卫星移动通信信道特性与模型研究(5)

模型研究号的概率分布函数为:
fRayl_Ln(r) =∫∞0fRayl(r/R0)fLogn(R0)dR0=
10
σln10 2π∫∞01R20exp-sR0-(10lgR0-μ)22σ2dR0.
(14)
设定加权悉数A,表示阴影遮蔽的时间百分比,得到总
的接收信号的概率分布函数为:
fLutz(r)=(1-A)fRice(r)+AfRayl_Ln(r). (15)
2.2.2　五状态Markov信道模型
在此模型中,作者定义了低遮蔽区域、中等遮蔽区域和
高遮蔽区域3个基本状态,在低遮蔽区域和高遮蔽区域中又
分别定义了两个字子状态,整个模型通过状态概率矩阵A
和状态转移概率矩阵P就能描述一定时间段内或给定路线
上的卫星移动传输信道。由于假设低遮蔽区域和高遮蔽区
域不能直接相通,转移矩阵可以简化为:
P=
P11P12P130 0
P21P22P230 0
P31P32P33P34P35
0 0P43P44P45
0 0P53P54P55
. (16)
其中Pij表示从状态i到状态j的转移概率(i =1,2,3,
4,5; j=1,2,3,4,5),且∑
5
j=1
Pij=1,0≤Pij≤1。
由于此Markov链是非周期、不可约、正回归的,其稳态
分布存在且等于其极限分布,既AP=A。所以要知道转移概
率矩阵P就能计算出状态概率矩阵A。矩阵A和矩阵P与
环境和移动站方位角等有关。由单状态统计模型可知,低遮
蔽区域下的“好状态”(状态1和状态2)服从Rice分布,高
遮蔽区域下的“坏状态”(状态4和状态5)服从Rayleigh-
Lognormal分布,而中等遮蔽区域下的“不好不坏状态”服从
Loo模型分布。
根据实测数据,通过信号衰落大小划分出5个状态,再
通过状态序列统计出状态转移概率矩阵P,而矩阵A统计拟
合可以获得。这样5状态Markov信道模型的概率密度函数
为:
f5s(r)=A1fRice1(r)+A2fRice2(r)+A3fLoo(r)+
A4fRayl_Ln1(r)+A5fRayl_Ln2(r). (17)
3　结论与展望
本文分析了卫星移动通信信道传输特性,并从单状态统
计模型和多状态统计模型两方面详细介绍了适合不同地面
环境和卫星轨道的卫星移动通信信道模型。给出了各过程
的理论推导和量化数学表达式。对以后的卫星移动通信信
道建模具有重要指导意义。
未来卫星移动通信系统的一个基本特征是要完全和其
他地面网络集成,从而保证全球无处不在的无缝通信。为了
实现在不同多址接入、调制编码、分集结构下实时QoS预测
和系统性能比较,精确、可变的信道模型是必需的。未来的
信道模型需要建立在精确的估计和传输统计特性建模的基
础上,它要能很好融合天气衰落过程、多径衰落和阴影过程,
同时要考虑不同信道状态之间的转换。最后,信道建模和估
计算法的选择要考虑计算复杂度和实时处理的实现。
参考文献
[1]　Loo C.A StatisticalModel forLandMobile Satellite Link
[J]. IEEE Trans onV
ehicularTechnology[C]. 1985, 34:
122-127.
[2]　Loo C. LandMobile Satellite ChannelMeasurements and
Modeling[A]. Proceedings of the IEEE [C]. 1