号特征矢量到参照信号特征矢量在该CP维度上的距离,即有:
其中PRJ(·)算子表示针对某一CP维度的投影运算;
步骤四,定义干扰信号对参照信号的干扰状态为S,用以表示干扰信号对参照信号的干扰关系;
对于由单独干扰矢量表示的单模干扰信号和参照信号,当干扰信号矢量对参照信号矢量在空间模型中各个维度的距离均小于该维度的分辨率时,表示干扰信号对参照信号产生干扰,S=1;反之,若存在某一维度或者多个维度上干扰信号矢量对参照信号矢量的距离大于等于该维度的分辨率,则表示干扰信号未对参照信号形成干扰,S=0,即干扰信号和参照信号在该维度是可分离的。
步骤五,对于干扰信号和参照信号各自包含若干干扰特征矢量的多模情况,此时的干扰状态S(VI,VS)可以如下计算:
其中S[VI,VS]M×N被称为干扰状态矩阵,矩阵中的每个元素表示VI中的第k个特征矢量和VS中的第l个特征矢量的干扰状态,只有两个特征矢量集合中每个元素都不干扰时,S(VI,VS)=0干扰信号才不对参照信号形成干扰;反之,S(VI,VS)>0,此时干扰信号将对参照信号形成干扰;
步骤六,在已经形成干扰的前提下,为了进一步评估干扰信号对参照信号的影响程度,首先需要选取并确定干扰作用参数EP,对于干扰信号而言,该参数通常为信号功率p或者能量e;
步骤七,定义干扰信号对参照信号的干扰程度为G,用以衡量干扰信号对参照信号的干扰影响程度;
对仅包括单独特征矢量的单模干扰信号和参照信号,干扰信号矢量对参照信号矢量的干扰程度可以利用干扰作用参数EP进行评估;
对包含若干特征矢量的多模干扰信号和参照信号,此时干扰信号对参照信号的干扰程度G(VI,VS)定义以特征矢量集合表示的干扰信号对参照信号的干扰程度。仅考虑形成干扰的干扰特征矢量所造成的影响,此时的计算如下:
下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。
首先在基于频率F、时间T、对于观测点空域角度θ、极化方向Γ、以及编码方式C特征参数建立的干扰特征空间HSI中,计算干扰信号矢量对参照信号矢量的位移矢量如图2;
其对于各个维度的距离分别为:dF,(I,S)=|fI-fS|、dT,(I,S)=|tI-tS|、dθ,(I,S)=|θIS|、dΓ,(I,S)=|γIS|、dC,(I,S)=|cI-cS|;
其次判断单模干扰信号与参照信号之间的干扰状态或者多模信号间的干扰状态S(VI,VS),如图3;
最后确定干扰作用参数EP为信号功率p,定量计算干扰信号对参照信号造成的干扰影响的程度为或者G(VI,VS)。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法,其特征在于,该基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法包括确定干扰信号在无线信号领域上的若干特征参数,基于特征参数形成对应的干扰模型,确定待分析的干扰信号特征矢量与参照信号特征矢量;确定干扰信号特征矢量对参照信号特征矢量的位移矢量计算位移矢量在干扰空间中对某个维度坐标轴的投影,并确定干扰信号对参照信号的干扰状态S;在已经形成干扰的前提下,进一步得出干扰信号对参照信号的干扰程度G。
2.如权利要求1所述的基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法,其特征在于,该基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法包括以下步骤:
步骤一,确定干扰信号在无线信号领域上的若干特征参数CP,并基于特征参数形成对应的干扰空间模型,基于建立的干扰空间模型,确定待分析的干扰信号特征矢量与参照信号特征矢量
步骤二,基于干扰空间模型,针对干扰信号特征矢量定义对参照信号特征矢量的位移矢量
步骤三,定义位移矢量在干扰空间中对某个维度坐标轴的投影,为干扰信号特征矢量到参照信号特征矢量在该CP维度上的距离,即有:
其中PRJ(·)算子表示针对某一CP维度的投影运算;
步骤四,定义干扰信号对参照信号的干扰状态为S,用以表示干扰信号对参照信号的干扰关系;
步骤五,在已经形成干扰的前提下,首先需要选取并确定干扰作用参数EP,对于干扰信号而言,参数通常为信号功率p或者能量e;
步骤六,定义干扰信号对参照信号的干扰程度为G,用以衡量干扰信号对参照信号的干扰影响程度。
3.如权利要求2所述的基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法,其特征在于,在步骤一中;
首先在基于频率F、时间T、对于观测点空域角度Θ、极化方向Γ、以及编码方式C特征参数建立的干扰特征空间HSI中,计算干扰信号特征矢量对参照信号特征矢量的位移矢量
4.如权利要求2所述的基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法,其特征在于,在步骤六中;
对仅包括单独特征矢量的单模干扰信号和参照信号,干扰信号特征矢量对参照信号特征矢量的干扰程度利用干扰作用参数EP进行评估;
对包含若干特征矢量的多模干扰信号和参照信号,此时干扰信号对参照信号的干扰程度G(VI,VS)定义以特征矢量集合表示的干扰信号对参照信号的干扰程度,计算如下:
5.如权利要求2所述的基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法,其特征在于,所述基于多维干扰空间模型的信号间干扰关系分析方法进一步包括:对于干扰信号和参照信号各自包含若干干扰特征矢量的多模情况,此时的干扰状态S(VI,VS),如下计算:
其中S[VI,VS]M×N被称为干扰状态矩阵,矩阵中的每个元素表示VI中的第k个特征矢量和VS中的第l个特征矢量的干扰状态,只有两个特征矢量集合中每个元素都不干扰时,S(VI,VS)=0,干扰信号才不对参照信号形成干扰;反之,S(VI,VS)>0,此时干扰信号将对参照信号形成干扰。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107633873A (zh) * 2017-10-11 2018-01-26 丁才学 一种基于互联网的泌尿外科体外碎石机控制方法

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105549479A (zh) * 2015-12-28 2016-05-04 国网山西省电力公司技能培训中心 一种可移动新能源海上平台控制系统
CN105812728A (zh) * 2016-03-10 2016-07-27 洛阳理工学院 一种图像采集和无线传输系统
CN106824826B (zh) * 2017-01-13 2019-08-06 黄大明 一种玉米单倍体分拣系统
CN106778111A (zh) * 2017-02-20 2017-05-31 周长英 一种计算机系统用户权限的控制方法及系统
CN106897558A (zh) * 2017-02-24 2017-06-27 王雯钰 一种中药护理用敲击康复器控制系统
CN106860936A (zh) * 2017-03-07 2017-06-20 魏红霞 一种新型多功能肛肠臭氧冲洗治疗仪
CN107050550A (zh) * 2017-03-30 2017-08-18 汪可 一种普外科清创装置
CN107550471A (zh) * 2017-04-05 2018-01-09 李霄艳 一种消化内科上消化道出血护理系统
CN107147468B (zh) * 2017-04-11 2018-11-16 西安电子科技大学 基于多维资源的联合自适应干扰管理方法
CN107102351A (zh) * 2017-05-15 2017-08-29 于丽娜 一种声控装置检测系统及控制方法
CN107317596A (zh) * 2017-06-05 2017-11-03 菏泽学院 一种基于互联网的数字无线电通信线路控制系统
CN107173161A (zh) * 2017-07-03 2017-09-19 重庆市农业科学院 一种大树移植过程中肥水一体化灌溉方法
CN107272788A (zh) * 2017-07-26 2017-10-20 淄博职业学院 一种基于计算机控制的温室智能控制装置及控制方法
CN107277167A (zh) * 2017-07-26 2017-10-20 李宏伟 一种基于物联网的监护仪
CN107953138A (zh) * 2017-11-16 2018-04-24 重庆电子工程职业学院 一种数控机床的上下料机械手
CN107875591A (zh) * 2017-12-08 2018-04-06 湖南城市学院 一种交互式体育训练系统
CN108501948A (zh) * 2018-04-16 2018-09-07 北京京大律业知识产权代理有限公司 一种基于虚拟现实的无人驾驶汽车控制方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19754031A1 (de) * 1997-12-05 1999-06-17 Siemens Ag Verfahren und Meßanordnung zur Messung der Eigenschaften von Funkkanälen
JP2001221822A (ja) * 2000-02-08 2001-08-17 Mitsubishi Electric Corp Emi特性解析方法
US7133476B2 (en) * 2002-08-01 2006-11-07 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Apparatus and methods for suppression of interference among disparately-modulated signals
CN102098705B (zh) * 2011-03-15 2013-05-29 北京邮电大学 多维信道参数提取方法
CN104185185A (zh) * 2013-05-24 2014-12-03 南京佳立实通信科技有限公司 认知无线电网络中基于自适应干扰对齐的干扰协调方法
CN104158611B (zh) * 2014-08-20 2016-10-26 西安电子科技大学 基于频谱分析的无线信号干扰检测系统及方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107633873A (zh) * 2017-10-11 2018-01-26 丁才学 一种基于互联网的泌尿外科体外碎石机控制方法

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