3、注水原理推导,功率和比特分配算法

三、注水原理推导,功率和比特分配算法

1、注水原理推导

当发射端已知CSI 时,可以采用注水原理来分配各个发送天线的功率,在功率受限的情况下,注水原理可以通过MIMO 信道容量最大化推导出来。

注水原理的推导:(在信道容量推导的基础上)

功率满足:m

1i i P P ==∑

信道容量: 221log 1m

i

i i P C λσ=⎛⎫=+ ⎪⎝⎭∑ 寻求使容量C 最大化的i P 的值: 利用拉格朗日乘数法引入函数:2211log 1(P )N

N i i i i i P Z L P λσ==⎡⎤=++-⎢⎥⎣⎦∑∑ 令0i Z P ∂=∂,有:22

10ln 21i i i Z L P P λσλσ∂=•-=∂+ 得:22

1L ln 2i i i

P σσμλλ=-=-•,其中μ为常数 推导得到:+

2i i P σμλ⎛⎫=- ⎪⎝⎭ 式中,+a 指()0,m ax a ,μ称为注水平面,i λ是信道矩阵的第i 个特征值,2σ是噪声方差。

2、基于注水原理的功率分配算法

m 1i i P P ==∑=122

1()m

m i i i i m σλμσμλ===--∑∑ 21P+=i m

i m σλμ=∑

+2i i P σμλ⎛⎫=- ⎪⎝

⎭ 算法可以描述如下:

Step1: 初始化,设第k 个时刻定总功率为()1P k =;

Step2: 根据)(H SVD =λ并由注水定理可得出每根天线上分配的功率),(k P i 且有)()(1k P k P r

i i =∑=;

Step3: 对式))(1(log 2

2σλk P m i i i ⋅

Γ+=进行量化可得出每根天线分配到的比特)(k R i ; Step4: 根据式(3.9)计算系统数据速率;

Step5 : 1k k =+()1P k =,跳转至Step2

实际上这种算法时把信道 H 分解成了))((H rank m 个相互之间独立并行的子信道并根据各个子信道的好坏来分配不同的发送功率。信道好,全力发送;差一些,相应的减少功率;而当某一信道太恶劣时,再分配给它功率无助于容量的增加,那么只好关闭这种信道(不分配功率),而把功率分配给其他好的信道。

注水原理图为:

根据MIMO 信道容量推导的有关内容,不难得到基于注水算法MIMO 系统的信道容量为:

()22211log 1m

i i C λμσσ+=⎡⎤=+-⎢⎥⎣⎦∑ 3、比特分配

常用的矩形QAM 星座包括4QAM 、8QAM 、16QAM 、32QAM 、64QAM 、128QAM 和256QAM 等,每个星座点分别对应得比特数量为2、3、4、5、6、7和8等。

当采用QAM 调制方式且SNR 在dB 30~0范围内时,BER 存在一个误差小于

1dB 的上界[9]

)12/(6.12.0--≤M SNR e BER

此时 BER 和SNR 的关系可以近似为:

⎪⎩

⎪⎨⎧-=Γ=Γ-=)5ln(/6.1),6,4,2,1(,12BER M SNR M 可得: )

1(log 2i i SNR m ⋅Γ+=,

)1(log 12i m i w SNR C ⋅Γ+=∑=

i m 为第i 根天线分配的比特数,w C 是归一化的信道容量,也即最大数据速率。而该数据速率是连续的,而在实际的传输中,由于实际调制方式的限制,某一时刻实际的数据速率是离散的,,因此需要对i m 进行量化。

量化后的数据速率为:(容量最大化等价于数据速率最大化)

))1((log 12i m

i SNR round R ⋅Γ+=∑= (3.9)

MIMO系统的原理及容量分析

MIMO 系统的原理及容量分析 张大朋 (班级:011291,学号:01129016) Email:captaindp@https://www.360docs.net/doc/0e19465075.html, 电话:187xxxxxxxx Project website: 摘 要:本文简要讨论了无线通信系统中多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO )这一技术的原理及性能。通过分析MIMO 系统的原理和在平坦衰落信道与频率选择性衰落信道条件下的容量,及与传统的单输入多输出(Single Input Multiple Output,SIMO )系统容量的比较,论证了这一技术对无线通信的系统容量的提高。 关键词:MIMO ;系统容量;无线通信 Principle and Capacity Analysis of MIMO System Dapeng Zhang (Class:011291,Student No:01129016) Email: captaindp@https://www.360docs.net/doc/0e19465075.html, Telephone number:187xxxxxxxx Project website: Abstract:This article briefly discusses the instrument and performance of Multiple-Input Multiple-Output( MIMO) in wireless communication system.By analyzing the principle and the performance of MIMO systems in the condition of flat fading channel and frequency selective fading channel capacity and comparing MIMO with Single Input Multiple Output(SIMO) system,proving that this technology improved the capacity of wireless communications. Key words:MIMO;system capacity;wireless communications 1 引言 在传统的无线通信系统中,发射端和接收端通常是各使用一根天线,这种单天线系统也称为单输入和单输出(Single Input Single Output ,SISO )。对于这样的系统,C.E.Shannon (1916-2001)于1948年在《通信的数学理论》]1[中提出了一个信道容量的计算公式:)/1(log 2N S B C +=,其中B 代表信道带宽,N S /代表接收端信噪比。用B 归一化后,得到的带宽利用率)/1(log 2N S +=η,它确定了在有噪声的信道中进行可靠通信的上限速率。以后的电信工作者无论使用怎样的调制方案和信道编码方法,只能一点点地接近它,却无超越它,Shannon 速率成了现代无线通信发展的一大瓶颈。提高频谱使用效率的一种重要方法是采用分集技术。单输入多输出(Single Input Multiple Output,SIMO )系统采用最佳合并的接收分集技术,通常能够改善接收端信噪比(Signal Noise Ratio ,SNR ),从而提高信道的容量和频谱的使用效率。在多输入单输出(Multiple Input Single Output,MISO )系统,如果发射端不知道信道的状态信息,无法在发射天线中采用波束形成技术和自适应分配发射功率,信道容量的提高不明显。SIMO 和MISO 技术的发展自然演变成多输入多输出(Multiple Input Multiple Output ,MIMO )技术,即在无线链路的两端都使用多根天线,Bell 实验室的学者E.Telatar ]2[和J.Foshinin ]3[分别证明了MIMO 系统与SIMO 和MISO 系统相比,可以取得巨大的信道容量,也突破了传统的SISO 信道容量的瓶颈,将信道容量提升了几个数量级,是

3、注水原理推导,功率和比特分配算法

三、注水原理推导,功率和比特分配算法 1、注水原理推导 当发射端已知CSI 时,可以采用注水原理来分配各个发送天线的功率,在功率受限的情况下,注水原理可以通过MIMO 信道容量最大化推导出来。 注水原理的推导:(在信道容量推导的基础上) 功率满足:m 1i i P P ==∑ 信道容量: 221log 1m i i i P C λσ=⎛⎫=+ ⎪⎝⎭∑ 寻求使容量C 最大化的i P 的值: 利用拉格朗日乘数法引入函数:2211log 1(P )N N i i i i i P Z L P λσ==⎡⎤=++-⎢⎥⎣⎦∑∑ 令0i Z P ∂=∂,有:22 10ln 21i i i Z L P P λσλσ∂=•-=∂+ 得:22 1L ln 2i i i P σσμλλ=-=-•,其中μ为常数 推导得到:+ 2i i P σμλ⎛⎫=- ⎪⎝⎭ 式中,+a 指()0,m ax a ,μ称为注水平面,i λ是信道矩阵的第i 个特征值,2σ是噪声方差。 2、基于注水原理的功率分配算法 m 1i i P P ==∑=122 1()m m i i i i m σλμσμλ===--∑∑ 21P+=i m i m σλμ=∑ +2i i P σμλ⎛⎫=- ⎪⎝ ⎭ 算法可以描述如下:

Step1: 初始化,设第k 个时刻定总功率为()1P k =; Step2: 根据)(H SVD =λ并由注水定理可得出每根天线上分配的功率),(k P i 且有)()(1k P k P r i i =∑=; Step3: 对式))(1(log 2 2σλk P m i i i ⋅ Γ+=进行量化可得出每根天线分配到的比特)(k R i ; Step4: 根据式(3.9)计算系统数据速率; Step5 : 1k k =+()1P k =,跳转至Step2 实际上这种算法时把信道 H 分解成了))((H rank m 个相互之间独立并行的子信道并根据各个子信道的好坏来分配不同的发送功率。信道好,全力发送;差一些,相应的减少功率;而当某一信道太恶劣时,再分配给它功率无助于容量的增加,那么只好关闭这种信道(不分配功率),而把功率分配给其他好的信道。 注水原理图为: 根据MIMO 信道容量推导的有关内容,不难得到基于注水算法MIMO 系统的信道容量为: ()22211log 1m i i C λμσσ+=⎡⎤=+-⎢⎥⎣⎦∑ 3、比特分配 常用的矩形QAM 星座包括4QAM 、8QAM 、16QAM 、32QAM 、64QAM 、128QAM 和256QAM 等,每个星座点分别对应得比特数量为2、3、4、5、6、7和8等。 当采用QAM 调制方式且SNR 在dB 30~0范围内时,BER 存在一个误差小于

信息论:注水定理及其在OFDM中的应用

“注水”定理及其在OFDM 中的应用 1“注水”定理阐述 “注水”定理适用于如下情形: 1. 1信道条件 信道输入平稳随机序列12,,N X X X X = ,输出的平稳随机序列12,,N Y Y Y Y = ,噪 声序列为12,,N n n n n = 为零均值的高斯加性噪声。定义组合加性高斯白噪声信道(等价于多维无记忆高斯加型连续信道)为:信道中各单元时刻()1,2,i N = 上的加性噪声为均值为零,方差为各不相同的()1,2,n i P i N = 的高斯噪声,且各分量统计独立。 1. 2约束条件 当且仅当信道输入平稳随机序列12,,N X X X X = 中各分量统计独立,各加性噪声为 均值为零,方差为各不相同的()1,2,n i P i N = 的高斯噪声时,信道容量为: () 2m a x ;1 lo g 1 (1.1) 2 i i n s i n C I X Y P P =?? = + ? ? ? ?∑ 1. 3“注水”定理 各个输入信号的总体平均功率21 N i i E X =?? ???? ∑受限,因此存在一个约束条件为 21 (1.2) N i i P E X =?? =???? ∑

要计算()m ax ;C I X Y =,就是计算式(1.1)在约束条件式(1.2)下的最大值。 引用拉格朗日乘数法求解此问题,做辅助函数 ()1 2 21 ,,lo g 1 (1.3)2 i N i i n n s s s s s i i n P J P P P P P λ?? =++ ? ?? ?∑∑ 其中2 i s i P E X ??=?? 为各个时刻的信号平均功率,λ为参数,即拉格朗日乘子,对辅助函数()1 2 ,,N s s s J P P P 逐一求i s P 的导数,使之等于零: () ()1 2 ,,0 1,2, (1.4)N i s s s s J P P P i N P ?==? 即得到: ()1 1 0 1,2, (1.5)2i i n s i N P P λ+==+ 1 (1.6)2i i i s n n P P v P λ =- -=- 其中v 为常数,由于式(1.6)中的i s P 可能为负值,这表明并联信道中,某一新到的平均噪声功率i n P 大于信道分配到的信号平均功率时,信号将淹没在噪声中而无法利用。只能 令i s P 为大于等于零的数,故选取 ( ) (1.7)i i s n P v P + =- 而常数v 由约束条件求得为 21 1 (1.8) i N N i n i i P E X v P + ==? ???==- ??????? ∑∑ 最终可得信道容量为 () 21lo g 1 (1.9)2 i i n n i n v P C P + ?? - ?== + ?? ? ∑ “注水”定理是说明,当N 个独立并联的组合加性高斯白噪声信道,各分信道的噪声平均功率不相等时,为达到最大的信息速率,要对输入信号的总能量进行适当的分配。分配按式(1.9)进行。 2 OFDM 简介 正交频分复用(Orthog onal Frequency Division Multiplexing)是一种利用多载波调制的特殊频率复用技术。正交频分复用源于传统的频分复用系统,而传统的频分复用系统是将

油田注水工艺技术(精心整理版)

油田注水工艺技术 注水是提高油田开发水平,保持油藏能量的主要手段,是保持油田稳产的主要措施。本部分收集汇编了注水名词、分层配注、分层测试、注水水质、注水井洗井、水质化验、计量仪表及注水井管理等七方面内容。通过本部分的学习,可使采油工了解注水的目的及作用,掌握注水的全过程,懂得注水工艺和有关注水设备的性能,学会日常生产操作以及常见事故的预防、判断和处理,并能充分利用注采关系,进行油水井动态分析,提高幽静挖潜措施。 一、注水井名词 1 什么是注水井? 答:用来向油层内注水的井叫注水井。 2 什么是水源? 答:在注水过程中,要用大量的水。因此,常用河水、湖水、海水、地下水及含油污水作为注入水的来源,简称水源。 3 什么是水的净化? 答:将地面水或地层水在注入油层以前,必须进行处理,使其符合注入水标准,这种处理水的措施叫水的净化。 4 什么是注水站? 答:为了将水源的水或经过水质处理后的水加压外输,以满足注水的压力要求,必须有一套设备,安装这些设备的地方叫注水站。 5 什么是配水间? 答:控制和调节各注水井注水量的操作间叫配水间。配水间分为多井配水间和单井配水间。多井配水间可控制和调节两口井以上的注水量;单井配水间只控制和调节一口井的注水量。 6 配水间的设备主要有哪些? 答:分水器、流量计及辅助设备。 7 分水器有哪几部分组成? 答:由总闸门、汇集管、孔板法兰、上流阀门、下流阀门和泵压表组成。 8 有一cyb-150型注水井口,150表示什么? 答:表示井口的工作压力是15个兆帕。 Cyb-150井口的实验压力为工作压力的2倍即为30兆帕。 9 什么是试注? 答:新井投注或油井转注的实验与工程叫试注。 10什么是转注? 答:注水井通过排液和洗井达到井筒清洁并水质合格时,开始转入注水叫转注。 11什么是正注? 答:从油管往井内注水叫正注。 12什么叫反注? 答:从套管往井内注水叫反注。 13什么叫合注? 答:从油管和套管同时往井内注水叫合注。 14什么叫笼统注水?

基于MATLAB的MIMO通信系统仿真

目录 (一)基于MATLAB的MIMO通信系统仿真………………………… 一、基本原理……………………………………………………… 二、仿真…………………………………………………………… 三、仿真结果……………………………………………………… 四、仿真结果分析…………………………………………………(二)自选习题部分…………………………………………………(三)总结与体会……………………………………………………(四)参考文献…………………………………………………… 实训报告 (一)基于MATLAB的MIMO通信系统仿真 一、基本原理 二、仿真 三、仿真结果 四、仿真结果分析 OFDM技术通过将频率选择性多径衰落信道在频域内转换为平坦信道,减小了多径衰落的影响。OFDM技术如果要提高传输速率,则要增加带宽、发送功率、子载波数目,这对于频谱资源紧张的无线通信时不现实的。 MIMO能够在空间中产生独立并行信道同时传输多路数据流,即传输速率很高。这些增加的信道容量可以用来提高信息传输速率,也可以通过增加信息冗余来提高通信系统的传输可靠性。但是MIMO却不能够克服频率选择性深衰落。 所以OFDM和MIMO这一对互补的技术自然走到了一起,现在是3G,未来也是4G,以及新一代WLAN技术的核心。总之,是核心物理层技术之一。 1、MIMO系统理论:

核心思想:时间上空时信号处理同空间上分集结合。 时间上空时通过在发送端采用空时码实现: 空时分组、空时格码,分层空时码。 空间上分集通过增加空间上天线分布实现。此举可以把原来对用户来说是有害的无线电波多径传播转变为对用户有利。 2、MIMO 系统模型: 11h 12 h 21 h 22 h r n h 1r n h 21 R n h 2 R n h 1 n n R h 可以看到,MIMO 模型中有一个空时编码器,有多根天线,其系统模型和上述MIMO 系统理论一致。为什么说nt>nr ,因为一般来说,移动终端所支持的天线数目总是比基站端要少。 接收矢量为:y Hx n =+,即接收信号为信道衰落系数X 发射信号+接收端噪声 3、MIMO 系统容量分析: (附MIMO 系统容量分析程序) 香农公式的信道容量(即信息传送速率)为: 2log (1/)C B S N =+ 4、在MIMO 中计算信道容量分两种情况: 未知CSI 和已知CSI (CSI 即为信道状态信息),其公式推导较为复杂,推导结果为信道容量是信噪比与接收、发射天线的函数。 在推导已知CSI 中,常用的有waterfilling ,即著名的注水原理。但是,根据相关文献资料,通常情况下CSI 可以当做已知,因为发送,接收端会根据具体信道情况估算CSI 的相关参数。 在这里对注水原理做一个简单介绍:之所以成为注水原理是因为理想的注水原理是在噪声大的时候少分配功率,噪声小时多分配功率,最后噪声+功率=定值,这如果用图形来表示,则类似于给水池注水的时候,水池低的地方就多注水,也就是噪声小分配的功率就多,故称这种达到容量的功率分配方式叫做注水原理。通过给各个天线分配不同的发射功率,增加系统容量。核心思想就是上面所阐述的,信道条件好,则分配更多功率;信道条件差,则分配较少的功率。 在MIMO 的信道容量当中要注意几个问题:(下面说已知CSI 都是加入了估计CSI 的算法,并且采用了注水原理。) 1. 已知CSI 的情况下的信道容量要比发送端未知CSI 的情况下的信道容量高,这是 由于当发送端已知CSI 的时候,发送端可以优化发送信号的协方差矩阵。也就是

比特币原理与挖矿算法

比特币原理与挖矿算法 比特币是一种去中心化的数字货币,其原理与挖矿算法是比特币的核心组成部分。本文将介绍比特币的原理和挖矿算法,帮助读者了解比特币的运作机制和挖矿过程。 一、比特币原理 比特币基于区块链技术,是一种去中心化的货币系统。与传统的中心化银行或货币系统不同,比特币不依赖于任何机构或个人,而是通过分布式网络和密码学算法来生成和传输货币。比特币的发行和交易都是通过区块链技术实现的,区块链技术为比特币提供了去中心化、可追溯、不可篡改的特点。 二、挖矿算法 比特币挖矿是通过计算复杂的数学问题来生成新的比特币。挖矿的过程类似于抽奖,参与挖矿的矿工通过解决特定的数学问题,将获得一定的奖励(即新的比特币)。挖矿算法采用了工作证明(ProofofWork)机制,矿工们需要消耗大量的电力、时间、计算资源来解决问题,最终获得奖励。 比特币挖矿算法的主要步骤包括:生成一个随机的难度值、计算出与该难度值匹配的解、将解打包并验证是否符合比特币协议、将新的比特币发放到区块链上。挖矿算法的核心是工作证明机制,它要求矿工们找到符合特定条件的解,并将该解广播到整个网络中,获得其他矿工的确认。只有当足够多的矿工确认该解时,该解才会被添加到区块链上,并产生新的比特币。 三、比特币挖矿的过程 比特币挖矿的过程包括三个阶段:算力预热、挖矿过程和算力归零。在算力预热阶段,矿工们通过计算简单的数学问题来提升自己的算力排名,为后续的挖矿过程做准备。在挖矿过程阶段,矿工们需要解决更复杂的数学问题,并获得新的比特币奖励。为了提高挖矿的成功率,矿工们需要不断优化自己的算力配置和网络连接,降低运算过程中的能量消耗。在算力归零阶段,随着更多矿池和算力的加入,整个比特币网络算力不断降低,挖矿难度逐渐加大。只有那些具备高效算力和稳定网络环境的矿工才能持续挖到比特币。 四、总结 本文介绍了比特币的原理和挖矿算法,帮助读者了解比特币的去中心化特点、区块链技术的应用以及挖矿过程中的数学问题。比特币的挖矿过程需要矿工们不断优化算力配置和网络连接,降低能量消耗,提高挖矿成功率。未来,随着区块链技术的不断发展和应用场景的扩大,比特币有望成为一种更安全、便捷、高效的数字货币。 第 1 页共 1 页

MIMO功率分配算法,注水原理

1.1功率注水算法 注水算法是根据某种准则,并根据信道状况对发送功率进行自适应分配,通常是信道状况好的时刻,多分配功率,信道差的时候,少分配功率,从而最大化传输速率。实现功率的“注水”分配,发送端必须知道CSI。 当接收端完全知道信道而发送端不知道信号时,发送天线阵列中的功率平均分配是合理的。当发送端知道信道,可以增加信道容量。 考虑一个 维的零均值循环对称复高斯信号向量 ,r为发送信道的秩。向量在传送之前被乘以矩阵 ( )。在接收端,接受到的信号向量y被乘以 。这个系统的有效输入输出关系式由下式给出: 其中 是

维的变换的接受信号向量, 是协方差矩阵为 的零均值循环对称复高斯 变换噪声向量。向量 必须满足 已限制总的发送能量。 可以看出 ,i=1,2,…,r MIMO信道的容量是单个平行SISO信道容量之和,由下式给出 其中 (i=1,2,…,r)反映了第i个子信道的发送能量,且满足 。 可以在子信道中分配可变的能量来最大化互信息。现在互信息最大化问题就变成了:

最大化目标在变量 中是凹的,用拉格朗日法最大化。最佳能量分配政策 注水算法: Step1:迭代计数p=1,计算 Step2:用μ计算 ,i=1,2,…,r-p+1 Step3:若分配到最小增益的信道能量为负值,即设 ,p=p+1,转至Step1. 若任意 非负,即得到最佳注水功率分配策略。 1.2 发送端知道信道时的信道容量 % in this programe a highly scattered enviroment is considered. The % Capacity of a MIMO channel with nt transmit antenna and nr recieve

通信注水定理算法复杂度

通信注水定理算法复杂度 1. 前言 随着通信技术的不断发展和应用,信息的处理和传输变得越来越快速和高效。而通信注水定理则是通信领域中一个非常重要的概念和算法,它可以有效地提高信息传输的可靠性和稳定性。在本文中,我们将分析通信注水定理的算法复杂度。 2. 什么是通信注水定理? 在通信领域中,通信注水定理通常指的是在数字通信领域中使用的一种误码控制技术,它可以使通信链路传输的数据变得更加可靠。通信注水定理是利用冗余信息来检测并纠正传输中的错误。通常,在传输过程中,将一定长度的冗余信息添加到数据中,如校验和等,以便在数据传输过程中检测和纠正错误。 3. 通信注水定理的工作原理 在传输过程中,通信注水定理通过在数据中添加冗余信息来检测和纠正错误。具体来说,该算法采用一种类似于哈希函数的方式,将传输的数据映射到一个类别中,然后将该类别设置为一个有效数据的集合。如果接收方收到的数据不在该有效数据集合中,那么就可以判断接收到的数据中存在错误。 当接收方将数据传输回发送方进行纠正时,发送方可以根据传输的错误信息,通过计算补充的冗余信息来纠正错误。这样,通过使用

通信注水定理,数据在传输过程中的可靠性得到了很大的提高,能够 有效地抵抗数据在传输过程中遭受的干扰和丢失。 4. 通信注水定理的算法复杂度 通信注水定理的算法复杂度取决于加密算法的复杂度和数据传输 的长度。加密算法的复杂度越高,通信注水定理的运算量就越大,从 而对计算机的性能要求越高。当数据传输的长度过大时,该算法的计 算量也会随之增加,从而进一步增加了通信注水定理的算法复杂度。 因此,在实际使用中,必须仔细考虑算法的复杂度和数据传输的长度,以及计算机的性能等因素。 5. 通信注水定理的优化方法 为了提高通信注水定理的效率和速度,可以采用一些优化方法来 减少算法的计算量。例如,可以采用更高效的加密算法和数据压缩算 法来减少数据传输的长度,从而缩短运算时间和减少计算量。此外, 可以使用专业的硬件加速器等设备来加速通信注水定理的运算速度。6. 结论 通信注水定理作为一种非常重要的误码控制技术,在现代通信领 域中得到了广泛的应用。通过使用通信注水定理,可以有效地提高数 据传输的可靠性和稳定性,从而保证信息在通信过程中的安全和可靠。然而,在使用该算法时,必须仔细考虑算法的复杂度和数据传输的长度,以及计算机的性能等因素,以避免算法效率低下和计算时间过长 的问题。同时,通过采用一些优化方法和专业设备,可以进一步提高 通信注水定理的运算速度和效率,从而更好地服务于实际的通信应用。

无线通信系统中的功率控制与功率分配

无线通信系统中的功率控制与功率分配 随着移动通信技术的迅猛发展,无线通信系统的功率控制与功率分配变得越来 越重要。在无线通信中,合理的功率控制和功率分配可以提高通信质量、增加容量、延长终端电池寿命等,因此被广泛应用于无线通信系统中。下面将详细介绍无线通信系统中的功率控制与功率分配,包括基本概念、步骤以及其重要性。 一、基本概念 1. 功率控制:无线通信中,指调整发送信号的功率,使其在合适的范围内,以 提高通信性能。功率控制可以根据信道质量、噪声水平、干扰情况等因素进行调整。 2. 功率分配:无线通信中,指将系统资源合理地分配给不同的用户或服务,以 满足其不同的需求。功率分配可以根据用户的业务类型、信道状态、系统负载等因素进行调整。 二、功率控制步骤 1. 信道质量测量:首先,无线系统需要对通信链路的信道质量进行测量,以了 解当前通信环境的信道状况。 2. 功率调整算法:根据信道质量测量结果,系统会采用相应的功率调整算法来 计算出最适合的发射功率。常见的算法包括固定步长算法、自适应算法等。 3. 发射功率调整:根据计算得到的发射功率,无线终端或基站会相应地调整发 送信号的功率,以达到合适的水平。 4. 信道质量反馈:无线终端或基站在发射信号后,会通过反馈机制将信道质量 信息返回给发送端,以便进行功率调整的优化。 三、功率分配步骤

1. 用户分类:首先,无线系统会根据不同的业务类型、优先级等对用户进行分类,以便进行不同程度的资源分配。 2. 资源分配算法:根据用户分类以及系统当前的负载情况,系统会采用相应的 资源分配算法来计算每个用户所需要的资源量。常见的算法包括最小接收功率算法、最大比特率算法等。 3. 资源分配控制:根据计算得到的资源分配方案,无线系统会将系统资源进行 相应的分配,以满足用户的需求。 4. 资源管理与优化:无线系统还会根据实际情况进行资源的动态管理与优化, 以适应系统负载的变化。 四、功率控制与功率分配的重要性 1. 提高通信质量:通过合理的功率控制和功率分配,可以降低信道中的干扰, 提高通信质量。 2. 增加系统容量:通过有效的功率控制和功率分配,可以提高系统的容量,支 持更多的用户接入,提高网络的稳定性和安全性。 3. 节约能耗:合理的功率控制可以减少终端的发送功率,延长终端电池的使用 寿命,从而节约能耗。 4. 提升用户体验:通过精确的功率控制和功率分配,可以使用户在不同的环境 下都能够获得稳定的通信质量和良好的用户体验。 综上所述,无线通信系统中的功率控制与功率分配是提高通信质量、增加容量、节约能耗等方面不可或缺的一部分。通过合理的步骤和算法,可以实现对无线系统的精确控制和优化管理,从而提升整个无线通信系统的性能和用户体验。

无线通信系统中的自适应调制算法

无线通信系统中的自适应调制算法 一、引言 自适应调制算法是无线通信系统中的一项关键技术。随着无线通信技术的快速发展和用户需求的不断提升,无线通信系统需要不断改进以提高效率和可靠性。自适应调制算法可以根据无线信道的质量和传输需求,动态地调整调制方式和参数,以优化信道利用率和传输质量。本文将对无线通信系统中的自适应调制算法进行详细介绍和分析。 二、自适应调制算法概述 自适应调制算法是指根据无线信道的特性和传输需求,动态地选择合适的调制方式和参数,以优化无线通信系统的性能。传统的调制方式,如QPSK、16QAM等,适用于信噪比较高的理想信道,但在复杂的无线信道环境下,性能会显著下降。自适应调制算法能根据无线信道的好坏,选择合适的调制方式和参数,以提高信道利用效率和传输质量。 三、自适应调制算法原理 自适应调制算法基于两个关键原理:信道状态估计和调制方式选择。首先,通过接收端对接收信号进行处理,估计当前无线信道的质量。这可以通过测量信号的误码率、信噪比或其他无线干扰指标来实现。然后,根据信道估计结果和传输需求,选择最适

合的调制方式和参数。这可以通过调整调制方式、调制阶数或调制符号率来实现。 四、常用的自适应调制算法 1.变化参数调制(Variable Parameter Modulation,VPM) 变化参数调制是根据信道状态的变化,动态调整调制参数的一种方法。它根据信道估计的结果,调整调制阶数或调制符号率,以适应不同的信道环境。在理想信道中,VPM可以选择高阶调制以提高数据传输率。而在恶劣信道中,VPM可以选择低阶调制以提高传输质量。 2.比特分配调制(Bit Allocation Modulation,BAM) 比特分配调制是根据信道状况,动态分配比特到不同的子载波或调制方式的一种方法。它将传输比特率根据子载波的信道质量分配到不同的子载波上,从而提高整体的信道利用效率和传输质量。在好信道上,BAM可以使用高阶调制和更多的子载波传输数据;而在坏信道上,BAM可以使用低阶调制和较少的子载波传输数据。 五、优化算法 1.自适应调制与编码联合优化

存在信道相关时V-BLAST OFDM系统的功率分配算法

存在信道相关时V-BLAST OFDM系统的功率分配算法 陈小敏;苏君煦;谭伟;朱益民;朱秋明 【期刊名称】《计算机工程》 【年(卷),期】2016(042)009 【摘要】针对存在信道相关及信道估计误差的V-BLAST OFDM系统,提出一种以误比特率为优化目标的自适应功率分配算法.采用基于波束成形的去相关方法降低系统相关性以提升系统性能.发送端在总功率约束条件下,以瞬时误比特率(BER)为优化目标,采用拉格朗日极值法得到自适应功率分配矩阵.仿真结果表明,该算法结合去相关方法可提升V-BLAST OFDM系统的BER性能,且随着信噪比的增大,性能提升明显. 【总页数】5页(P33-37) 【作者】陈小敏;苏君煦;谭伟;朱益民;朱秋明 【作者单位】南京航空航天大学电子信息工程学院,南京210016;南京航空航天大学江苏省物联网与控制技术重点实验室南京210016;南京航空航天大学电子信息工程学院,南京210016;南京航空航天大学电子信息工程学院,南京210016;南京航空航天大学电子信息工程学院,南京210016;南京航空航天大学电子信息工程学院,南京210016;南京航空航天大学江苏省物联网与控制技术重点实验室南京210016 【正文语种】中文 【中图分类】TP391

【相关文献】 1.存在反馈延迟时V-BLAST系统的功率分配算法 [J], 陈小敏;谭伟;于晓丹;虞湘宾;朱秋明 2.存在信道反馈延迟时Turbo-BLAST系统的自适应功率分配算法 [J], 于晓丹;陈小敏;谭伟;虞湘宾 3.存在信道相关及估计误差时V-BLAST系统的功率分配算法 [J], 谭伟;陈小敏;朱益民;朱秋明;党小宇 4.信道反馈延迟的V-BLAST系统功率分配算法 [J], 于晓丹;陈小敏;谭伟 5.基于V-BLAST OFDM系统的比特功率分配算法 [J], 池连刚;杨大成 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买

多用户OFDM系统基于用户调度的子载波和比特分配算法

多用户OFDM系统基于用户调度的子载波和比特分配算法司钊;张静;董建萍;张军 【摘要】在多用户正交频分复用(OFDM)系统中,通过运用调度技术对动态资源分配的贪婪算法进行改进,增加了系统接入用户的数量.该算法中,基站的调度器根据用户的服务要求(QoS)确定用户分配资源的优先权,无线资源分配模块(RRA)根据用户调度信息,利用贪婪算法动态分配子载波和比特给用户.仿真结果表明:与原始贪婪算法相比,改进算法能满足更多用户的服务要求. 【期刊名称】《上海师范大学学报(自然科学版)》 【年(卷),期】2009(038)006 【总页数】6页(P613-618) 【关键词】多用户;正交频分复用;用户调度;子载波和比特分配;贪婪算法 【作者】司钊;张静;董建萍;张军 【作者单位】上海师范大学,信息与机电工程学院,上海,200234;上海师范大学,信息与机电工程学院,上海,200234;上海师范大学,信息与机电工程学院,上海,200234;上海师范大学,信息与机电工程学院,上海,200234 【正文语种】中文 【中图分类】TN929.5 0 引言 动态资源分配技术主要利用优化理论分配系统的无线资源,实现系统容量最大化或

发射功率最小化的目的.在单用户系统中,贪婪算法作为一种局部最优搜索算法可以实现系统资源的最优分配;在多用户系统中,资源分配变为全局组合优化问题,贪婪算法无法达到理想的分配效果,因此,需要研究一种能够改善系统资源分配的算法. 多用户OFDM系统的动态资源分配在文献[1~5]中进行了阐述,文献[1]在单用户系统利用贪婪算法,在多用户系统利用拉格朗日算法,实现系统功率最小化的目标,并采用了自适应调制策略,由于拉格朗日算法属于连续函数求最值方法,因此不能最优地解决动态资源分配的离散问题;文献[2]采用两次分配子载波的方法实现频谱效率最大化,初始分配不考虑用户服务的要求,再分配时调整不满足服务要求用户的子载波分配;文献[3]为了满足每个用户的服务要求,根据每个用户数据信号的平均信噪比确定分配带宽,再利用贪婪算法分配具体子载波;文献[4,5]研究了基于用户优先权动态分配子载波的方法,简化了多用户资源分配问题.本研究主要运用调度技术,对动态资源分配的贪婪算法进行改进,通过在调度器内设置用户优先级,确定用户分配资源顺序,利用贪婪算法依次为用户分配资源,增加系统服务的用户数量. 1 系统模型和优化目标 多用户OFDM系统下行链路模型如图1所示,其中a为基站端,b为用户端. a. 基站端 b. 用户端图1 多用户OFDM系统下行链路模型 假设基站端K个用户的数据可以通过N个子载波传输,第k个用户的数据传输率要求为Rkbits/符号,调度器根据用户的QoS信息确定调度用户数据的顺序,动态子载波和比特分配模块自适应分配子载波和比特来满足用户的数据传输率要求,即对于任意的为子载波分配指示因子,表示用户k占用子载波n;反之,表示子载波n空闲.本文中一个子载波不能被多个用户同时占用,即对于任意的表示用户

南京邮电大学开题报告模板

南京邮电大学毕业设计(论文)开题报告 题目 学生姓名班级学号专业 提纲(开题报告2000字以上): 1.对指导教师下达的课题任务的学习与理解 随着无线通信业务需求量急剧增长,有限的频谱资源显得越来越紧张。未来物联网与无线通信网的融合更将占用频谱资源的范围扩展到世上万物。由于多数频谱资源被分配作授权频段,可灵活使用的非授权频段十分有限,而相当数量的授权频谱资源利用率非常低。目前,为提高频谱资源利用率,大部分研究都集中在编码调制等集中式静态频谱分配策略上,并不能灵活地完成时间空间上已分配频谱的动态复用。 为解决这一矛盾,Joseph Mitola博士最早于1999年提出了认知无线电(Cognitive Radio)的概念。认知无线电的基本出发点是:为提高频谱利用率,具有认知功能的无线通信设备可以按照某种“伺机(Opportunistic Way)”的方式工作在已授权频段内。实现这一动态频谱复用的前提是必须保证非授权用户不会影响到已授权用户的通信,其核心是通过动态频谱感知来探测未使用的频段,合理占用其中的合适频段,并动态地根据感知环境信息改变频段、发射功率及调制方式等参数。由此,认知无线电必须具备对环境的感知能力、对环境变化的学习能力和自适应性、通信质量的高可靠性、对频谱资源的充分利用和系统功能模块的可重构性,具体来说分三个功能:对无线环境场景分析(包括空间电磁环境中干扰温度的估计和频谱空穴的检测)、信道状态估计及其容量预测(如信道状态信息估计,信道容量测试等)、功率控制和动态频谱管理(通过空间射频激励来分析电磁环境,寻找满足干扰温度要求的频段,启动通信过程)。 目前的多载波调制技术中,正交频分复用技术(OFDM)具有便于自适应调整参数的子载波结构,其接收端的快速傅里叶变换模块也可同时用于频谱感知,因此成为实现认知无线电系统的理想技术之一。OFDM系统的主要思想是:将信道分成若干正交子信道,将高速数据信号转换成并行的低速子数据流,调制到在每个子信道上进行传输。正交信号可以通过在接收端采用相关技术分开,减少子信道间的相互干扰(ICI);将高速率数据流通过串并转换,使得每个子载波上的数据符号持续长度相对增加,从而有效减少由于无线信道的时间弥散所带来的码间干扰

OFDM自适应子载波和比特分配

OFDM自适应子载波和比特分配算法 正交频分复用系统(OFDM)把实际信道划分为若干个子信道,其中一个重要优点就是能 够根据各个子信道的实际传输情况灵活地分配发送功率和信息比特。由于无线信道的频率选择性和时变性,也需要实时地对信道状况进行监测,以便更加有效地利用无线频率资源。目前,对于多用户OFDM系统中的子载波和比特分配问题有许多研究方法,这些方法大体上可以分为两类问题:静态分配方法和动态分配方法。静态分配方法有两种典型的分配策略:OFDM-T DMA和OFDM-FDMA,对于这些静态分配算法,子载波和比特的分配是预先设定的,没有充分地利用瞬时信道增益信息。 OFDM的自适应调制基本原理 OFDM调制方式是一种多载波调制方式,这种方式将一个载波分为许多个带宽较窄的次载波,这些次载波相互正交,采用快速傅立叶变换将这些次载波信号进行编码。自适应OFDM调制的原理就是当信道条件好时,采用高阶的调制方式,当信道条件差时,采用低阶的调制方式。用户的模拟信号经过A/D转换后,转换成二进制数据。二进制数据进行串并变换,然后数据送入自适应子载波调制模块。数据在自适应载波模块中根据自适应比特分配算法对各个子信道采取响应方式的调制。调制方式可以采用MQAM或MPSK调制。调制后的数据经IFFT变换将N列的数据序列变换为时域信号。插入保护间隔可以有效的消除符号间干扰(ISI)信道为加性白噪声的频率选择时变衰落信道。在接收端,接收到的信号经去除保护间隔和分路后进行FFT变换,得到N列并行信号,送入各个子信道解调器。调制参数由比特分配信息模块给定。解调后的数据再经并串和D/A转换还原成用户数据。 在信道估计模块中,自适应OFDM调制解调需要对信道进行精确估计,根据接收的导频信号可对数据子信道的冲激响应进行估计,估计的结果可用来确定每个子信道的信噪比,根据不同的算法确定各个子信道下一次传输采用的基带调制方式,从而实现多载波方式下的自适应调制。

MIMO-PLC系统中一种改进的自适应比特分配算法

MIMO-PLC系统中一种改进的自适应比特分配算法 吴素园;林欢 【摘要】电力线通信中通过引入多输入多输出技术,可以进一步地提身系统性能和频谱效率,本文研究了MIMO-PLC系统中总功率和目标比特数等限制条件下的最小化误码率优化问题,在信道估计误差存在的情况下,通过分析传统Fischer算法及其改进算法迭代次数多、信令反馈信息开销大等不足,提出一种基于动态分组的最小化误码率优化算法.算法根据信道估计误差准则动态地选取子带大小,减小信道估计误差对系统造成的影响,按子带信噪比最大的原则进行最终比特分配.仿真表明改进算法能有效地减少信令传递,降低了计算复杂度且频谱利用率得到了提升. 【期刊名称】《广东通信技术》 【年(卷),期】2018(038)005 【总页数】7页(P38-44) 【关键词】电力线通信;多输入多输出;动态分组;比特分配 【作者】吴素园;林欢 【作者单位】重庆邮电大学通信与信息工程学院;重庆邮电大学通信与信息工程学院 【正文语种】中文 1 引言 电力线通信(Power Line Communication, PLC)技术不需要重新布线,使用现有

的电力线基础设施进行通信,具有投入资金少、组网灵活、覆盖范围广等优点[1]。此外,通过使用额外的保护接地线,多输入多输出(Multi-Input Multi-Output, MIMO)技术可以扩展到PLC系统中,且被证明能有效地提高数据速率和覆盖范围[2]。PLC系统基于OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing )技术进行数据传输,自适应调制技术是优化数据速率以及提升系统性能的关键步骤,然而,已有的电力线通信相关标准并没有给出具体的解决方案。 当前国内外许多通信领域学者对自适应调制技术展开了研究[3-10]。文献[3]中考 虑了PLC系统交流线周期中的多个时隙问题,提出一种新的比特分配算法。文献[4]在给定目标比特数下提出一种功率最小化的自适应调制算法,算法采用迭代分 组方式对子载波进行初始比特分配后,接着采用贪婪算法对剩下的比特数进行处理。文献[5]提出一种基于粒子群的自适应调制算法,通过引入遗传算法的交叉和变异 操作,解决了传统粒子群算法容易产生局部最优解和收敛速度慢等问题,提升了算法的收敛速度。文献[6]考虑了PLC系统下脉冲噪声的影响,并且根据信道环境对子载波进行选择排序。文献[7]中通过分析电力线信道的特点,提出一种考虑多个 信道时隙的自适应调制算法。文献[8]研究了非精确信道状态信息下的自适应比特 分配算法。文献[9]将贪婪算法应用到MIMO-PLC系统中,但是算法复杂度较高。文献[10]针对MIMO-OFDM系统提出一种改进的基于分组的Fischer算法,算法复杂度得到了一定降低。 文献[10]中提出的基于分组的Fischer算法是在已知理想信道状态信息基础上进行的,实际系统中信道估计与真实信道之间会存在一定的误差,因此不可能获得精确的信道状态信息,针对该问题,提出一种根据信道估计误差进行动态分组的自适应调制算法(ADP-RS-ISF)。算法主要思想:首先利用信道估计误差对各子载波进行 动态分组,接着对基于分组的Fischer算法进行改进,当初始比特分配完毕后,不再根据量化误差对子载波进行比特调整,而是充分利用信噪比较高的子带,使其分

水声OFDM通信系统中的最优子载波功率分配

水声OFDM通信系统中的最优子载波功率分配 姜喆;王海燕;赵瑞琴;申晓红 【摘要】目的研究水声OFDM通信系统中的最优子载波功率分配.方法提出了水声OFDM通信系统中的最优子载波功率分配算法.首先将传播损失等效到信道频域响应中,建立了水声OFDM等效传播模型.在此模型基础上,以最大化OFDM系统中的有效子载波数目为目标,根据各子载波上的星座图、误码率门限、传播损失和环境噪声,结合信道信息对各子载波上的功率进行最优分配.对信道已知和信道未知、近距离传输和远距离传输等不同情况分别进行了讨论.结果文中算法在有效子载波数目比、OFDM块平均误码率、所需发射功率等方面均优于传统功率分配算法.结论文中算法可在水声OFDM通信系统中实现最优子载波功率分配.%Aim To investigate the power allocation for underwater acoustic (UWA) OFDM system. Methods Focusing on the characteristic of frequency-dependent transmission loss and ambient noise of UWA channel, the UWA OFDM model is derived. Based on the model, an optimum power allocation algorithm for UWA OFDM system aiming at maximizing valid OFDM subcarriers at required transmission rate and bit error rate ( BER) of each sub-carrier is proposed. If the channel response is known, the transmission power should be allocated according to transmission loss and ambient noise of each subcarrier which are related to system parameters and marine environment. If the channel is unknown, on the other hand, the allocated power of each subcarrier should be decided by channel response, constellation, BER threshold, transmission loss and ambient noise of each subcarrier. Two situations, i. e. , short range and long range transmissions,

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