干扰分析和计算方法及建模
噪声的理论与计算方法
噪声的理论与计算方法噪声是指在信号中不希望出现的随机波动。
噪声不仅存在于各种电子设备中，也存在于自然界中的各种物理现象中。
在工程和科学研究中，噪声被广泛应用于信号分析、通信、图像处理等领域。
噪声的理论与计算方法对于噪声的性质和干扰机理的认识至关重要，能够帮助我们更好地了解和应对噪声带来的问题。
1.噪声的性质和分类：噪声通常被描述为一个随机过程，有以下几个重要的性质：（1）平稳性：噪声的统计特性在时间上保持不变，即在不同时刻的统计特性相同。
（2）高斯分布性：噪声的概率分布符合高斯分布，也被称为正态分布。
（3）谱密度：噪声的谱密度函数描述了噪声在不同频率上的能量分布特性。
根据噪声的性质和产生机制，可以将噪声分为以下几类：（1）热噪声：由于温度引起的原子和电子的热运动所产生的噪声，常见于电子器件中。
（2）量子噪声：由于量子效应引起的噪声，存在于光子学和量子力学相关的系统中。
（3）非线性噪声：由于系统中的非线性元件导致的干扰噪声，常见于通信和信号处理中。
2.噪声的计算方法：噪声的计算方法主要涉及噪声的数学建模和计算过程，通常可以采用以下方法：（1）统计分析：通过对噪声信号的采样和统计特性的分析，来推断噪声的分布函数和参数。
（2）随机过程建模：采用随机过程理论描述噪声，并通过对随机过程的数学模型进行求解和分析。
（3）功率谱密度估计：通过对信号的频谱进行分析，来推断噪声的频谱分布特性。
（4）采样定理：通过对信号的采样和重构，从时间域到频率域转换，并对噪声信号进行频率分析。
3.噪声的消除和抑制：噪声在很多应用中会对信号的质量造成严重影响，因此噪声的消除和抑制是一个重要的课题。
常用的噪声消除和抑制方法包括：（1）滤波器：采用低通、高通、带通或带阻滤波器对信号进行滤波，去除掉不需要的频率成分。
（2）自适应滤波：根据信号和噪声的特性，采用自适应算法对噪声进行建模和估计，并将估计的噪声成分从信号中减去。
（3）小波变换：通过小波变换将信号分解成频率-时间域的小波系数，通过调整小波系数的阈值来去除噪声。
环境噪声建模预测方法探讨
环境噪声建模预测方法探讨引言：随着城市化的进展，环境噪声成为城市生活中不可忽视的问题。
环境噪声对人们的健康和生活质量产生了负面影响。
因此，准确地建模和预测环境噪声变得愈发重要。
本文旨在探讨环境噪声建模预测方法，希望能为解决环境噪声问题提供有力的支持。
一、环境噪声建模方法1. 基于统计学的方法基于统计学的方法是最常用的环境噪声建模方法之一。
它依赖于历史数据的分析和统计方法的应用来揭示噪声产生和变化的规律。
这种方法主要包括曲线拟合、回归分析和时间序列分析等。
曲线拟合方法常用于估计噪声水平与时间的关系。
根据历史数据的时间序列，可以通过拟合曲线来预测未来噪声水平的变化趋势。
回归分析方法将噪声水平视为因变量，而噪声来源和其他相关因素视为自变量。
通过建立噪声水平与自变量之间的关系模型，可以预测未来的噪声水平。
时间序列分析方法则将噪声水平看作是时间上相关的随机变量序列。
通过对历史噪声数据的自相关性进行分析，可以预测未来噪声水平的变化。
2. 基于物理模型的方法基于物理模型的方法是建立在噪声产生机理和传播规律的基础上的。
这种方法通过对噪声源、传播路径和影响因素的详细研究，建立数学模型来预测噪声的分布和变化。
噪声源模型主要用于描述噪声产生的机理和特征。
例如，交通噪声源模型可以考虑车流量、车速、道路类型等因素，来分析交通噪声的产生和影响。
传播路径模型则描述噪声由源头传播到接收点的路径和规律。
这可以包括噪声的衰减、反射和干扰等。
影响因素模型则关注调节噪声水平的因素。
例如，建筑物的隔声性能、居民的行为习惯等都会对噪声水平产生影响。
二、环境噪声预测方法1. 基于数据挖掘的方法基于数据挖掘的方法在环境噪声预测中得到了广泛应用。
它利用历史噪声数据和相关环境因素的数据，通过数据分析和机器学习等技术，寻找出影响噪声水平的关键因素，并建立预测模型。
数据挖掘方法可以透过大量的数据分析，找出噪声水平与环境因素之间的关联性。
通过建立合适的预测模型，可以预测未来的噪声水平。
多尺度混合时频域电磁干扰建模仿真方法
一、概述电磁干扰是指各种电磁辐射对电子设备、无线通信系统和电力线路等产生的干扰。
随着电子设备和通信系统的发展，电磁干扰对正常工作和通信的影响越来越大，因此电磁干扰建模仿真方法成为电磁兼容性研究领域的重要课题。
二、混合时频域的电磁干扰特点1. 电磁干扰信号具有多个时频尺度电磁干扰信号的频谱分布通常是多尺度的，这意味着干扰信号在时域和频域上存在一定的复杂性。
某些干扰信号可能在某个频段上具有很高的频率分量，而在另一个频段上则具有很低的频率分量，因此需要一种能够兼具时域和频域特征的建模仿真方法。
2. 电磁干扰信号的时变特性电磁干扰信号往往具有时变特性，其频谱分布和幅度会随着时间的变化而发生改变。
如果采用传统的频域分析方法，很难准确描述这种时变特性。
有必要采用混合时频域分析方法来更好地描述电磁干扰信号的时变特性。
三、多尺度混合时频域电磁干扰建模仿真方法基于以上电磁干扰特点，可以采用以下多尺度混合时频域电磁干扰建模仿真方法来解决电磁干扰建模仿真问题。
1. 尺度分解可以采用小波变换或尺度变换等尺度分解方法，将电磁干扰信号分解成不同尺度的子信号。
通过这种分解方法，可以将原始的复杂信号分解成具有不同尺度特征的子信号，从而更好地描述多尺度特性。
2. 时频域分析在尺度分解的基础上，对每个尺度的子信号进行时频域分析。
可以采用短时傅里叶变换（STFT）或时频变换等方法，对每个尺度的子信号进行时频域分析，得到其时变频谱分布和幅度变化规律。
3. 多尺度集成将各个尺度的时频域分析结果集成起来，得到完整的多尺度混合时频域电磁干扰建模仿真结果。
通过集成多个尺度的时频域分析结果，可以更全面地描述电磁干扰信号的多尺度特性，从而实现对电磁干扰信号的全面建模仿真。
四、多尺度混合时频域电磁干扰建模仿真方法的优势1. 可充分描述电磁干扰信号的多尺度特性多尺度混合时频域电磁干扰建模仿真方法可以充分描述电磁干扰信号的时域和频域特性，包括频谱分布、时变特性等多个尺度的特性。
开关电源变换器传导干扰分析及建模方法_孟进
第25卷第5期中国电机工程学报V ol.25 No.5 Mar. 20052005年3月Proceedings of the CSEE ©2005 Chin.Soc.for Elec.Eng. 文章编号：0258-8013（2005）05-0049-06 中图分类号：TM461；TN03 文献标识码：A 学科分类号：470·40开关电源变换器传导干扰分析及建模方法孟进，马伟明，张磊，赵治华（海军工程大学电力电子技术研究所，湖北省武汉市 430033）METHOD FOR ANALYSIS AND MODELING OF CONDUCTED EMI IN SWITCHINGPOWER CONVERTERSMENG Jin, MA Wei-ming, ZHANG Lei, ZHAO Zhi-hua（Research Institute of Power Electronic Technology, Navy University of Engineering, Wuhan 430033, HubeiProvince, China）ABSTRACT: Electromagnetic interference (EMI) problems are usually complicated by the presence of modeling of noise source and noise coupling paths. The effective EMI prediction often relies on the engineers’ experience or extensive numerical simulation models. This paper proposes an analysis and modeling approach for describing the conducted EMI in switching power converter. The mechanisms and coupling paths associated with three dominant modes of EMI noise are analyzed and investigated based on time domain measured waveforms. A noise model which includes the measured and calculated component values is given to evaluate the EMI level for each mode of noise. Comparison with experimental results and predicted EMI verify the proposed method.KEY WORDS: Power electronics; Electromagnetic compati- bility; Conducted EMI; Coupling paths; Switching power converter摘要：电磁干扰的复杂性在于缺乏干扰源和干扰耦合通道的精确描述，实施干扰预测常常依赖于设计者的经验或庞大的数值仿真模型。
电力电子变换器传导电磁干扰的建模、预测与抑制方法
精彩摘录
《电力电子变换器传导电磁干扰的建模、预测与抑制方法》的精彩摘录
在电力电子领域，电磁干扰（EMI）是一个不可忽视的问题。它不仅可能影 响到设备的正常运行，还可能对人体健康造成潜在威胁。因此，对于电力电子变 换器传导电磁干扰的研究具有极其重要的意义。《电力电子变换器传导电磁干扰 的建模、预测与抑制方法》这本书为我们提供了深入探索这一问题的宝贵资料。
电力电子变换器传导电磁干扰的建 模、预测与抑制方法
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
关键字分析思维导图
电力
传导
预测
方法
理论
电子
设备
电磁干 扰
变换器
电磁干扰
变换器
这些
传导
抑制
分析
预测
干扰
提供
书中
内容摘要
《电力电子变换器传导电磁干扰的建模、预测与抑制方法》内容摘要
随着电力电子技术的快速发展，电力电子变换器在各类电力系统中得到了广泛应用。然而，这些 设备在高效能转换电能的也产生了不可忽视的电磁干扰（EMI）。这种干扰不仅影响了设备的正 常运行，还可能对周围环境和人体健康造成潜在威胁。因此，对电力电子变换器产生的电磁干扰 进行深入研究，提出有效的建模、预测和抑制方法，具有重要的理论价值和现实意义。
预测是控制电磁干扰的关键环节。本书通过多种方法，如数值分析、仿真模 拟等，对电磁干扰进行了准确预测。这些方法不仅提高了预测的精度，也为工程 实践提供了有力的支持。
在抑制技术方面，本书介绍了多种有效的电磁干扰抑制方法，包括硬件设计 优化、控制策略改进等。这些方法旨在从源头上减少电磁干扰的产生，提高电力 电子变换器的性能。
城市环境噪声监测与仿真分析研究
城市环境噪声监测与仿真分析研究随着城市化的加速发展，城市环境噪声成为人们生活中不可忽视的问题。
噪声污染不仅严重影响人们的生活质量，还对人体健康产生不良影响。
因此，城市环境噪声的监测与分析成为了一个急需解决的问题。
本文将重点讨论城市环境噪声监测与仿真分析的研究方法和应用。
一、城市环境噪声监测的方法与技术城市环境噪声监测是了解城市噪声污染程度的基础，它可以帮助政府制定相关的环境保护政策和措施。
目前，城市环境噪声监测主要采用定点监测和移动监测两种方法。
定点监测是在城市中选择一定数量的监测点位，并对噪声进行长期连续监测。
这种监测方法能够提供准确的噪声水平数据，但无法全面覆盖城市各个区域。
移动监测则是通过装备噪声监测仪器的车辆在城市各个道路进行巡逻，实时采集并记录噪声数据。
这种方法具有较大的灵活性，能够全面覆盖城市各个区域的噪声情况。
除了监测方法外，城市环境噪声监测还需要使用一系列的噪声监测设备和技术。
常见的噪声监测设备包括噪声仪、声级计、频谱分析仪等。
这些设备能够准确测量噪声的声级、频谱和时间变化特征。
二、城市环境噪声仿真分析的原理与方法城市环境噪声仿真分析是一种基于数学模型和计算机模拟的方法，通过模拟城市中噪声源的分布、传播过程以及与环境的相互作用，预测和评估城市环境中的噪声水平。
城市环境噪声仿真分析的基本原理是利用数学模型描述噪声源的声功率、方向性、频谱等特性，根据传播环境的特点，模拟噪声在空气中的传播过程，并结合城市环境的特点，对噪声的反射、干扰等效应进行模拟计算。
城市环境噪声仿真分析主要包括以下几个步骤：1. 噪声源建模：根据实际情况，对噪声源进行建模，包括声功率、频谱和方向性等参数。
2. 环境参数建模：对城市的地理信息、建筑结构、地形地貌等进行建模，用以模拟噪声在城市中的传播过程。
3. 噪声传播模拟：利用数学模型和计算机仿真技术，对噪声在城市中的传播进行模拟计算，得到各个区域的噪声水平分布图。
电波传播中信号干扰的建模与分析研究案例
电波传播中信号干扰的建模与分析研究案例在当今高度信息化的时代，电波传播无处不在，从我们日常使用的手机通信到卫星导航，从广播电视信号到无线局域网，电波在空间中的传播承载着大量的信息。
然而，在这个过程中，信号干扰成为了一个不可忽视的问题。
信号干扰可能导致通信质量下降、数据丢失甚至系统故障，严重影响了各种无线通信系统的性能和可靠性。
因此，对电波传播中信号干扰的建模与分析具有重要的理论意义和实际应用价值。
为了深入研究电波传播中信号干扰的特性和规律，我们选取了一个典型的无线通信场景作为研究案例。
假设有一个城市区域，其中分布着多个无线基站和大量的移动终端用户。
这些基站和用户之间通过特定的频段进行通信，然而由于频谱资源的有限性和用户分布的随机性，信号干扰不可避免地发生。
首先，我们需要对电波传播的环境进行建模。
城市环境中存在着各种建筑物、障碍物和地形起伏，这些都会对电波的传播产生影响。
我们采用了基于射线追踪的方法来模拟电波在城市环境中的传播路径。
通过对建筑物的几何形状和材质进行详细的建模，以及考虑地面反射和散射等因素，可以较为准确地计算出电波从发射端到接收端的传播损耗和时延。
在确定了电波传播模型之后，我们进一步分析信号干扰的来源。
在这个案例中，主要的干扰包括同频干扰、邻频干扰和互调干扰。
同频干扰是指多个发射源在相同的频率上同时发射信号，导致接收端无法正确区分有用信号和干扰信号。
邻频干扰则是由于相邻频段的信号泄漏到有用频段而产生的干扰。
互调干扰则是由于多个信号在非线性器件中相互作用而产生的新的频率成分，这些新的频率成分可能落入有用频段从而造成干扰。
为了定量地分析信号干扰的强度，我们引入了一些关键的指标，如信号干扰比（SIR）、载干比（C/I）和误码率（BER）等。
信号干扰比是指有用信号功率与干扰信号功率的比值，载干比则是指载波功率与干扰功率的比值，误码率则反映了接收端错误接收数据的概率。
通过测量和计算这些指标，我们可以评估不同干扰情况下通信系统的性能。
基于目标模型的雷达干扰建模和分析
力的新 体制 雷达 ， 区分 真假 目标 已成 为可 能 ， 采用 如
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精确 计 算 和 测 量 。 目前 通 常 采 用 Ｓ ｒｉｇ 型 来 ｗｅｌ 模 ｎ
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收 稿 日期 ： ０ ９ Ｏ —２ ２０ 一 ５ Ｏ
不 需 要 很 强 的 发 射 功 率 就 能 对 雷 达 的 检 测 和 跟 踪 系 统进 行干 扰 ， 场生存 能力 得 以提 高 。 战 目 前 的 多 假 目 标 干 扰 大 多 针 对 雷 达 的 跟 踪 系 统， 而对 于 高 分 辨 力 及 具 有 特 征 提 取 和 目标 识 别 能
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０ 引 言
对 雷 达 干 扰 的 样 式 目前 有 很 多 ， 其 作 用 性 质 按
在 这 种 情 况 下 ， 文 提 出 了 一 种 基 于 施 威 林 本
２１ ０ ０年 ２月
舰 船 电 子 对 抗
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Ｆｅ ． ０１ ｂ２ ０
Ｖ ０ ．３ Ｏ． １基 于 目标 模 型 的 雷 达 干 扰 建 模 和 分 析
毛云 祥 ， 王 伟 ， 李 磊
（ 电子 工程 学 院 ， 肥 ２ ０ ３ ） 合 ３ ０ ７
摘要： 分析 了不 同的目标模型对雷达探测距 离的影 响， 并建立 了基于施威林 模型 的雷 达干扰模 型 ， 了在不 同干 计算
射频干扰建模仿真
射频干扰建模仿真射频干扰是指在无线通信系统中，由于信号在传输过程中遇到其他无线电频段的干扰信号，导致接收端无法正确解码和处理原始信号的情况。
在现代无线通信系统中，射频干扰成为一个严重的问题，因为它会降低通信质量且可能导致通信系统的故障。
为了解决射频干扰的问题，需要进行建模和仿真来分析干扰的来源、特性和影响，并提出相应的抑制措施。
本文将介绍如何进行射频干扰建模仿真的方法和步骤。
射频干扰建模是对干扰源的建模过程，它包括收集干扰源的相关数据、分析干扰源的特性和行为、并将其表示为数学模型。
射频干扰建模可以帮助我们理解干扰源的工作原理和干扰机制，为后续的仿真分析提供基础。
首先，收集干扰源的相关数据是射频干扰建模的关键步骤。
这些数据可以通过现场测试、实验室测量或文献调研获得。
应收集干扰源的频谱特性、功率谱密度、干扰信号的时变性等信息。
此外，还需考虑干扰源的功率、传输距离、天线方向性等参数，以便更准确地建立模型。
然后，通过分析干扰源的特性和行为，我们可以得到干扰源的工作模式、工作频率范围、调制方式等信息。
需要注意的是，不同类型的干扰源可能采用不同的调制方式，例如频率调制、脉冲调制和幅度调制等。
通过深入了解干扰源的特性，可以更好地理解其对通信系统的影响。
将干扰源的特性和行为表示为数学模型是射频干扰建模的最终目标。
数学模型可以基于干扰源的物理特性、信号处理原理等进行构建。
常用的数学模型包括高斯白噪声模型、多径衰落模型、频率选择性模型等。
建立准确的数学模型有助于后续的仿真分析和系统优化。
在射频干扰建模完成后，接下来是进行仿真分析。
仿真分析可以通过计算机模拟干扰源对通信系统的影响，从而评估系统的性能和稳定性。
仿真分析通常包括传输损耗、误码率、误帧率、带宽利用率等指标的评估。
通过不同的抑制措施和调整参数，我们可以通过仿真分析来优化通信系统，提高抗干扰能力。
需要注意的是，在进行射频干扰建模仿真时，必须选择适当的仿真工具和平台。
浅谈民航GPS干扰源排查及干扰技术体制分析
浅谈民航GPS干扰源排查及干扰技术体制分析摘要：近年来，随着社会经济发展及无线电反制设备在各行业的广泛运用，导致无线电磁环境日趋复杂，GPS干扰事件呈逐年上升趋势，因GPS干扰导致航班复飞、返航等的事件偶有发生，给民航飞行安全带来了新的隐患。
本文以2023年某民用机场发生的几起典型GPS干扰事件为例，通过理论分析建模的方法，分析查找GPS干扰源，并就GPS干扰技术体制进行分析，提出改进建议及措施。
关键词： GPS干扰源分析 GPS干扰技术体制一、GPS在民航领域的应用目前，GPS信号广泛应用于航空飞行器定位【1】、测速、相关设备系统的授时等应用场景，对保障民航飞行安全具有重要作用。
同时，无线电干扰作为影响民航飞行安全的五个外部运行环境之一，确保辖区内电磁环境规范、有序，显得尤为重要。
民航在用的GPS中心频率为1575.42MHz，带宽为2.046MHz，接收机使用L1频段，现行GPS干扰主要分为压制式和欺骗式两大类。
其中，压制式干扰有窄带干扰（瞄准式）、宽带干扰（阻塞式），在干扰作用时间上，有连续干扰和脉冲干扰。
压制式干扰的优点是技术难度较小，但所需干扰功率较大；欺骗式干扰是发射与GPS信号相类似的干扰信号，误导GPS接收机偏离准确的导航和定位，这种干扰所需干扰功率小，干扰效果好于压制式干扰，但技术难度要远远大于压制式干扰。
二、某民用机场典型GPS干扰事件分析（一）基本情况2023年1月以来，某民用机场附近发生了5起GPS大面积干扰事件，导致受干扰区域部分航班GPS信号丢失（详见图1）和基站GPS信号丢失。
GPS干扰发生的时间、影响区域等要素详见下表1。
图1 航班GPS信号丢失分布轨迹表1 某机场近期GPS干扰情况（二）干扰源分析1.从干扰时段看，上述5起GPS干扰，有4起发生在09:00至11:00期间，呈现一定时间规律性。
2.从干扰区域和影响范围来看，空中航班和地面基站均受到了干扰，且受扰区域面积较大。
输电线路的扰动分析及抗扰性能研究
输电线路的扰动分析及抗扰性能研究输电线路作为传输电力的重要通道，其运行稳定性直接关系到国家电网的能源供应和经济发展。
然而，电力系统中存在着种种扰动源，如天气变化，负荷变更，电压波动等，容易导致输电线路的不稳定性。
因此，开展输电线路的扰动分析及抗扰性能研究，成为提高电力系统安全性、稳定性和可靠性的必要措施。
一、输电线路扰动的分类输电线路扰动可以分为内部扰动和外部扰动两类。
内部扰动是由输电线路自身的非线性特性和电磁互感效应引起的，包括过电压、振荡等。
外部扰动是由输电线路周围环境的变化所引起的一种扰动，包括雷电、风振等。
这些扰动不仅对输电线路的运行稳定性造成影响，也对输电线路的寿命和安全性带来威胁，因此必须开展相关研究。
二、输电线路抗扰性能的研究内容为了降低输电线路的扰动干扰，提高电力系统的工作稳定性和安全性，需要开展输电线路的抗扰性能研究，主要包括以下内容：1、输电线路的电气特性分析及建模。
通过对输电线路的电气特性进行分析，建立相应的数学模型，为研究输电线路的稳定性提供基础。
2、输电线路扰动的传递特性研究。
分析扰动源对输电线路的影响，建立扰动传输特性模型，探究扰动在输电线路中的传播规律及其对线路的影响。
3、输电线路抗扰设计理论及方法。
基于线路特性及扰动源的影响规律，建立相应的抗扰设计理论，探究抗扰设计方法。
4、抗扰装置研发及其在输电线路中的应用。
开发新型抗扰装置，优化线路结构参数，提高输电线路的抗扰性能。
三、输电线路抗扰性能的影响因素输电线路抗扰性能的优劣受到多方面因素的影响，如输电线路的结构参数、财务预算、施工周期等。
1、结构参数对抗扰性能的影响。
输电线路的结构参数包括线路直径、线杆间距、线杆高度、导线型号等，这些参数对抗扰性能影响很大。
2、财务预算对抗扰性能的影响。
抗扰性能好的输电线路设计和设备费用较高，而且维护成本也高。
因此，财务预算是优化输电线路抗扰性能的重要因素。
3、施工周期对抗扰性能的影响。
基于机器学习的通信系统干扰检测与消除方法研究
基于机器学习的通信系统干扰检测与消除方法研究通信系统在现代社会中扮演着重要的角色，而干扰问题是通信系统面临的一个常见挑战。
干扰的存在会导致通信质量下降，甚至无法正常传输信息。
因此，研究和发展干扰检测与消除方法对于优化通信系统性能至关重要。
本文将探讨基于机器学习的通信系统干扰检测与消除方法，并给出一些案例分析和应用。
首先，我们需要了解什么是干扰。
干扰是指在传输信号过程中引入的外部信号，它会干扰到所传输的信息信号，使得信号质量降低。
干扰可以是各种形式，如噪声干扰、频率干扰、信号强度干扰等。
在通信系统中，干扰问题往往是由于其他无线设备、天气条件或电磁干扰源引起的。
为了解决干扰问题，传统的方法通常依赖于规则表达式或固定参数的设置，这种方法的效果有限且难以满足复杂的通信环境。
而机器学习方法则可以通过对大量数据进行学习和建模，自主学习干扰的特征和模式，并做出相应的决策。
在干扰检测方面，基于机器学习的方法可以通过对已知干扰和非干扰数据进行训练，建立分类器来判断未知数据是否受到干扰。
常见的机器学习算法如支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、随机森林(Random Forest)和深度学习神经网络(Deep Learning Neural Network)等，都可以用于干扰检测任务。
这些算法通过提取数据的特征，并通过训练对这些特征进行分类，从而实现对干扰的检测和识别。
干扰消除是另一个重要的任务，它旨在通过去除或减弱干扰，提高通信系统的性能。
基于机器学习的干扰消除方法往往与干扰检测密切相关。
一旦检测到干扰，系统可以根据学习到的模式和特征，预测出干扰的类型和来源，并采取相应的处理策略。
例如，在无线电频谱分析中，通过机器学习可以识别和消除与所需信号频率相同的干扰信号。
除了干扰检测和消除，机器学习还可以用于干扰预测。
通过分析历史数据和特定环境条件，机器学习算法可以预测未来可能出现的干扰情况，以便采取适当的措施来避免或减轻干扰的影响。
电磁流量计极间信号干扰的建模与分析
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１０ ８ ） ５０ ０
摘要 ： 电磁 流量计 极 间信 号 不仅 包含 流量信 号 ， 而且掺 杂有各 项干扰 信号 。流量 信号和 干扰信 号都是 由
相 对独立 的信号 源产 生 ， 以它们之 间以物理 叠加 的关 系构 成 了电磁 流 量计 极 间信 号 。 因此 将 上述 信 所
号构 建数 学模 型 ， 经解析 ： 流 流分 量呈 现 为干扰 信 号 特 征 。采 用信 号 分 离手段 ， 较容 易得 到流量信 号 并去 除干扰 信 号。 实验数 据 表 明通 过建 模 分析 可 以有 效
（ ．ｃｏｌ ｆ ａｕｅ ｅｔ ｏｔ ｌ ｅｈ ｏ ｇ ｎ ｏ ｍ ｎ ａ ｏｓＥ ｇ ｅｒ ｇ Ｈ ｒｉ Ｕ ｉ ｒｔ ｏ ｃ ｎｅａｄＴ ｃｎｌｇ １ Ｓｈｏ ｏ Ｍｅｓｒｍ ｎ— ｎｒ ｃｎｌ ｙａｄＣ ｍ ｕ ｉ ｔ ｎ ｎｉ ｅ ｎ， ａ ｎ ｎｖ ｓｙ ｆ ｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙ Ｃ ｏＴ ｏ ｃｉ ｎ ｉ ｂ ｅ ｉ Ｓ ｅ
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地 去除 电磁 流量 计极 间干扰信 号 ， 此方 法设 计 的 电磁 流 量计误 差 范 围比传 统 的正 弦 波励磁 电磁 流量 计
干扰分析和计算方法及建模
极化分组？
No
B_grouped_same_polar_orient==true
Yes
极化分组
前后分组
扇区赋形于分组预 处理矩阵归 一化： MVs
LTE系统干扰分析、建模及计算方法
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内容提要
• 干扰分类 • 干扰建模与计算 • 干扰抑制方法概述
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– 闭环空间复用
• 码本
– 从给定码本中选择最适合信道的precoder
• 非码本
– e.g. EBB由估计的上行信道进行自相关后做奇异值分解
– 发送分集
• SFBC/ SFBC+FSTD
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干扰分类
• 系统/网络间干扰（以HNB/H eNB为例）
Aggressor UE attached to Home Node B Home Node B UE attached to Macro Node B Macro Node B UE attached to Home Node B Home Node B UE attached to Home Node B and/or Home Node B Other System Victim Macro Node B Uplink Macro Node B Downlink Home Node B Uplink Home Node B Downlink Home Node B Uplink Home Node B Downlink Other System UE attached to Home Node B and/or Home Node B
无线扩频通信系统及其多用户干扰抑制方法的研究与实现的开题报告
无线扩频通信系统及其多用户干扰抑制方法的研究与实现的开题报告一、研究背景和意义随着现代通信技术的不断发展和应用的广泛，无线扩频通信系统成为了当前宽带通信系统的重要组成部分。
无线扩频通信系统具有带宽利用率高、通信质量好、抗干扰能力强等优点，在军事通信、卫星通信、移动通信、物联网等领域具有广泛应用。
然而，在无线扩频通信系统中，由于多用户间的干扰问题，导致通信质量下降，传输速率降低，甚至通信中断。
因此，如何实现多用户干扰抑制成为了当前无线扩频通信系统研究的热点问题之一。
二、研究内容和方法本文将从无线扩频通信系统的原理以及多用户干扰抑制的相关理论出发，对无线扩频通信系统及其干扰抑制方法进行深入研究。
具体包括以下研究内容：（1）无线扩频通信系统的原理及其子系统的设计与实现。
（2）多用户间干扰的分析和建模，探讨多用户干扰对无线扩频通信系统性能的影响。
（3）多用户干扰抑制技术的研究，包括干扰抑制在信号处理层面和物理层面的实现方法，重点探讨基于CDMA的干扰抑制方法。
（4）基于软件无线电技术，设计并实现无线扩频通信系统的多用户干扰抑制算法。
三、研究计划和进度安排本文的研究计划如下：第一阶段（1个月）：对无线扩频通信系统及其多用户干扰抑制技术进行文献综述和理论学习，明确研究思路和目标。
第二阶段（2个月）：根据无线扩频通信系统的原理进行系统设计和仿真，并对多用户间干扰进行建模和分析。
第三阶段（3个月）：基于CDMA技术，设计并实现多用户干扰抑制算法，并对算法进行仿真和实验验证。
第四阶段（1个月）：对实验结果进行分析和总结，撰写毕业论文。
四、预期成果和创新点本文的预期成果为设计并实现一种高效的无线扩频通信系统的多用户干扰抑制算法，并在实验中验证其有效性。
同时，本文还将对无线扩频通信系统及其多用户干扰抑制技术进行深入研究和探讨，为无线扩频通信系统的发展和应用提供一定的理论和实践基础。
本文的创新点在于针对无线扩频通信系统的多用户干扰抑制问题，提出了一种基于CDMA技术的干扰抑制方法，提高了通信系统的带宽利用率和传输速率，增强了通信系统的抗干扰能力。
电磁兼容性问题的建模与仿真研究
电磁兼容性问题的建模与仿真研究一、引言随着现代电子技术的不断发展，电磁辐射和互干扰问题也越来越突出，成为制约电子产品性能和可靠性的重要因素之一。
为了保障设备的电磁兼容性，需要进行建模和仿真研究，以减小电磁干扰的影响范围，提高设备的性能和可靠性。
二、电磁兼容性问题的基本概念电磁兼容性（Electromagnetic Compatibility，EMC）是指设备在电磁环境中的正常工作和共存的能力。
其中，电磁环境包括人工电磁场和自然电磁场，正常工作和共存则包括设备的使用和与其他设备的互动。
电磁干扰（Electromagnetic Interference，EMI）则是指电子设备在工作过程中产生的电磁波和其他电子设备的电磁波相互干扰的现象。
电磁干扰分为辐射干扰和传导干扰两种类型，辐射干扰指电子设备辐射出来的电磁波引起其他电子设备的干扰，传导干扰则指电磁波通过传输线、功率线、地线、机壳等媒介传导引起其他电子设备的干扰。
为了保障设备的电磁兼容性，需要对电磁干扰进行建模和仿真研究，以便减小电磁干扰的影响范围，提高设备的性能和可靠性。
三、电磁干扰的建模方法在进行电磁干扰的建模和仿真研究之前，需要对电磁干扰的特点和机理有一定的了解。
首先，电磁波的作用距离是无限的，因此要对其传播过程进行建模和仿真。
其次，电磁波的作用方向和极性也需要考虑，因为在不同的方向和极性下，电磁波的干扰效果也有所不同。
最后，电磁波的频率和波形也是影响干扰效果的重要因素，因为不同频率和波形的电磁波在传播过程中的衰减和反射情况也不同。
接下来，将介绍几种常见的电磁干扰建模方法：1. 电磁场分析法电磁场分析法是一种基于电磁场理论的电磁干扰建模方法。
该方法基于麦克斯韦方程组对电磁波的传播和衰减进行分析，通过求解电磁场分布和干扰源与受干扰设备之间的距离关系等信息，得到设备的电磁干扰情况。
由于该方法可以考虑电磁波在空间中的分布情况，因此在处理大面积的辐射干扰问题时具有很好的应用前景。
数学建模异常数据处理方法
数学建模异常数据处理方法异常数据处理是数学建模中一个非常重要的环节。
在实际问题中，我们往往会遇到一些异常数据，这些数据与我们所建立的模型不符，可能是因为测量误差、数据录入错误、设备故障等原因导致。
处理这些异常数据对于准确建模和分析结果的得出至关重要。
本文将介绍一些常用的数学方法和技巧，用于处理异常数据。
我们可以通过统计方法来检测和处理异常数据。
常见的统计方法包括均值、中位数、标准差等。
我们可以计算数据集的均值和标准差，然后根据偏差大小来判断是否为异常数据。
如果某个数据与均值的偏差超过了3倍标准差，我们可以将其视为异常数据，并进行处理。
处理方法可以是将异常数据剔除，或者用其他合理的数据进行替代。
我们可以利用插值方法来处理异常数据。
插值方法是通过已知数据点之间的关系来推测未知数据点的值。
常用的插值方法有线性插值、拉格朗日插值、牛顿插值等。
我们可以根据异常数据前后的趋势，利用插值方法来估计异常数据的值，从而修正异常数据。
我们还可以使用回归分析来处理异常数据。
回归分析是一种通过拟合数据点与自变量之间的关系来预测因变量的方法。
当数据集中存在异常数据时，回归分析的结果往往会受到异常数据的影响。
为了排除异常数据的干扰，我们可以采用鲁棒回归分析方法，如岭回归、加权最小二乘法等。
这些方法可以降低异常数据对回归分析结果的影响，提高模型的准确性。
我们还可以利用滤波方法来处理异常数据。
滤波是一种信号处理的方法，用于去除信号中的噪声和干扰。
常用的滤波方法有移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。
我们可以将异常数据视为信号中的噪声和干扰，通过滤波方法来平滑数据，从而减小异常数据的影响。
我们还可以利用机器学习方法来处理异常数据。
机器学习是一种通过训练数据来构建模型，并利用模型对新数据进行预测或分类的方法。
在处理异常数据时，我们可以将异常数据视为一类特殊的数据，通过机器学习算法来识别和分类异常数据。
常用的机器学习算法有支持向量机、随机森林、神经网络等。
干扰观测器的设计与分析PPT课件
干扰观测器的工作原理
01
02
03
04
传感器采集系统输出信号，并 将其传输至信号处理电路。
信号处理电路对采集到的信号 进行滤波、放大等处理，提取
出有用的信息。
控制器根据输入信号和系统输 出信号的差异，计算出干扰量 ，并生成相应的补偿信号。
补偿信号被添加到系统输入中 ，以抵消干扰对系统的影响。
干扰观测器的性能指标
估计精度
干扰观测器的估计精度 越高，其补偿效果越好
。
实时性
干扰观测器的实时性越 好，其能够更快地响应 系统变化和干扰变化。
稳定性
干扰观测器的稳定性越 好，其工作越可靠，不 易出现误差或失稳现象
。
鲁棒性
干扰观测器的鲁棒性越 好，其对不同类型和不 同程度的干扰的适应能
力越强。
03
CATALOGUE
干扰观测器的设计方法
研究干扰观测器的设计与分析，对于 提高系统抗干扰性能和稳定性具有重 要意义。
干扰观测器作为一种有效的抗干扰方 法，被广泛应用于各种控制系统。
研究意义
随着工业自动化和智能化的快速发展，对控制系统性能和稳定性的要求越来越高。
干扰观测器作为一种有效的抗干扰方法，在提高系统性能和稳定性方面具有显著的 优势。
层数和节点数
根据任务复杂度和数据规模，合理设置网络层数 和节点数。
激活函数
选择合适的激活函数以增加网络的非线性表达能 力。
07
CATALOGUE
结论与展望
研究结论
干扰观测器在控制系统中的有效 性得到了验证，能够有效抑制外
部干扰对系统的影响。
针对不同类型的干扰，设计了多 种干扰观测器，并进行了实验验 证，证明了其良好的鲁棒性和适
舰载质心干扰建模分析与仿真试验
舰 载质心 干扰 实 物 试 验 ， 采用 实 际设 备 ， 需 模拟 作 战环境 ， 进行 接 近作 战状 态的 对抗 演练 和
测试 ． 验组织 复 杂 ， 试 投入 人 力物 力较 大 ， 获得 的 是典 型 状态下 的试 验数 据 ．
收 稿 日期 ：０ ６—０ ２０ ８—１ ０ ‘
可 以进 行 多种 条 件 试验 ． 因此 ， 展舰 载质 心 干 开 扰 的计算 机数字 试验 是非 常 必要 而 又切 实可行 ．
２ 质心 干扰 计算机数 字仿真 方法
如何 在 计 算 机 上 进 行 质 心 干 扰 仿 真 呢 ？通
过 研究 试验 过 程 可知 ， 海上 质 心 干扰 效 果试 验 主 要 涉及的 箔 条
机数 字仿 真所需 的各种数学 模型 ， 完成仿真软件编制 ． 并 关键 词 ： 质心干扰 ； 建横分析 ； 字仿真 ； 验 数 试
中 图 分 类 号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １９ 文献 标识 码 ： Ａ
Ｓ ｉ ｂ ａ ｄ Ｃ ｎ ｒ ｉ ａ ｈ ｐ ｏ ｒ ｅ ｔｏ ｄ Ｊ ｍｍｉ ｇ Ｍ ｏ ｅｉ ｇ Ａｎ ｌｓｓ ａ ｄ Ｓ ｍｕ ａ ｉｎ Ｔ ｓ ｎ ｄ ｌ ａｙ ｉ ｎ ｉ ｌ ｔ ｅ ｔ ｎ ｏ
ＤＯＵ ｎ １ ｎ． ｎ Ｍ ｅ Ｘｉ ．ｉ ＬＩＨａ ． ｉ ａ
（ ＬＡ９ ４ ４ Ｑｉｈ ａ ｇ ａ ０ ６ ０ ， ｈｎ ） Ｐ １ ０ ， ｎ ｕ ｎｄ ｏ ６ ０ １ Ｃ ｉａ
Ａ ｓｒ ｃ ： ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｅｅ ｒｈ ｏ ｈ ｃ ａ ｉ ｏ ｅ ｔｒｄ ｊｍｍｉｇ，ｈ ｅｔｍｅｈ ｄ ｏ ｅ１ ｂ ｔａ ｔＡｃｏ ｄｎ ｏ ｔ ｅｒｓ ａｃ ｎ ｔ ｅｍｅ ｈ ｎｓ ｆｃ ｎ ｅｅ ａ ｍ ｎ ｔ ｅｔｓ ｔ ｏ ｆｃ ｌ ． ｔｏｄｊｍｍｉｇ ａ ｄ ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｏ ｏ ｕ ｅ ｉｉ ｌｓ ｌｔ ｎ， ｈ ｔ ｅ ｔｃ ｄ ｌｏ ｈ ｈｐ ｏ ｒ ｒ ｉ ａ ｎ ｎ ｈ ｔｏ ｆｃ ｍｐ ｔｒｄｇｔ ｉ ａｉ ｔ ｅ ｍａ ｈ ｍａｉｓｍｏ ｅ ｆｔ ｅ ｓ ｉｂ ａ ｄ ａ ｍｕ ｏ ｃｎ ｅ ｅ ｍｍｉｇ ｃｍｐ ｔｒｄｇｔｌ ｉ ｌｔ ｎ ｗｅｅｓ ｔｕ ｎ ｈ ｉｉｇ ｏ ｈ ｏ ｔ ｒ ｒ ｇ ａ ｗａ ｅ ｔｒｄｊ ａ ｎ ｏ ｕ ｅ ｉｉ ｍｕａｉ ｒ ｅ ｐａ ｄ ｔ ｅｗｒｔｎ ｆｔ ｅｓ ｆｗａ ｅ ｐ ｏ ｒ ｍ ｓ ａｓ ｏ
共模干扰的建模分析及处理方法
共模干扰的建模分析及处理方法
许林冲;徐君;刘威
【期刊名称】《电力电子技术》
【年(卷),期】2022(56)11
【摘要】共模干扰在电力电子领域是一个比较常见的问题,如何分析和解决共模问题关系到整个系统的可靠性。
此处以解决LLC谐振变换器的初、次级通讯的共模干扰为例,分别从共模电流的角度对整个系统的共模电流回路进行建模,对影响通讯的共模电流进行了定性分析,从源头和路径两方面提供了解决共模干扰的方案,最后分别通过仿真和实验对解决方案进行了验证。
【总页数】5页(P33-36)
【作者】许林冲;徐君;刘威
【作者单位】阳光电源股份有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM46
【相关文献】
1.Boost变流器共模传导干扰建模与预测
2.三相逆变器共模传导电磁干扰的建模与分析
3.三相逆变器共模传导电磁干扰建模及原始噪音抑制技术
4.基于变压器双电容模型的光伏全桥LLC变换器共模干扰建模分析
5.基于电磁仿真软件的平面变压器共模电磁干扰建模方法及其应用
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子载波SNR计算
•信道等效
END
No 分组+ 扇区赋形等效信道 @current RB
是否需要 计算 等效信道？ B_use_bf_mimo_effH==true
Yes
使用扇区 赋形？
No
B_use_4ant_ws==true
Yes
按照扇区 赋形对 MW_g[0,...,3]赋值 MW_g[0,...,3] 赋值为全 1
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Geometry计算
•全局变量支持
•载波ID •时隙ID •用户信息
•输入
•找 出 所 有 的 激 活用户，记录他 们的发射功率， ID，和归属信息
•该子载波上各个 用 户 的 Geometry 值
• DFT变换，得到频域信道响应
H u ,k (t ) = ∑ ∑ hu ,s ,n (t )e
n =1 s =1
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6
S
− j 2π ⋅ f k Tn
子载波SNR计算
•MMSE的输出SINR
信道产生与转换
• 参考25.996信道建模 • MIMO时域信道响应
hu , s ,n (t ) = pnσ SF M
∑
M
m =1
GBS (θ n ,m , AOD ) exp( j[kd s sin(θ n , m , AOD ) +φ n, m]) ×
GMS (θ n ,m , AOA ) exp( jkdu sin(θ n ,m , AOA )) × exp(jk v cos(θ n , m , AOA -θ v )t)
•输入
•闭 环 空间复 用 （预编码：码 本/非码本）
•单 个 流 上 各 个 子 载波上的SNR
•输出
•发送分集算法
•处理
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子载波SNR计算
• 加权权值
– 开环空间复用
MW = 1/ sqrt ( stream _ num)
r = H ⋅ Mw ⋅ s + n
H FK
ˆHR ˆ −1H ˆ + I )−1 H ˆHR ˆ −1H ˆ Λ k = (H Fk Fk M Fk Fk
H Σk = Λk ⋅ Λk
ˆHR ˆ −1 H ˆ + I ) −1 H ˆHR ˆ −1 ⋅ H ˆ (H ˆHR ˆ −1 H ˆ + I ) −1 Π k = (H Fk Fk M Fk Fk Fk Fk M
Geometry计算
• 导频测量 （针对全体激活UE）
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Geometry计算
• 业务干扰计算 （仅针对被调度UE）
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Geometry计算
• Geometry计算
( Geometry )1×N =
TxPower1× N * OwnGain _ PL _ AG _ Fade1× N TxPower1× N ∗ OtherGain _ PL _ AG _ FadeN × N
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干扰建模-下行干扰
• • 路径损耗
– – – – – 大尺度衰落、阴影衰落、快衰落 eNB侧对期望UE进行赋形
• 若eNB采用全向天线，则下行不考虑赋形增益
下行智能天线增益
以赋形基站（即目标基站）为原点， 计算目标UE和干扰UE到达赋形基站的角度差值； 从智能智能天线的赋形增益表中查表（需要考虑对目标 UE的瞄准误差）得到增益值
• 非BF的情况
– 由于没有对邻小区干扰小尺 度衰落建模，需要根据扇区 赋形图以及UE与邻区sector 主瓣之间的夹角计算干扰天 线增益
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信道产生
•信道参数配 置和初始化
•用户 ID ，归属 小区信息，信 道系数存储位 置
极化分组？
No
B_grouped_same_polar_orient==true
Yes
极化分组
前后分组
扇区赋形于分组预 处理矩阵归 一化： MVs
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干扰建模-上行干扰
• • 路径损耗
– – – – – 大尺度衰落、阴影衰落、快衰落 eNB侧对期望的上行接收信号进行赋形
• 若eNB采用全向天线，则上行不考虑赋形增益
上行智能天线增益
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Geometry计算
• Geometry定义
I or Geometry = I oc + N
– 有用信号功率Ior除以系统干扰和系统噪声之和(Ioc+N) – 有用信号功率 = 发送功率 + 天线增益（扇区天线及 智能天线）+ 大尺度路径损耗 + 阴影衰落
以赋形基站（即目标基站）为原点， 计算目标UE和干扰UE到达赋形基站的角度差值； 从智能智能天线的赋形增益表中查表（需要考虑对目标UE的瞄准误差）
• 查表法是对真实赋形过程的一种近似，能够降低仿真中的计算量
首先令其主瓣方向对准目标UE（存在瞄准误差）；
得到增益值
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Geometry计算
• BF情况下的干扰计算
– 由于没有对邻小区干扰小尺度 衰落建模，需要根据预先设定 的BF赋形图以及两个UE之间的 夹角计算干扰天线增益
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Geometry计算
LTE系统干扰分析、建模及计算方法
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内容提要
• 干扰分类 • 干扰建模与计算 • 干扰抑制方法概述
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γ km =
diag ( Σ k ) diag (Π k )
m m
=
Σk Πk
mm mm
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子载波SNR计算
•开 环 空 间 复 用，计算各载 波上的SNR •频 域 信 道 系 数 ， 行干扰
–目标UE接收下行信号时，由干扰基站（即赋形基站）对 干扰UE的发射信号和热噪声导致的非期望接收功率。 –一个干扰UE的干扰功率计算公式为： 下行干扰功率 = 干扰基站对干扰UE的下行发射功率 + 干扰基站到干扰UE的路径损耗 + 干扰基站对目标UE的下行智能天线增益
•输入 •全局变量支持
•根 据 25.996 提 供的方法计算 时域信道冲激 响应 •对 得到时域信 道 进 行 DFT 变 换，得到频域 信道
•处理
•当 前 RB 下 的 频 域信道矩阵
•输出
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HNB
Macro BCH SCH
freq
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干扰建模-上行干扰
• 上行干扰
–目标基站接收目标UE的发射信号时，其他UE的发射信 号和热噪声导致的非期望接收功率 –一个干扰UE的干扰功率计算公式为： 上行干扰功率 = 干扰UE的上行发射功率 + 干扰UE到目标基站的路径损耗 + 目标基站对干扰UE的上行智能天线增益
干扰分类
• 系统/网络间干扰（以HNB/H eNB为例）
Aggressor UE attached to Home Node B Home Node B UE attached to Macro Node B Macro Node B UE attached to Home Node B Home Node B UE attached to Home Node B and/or Home Node B Other System Victim Macro Node B Uplink Macro Node B Downlink Home Node B Uplink Home Node B Downlink Home Node B Uplink Home Node B Downlink Other System UE attached to Home Node B and/or Home Node B
干扰分类
• 本小区干扰 • 邻小区干扰 • 系统/网络间干扰
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干扰分类
• 本小区干扰（以DL MU-MIMO为例）
–MU-MIMO的信号模型
r11 1 1 1 r r H s1 1 2 2 = 2 = 2 (W W ) r12 s2 2×1 r H W8×2 r2 H 4×8 2 4×1
r1 = H1W1s1 + H1W 2 s2 + n1
r 2 = H 2 W1s1 + H 2 W 2 s2 + n 2