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摘要：信道評估技術作為有效提升通信性能的重要技術，其最終精確度直接決定了整個通信傳輸系統性能發揮的好壞。針對傳統窄帶信道評估方法最終準確度較低的缺陷，提出基于概率統計的窄帶信道評估方法研究，具體步驟包括數據預處理、建立信道模型以及衰落幅值與差分值概率的統計。實驗結果證明，采用改進后的概率統計算法進行的窄帶信道評估方法，相比于傳統評估方法，可以有效提升數據的最終準確度，具備極大的發展潛力。

關鍵詞：概率統計；窄帶信道；評估；方法

引言

無線網絡通信傳輸指的是從發射端發射出來的數據信號，經由信道傳輸至接收端的整個過程，因此，信道傳輸的優劣直接影響到無線網絡通信性能及其質量的好壞。因為無線信道與有線信道之間存在較大的差別，具備了時變特征與衰落布局，對通信軌道的設計要求提出較為嚴格的標準，使其可以充分克服信號數據在無線傳輸過程中產生的種種困難。信道評估技術作為有效提升通信性能的重要技術，最終精確度直接決定了整個通信傳輸系統性能發揮的好壞［2］。另外從世界范圍內將近有三分之二的人正在進行或曾經使用過無線通訊。所以，為了創造一種優良的通信環境進而提升其網絡通信質量，保證信號可以圓滿完成傳輸，對信道評估方法及其算法進行研究是十分有必要的。

1基于概率統計的窄帶信道評估方法

1.1數據預處理

待分類的小差別數據通常是從來源各不相同的應用系統中分散采集而成的，而不同系統的數據定義標準也存在一定程度的差異以及不足，所以，采集到的數據就具備了混亂性、冗長性以及任意性，為了便于對其進行分類處理，因此就需要對初始數據進行預處理，具體包括數據清洗、數據變換和數據歸約［3］。數據清洗的主要目的是為了檢查并除掉數據中間反復出現的數據記錄，清洗方法包括：將與數據有關的一系列屬性值進行一定要求的抽選并從中生成關鍵字選項；按照上述選項的關鍵字對數據重新進行排列，從而使其中可能反復出現的記錄始終處在臨近區域范圍內［4］；移動一個大小一定、屬性穩定的窗口在排列后的數據集合上，并將數據集合范圍內的每一條數據依次和窗口內的數據進行比較，一旦窗口內包含的記錄數為L，那么就需要將窗口內的新記錄和之前的L-1條的記錄再次進行比較，并依次檢查數據集合的重合記錄，進行數據合并，以此完成對冗長數據的清洗。數據變換主要是根據概率統計中分類算法的現實需要，采取最大/最小值的規范化將數據轉換成適宜該項分類算法進行集中處理的數據形式。設置樣本采集數據屬性M的最小值、最大值分別為、，規范化轉換可以利用以下計算公式的運算來完成：將屬性M的值域映射至區域內的V，在進行數據轉換的時候大大保障了原始數據之間關系穩定不變。數據歸約能夠最大限度地降低待分類數據中的冗長屬性，利用排除不相關的數據屬性獲取到具備最優屬性的子集合。DOLPB系統普遍情況下是讓應用者自主選擇合并所需要的數據屬性，從而獲得全新的數據傳輸屬性［5］。通過預處理后的數據，更加適合概率統計信道模型的建立，從而有效提高基本算法的科學性與實用性。

1.2建立信道模型

伴隨無線通信網絡系統窄帶的廣泛普及與應用，信道模型也急需適應窄帶的發展。在窄帶信道中，由于信道速率受到一定的限制，為了避免緩沖、數據錯亂、丟失等問題，絕大部分情況都是需要要求相鄰信道距離相等。而為了更好地對其最終精確度進行分析，將對終端到終端的傳輸效率進行建模。同時，信息的傳輸在絕大部分狀況下都是以數據包的方式出現，從數據層反映即表示為一定長度的字節包，屬于數據鏈接層的網絡協議。采取ORDM技術的LTE(LongTermEvolution）系統窄帶為40MHz，而其發展系統LOT-A(LOT-Advanced）則需要將窄帶縮小到15MHz。窄帶信道的完成最直接有效的手段，便是正弦相加（SOS）方法獲取的窄帶仿真信道的基礎上，產生多條衰落信道并分析數據，用不同功能與功率去區分這些衰落信道中散落的數據，從而形成多路徑窄帶。這種窄帶信道也因此被稱之為延時布局（TimeDelayLine，TDL）信道模型［6］。在4GPQ數據規范中，推薦采取此類窄帶信道進行分級鏈接線路的仿真，并根據不同場景規定了4種運行模式，即EPM（ExtendedPreparemodel）、測試ETAM（ExtendedTestAmodel）、EILM（ExtendedImportLineModel）以及ETU（ExtendedTypicalUrbanmodel），它們之間的區別就在于多徑窄帶的數量、各個路徑的相對延時性與及功率多少。在LOT-A等通信系統中，物理層的一個關鍵技術便是多天線搜集技術，從而增加了天線之間的彼此關聯性。在4GPP規范窄帶信道中對多天線的空間大小屬性做了一系列的規定。假設基本站口終端（ENB）以及用戶終端（UE）配置的是線性距離的矩形陣圖，令基本站口終端之間相隔距離最遠的兩根天線的有關系數設為，用戶終端相鄰最近的兩根有關系數設為，彼此之間的計算關系為：（2）如此一來，就會使基本站口終端之間相隔距離的最大/最小值均會自動生成，提高了計算效率。

1.3衰落幅值與差分值概率統計

 按照以上分析，順時針計算采樣數據點，計算公式如下所示：其中，A表示衰落點，i表示信碼率，f表示載波頻率，d表示信道距離，T表示信達傳輸時間，由此對所得差分值以0.1步長進行分區概率統計。通過對幅值進行等幅值間隔的計算可明確不同信道區間內的數據大小及其屬性，進而完整統計出各個區間的數據集合個數，從而確定信道衰落值和數據上傳速度。

2工程實驗與效果分析

為了更加明確看出此評估方法的精確性，特與傳統窄帶信道評估方法進行對比，對其精確性進行比較。

2.1實驗準備

為了驗證窄帶信道評估的最終精確度，我們假設某一通道的窄帶中心頻率設定為40MHz。輸入高頻、信號率分別設為220MHz和1036MHz，用chipcode獲取到窄帶DDC后的數據一起送進matline作數據分析。除此之外，為保證試驗的準確性，將兩種窄帶信道評估方法的實踐均置于相同的試驗環境之中，進行精確性的試驗。試驗環境設定見表1。

2.2實驗結果分析

試驗過程中，通過兩種不同的窄帶信道評估方法同時在相同環境中工作，分析其最終精確度的變化。具體實驗效果對比如圖1所示。實驗結果證明，采用改進后的概率統計算法進行的窄帶信道評估方法，相比于傳統評估方法，可以有效提升數據的最終準確度，具備極大的發展潛力。

3結束語

本文對基于概率統計的窄帶信道評估方法進行分析，依托概率統計的相關運行機制，根據窄帶信道評估存在的部分缺陷與不足，對其評估方法進行改進，實現本文設計。實驗論證表明，本文設計的方法具備極高的有效性。希望本文的研究能夠為基于概率統計的窄帶信道評估方法提供理論依據。

參考文獻：

［1］羅振東,趙明,劉思楊,等.一種新型的快速遞歸V-BLAST檢測算法［J］.電子與信息學報,2017,29(7):1546-1550.

［2］劉磊,夏偉,韓江洪.基于隨機橋過程的窄帶信道多徑衰落仿真研究［J］.電信科學,2015,31(2):52-62.

［3］繆祎晟,吳華瑞,李飛飛,等.基于統計分布的小麥農田多徑衰落信道建模研究［J］.電子學報,2016,44(3):665-672.

［4］廖希,薛睿,趙旦峰,等.一種適用于多場景的窄帶LMS信道模型［J］.哈爾濱工業大學學報,2015,47(3):66-71.

［5］李艷紅.SC-FDEUWB系統WMMDT抗窄帶干擾信道估計［J］.電視技術,2014,38(3):127-130.

［6］沈連騰,鞏克現,潘一葦,等.利用頻譜峰值特征的窄帶頻譜感知方法［J］.西安交通大學學報,2016,50(6):68-74.

作者：潘東陽 劉靜瑞 單位：信陽職業技術學院數學與計算機科學學院