高速移動通信的信號優化方案研究

戴芬良

（貴州工業職業技術學院，貴州 貴陽 550008）

0 引 言

1 高速移動通信原理及傳統算法的不足

高速移動通信是利用信息采集設備獲取高速移動通信期間產生的信號，從中隨機抽取一組樣本作為通信節點，以節點位置和權值作為調節對象，使得生成樣本與實際信號更為貼合[4]。計算樣本均值，將計算結果記為信號傳輸狀態的估計值。在此基礎上，重新采集樣本，此時得到的信號傳輸狀態更為精準[5]。假設高速移動通信作業中的信號傳輸模型為：

式中，vk代表干擾信號，h(·)代表非線性函數，φk+1代表干擾信號，f(·)代表非線性函數，xk+1和zk代表協方差。

為了實時獲取高速移動通信期間信號的變化情況，對當前信號狀態采取更新處理，相關的公式為：

式中，η(xk|Zk-1)和η(xk|Zk)均代表概率密度函數。

考慮到運算量較大，為了高效準確計算結果，向模型中添加概率密度函數，通過抽樣獲取信號樣本數據，而后運用信號狀態模型遞推樣本信號，計算公式為：

式中，xik代表信號樣本，φtk代表通信信號，η(xik|xik-1)代表節點，η(zk|xik)代表參數為xik的概率密度函數，θ(xik|xik-1,Zk) 代表通信函數，φtk-1代表信號權值。

在此期間，要求信號權值方差達到最小。為了滿足此要求，設置節點θ(Xk|Zk)作為通信信號樣本，采用隨機選取方式，從中獲取一部分節點。為了得到信號狀態變化情況，更新各個節點權值[6]。該操作實際上就是多次調整信號干擾狀態，以此達到改善高速移動通信質量的目的。

以上介紹這種通信方法中節點數目固定不變，如果外界環境發生改變，那么節點運算量就會隨之增加，導致計算條件變得復雜，加大了計算難度[7]。節點數目與計算條件復雜程度之間的關系為o(N)∞N(節點數目)。

(1)各級黨委要認識到位，堅持把關心下一代工作作為一項戰略任務，納入學校和院系日常管理工作，站在確保黨和國家事業后繼有人的高度，全面認識做好關心下一代工作的重要性、必要性。

假設Rk代表干擾信號協方差，通信期間消耗時間的計算公式為：

式中，t0代表通信結束時間，st0代表t0時刻對應的距離，t1通信起始時間，st1代表t1時刻對應的距離，o(N)代表通信期間消耗時間。

目前，傳統高速移動通信中信號模型運算節點較多，導致計算量較大，計算公式較為復雜，需要消耗大量時間來計算信號狀態，這對通信效率的提升影響較大，很難滿足所提出的通信實時性需求[8]。為了彌補傳統信號模型的不足，本研究選取正交加權方法作為研究工具，提出新的通信節點選取方法，改善移動通信模型。

2 高速移動通信信號優化設計

2.1 移動通信模型的構建

設定高速移動通信信號矩陣為x(n)，通信延時信號矩陣為u(n)，n代表信號數量，兩種信號之間的關系為：

根據此關系，計算通信信號協方差矩陣，公式為：

式中，Qn代表白噪聲特征矩陣，QJ代表干擾信號特征矩陣，Qs代表通信信號特征矩陣。通過構建信號x(n)和信號u(n)之間的互協方差矩陣，分析信號周期性特點，計算信號估計值。

2.2 干擾信號處理

為了有效處理干擾信號，本研究引入正交加權算法，對干擾信號采取處理，即將導向矢量與權向量相交，使得信號中生成零陷。這種處理方法能夠充分利用通信空間，對相關參數進行約束，從而得到最優解。對于本文構建的通信模型，增加正交加權算法，得到階段性期望通信信號，此部分信號的強度較高，大大提高了抗干擾性能，符合通信模型改善需求。

2.3 提高信號接收強度方法

提高信號接收強度是高速移動通信優化目標實現的主要途徑，一般情況下，以天線增益作為優化突破口，選擇兩個指標作為重點優化對象。對干擾信號采取抑制處理，從而降低該信號對通信質量造成的影響，另外通過提高增益數值，有效抑制信號干擾?？紤]到高速移動通信期間移動速度參數數值較大，根據此關系確定入射角為：

式中，β1為移動通信初始階段干擾信號入射環境內的角度；Δβl為作業期間信號角度的變化。如果變化量Δβl服從正態分布（方差為σ12，均值為0），則干擾信號入射角均值πsin1接近服從正態分布（方差為12，均值為πsinβ1）。其中，方差與均值之間存在的關系為：

3 實驗測試分析

3.1 實驗測試環境與內容

為了檢驗本文所提出高速移動通信模型的可靠性，以通信誤碼率作為測試內容，運用MATLAB仿真軟件環境中對不同通信方案下的通信誤碼率進行模擬測試。本次測試中干擾信號條件分為兩種，分別是單一干擾信號、多干擾信號，針對不同環境下的通信誤碼率進行模擬測試。

3.2 仿真結果分析

3.2.1 單一干擾信號實驗

以單一干擾信號作為實驗條件，模擬不同信干比條件下的高速移動通信信號，統計不同參數條件下的通信誤碼率，結果如表1所示。

表1 單一干擾信號下的高速移動通信誤碼率測試結果

表1中，無抑制條件下，高速移動通信誤碼率隨著信干比的增加呈現出快速下降的變化趨勢，并且該條件下的誤碼率數值明顯高于傳統算法及改進算法應用下的通信誤碼率。當信干比為0時，3種條件下的通信誤碼率差異較小。相比之下，本文提出的改進算法能夠有效控制高速移動通信質量，誤碼率比較低，并且受信干比的影響較小，穩定在8.3×10-4～9.8×10-4。雖然傳統算法的抗干擾特性也很強，但是信干比不足-20時，誤碼率比較大，與改進算法生成的誤碼率拉開了比較大的差距[9]。

3.2.2 多干擾信號實驗

為了進一步檢驗本文提出的改進算法的可靠性，檢測多干擾信號條件下各個通信方案的誤碼率，結果如表2所示。

表2 多干擾信號下的高速移動通信誤碼率測試結果

多干擾信號對3種通信模式的信號誤碼率影響更大一些，信干比不足-30時，3種通信模式的誤碼率隨著信干比的增加而下降，并且下降幅度較大。相比之下，改進算法的下降幅度最小。另外，相同信干比條件下，改進算法的通信誤碼率更低，當信干比超過-30時，改進算法的誤碼率趨于穩定，數值最小[10]。

綜上仿真實驗分析，本文提出的改進算法無論是在單一干擾信號條件，還是在多干擾信號條件下，高速移動通信誤碼率都很低，較傳統算法的通信性能有所改善。

4 結 論

本文圍繞高速移動通信信號干擾問題展開探究，針對傳統的通信模型進行優化。該優化方案采用正交加權算法，構建移動模型，改善干擾信號對移動通信造成的影響。其中，模型優化突破口為天線增益，引入干擾信號抑制方法、通信信號增益方法，打造新的通信模型，使得信號接收質量得以改善。實驗測試結果顯示，本算法設計方案能夠有效改善通信質量，在單一干擾信號和多干擾信號條件下，高速移動通信期間產生的誤碼率均有大幅度的下降。