研究丨一种新的无线电传播莱斯衰落中k因子估计方法

无线电传播模型参数估计是通信应用中常面临的问题。

Rician K-fator，即视距直射信号(LoS)和发散路径之间的线性比值，被广泛用于描述莱斯信道的特征。作为无线电传播中多径衰落的一种实用的随机模型，当LoS比次级路径强很多的时候，主路径服从莱斯（Rician）分布，其余路径服从瑞利（rayleigh）分布。

发射与接收端之间的传输路径如果受物体遮挡，会使LoS随机波动，传统方法对k因子的估计性能随之下降。

为了改善传统估计器的估计偏差，中科院水下航行器信息技术重点实验室的郝程鹏研究员和来自意大利的研究人员合作，提出了一种新的Rician K-factor的估计方法。相关研究成果已在线发表于国际学术期刊IEEE Wireless Communications Letters 。

信宿接收到信源发射的视距直射信号（LoS）和其他分散分量（反射信号/绕射信号）叠加，即发送信号在传输的过程中发生多径传输。

这种现象导致在接收端接收信号的幅度，因多径信号叠加会发生衰落。这个接收信号幅度的分布可以是瑞利分布或是莱斯分布。

当多条散射路径没有一个散射路径占主导地位时，就称为瑞利衰落信道；如果多径中有一条路径占主导地位，此时称为莱斯衰落信道，占主导地位的路径信号称为视距直射信号。 

图/Pixabay

传统算法将信号的变化分配给分散分量，但由于其随机波动的是LoS信号分量，这就削弱了传统方法的性能。

为了改善陆地移动通信中的这种情况，结合陆地移动卫星通信应用，研究人员提出了一种新的估计方法，以减小LoS波动情况下的误差。

在移动通信过程中，由于发射机和接收机之间的相对运动，可能会导致LoS组件的随机波动。具体来说，就是当建筑物、树木和山丘产生完全或部分堵塞时，接收数据的振幅就变成了一个随机变量。

在存在一组可容许解的情况下，这种新的估计方法利用所收到样本的联合似然函数，选择出具有最大似然值的解。

经由蒙特卡洛仿真方法验证，新的方法优于传统估计方法，并且在背景噪声存在的情况下，该方法也可以应用于Nakagami-m衰落信道未知参数的估计。

该研究获得了国家自然科学基金支持。

参考文献：

Gaetano Giunta, HAO Chengpeng, Danilo Orlando. Estimation of Rician K-Factor in the Presence of Nakagami-m Shadowing for the LoS Component. IEEE Wireless Communications Letters (Early Access 2018). DOI:10.1109/LWC.2018.2794447

论文链接：

https://doi.org/10.1109/LWC.2018.2794447