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
此处考虑存在主动干扰机时,针对列车高速移动所带来的多普勒频移和高铁抗干扰能力不足的问题。一方面,本文利用索引映射的特性保证部分信息不受主动干扰的影响;另一方面,利用IRS感知有效信号和干扰信号的信道状态信息,通过相位调整的方式优化有效信号,阻塞干扰信号。
利用空间调制索引映射的特性,可以根据信道特征携带一些信息,而这些信息比特的判断正确率取决于信道之间的差异性。由于信道本身与信号相对独立,ML检测器进行信号检测的时候可以分别对天线索引和调制信号检测,天线索引部分信息取决于欧式距离,其可以表示为
当远端有主动干扰机进行干扰的时候,并不会改变信道状态,所以也不会改变天线索引部分的欧氏距离,从而使得这部分信息不受主动干扰机的影响。
另外,利用IRS的部分天线进行信道感知,从而分别获得来自轨旁基站端和来自远端干扰机的信道状态信息。当表面积对于无限大的IRS,两个用户几乎可以完美经MF过程后分离,互不干扰。然而,在实际部署中,每一个的表面是有限的。因此,有必要研究一个有限的IRS单元的干扰抑制能力。根据文献[178],Eve和高铁接收机可以看作是基站和IRS范围内的两个用户,则Eve对高铁接收机的干扰可以表示为
其中,表示处于距离IRS为ηk的第k个用户的有效信道,不考虑IRS位置高度的影响,其表达式为
将公式(7.5)代入公式(7.4)中,可以得到
可以看到,在一定条件下,当IRS的长度L足够长,则λ足够小。此时用户间的干扰只取决于用户之间的相对距离,而与位置无关,相对距离可以表示为
图7.2 IRS优化车载终端时未知干扰对信号的影响随相对距离的变化图
随着距离的增大,在IRS辅助通信的情况下,Eve对高铁接收机的干扰便会逐渐降低,如图7.2所示,当干扰源相对IRS辅助接收机的距离超过一定值(超过-20dB即信号为干扰信号的100倍)时,干扰可以认为被抑制至忽略不计,则此时SINR的最大值又可以简化为SNR的最大值。
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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
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
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
考虑高铁场景下,基于IRS辅助的空间调制下行传输系统。图7.1智能表面辅助的高铁空间调制系统图将调制载波信号从基站端发射至车载接收端有两条路径,分别为基站端直接传至高铁车载接收端,其信道服从空时相关的莱斯分布,与第4章中所用的衰落一致;另外一条路径为经过IRS反射之后到达车载接收端,可以分为两段,第一段为莱斯衰落,第二段需要将空时相关性、IRS反射相位等综合考虑。......
2023-08-23
则BS和IRS之间的信道矩阵被建模为其中,是BS-IRS链路中第n条路径的复信道增益,an和bn是与传统毫米波信道相似的第n条传播路径的接收和发送阵列响应向量,分别表示为其中,λ是毫米波波长;表示与均匀天线阵列中相似的单元距离。对于IRS和用户之间的毫米波信道,由于IRS密集分布在传输路径中,因此视距传输较为集中,这使得散射路径可以忽略[81]。......
2023-08-23
接下来,我们将关注问题的多预编码矩阵联合优化问题,其中等价目标函数通过以下过程重新制定,以适应基本ADMM解决方案框架。近似解可计算为为了确保优化结果满足功率约束,需要通过求解子优化问题来额外计算松弛的数字预编码矩阵,其拉格朗日函数由下式给出:其中,ε≥0为拉格朗日乘子。......
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
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