空间调制下协同多址接入信道的物理层网络编码设计,军事技术论文.docx
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1、空间调制下协同多址接入信道的物理层网络编码设计,军事技术论文作为一种全新的物理层技术,空间调制由于其众多优点,逐步遭到人们的青睐.其原理是利用各发送天线位置不同引起的信道差异来承载信息,因而比传统 MIMO 方案多了一个调制维度,可获取更高层次传输速率。同时,由于每次传输经过中只需选取一根天线发射信号,未被选中天线都保持静默,空间调制避免了天线之间互相干扰和同步问题。这也使得在接收端只需进行单流检测,简化了接收机构造,降低了设备成本。文献对空间调制的最佳接收方案进行了研究,提出了一种低复杂度检测方案。文献分析了不同信道条件下空间调制的误符号性能。文献则对空间调制的研究近况进行了较为全面总结,并
2、提出了当下尚待突破的研究难点,华而不实一个重要问题就是仍缺乏一个从信息论角度对空间调制容量进行分析的统一框架。文献在这一方面进行了初步探寻求索,对空间调制的容量进行了推导,但并未得到一个直观结果。另一方面,传统上对通信系统性能的分析大都是基于高斯信源假设进行的,包括文献.固然高斯信源是理想的输入信源,但在实际系统中难以实现。因而,近年来对有限字符集信源条件下通信系统的性能研究遭到了较多关注.研究发现,受有限离散输入信源的制约,系统的容量特性发生了相应变化,传统对高斯信源而言最优的功率分配、预编码算法也不再适用于有限字符集假设。多址接入模型在无线系统中应用广泛,怎样提高多址接入效率是一个极具意义
3、的研究课题。本文利用空间调制思想对协同多址接入信道进行物理层网络编码设计,并推导了在有限字符集信源输入条件下的容量域表示出式及误符号概率。结果表示清楚,由于空间调制利用两个互不相关维度承载数据的优良特性,本文所提方案获得的容量区域优于传统方案。2 系统模型考虑一个如此图 1 所示的协同多址接入信道模型,由于距离原因没有直达链路,两个信源节点 A和 B 通过协同节点 C 的帮助将数据传输到目的节点 D.华而不实 C 装备多根天线,其余节点则只装备单天线。假设 A、B 信源数据 x 和 y 分别取自等概符号集 X= x1,x2, ,xN N=2p 和 Y= y1,y2, ,yM M=2q ,且知足
4、 E |x|2 = 1 和 E | y|2 = 1; 协同节点 C 各天线与 A、B、D 之间链路为 f =f1,f2, ,fK,g=g1,g2, ,hK,h=h1,h2, ,hK.各信道相互独立,且假设 C 已经知道 f 和 g,目的节点 D 已经知道 h.【图1】在上述通信系统中,C 要将信源节点 A 和 B 的数据传递到目的节点 D,可采取两种方案: 一种是分两次单独传输 x 和 y 即时分方案 ; 另一种是根据特定规则,将两个数据重新 编码 成一个数据进行一次传输。本文提出的采用空间调制的物理层网络编码方案属于后者。在本方案中,一次完好的数据接入经过分为 3 个时隙进行: 前两个时隙,
5、源节点A、B 分别将数据 x 和 y 发送至协同节点 C 称为多址接入阶段 ; 第三个时隙,C 根据数据 y 选取唯一的一根天线来发送 x 称为协同转发阶段 .换言之,y 并未被当成传统调制符号直接发送,而是调制在天线序号上,接收端通过检测信号来源,可反向推断出 y.因而,只需一次传输经过,即可将x 和y 两数据一并传递到目的节点。相较于传统方案,这既减少了发送次数,又避免了多天线发送方案中的同步和干扰问题。而在时分方案中,第三个时隙 假设时长为T 要分成两个子时隙: 第一个子时隙 T 时间内发送x,第二个子时隙 1- T 时间内发送 y,0 1.需要注意的是,尽管基于空间调制的协同多址接入方
6、案多了一维信息载体,但仍适用于传统的协同多址接入场景,只需在协同节点 C 处采取上述经过处理。表 1 给出了根据数据 y 进行空间调制选择天线序号的一个示例。例如,当 C 译码得到 y=101时,则选取 C 的第 6 根天线发射 A 的数据 x.由于各天线与目的节点 D 之间的信道互不一样,因而,在接收端只要检测出信号是来自第 6 根发射天线,就可唯一恢复出携带在天线序号上的数据 y=101.当然,这一经过要与数据 x 的检测联合进行。本文后续将分别讨论一步联合最大似然检测算法以及两步最大似然检测算法。为保证每个数据 y 都能有天线序号与其对应,需知足条件 K M,本文后续讨论均假设 K=M.
7、【表1】3 容量分析利用空间调制思想进行物理层网络编码的经过能够通过下面二到一的映射关系描绘叙述:【1】华而不实,H= h1,h2, ,hK 为 C 到 D 的链路集合,R= hmxnm,n 为 H 与 A 的符号集合 X 根据映射关系 重新得到的空间调制符号集,共有 MN 个元素。从物理意义上看,符号 r=hmxn代表 无噪声信道条件下 C 的第 m 根天线发送 xn时 D 接收到的信号 .因而,在这种映射关系作用下,对 D 而言原来的信源符号对 xn,ym 变成了 hmxn.考虑高斯白噪声的影响,第 m 根天线发送 xn时的接收信号 z 为【2】华而不实,噪声 v 服从零均值、方差为 2的
8、复高斯分布,Pc为 C 节点发射功率,其值不影响公式推导,故后文均假设 Pc= 1.显然,输入信号都是来自离散信源,但由于 v 的存在 z 成为了一个连续随机变量。由式 2 可知,在选定天线发送某特定符号时,z 服从复高斯分布,且均值为 hmxn,方差为 2,其条件概率密度函数可表示为【3】由于 X 和 Y 均为等概符号集,因而 p h=hm =1 / M m ,p x = xn = 1/N n ,可得条件概率密度函数 p z h=hm 和 p z x = xn 以及边界概率密度函数 p z 分别为【4-6】由式 3 和式 4 可得条件互信息量 I x; z h 为【7】令 z-hmxn= v
9、,则得 z-hmxn2= hm xn-xn2 +v,将上式重新整理为【8】0 高信噪比 时,上式获得最大值lbN.这一点与高斯信源时不同,容量不是一直随信噪比增加而增加的。类似地,由式 3 、 5 及式 3 、 6 可推得 I h; z x 和 I h,x; z 为【9-10】将 C 在前两个时隙内的接收信号分别记为 u和 w,噪声分别记为 s CN 0, 22 和 t CN 0, 22 .假设 C 前两时隙均采用最大比接收,利用上述方式方法可推得多址接入阶段的互信息量表示出式为【11-12】综上,由最大流最小割定理可知,三时隙多址接入模型中 A、B 两个源节点的速率 RA和 RB需知足下面条
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