第三代移动通信基站电磁辐射测量及相关性研究

发布时间：2017-06-22 16:13

  本文关键词：第三代移动通信基站电磁辐射测量及相关性研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近几年随着无线通信技术迅速的发展,移动通信为公众日常生活和工作提供了巨大的便利,已成为人类发展进步中必不可缺的重要工具。电信运营商为了给用户提供更优质的通信服务,大量的基站建立在我们的周围,使得环境中电磁辐射强度越来越大,造成人们“恐辐”心理急剧上升,从而导致电磁辐射纠纷时有发生。因此,深入研究通信基站电磁辐射具有很强的实用价值。在基站电磁辐射实际测量的过程中,由于人为因素以及测量仪器参数的设置,会对频谱仪的测量结果造成一定的影响。为了保证测量数据的准确性,本论文运用测量不确定度的评定方法对频谱仪电磁辐射的测量进行研究。此外研究表明,通信基站电磁辐射强度的大小受到人类日常活动的影响,跟话务量相关,话务量越大基站辐射强度也越大,并且在时间上和空间上具有一定的相关性,使得准确预测某一区域内基站辐射值的大小变得十分困难,在此基础上本文提出了一种基于遗传算法的通信基站电磁辐射相关性的分析方法。本文的主要创新工作如下:(1)对于测量仪器方面的研究,本文运用了测量不确定度的评定方法对频谱仪电磁辐射的测量进行了研究。首先通过分析频谱仪的工作原理,总结出“channel-power”和“zero-span”两种电磁辐射测量的方法,并将该评定方法与两种测量方法相结合。然后利用信号发生器产生一个恒定功率的3G信号,通过设置频谱仪不同的分辨滤波器带宽(RBW)进行测量。实验结果分析得出RBW的取值并不影响“channel-power”方法的测量结果,而采用“zero-span”方法时,当RBW的取值小于输入信号带宽会对测量结果造成一定的误差。此外,以功率计测量数据为基准进行对比,基于测量不确定度评定方法所计算出的置信区间均包含于功率计的区间范围。(2)对于基站电磁辐射相关性方面的研究,本文提出了一种基于遗传算法电磁辐射相关性的分析方法。首先利用频谱仪对通信基站的传输功率进行实地测量,然后结合遗传算法得到被测区域辐射强度随时间变化的函数表达式,并于高斯混合模型进行比较。最后利用函数表达式深入分析3G通信基站电磁辐射的相关性。从时间相关性分析可以得到:当时间??2小时,自相关系数均以超过0.9,说明在未来两小时内基站电磁辐射具有相同的变化趋势。从空间相关性分析可以得到:3G通信基站电磁辐射之间具有很强的相关性,同一片区域内不同基站之间电磁辐射变化规律高度一致。
【关键词】：电磁辐射 频谱仪 测量不确定度 遗传算法 相关性
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 移动通信的发展9-10
• 1.2 研究背景及意义10-11
• 1.3 国内外研究现状11-12
• 1.4 文章结构安排12-14
• 第2章 移动通信系统及其电磁辐射的概述14-24
• 2.1 移动通信系统的基本概述14-16
• 2.1.1 移动通信系统基本框架14-15
• 2.1.2 移动通信基站的基本类型15-16
• 2.2 第三代移动通信系统16-18
• 2.2.1 WCDMA系统简介16-17
• 2.2.2 TD-SCDMA系统简介17
• 2.2.3 CDMA2000系统简介17-18
• 2.3 电磁辐射及其防范标准18-22
• 2.3.1 电磁辐射的概述18-20
• 2.3.2 电磁辐射相关标准20-21
• 2.3.3 电磁辐射安全防护21-22
• 2.4 电磁辐射常用的测量工具22-23
• 2.4.1 非选频式宽带辐射测量仪22
• 2.4.2 选频式辐射测量仪22-23
• 2.5 本章小结23-24
• 第3章 基于GUM频谱仪功率测量不确定度评定24-35
• 3.1 频谱分析仪24-25
• 3.2 GUM方法的简介25-27
• 3.3 频谱分析仪测量功率不确定度分析27-30
• 3.3.1 基于GUM功率测量的评定流程27-28
• 3.3.2 频域功率测量不确定度分析28-29
• 3.3.3 时域功率测量不确定度分析29-30
• 3.4 频谱仪测量功率不确定度的分析30-34
• 3.4.1 频域不确定度的计算30-31
• 3.4.2 时域不确定度的计算31-33
• 3.4.3 实验结果与分析33-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第4章 基于遗传算法的电磁辐射相关性研究35-50
• 4.1 遗传算法的简介35-36
• 4.2 通信基站辐射值的测量36-38
• 4.2.1 通信基站的站址36-37
• 4.2.2 测量仪器的设定37
• 4.2.3 测量数据的处理37-38
• 4.3 基于遗传算法电磁辐射强度理论模型38-45
• 4.3.1 遗传算法数据拟合模型38-41
• 4.3.2 基站电磁辐射理论模型的建立41-44
• 4.43.3 不同模型的对比分析44-45
• 4.4 3G通信基站电磁辐射相关性分析45-49
• 4.4.1 电磁辐射自相关性分析45-47
• 4.4.2 电磁辐射互相关性分析47-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第5章 总结与展望50-52
• 5.1 全文总结50-51
• 5.2 展望51-52
• 参考文献52-56
• 致谢56-57
• 附录A 攻读硕士学位期间学术论文与科研成果57

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