Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Về việc Sử dụng Phương pháp Giảm Ồn Dựa trên Sóng Morlet để Cải Thiện Ước Lượng Hồ Sơ Trễ Công Suất Từ Các Đo Lường Băng Thông Rộng Trong Nhà Ở Tần Số 1.8 GHz
Tóm tắt
Bài viết này trình bày một phương pháp xử lý thay thế nhằm cải thiện ước lượng hồ sơ trễ công suất (PDP) dựa trên đo lường, sử dụng kĩ thuật giảm ồn dựa trên sóng Morlet. Quy trình PDP thông thường bao gồm việc cắt đứt tất cả dữ liệu dưới ngưỡng ồn phẳng đã xác định trước. Phương pháp đề xuất là một cách tiếp cận tinh vi hơn, vì nó cố gắng tách biệt ồn ra khỏi dữ liệu đo lường, chỉ giữ lại tín hiệu ước lượng. Giảm ồn bằng sóng Morlet có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, vì nó phụ thuộc vào một số tham số, như quy tắc lựa chọn ngưỡng ồn, chức năng sóng Morlet, lựa chọn hay không lựa chọn việc thu nhỏ các hệ số sóng Morlet và số cấp độ phân tích. Nhiều tổ hợp tham số đã được thử nghiệm, đặc biệt đối với quy tắc lựa chọn Visu, quy tắc này đã cho hiệu suất tốt nhất với dữ liệu có sẵn. Giảm ồn được áp dụng cho dữ liệu thực từ môi trường trong nhà, thu thập từ các khảo sát âm thanh kênh băng thông rộng, với trung tâm ở tần số 1.8 GHz. Vì đã thực hiện âm thanh trong miền tần số, việc giảm ồn đã được thử nghiệm cả trực tiếp trên miền tần số lẫn trên miền trễ thời gian (PDP). Kết quả chính của quy trình đề xuất là cải thiện chất lượng của PDP, với mức ồn mượt hơn, cũng như tăng lên đến 8 dB trên tỷ lệ tín hiệu trên ồn, đặc biệt đối với giảm ồn trong miền trễ.
Từ khóa
#giảm ồn #sóng Morlet #hồ sơ trễ công suất #băng thông rộng #tần số 1.8 GHz #đo lường #tín hiệu #tỷ lệ tín hiệu trên ồnTài liệu tham khảo
T.S. Rappapport, “Wireless Communications – Principles & Practice”, Prentice Hall PTR: Upper Saddle River, 1996.
E.S. Sousa, V.M. Jovanovic and C. Daigneault, “Delay Spread Measurements for the Digital ellular in Toronto”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 43, No. 4, pp. 837–847, November 1994.
M.H.C. Dias, “Actual Mobile Radio Propagation Channel Responses Estimates on the Spatial and Temporal Domains”, D.Sc. Thesis, Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil, April 2003 (in Portuguese).
L.H. Macedo, M.H.C. Dias, R.D. Vieira, J.F. Macedo and G.L. Siqueira, “Mobile Indoor Wide-Band 1.8 GHz Sounding: Measurement-Based Time Dispersion Analysis”, in Proceedings of IEEE 55th Vehicular Technology Conference VTC Spring 2002, Birmingham, U.S.A., Vol. 1, pp. 375–379, May 2002.
S.T. Howard and K. Pahlavan, “Measurement and Analysis of the Indoor Radio Channel in Frequency Domain”, IEEE Transactions of Instrumentation and Measurement, Vol. 39, No. 5, pp. 751–755, October 1990.
P. Stoica and R. Moses, “Introduction to Spectral Analysis”, Prentice Hall: New Jersey, pp. 23–84, 1997.
F.J. Harris, “On the Use of Windows for Harmonic Analysis with the Discrete Fourier Transform”, Proceedings of the IEEE, Vol. 66, No. 1, pp. 51–83, January 1978.
I. Daubechies, “The Wavelet Transform, Time–Frequency Localization and Signal Analysis”, IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 36, No. 5, pp. 961–1005, September 1990.
M.P. Fargues, R.J. Barsanti, R. Hippenstiel and G. Coutu, “Wavelet-Based Denoising: Comparisons Between Orthogonal and Non-Orthogonal Decompositions”, in Proceedings of 40th Midwest Symposium on Circuits and Systems, Sacramento, U.S.A., Vol. 2, pp. 929–932, August 1997.
C.S. Burrus, R.A. Gpinath and H. Guo, “Introduction to Wavelets and Wavelet Transforms – A Primer”, Prentice Hall PTR: Upper Saddle River, 1998.
D.L. Donoho and I.M. Johnstone, “Ideal Spatial Adaptation via Wavelet Shrinkage”, Biometrika, Vol. 81, No. 3, pp. 425–455, September 1994.
C. Taswell, “The What, How, and Why of Wavelet Shrinkage Denoising”, Computing in Science & Engineering, Vol. 2, No. 3, pp. 12–19, May–June 2000.
S. Mallat, “A Wavelet Tour of Signal Processing”, Academic Press: San Diego, 2001.
M.D. Wickerhauser, “Adapted Wavelet Analysis from Theory to Software”, IEEE Press: Piscataway, 1994.
R.R. Coifman and M.V. Wickerhauser, “Entropy-Based Algorithms for Best Basis Selection”, IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 38, No. 2, pp. 713–718, March 1992.
D.L. Donoho, “De-noising by Soft-Thresholding”, IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 41, No. 3, pp. 613–627, May 1995.
B.M. Huether, S.C. Gustafson and R.P. Broussard, “Wavelet Preprocessing for High Range Resolution Radar Classification”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 37, No. 4, pp. 1321–1332, October 2001.
D. Donoho and I. Johnstone, “Adapting to Unknown Smoothness via Wavelet Shrinkage”, Journal of American Statistics Association, Vol. 90, pp. 1200–1224, 1995.
M. Misiti, G. Oppenheim, J.-M. Poggi and Y. Misiti, “Matlab 6 version R12 Wavelet Toolbox Help”, September 2000.
E.J.A. Vasquez, “Wideband Mobile Channel Characterization”, Ph.D. Thesis, Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil, April 2000 (in Portuguese).
M.H.C. Dias, G.L. Siqueira, “Improving Power Delay Profiles With Wavelet-Based De-Noising”, in Proceedings of 11th International Conference on Telecommunications – ICT’2004, Fortaleza, Brazil, August 2004.