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低复杂度迭代LMMSE-PIC等化器在OTFS中的应用代码

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简介:
本代码实现了一种低复杂度迭代LMMSE-PIC等化算法应用于正交时频空间(OTFS)通信系统,旨在提升信号解调性能。 正交时频空间调制(OTFS)是一种为高移动性条件下提供可靠通信的新颖调制方案。由于 OTFS 中的每个符号都经历相同的双选择信道衰落,因此结合适当的均衡器使用时,OTFS 能够利用全时空分集特性。本段落研究了编码 OTFS 系统中的低复杂度迭代均衡器设计。为了共同对抗二维干扰,我们采用基于线性最小均方误差的并行干扰消除(LMMSE PIC)作为 OTFS 的均衡器。一阶诺伊曼级数用于近似 LMMSE PIC 中涉及的矩阵求逆过程,从而将均衡器复杂度降低到与传输符号总数呈准线性的关系。仿真结果显示,我们提出的 LMMSE PIC 均衡器优于最近提出的 OTFS 并行干扰消除方法,并且在性能上显著超越了正交频分复用(OFDM)。

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  • LMMSE-PICOTFS
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    本代码实现了一种低复杂度迭代LMMSE-PIC等化算法应用于正交时频空间(OTFS)通信系统,旨在提升信号解调性能。 正交时频空间调制(OTFS)是一种为高移动性条件下提供可靠通信的新颖调制方案。由于 OTFS 中的每个符号都经历相同的双选择信道衰落,因此结合适当的均衡器使用时,OTFS 能够利用全时空分集特性。本段落研究了编码 OTFS 系统中的低复杂度迭代均衡器设计。为了共同对抗二维干扰,我们采用基于线性最小均方误差的并行干扰消除(LMMSE PIC)作为 OTFS 的均衡器。一阶诺伊曼级数用于近似 LMMSE PIC 中涉及的矩阵求逆过程,从而将均衡器复杂度降低到与传输符号总数呈准线性的关系。仿真结果显示,我们提出的 LMMSE PIC 均衡器优于最近提出的 OTFS 并行干扰消除方法,并且在性能上显著超越了正交频分复用(OFDM)。
  • 方法
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    本研究探讨了迭代算法在解决复杂优化问题中的应用,通过多次循环改进逼近最优解,特别关注其在机器学习和工程设计领域的有效性与效率。 这本书精选了一组用于无约束及有界约束优化问题的方法,并从理论与算法两个角度深入分析这些方法。它强调在描述和分析算法的清晰度上而非一般性上下功夫,尽管书中提供了指针以引导读者了解最广泛适用性的理论结果以及稳健软件的相关文献,作者认为让读者全面理解那些传达关键理念的特例更为重要。本书是Kelley所著《线性和非线性方程组迭代方法》(SIAM, 1995)的配套书籍,包含许多练习题和实例,可用作教材、自学教程或参考书。 《优化问题中的迭代法》不仅涵盖了传统的基于梯度的最优化技术:它是第一本以统一方式处理采样方法——包括霍克-吉维斯(Hooke–Jeeves)、隐式过滤器、MDS及尼尔德-米德(Nelder-Mead)方案等在内的书籍,也是首次将这些采样法与传统梯度方法相联系的书。因此读者可以在一种简单的方式下实验算法,并且可以将其在其他编程语言中实现。
  • 基于Newton信号检测算法研究.docx
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    本文档探讨了一种利用改进的Newton迭代法实现低复杂度信号检测的新方法,旨在提高通信系统的效率与性能。通过理论分析和实验验证,展示了该算法在降低计算成本的同时保持高精度的优势。 基于Newton迭代算法的低复杂度信号检测算法的研究探讨了如何利用改进的新ton迭代方法来降低信号处理中的计算负担,同时保持或提高检测性能。该文档详细分析了传统Newton迭代法在实际应用中遇到的问题,并提出了一种新的优化策略以适应现代通信系统的需求。通过理论推导和仿真验证相结合的方式,展示了所提算法的有效性和优越性。
  • 比例公平资源分配算法OFDMA系统(含原文及
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    本文提出了一种应用于OFDMA系统的低复杂度比例公平资源分配算法,并提供了相关研究的原始文档和源代码。 在OFDMA系统中提出了一种低复杂度的比例公平资源分配算法,并附有相关代码。
  • 比例公平资源分配算法OFDMA系统(含原文及
    优质
    本文探讨了低复杂度比例公平资源分配算法在正交频分多址接入系统(OFDMA)中的应用,并提供了论文原文和相关源代码,便于读者深入学习与研究。 OFDMA系统中的资源分配包括了相关的理论分析和技术实现的仿真代码。
  • 比例公平资源分配算法OFDMA系统(含原文及
    优质
    本研究提出了一种应用于OFDMA系统的低复杂度比例公平资源分配算法,并提供了详细的研究文档与实现代码。 在无线通信领域内,正交频分多址(OFDMA)技术被广泛应用于第四代(4G)及第五代(5G)移动网络中。本段落将深入探讨低复杂度比例公平资源分配算法于OFDMA系统中的应用,并结合提供的原文和仿真代码进行详细解析。 在OFDMA架构下,可用带宽可以划分为多个正交子载波,每个用户可独立占用这些子载波以提高频谱效率。资源分配的核心目标之一是实现比例公平性:确保所有用户的相对数据传输速率一致的同时最大化系统整体吞吐量。具体来说,在满足服务质量(QoS)需求的前提下,该算法力求在各用户之间维持一个预定的数据速率比。 低复杂度算法旨在通过简化计算步骤来平衡性能与资源分配的效率,从而适应大规模多用户环境的需求。根据原文“Low Complexity Algorithm for Proportional Fair Resource Allocation in OFDMA Systems”,该类算法的设计思路可能包括以下关键环节: 1. 用户排序:依据信道质量和当前数据速率对所有潜在用户进行优先级排列; 2. 速率增益计算:评估分配额外资源后,各用户的预期吞吐量提升情况; 3. 迭代优化过程:通过动态调整子载波的分配来逼近比例公平性目标; 4. 复杂度降低策略:采用近似方法或简化算法流程以减少运算负担。 提供的仿真代码可用于验证上述算法在不同场景下的性能表现,例如用户数量变化、信道条件波动及系统负载影响等。这些工具能够帮助研究者和工程师评估并比较各种资源分配方案的有效性,并为优化OFDMA系统的资源配置提供重要参考依据。 总结而言,“低复杂度比例公平资源分配算法”是解决OFDMA网络中效率与公正性的关键问题之一,而结合原文及其配套仿真代码的学习,则能为相关领域的深入研究及应用开发奠定坚实的基础。
  • HalleyMatlab
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    本文章介绍了Halley迭代法的基本原理及其在求解非线性方程方面的优势,并详细阐述了该方法在MATLAB环境下的实现步骤和代码示例。 Matlab Halley迭代法提供了一个函数程序用于求解非线性方程组。
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    本研究探讨了MATLAB软件在构建和分析复杂网络演化模型中的应用,通过模拟不同条件下的网络动态变化,揭示网络结构与功能的关系。 通过解析的方法导出该模型的度分布、聚类系数和平均路径长度,发现其具有复杂网络中的无标度特性和小世界特性,并通过数值仿真进行了验证。
  • LMMSE估计信道均衡及MATLAB实现
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    本文探讨了最小均方误差(LMMSE)估计技术在通信系统中用于信道均衡的应用,并提供了详细的MATLAB实现代码,以帮助读者理解和实践该算法。 LMMSE估计在信道均衡中的应用主要包括两个代码及一份实验文档。
  • JacobiMATLAB_Grass5tr_jacobi_五点与椭圆型方程_MATLAB.rar
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    本资源提供了一个关于如何使用MATLAB实现Jacobi迭代算法解决五点差分方案和椭圆型偏微分方程的教程,适用于数值分析及科学计算的学习者。 利用五点差分格式和Jacobi迭代法求解精确解与数值解的误差,并判断阶数是否正确。