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
窄带跟 踪 、 带成 像体 制 的雷达 。 宽
精确 计 算 和 测 量 。 目前 通 常 采 用 Ｓ ｒｉｇ 型 来 ｗｅｌ 模 ｎ
噩
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
ｔ ｏ ｓ ｉｎ ．
Ｋｅ ｒ ｓ ｔｒ ｅ ｄ ｌｊｍｍｉｇ ｍｏ ｅ ； ｅｅ ｔｏ ａ ｇ ｙｗｏ ｄ ：ａ ｇ ｔｍｏ ｅ ；ａ ｎ ｄ ｌｄ ｔ ｃｉｎ ｒ ｎ ｅ
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
ＳＨ Ｉ ＰＢ０ ＡＲ Ｄ ＥＬＥＣＴＲ０ Ｎ Ｉ Ｃ０ Ｕ Ｎ ＴＥＲＭ ＥＡ ＳＵ ＲＥ Ｃ
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
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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