个人通信试卷 本文关键词：试卷，通信
个人通信试卷 本文简介：南京邮电大学2015/2016学年第一学期《个人通信》试卷姓名学号得分装订线内不要答题自觉遵守考试规则，诚信考试，绝不作弊每题（10分）1.根据图示的时延测量结果计算平均时延、和RMS时延扩展。设信道相干带宽取50%，则系统在不使用均衡的情况下对AMPS和GSM系统是否适用。（无线通信原理及应用）-
个人通信试卷 本文内容：
南京邮电大学2015/2016学年第
一
学期
《个人通信》试卷
姓名
学号
得分
装
订
线
内
不
要
答
题
自
觉
遵
守
考
试
规
则，诚
信
考
试，绝
不
作
弊
每题（10分）
1.
根据图示的时延测量结果计算平均时延、和RMS时延扩展。设信道相干带宽取50%，则系统在不使用均衡的情况下对AMPS和GSM系统是否适用。
（无线通信原理及应用）
-30
dB
-20
dB
-10
dB
0
dB
0
1
2
5
(μs)
t
2.
估算一个RF带宽为1.25
MHz，以9.6
kbps的速率传输数据的CDMA系统，
3扇区小区每扇区支持的平均用户数Ks。假设
Eb
/
N0
=
6.8
dB，相邻小区的干扰
b
=
60
%，话音激活因子v
=
50
%，功率控制精确度
a
=
0.8
。
3.推导CDMA系统的误码性能公式。（要求给出系统模型）。
4.设一最大比值合并（MRC）分集接收系统，其各分支信道为Rayleigh衰落,推导接收信号信噪比的概率密度函数。
5.定性分析多用户检查为什么能提高CDMA系统的误码性能。
6.画出智能天线波束形成接收器的框图，推导MMSE波束形成的公式。
7.简述MUSIC和ESPRIT波达估计（DOA）的原理，并分析各自的优缺点。
8．推导Alamouti
STBC接收机的结构。
9.有一个三发四收的MIMO系统信道矩阵如下：
请用SDV分解，将该系统分解为若干给SISO的合成，写出每个SISO信道的增益和输入信号的值。
10.简述未来个人通信的发展趋势。
1解；
2解
3、PDF----P161
4、
(第四题来源http://www.16fw.com/p-970466661578.html)
5．多用户检测(MUD)是通过消除CDMA系统中小区内或小区间的干扰来改进接收性能、增加系统容量的。因为在CDMA系统中，对某一特定用户，其他用户的信号都是干扰，这些干扰既有来自小区内的，也有来自小区外的。干扰限定了系统的容量。多用户检测的原理是：系统中的每个用户发送的数据比特，是采用一定扩频码进行扩频后发送的。只要在接收端用多个相关接收机和多个相应的扩频码进行相关接收，多用户检测器的输出就是包括本用户在内的所有接收到的估测的各用户的数据比特。接收机能在指定要接收的信号中减去其他信号的干扰，从而减小了系统内的自身干扰。这使得在一定的数据误码率条件下，放宽了对输入信干比的要求，也即增加了系统的容量(允许有较大的系统自身的干扰)。MUD同时还缓解了CDMA系统中的远近效应。
假设有n个用户，每个用户发送数据比特b1b2…bn，通过扩频码字进行频率扩展，经过无线信道传输，加入了噪声n(t)，接收端接收的用户信号与同步的扩频码字相关，接收机相乘器由乘法器、积分和信息转存功能部分组成。解扩后的结果通过多用户检测算法去除用户之间的干扰，得到用户的信号估计值b^1b^2…bn^。多用户检测将不期望的多接入干扰从接入信号中分离。多用户检测输出的是估测的数据比特。从原理图上就可以看出：多用户检测的关键取决于相关器的同步扩频码字跟踪、各个用户信号的检测性能、相对能量的大小信道估计的准确性等接收机的性能,也就是取决于捕捉到的能量、相位的影响和码跟踪差错。在理想情况下，与没有MUD的系统相比，MUD用户检测提高减少干扰2.8倍因子。实际情况下,MUD的有效性不到100%,也就是说取决于检测方案、信道估计、时延估测和功率控制差错。
（来自百度百科
http://baike.baidu.com/link?url=2kPClpvnSR5cwRs609xywhd1vldYvGTGDdkTwzq69uCTRCM3ghE9_rFUGJCd7k8sr9J7VnFoxmjuyFgDWMlrhq，啥是定性分析啊？）
6.
7.
MUSIC算法原理如下：
（1）
不管测向天线阵列性状如何，也不管入射来波入射角的维数如何，假定阵列由M个阵元组成，则阵列输出模型的矩阵形式都可以表示为：Y(t)=AX(t)+N(t)
其中，Y是观测到的阵列输出数据复向量；X是未知的空间信号复向量；N是阵列输出向量中的加性噪声；A是阵列的方向矩阵；此处，A矩阵表达式由图册表示。
MUSIC算法的处理任务就是设法估计出入射到阵列的空间信号的个数D以及空间信号源的强度及其来波方向。
（2）
在实际处理中，Y得到的数据是有限时间段内的有限次数的样本（也称快拍或快摄），在这段时间内，假定来波方向不发生变化，且噪声为与信号不相关的白噪声，则定义阵列输出信号的二阶矩：Ry。
（3）
MUSIC算法的核心就是对Ry进行特征值分解，利用特征向量构建两个正交的子空间，即信号子空间和噪声子空间。对Ry进行特征分解，即是使得图册中的公式成立。
（4）
U是非负定的厄米特矩阵，所以特征分解得到的特征值均为非负实数，有D个大的特征值和M-D个小的特征值，大特征值对应的特征向量组成的空间Us为信号子空间，小特征值对应的特征向量组成的空间Un为噪声子空间。
（5）
将噪声特征向量作为列向量，组成噪声特征矩阵
，并张成M-D维的噪声子空间Un，噪声子空间与信号子空间正交。而Us的列空间向量恰与信号子空间重合，所以Us的列向量与噪声子空间也是正交的，由此，可以构造空间谱函数。
（6）
在空间谱域求取谱函数最大值，其谱峰对应的角度即是来波方向角的估计值。
MUSIC算法优缺点：
优点：MUSIC算法是一种经典的高分辨能力的空间谱估计方法，MUSIC算法利用信号子空间与噪声空间的正交性，构造空间的普函数，分辨率高、性能稳定精度高，对小于阵元数的信源具有良好的DOA估计性能
缺点：计算量大，对于相干，低信噪比、角度间隔小的信号无法分辨
ESPRIT算法有如下优点：它无须像MUSIC那样对所有导引向量进行搜寻，直接由特征值确定DOA，大大减少了MUSIC的计算量；不需要精确知道阵列流型向量，对阵列校准要求不严格。
缺点：无法应用于均匀圆阵
DOA
估计的问题，而且不能直接用于处理相干源。
8.
9.
http://wenku.baidu.com/link?url=Ns-jWJ3eFnH2BfmyQODKdVtSMjvbY7D0ooJQd0z0P27RBDPvYevwJ-XmWf01_2GIACfKpWG2lF84X4o4Iu6xY_H4CV7b75_IVmE1y7kpArG
然而并不知道怎么做。。。。。。。。
10自己去谈谈吧~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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