系统的SC为合法信道容量与窃听信道的信道容量的差值其中,P表示传输功率;表示合法信道的噪声方差;表示窃听信道的噪声方差。反之,则系统的SC为0,不具备保密能力,无法实现信息的安全传输。当信道为复加性高斯白噪声信道时,系统的SC为2.误比特率性能分析SM信号经过MLD算法检测后,由于精确的误比特率难以获得,本文通过推导成对差错概率来获得平均误比特率的上界。......
2023-08-23
衡量协作通信系统性能的指标有很多,如中断概率、误码率、频谱效率、能量效率等。由于有无中继的分析方法类似,因此这里以图2.5所示的大规模MIMO下行链路为例,对几个常用的性能指标进行详细分析。
图2.5所示系统中的基站天线数为M,用户数为K,基站与用户之间的信道响应为G∈CK×M。设原始信号为s∈CK×1,传输之前需要经过预编码矩阵A∈CM×K进行编码。于是,用户接收到的信号为
图2.5 大规模MIMO系统模型
其中,PS为基站的发射功率;nU∈CK×1为用户处均值为零、方差为N0的加性高斯白噪声。根据式(2.31),第k个用户接收到的信号为
其中,gk是G的第k行,ak是A的第k列,sk、nU,k分别是s、nU的第k个元素。于是,系统所获得的总频谱效率可以表示为
假设系统的门限速率值为th,则系统中断概率的表达式为
能量效率与带宽、频谱效率和功耗有关,根据定义,能量效率的表达式为
式(2.35)中,PTotal为系统在处理信号时射频链产生的总功耗。如图2.6所示,PTotal主要由数模转换器DAC、自动增益控制、有源滤波器、混频器和频率合成器的功耗值组成,即PDAC、PAGC、Pfilt、Pmix、Psyn[155]。根据文献[151]、[74],PTotal的表达式为
图2.6 发射天线电路模块(模拟)
式中,c的值与DAC量化位数有关,当量化位数为1时,c=0;当量化位数大于1时,c=1。
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2023-08-23
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2023-08-23
由于精确的误比特率难以获得,本文通过推导成对差错概率来获得平均误比特率的上界。在瑞利道下,类似文献[158]相关的推导,得到Bob的接收误比特率为其中,为发射端与Bob的信道系数方差。对于Eve,可以将人工噪声表达为信道噪声的一部分,从而Eve接收误比特率为考虑到实际情况下,Eve端无法得到反馈的CSI。因此,对于Eve来说,最终的误比特率可以近似表示为[163]......
2023-08-23
对IRS_SM系统进行ML检测,误比特率Pb的联合上界为其中,MΓ由接收天线指标m错误或正确检测概率所决定,可通过考虑其相关高斯分量的一般二次型来推导。根据式和中心极限定理,随着N的增加而服从复高斯分布,但是我们需要考虑它们分量之间的相关性。假设g=,经过计算,可得g的期望与方差将上式代入二次型高斯随机变量的MGF计算式中:即可得出Γ1+Γ2的矩母函数MGF,进而得到误码率。......
2023-08-23
在本节中,通过仿真的方式验证本章前面几节所提出的理论,并详细分析速度、位置、莱斯因子K和功率分配因子α对安全容量和BER性能的影响。图4.3DSSM与现存其他方法信道容量的比较在图4.4中,详细讨论了列车位置对图4.4的遍历性SC和图4.4的合作平均SC的影响。图4.6本文所提协作DSSM与集中式传统SM的信道容量比较图4.7显示了不同莱斯因子K和相关阴影衰落方差情况下,高铁的移动速度对DSSM系统误码率性能的影响。......
2023-08-23
本节将通过仿真来验证所提出抗干扰方案的优势和性能。如表7.1所示,部分DNN训练集的输入输出参数经过模型训练后能够得到预测结果,关于DNN模型的相关参数隐藏层的个数为6层,经过调试,将各层神经元的个数设置为500,1000,1500,2000,800和300。图7.8存在干扰机时,不同速度下的误码率比较图7.9分析了不同IRS到用户的距离下,误码率受莱斯因子和IRS天线个数以及SNR的影响比较。......
2023-08-23
为了验证提出的离散中继混合预编码算法的有效性,本节通过使用MATLAB对毫米波中继系统的频谱效率进行仿真分析。图5.12为信息流数与RF链个数相同时,中继接收端与中继发送端单独进行量化时频谱效率随SNR变化曲线。图5.14不同量化精度下频谱效率随天线数变化曲线图5.15为不同量化精度下中继混合预编码的能量效率随信噪比的变化曲线。随着频谱效率不断增加,能量效率将达到峰值;但当再小幅度增加频谱效率时,能量效率将大幅度下降。......
2023-08-23
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