地铁CBTC系统的非全向天线干扰源定位

地铁CBTC通信系统受2.4GHz频段信号源的干扰越来越频繁,为了对干扰源进行有效识别和监测,须对其进行精确地定位。基于RSSI的梯度下降和Taylor级数展开定位算法可以对全向天线的干扰源进行精确定位,但是非全向天线性干扰源在不同的方向上信号强度与距离关系并不一致,此算法已不适用。而基于RSSI的位置指纹算法过程复杂,需要提前建立指纹库,不满足实时寻找定位干扰源的需求。为此,提出了基于测角信息的干扰源定位算法,此算法联合不同测量点所测得信号的到达角信息解,算出干扰源位置。仿真结果表明,该算法可以准确地对非全向天线干扰源进行定位,且随着测角信息的增加,定位精度随之提高;同时,定位精度随着测量误差的增大而降低。

基于非全向天线的无人机MIMO信道模型研究

为研究无人机信道特性,针对地面控制站(GCS)环境特点和非全向多天线系统,建立并分析了基于散射体三维几何分布的单跳同心圆筒散射(GBSBCCS)宽带传播模型,根据方位角非全向散射和俯仰角非对称分布的特性,结合无人机实际飞行参数特点,推导出简洁的空时频联合相关函数。通过仿真进行了验证,并对相关特性影响因素进行分析,结果表明地面控制站采用非全向天线时,信道的空时频相关尺度将会增大,而无人机采用非全向天线不会影响其相关性。