83、集成异构无线系统中覆盖质量(QoC)的研究与实践

集成异构无线系统中覆盖质量(QoC)的研究与实践

在当今的无线通信领域,集成异构无线系统(iCAR)正逐渐成为提升网络性能的关键技术。其中,覆盖质量(QoC)的概念以及辅助中继站(ARS)的合理布局,对于优化系统性能、降低请求阻塞和连接掉线概率起着至关重要的作用。

1. 二次中继与带宽释放

在无线通信中,为了释放移动主机(MH)的带宽,二次中继技术应运而生。如图2所示,当MH Y向基站(BTS)A传输数据时(图2(a)),或者MH Y向其对应的MH Y′传输数据时(图2(b)),MH Y所占用的带宽可以被MH X使用。此外,如果一次中继和基本二次中继都无法满足需求,还可以采用级联的方式进行多次一次和二次中继操作(图2(c))。

2. 覆盖质量(QoC)的概念

引入QoC概念的主要目的是通过一个简单直接的参数来定量评估移动节点的布局,而不是采用传统的性能指标,如请求阻塞和掉线率,这些指标通常需要复杂的分析或大量的模拟才能获得。一个具有较高QoC的系统应该具有较低的阻塞/掉线概率和较高的吞吐量。QoC表示节点为其通信或协助其他节点通信所能获取和利用的系统资源。其值通常取决于节点的连接性、电池电量、计算能力、移动性以及本地流量负载等因素。

3. ARS布局策略
3.1 ARS布局的重要性

ARS布局是iCAR系统中的一个重要设计问题,因为iCAR系统相对于传统蜂窝系统的性能提升,很大程度上得益于其将流量从一个小区中继到另一个小区的能力。在理想的iCAR系统中,确保任何BTS与位于任何小区内任何位置的MH之间都有中继路径所需的最大中继站数量已有相关研究。当ARS数量有限时,可以采用“种子生长”方法

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【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定区间卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论Matlab实现,涵盖了非线性系统状态估计、多源数据融合、目标跟踪及传感器优化等应用场景。文中通过Matlab代码实例演示了各类滤波方法在动态系统中的性能对比适用条件,尤其强调在复杂噪声环境和非线性系统中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论基础的研究生、科研人员及从事自动化、导航、机器人、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于动态系统的状态估计噪声抑制,如目标跟踪、无人机姿态估计、电池SOC估算等;②为科研项目提供主流滤波算法的Matlab实现参考,支持算法复现性能对比;③辅助教学课程设计,帮助理解滤波算法的核心原理编程实现。; 阅读建议:建议结合Matlab代码实践操作,重点关注不同滤波算法在非线性、非高斯环境下的表现差异,建议读者按章节顺序学习,并参考文档中提供的网盘资源获取完整代码仿真模型以加深理解。
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