发明名称 GSM-R网络接收信号强度动态测试算法
摘要 本发明公开了一种GSM-R网络接收信号强度动态测试算法,其包括如下步骤:步骤一:进行接收信号包络检测;步骤二:根据上一次计算所得的接收信号强度采样的统计区间与采样点数对接收信号强度进行动态采样;步骤三:根据当前采样得到的接收信号强度和上一次接收信号强度采样的莱斯分布参数,估计得到下次接收信号强度采样的衰落参数;步骤四:根据所述下次接收信号强度采样的衰落参数计算得到下一次接收信号强度采样的统计区间与采样点数,同时开始下一次的接收信号强度动态采样。本发明的GSM-R网络接收信号强度动态测试算法具有在线实时、全面准确,计算量小的优点,满足高速环境下的实时数据采集的要求。
申请公布号 CN102571238B 申请公布日期 2014.08.06
申请号 CN201210006280.8 申请日期 2012.01.10
申请人 上海交通大学 发明人 龙承念;马永森;茅晓峰
分类号 H04B17/00(2006.01)I 主分类号 H04B17/00(2006.01)I
代理机构 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 代理人 郑立
主权项 一种GSM‑R网络接收信号强度动态测试算法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一:进行接收信号包络检测;步骤二:根据上一次计算所得的接收信号强度采样的统计区间与采样点数对接收信号强度进行动态采样;步骤三:根据当前采样得到的接收信号强度和上一次接收信号强度采样的莱斯分布参数,估计得到下次接收信号强度采样的衰落参数;步骤四:根据所述下次接收信号强度采样的衰落参数计算得到下一次接收信号强度采样的统计区间与采样点数,同时开始下一次的接收信号强度动态采样;步骤三中,根据接收信号强度z<sub>1</sub>,z<sub>2</sub>……z<sub>i</sub>和上一次的莱斯分布参数ν<sub>k</sub>和σ<sub>k</sub>,由公式<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mfenced open='' close=''><mtable><mtr><mtd><msub><mi>V</mi><mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mfrac><mrow><msub><mi>I</mi><mn>1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mfrac><mrow><msub><mi>V</mi><mi>k</mi></msub><msub><mi>Z</mi><mi>i</mi></msub></mrow><msubsup><mi>&sigma;</mi><mi>k</mi><mn>2</mn></msubsup></mfrac><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><msub><mi>I</mi><mn>0</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mfrac><mrow><msub><mi>V</mi><mi>k</mi></msub><msub><mi>Z</mi><mi>i</mi></msub></mrow><msubsup><mi>&sigma;</mi><mi>k</mi><mn>2</mn></msubsup></mfrac><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac><msub><mi>Z</mi><mi>i</mi></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msubsup><mi>&sigma;</mi><mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow><mn>0</mn></msubsup><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mn>2</mn><mi>N</mi></mrow></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><msubsup><mi>Z</mi><mi>i</mi><mn>2</mn></msubsup><mo>-</mo><mfrac><msubsup><mi>Z</mi><mi>k</mi><mn>2</mn></msubsup><mn>2</mn></mfrac></mtd></mtr></mtable></mfenced>]]></math><img file="FDA0000507040130000011.GIF" wi="530" he="442" /></maths>计算得到下次的莱斯分布参数ν<sub>k+1</sub>和σ<sub>k+1</sub>,其中,<img file="FDA0000507040130000012.GIF" wi="218" he="146" />和<img file="FDA0000507040130000013.GIF" wi="208" he="142" />分别为0阶和1阶第一类修正贝塞尔函数,N为采样点数,进而根据K<sub>k+1</sub>=ν<sub>k+1</sub><sup>2</sup>/2σ<sub>k+1</sub><sup>2</sup>得到下次的衰落参数σ<sub>k+1</sub>和K<sub>k+1</sub>。
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