图8.8所提第三级联合优化算法的频谱效率与信噪比增加变化图图8.9所提第三级联合优化算法的频谱效率随单元个数Nr变化图接下来,将对所提的多级抗阻塞算法进行联合分析。图8.10本文所提多级抗阻塞算法与部分抗阻塞算法的频谱效率比较图8.11所示为在整个迭代过程中,不同SE阈值下各等级算法执行次数随着传输功率的变化占总迭代次数比值的比较。......
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。信道设置参数设置如表5.2所示。
表5.2 系统参数设置
图5.11为在输入不同信噪比的情况下,不同数据流中不同量化精度的中继混合预编码的频谱效率变化曲线,其中中继节点发送端与接收端采用同一量化精度。由图可知,当信息流数一定时,随着量化精度的提高,系统的频谱效率也越来越高,但当量化精度增大到4 bit时频谱效率将不会大幅度增长。同时,增加信息流数能够明显提升系统的频谱效率。因此得益于量化预编码算法通过每次迭代对量化所造成的性能损耗进行了补偿,混合预编码器能够采用较低量化精度移相器就能够达到最大化的量化频谱效率。由于中继节点混合预编码器需要同时对中继的接收端和发送端进行量化处理,因此量化后的混合预编码器与不进行量化的混合预编码器的效果有一定差距。
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。如图所示,当采用同样量化精度时,量化后的接收端比量化后的发送端对频谱效率影响更大。同时,从单独量化的发送端来看,当量化精度为1bit时,其频谱效率与无限精度的混合预编码器具有一定差距;当量化精度为4bit时,已经较为接近无限精度的混合预编码器。当对中继节点的混合预编码器进行求解时,需要先对接收端进行量化求解,而发送端是根据量化后的接收端所进行的优化,并且通过迭代求解将量化损耗降为更低,因此后进行量化求解的发送端具有较少的量化损耗。
图5.11 不同数据流下频谱效率随SNR变化曲线
图5.12 分部量化下的频谱效率随SNR变化曲线
图5.13所示为在不同量化精度下,使用不同RF链的情况下对系统的频谱效率的影响。其中,系统信噪比为0dB[35],数据流LS=2,中继接收端与发送端采用同样个数的RF链。如图所示,当RF链的数量小于5时,不同量化精度的离散化中继预编码的频谱效率都随着RF链的增加而增加。同时,当RF链的个数由2增加到3时,系统频谱效率显著增加。此外,当RF链增加到一定数量以后,系统的性能逐渐稳定,添加更多的RF链不会提高系统的性能,而同时功耗却会增多。
图5.13 不同量化精度下频谱效率随RF链数变化曲线
图5.14所示为在不同量化精度下,使用不同天线数的情况对系统的频谱效率的影响。其中数据流LS=8,中继发送端与中继接收端采用同样个数的RF链与天线。如图所示,当天线的数量小于50时,不同量化精度下离散化中继混合预编码的频谱效率都随着天线的增加而快速增长;当天线增加到一定数量以后,系统的性能逐渐稳定。同时,量化精度达到4bit时中继混合预编码的频谱效率接近于使用高量化精度的频谱效率,继续提高量化精度不能显著增加系统频谱效率。因此,当系统无法通过增加量化精度提高性能增益时,可以增加天线数量来对系统性能进行提高。
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。由图可知,具有低量化精度的中继混合预编码具有较高的能量效率,但是随着量化精度的增加,系统能量效率逐渐减小。同时,当信噪比接近10dB时,该系统具有能量效率峰值。
图5.15 不同量化精度下能量效率随SNR变化曲线
图5.16为在输入不同信噪比条件下,不同量化精度的中继混合预编码的能量效率与频谱效率均衡变化曲线。如图所示,不同量化精度下混合预编码的能量效率与频谱效率变化趋势相同,量化精度越低的混合预编码具有更高的能量效率,但其频谱效率相对较低。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。当系统频谱效率增加至11bit/s/Hz时,量化精度为4bit时的中继混合预编码的能量效率接近全精度量化的峰值能量效率;同时其频谱效率也较为接近全精度量化时的频谱效率。因此,当采用较低量化精度移相器时,以牺牲频谱效率的前提下能够获得较大的能量效率。综合考虑中继混合预编码的频谱效率与能量效率,采用较低量化精度的移相器能够使中继混合预编码在具有最大能量效率的同时获得相对较大的频谱效率。
图5.16 不同量化精度下频谱效率与能量效率均衡变化曲线
有关高速铁路车地间多跳协作通信技术的文章
图8.8所提第三级联合优化算法的频谱效率与信噪比增加变化图图8.9所提第三级联合优化算法的频谱效率随单元个数Nr变化图接下来,将对所提的多级抗阻塞算法进行联合分析。图8.10本文所提多级抗阻塞算法与部分抗阻塞算法的频谱效率比较图8.11所示为在整个迭代过程中,不同SE阈值下各等级算法执行次数随着传输功率的变化占总迭代次数比值的比较。......
2023-08-23
表4.1基于最大化安全容量的联合天线选择和功率分配算法2.基于拉氏乘子法的功率分配方案通过JOSCA算法能够选取出使得系统安全容量达到最优的发射天线和发射功率,根据安全容量的闭式表达式,可以发现,不管发射人工噪声的RAU的功率如何进行分配,都不会影响最终的发射天线的选择和发射有效信号功率分配因子的求解,所以可以对发射人工噪声的功率进一步分配以明确冗余的RAU分别使用多大的功率。......
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
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
图6.2所提算法与其他算法的MSE性能比较由于完美信道为非完美信道下更能展现算法性能的一个特例情况,因此首先对于完美信道下的中继混合预编码设计进行仿真分析。图6.6中继接收与发送采用不同量化位时SE随量化位数变化曲线图6.7显示了利用不同分辨率PSs时的EE性能。这是因为与3位分辨率的情况相比,具有1位分辨率PSs的可实现SE的退化是显著的。......
2023-08-23
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
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
相关推荐