无线通信中的智能天线：IS-95和第3代CDMA应用[按需印刷]

.1.8 小结29
第2章 is-95 pcs和蜂窝cdma30
2.1 蜂窝和pcs频率分配30
2.2 is-95 cdma pcs系统的工作原理31
2.3 is-95 pcs的典型链路预算35
2.3.1 is-95 1 900 mhz前向链路预算35
2.3.2 is-95 1 900 mhz反向链路预算36
2.4 is-95反向业务信道传输37
2.4.1 可变速率声码器37
2.4.2 差错控制—帧质量标记和卷积
编码40
2.4.3 符号重复和块交织42
2.4.4 沃尔什函数和64元正交调制42
2.4.5 数据突发随机化和门控44
2.4.6 长码扩频45
2.4.7 正交（短码）扩频48
2.4.8 反向接入信道49
2.4.9 反向接入—基站处信号间的相互
作用50
2.5 is-95前向信道信号51
2.5.1 前向信道发射机结构52
2.5.2 导频信道52
2.5.3 同步信道53
2.5.4 寻呼信道53
2.5.5 前向业务信道53
2.5.6 功率控制子信道56
2.5.7 下行链路功率控制57
2.6 is-95的演进和cdma200057
2.7 小结58
第3章 智能天线介绍：无线系统的空间
处理59
3.1 智能天线技术的主要优点59
3.2 智能天线技术介绍60
3.3 向量信道冲击响应和空间特征64
3.4 空间处理接收机65
3.5 固定波束形成网络66
3.6 切换波束系统68
3.7 自适应天线系统69
3.8 宽带智能天线72
3.9 空间分集、分集合并和分扇区75
3.10 智能天线中的数字无线接收机技术
和软件无线电77
3.11 发射波束形成81
3.12 阵列校准84
3.13 小结86
第4章 智能天线技术在cdma上的应用87
4.1 非相干cdma空间处理器87
4.2 相干cdma空间处理器和空间处理瑞
克接收机88
4.3 多用户空间处理92
4.4 利用智能天线动态地重分扇区92
4.5 cdma下行链路波束形成93
4.6 小结96
第5章 利用空间滤波增加cdma系统的
覆盖距离和容量97
5.1 cdma的距离扩展97
5.2 is-95基站采用空间滤波的单小区系统100
5.3 基站处使用空间滤波的多小区系统
的反向信道性能104
5.4 wll用户端的反向信道空间滤波110
5.5 使用智能天线时的覆盖距离和容量分析
— 一种基于向量的方法112
5.6 小结118
第6章 空-时无线信道的特征119
6.1 无线多径信道模型、环境和信号参数119
6.1.1 宏小区环境122
6.1.2 微小区环境124
6.1.3 角度扩展124
6.1.4 测量信道的时变性126
6.2 智能天线的空-时信道模型127
6.2.1 lee模型127
6.2.2 lee模型的stapleton推广128
6.2.3 离散均匀分布128
6.2.4 几何单反射统计信道模型129
6.2.5 几何单反射圆周模型—宏小区
模型130
6.2.6 几何单反射椭圆模型—微小区
模型131
6.2.7 高斯广义稳态非相关散射模型132
6.2.8 高斯波达角133
6.2.9 时变向量信道模型—raleigh模型133
6.2.10 两个gsm仿真模型—tu和bu
模型134
6.2.11 tu模型135
6.2.12 bu模型135
6.2.13 均匀扇区分布模型135
6.2.14 改进的saleh-valenzuela模型136
6.2.15 推广的抽头延迟线法136
6.2.16 椭圆形子域模型—lu、lo和litva
模型137
6.2.17 基于测量的信道模型137
6.2.18 光线追踪模型138
6.3 空间信道测量139
6.4 空间信道模型的应用141
6.5 小结141
第7章 几何单反射椭圆模型142
7.1 gbsbem中多径分量参数的仿真147
7.2 gbsbem模型中波达方向的边缘分布153
7.3 多普勒频谱和衰落包络154
7.4 最大路径延迟tm 的选择157
7.5 小结158
第8章 最优空间滤波和自适应算法159
8.1 多径对最优空间滤波的影响161
8.1.1 平坦衰落信道163
8.1.2 频率选择/时间弥散性信道164
8.1.3 多径下的阵列性能164
8.2 轻载和过载自适应阵列的性能166
8.3 自适应算法167
8.3.1 盲自适应算法168
8.3.2 最小二乘恒模算法169
8.4 cdma中的自适应算法172
8.4.1 多目标最小二乘恒模算法173
8.4.2 gram-schmidt 正交化174
8.4.3 相位模糊175
8.4.4 分拣过程175
8.5 多目标判决导向算法177
8.6 最小二乘解扩重扩多目标阵列178
8.6.1 ls-drmta的推导178
8.6.2 ls-drmta的优点183
8.7 最小二乘解扩重扩多目标恒模算法183
8.7.1 ls-drmtcma的推导185
8.7.2 ls-drmtcma的优点186
8.8 小结186
第9章 波达方向估计算法187
9.1 doa估计的传统法187
9.1.1 延迟-相加法187
9.1.2 capon最小方差法188
9.2 doa估计的子空间法190
9.2.1 music算法190
9.2.2 music算法的改进194
9.2.3 求根-music算法194
9.2.4 循环music算法195
9.2.5 esprit算法196
9.3 最大似然法199
9.4 相干信号条件下的doa估计201
9.4.1 空间平滑技术202
9.4.2 多维music204
9.5 基于迭代最小二乘投影的cma204
9.6 doa估计的综合法205
9.7 利用特征分解检测信源数207
9.7.1 sh、mdl和aic准则207
9.7.2 利用变换gerschgorin半径进行信源
数估计208
9.8 小结210
第10章 rf定位系统211
10.1 定向pl系统212
10.2 真实距离pl系统213
10.3 椭圆型pl系统214
10.4 双曲型pl系统214
10.5 双曲型pl系统和df pl系统216
10.6 tdoa估计法216
10.6.1 tdoa估计的广义模型216
10.6.2 广义互相关法217
10.6.3 双曲型定位估计技术219
10.6.4 双曲型pl估计法220
10.7 定位精度的量度222
10.7.1 mse和cram巖-rao下界222
10.7.2 圆周误差概率223
10.7.3 几何精度因子223
10.8 小结224
附录a 多址干扰和高斯近似225
附录b q、erf和erfc函数233
附录c 数学用表237
附录d 缩略语244
参考文献257
索引274