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基于不完整信道信息的MIMO NOMA系统及速率最大化

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简介:
本研究探讨了在不完全了解信道状况下,如何优化MIMO NOMA系统的数据传输效率,旨在实现最大化的传输速率。 针对系统发射功率受限及用户速率需求约束的问题,在结合多输入多输出(MIMO)与非正交多址接入(NOMA)技术的基础上设计预编码和接收机,以实现系统的性能优化并最大化传输速率。在该框架下,强用户的每条数据流需解码相应的弱用户信号以便利用串行干扰消除方法来减少弱用户对通信质量的影响。通过采用半正定规划及一阶泰勒展开技术将非凸优化问题转化为D.C.(Difference of Convex)形式,并运用罚函数法处理预编码矩阵的秩为1的要求,以提高算法性能。 仿真结果显示,在与传统的正交多址接入方案对比中,所提出的基于D.C.方法的系统表现出更高的和速率。这表明该技术在非理想信道条件下能够有效改善无线通信系统的整体效能。

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客服
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  • MIMO NOMA
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    本研究探讨了在不完全了解信道状况下,如何优化MIMO NOMA系统的数据传输效率,旨在实现最大化的传输速率。 针对系统发射功率受限及用户速率需求约束的问题,在结合多输入多输出(MIMO)与非正交多址接入(NOMA)技术的基础上设计预编码和接收机,以实现系统的性能优化并最大化传输速率。在该框架下,强用户的每条数据流需解码相应的弱用户信号以便利用串行干扰消除方法来减少弱用户对通信质量的影响。通过采用半正定规划及一阶泰勒展开技术将非凸优化问题转化为D.C.(Difference of Convex)形式,并运用罚函数法处理预编码矩阵的秩为1的要求,以提高算法性能。 仿真结果显示,在与传统的正交多址接入方案对比中,所提出的基于D.C.方法的系统表现出更高的和速率。这表明该技术在非理想信道条件下能够有效改善无线通信系统的整体效能。
  • MATLAB可见光通分析
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    本研究利用MATLAB平台探讨可见光通信系统中的最大最小数据传输率优化策略及其频谱特性分析。 在可见光通信中,最大化最小速率的优化问题以及稳健波束成形是重要的研究课题。
  • MATLABMIMO OFDM小二乘误差估计
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    本文探讨了在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)通信系统中,利用MATLAB平台进行最小二乘法误差信道估计的研究与实现。通过理论分析和仿真验证,提出了一种有效的信道估计算法,旨在提高复杂无线环境下的数据传输可靠性和效率。 在此代码中,我们研究了MIMO OFDM系统的最小平方误差信道估计方法。用户可以获取该系统的设计参数及信道状态信息。在任意一对发送天线与接收天线之间,考虑L抽头的瑞利衰落信道模型。通过仿真得到的最小二乘法(LSE)信道均方误差值将与理论计算结果进行对比。(参考文献:Optimal Training Design for MIMO OFDM Systems in Mobile Wireless Channels)
  • Java学生-终版
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    《Java学生信息系统-完整最终版》是一款基于Java开发的学生管理软件,集成了学生信息录入、查询、修改和删除等功能,适用于教育机构高效管理学生档案。 一个简单的Java学生信息系统可以实现一些基本功能,如添加、修改和删除操作。
  • MIMO容量与传输仿真代码
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    本项目通过MATLAB仿真研究了MIMO系统的信道容量和数据传输速率的关系,并提供可调整参数以优化通信性能。 在无线通信领域,MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术是一种重要的传输方式,通过利用空间多样性和信号处理技术来显著提升系统容量和数据传输速率。这里提供了一个基于MATLAB的MIMO信道容量及速率仿真的代码资源,允许用户自定义信道矩阵以适应不同的环境条件。 MIMO系统的容量通常由瑞利衰落信道或更复杂的多径环境决定,这些因素体现在信道矩阵中。该矩阵描述了天线间信号传输的关系,其元素表示不同天线之间的信道增益。在仿真过程中,可以根据实际场景的多径传播特性调整这个矩阵以研究不同条件下系统的性能。 MATLAB作为强大的数值计算和可视化工具,在通信系统仿真实验中的应用非常广泛。该仿真代码可能包括以下关键部分: 1. **信道模型**:通常采用独立同分布(i.i.d.)瑞利衰落信道模型,其中每个信道增益都是独立且服从复高斯分布的。也可能考虑更复杂的信道模型,如符合实际物理环境的莱斯(Ricean)信道。 2. **信道估计**:在真实系统中,接收端需要先进行信道估计以校正信号以便解码。这一步可能涉及训练序列的设计和接收端的信道估计算法。 3. **发射与接收策略**:MIMO系统的信号编码及调制方式会影响容量和速率。常见的策略包括空间复用、波束赋形以及空间分集等方法。在仿真中,需要选择合适的预编码矩阵和解码矩阵,例如最小均方误差(MMSE)或零强迫(ZF)。 4. **容量计算**:MIMO信道的容量可通过信道矩阵及信噪比(SNR)来确定,并利用高斯信道容量公式即香农定理进行计算。在给定的SNR下,可以得出理论上的最大传输速率。 5. **数据传输率仿真**:除了理论容量外,代码还可能模拟实际系统中的数据传输速度,考虑编码效率、调制方式等因素的影响。这通常涉及随机生成的数据、编码过程、加噪声以及解码步骤等环节。 6. **性能评估**:通过改变SNR值、天线数量或信道条件来绘制容量与SNR的关系曲线,并且展示误码率(BER)或误符号率(SER)的性能,以直观地反映系统表现情况。 这份MIMO仿真代码是学习和研究该通信技术的一个很好的工具。它不仅有助于深入理解MIMO的工作原理,还展示了信道条件、天线配置等因素如何影响系统的整体效能,并为后续优化及设计提供基础支持。
  • Massive MIMO中能量效研究
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    本研究聚焦于提升Massive MIMO系统的能源使用效率,通过优化算法和架构设计,旨在实现无线通信中的能耗最小化与传输效能最大化。 大规模MIMO技术通过增加基站天线数量来提高频谱效率和能量效率,是未来移动通信物理层的关键技术之一。通过对小区中的用户数目K、最佳的基站天线数目M以及发送功率进行优化配置以最大化能量效率,并使用ZF(迫零)算法处理上行链路和下行链路,在一个典型的MIMO功耗模型中揭示了这些参数对系统能耗的影响。仿真结果显示,随着基站天线数量增加,提升发射功率不仅能够使系统服务更多的终端设备,还能显著提高整体的能量利用效率。
  • 毫米波规模MIMO估计Matlab代码-SPL18:矩阵编码方法
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    本项目提供了一个使用Matlab实现的大规模MIMO毫米波通信系统的信道估计方案,采用基于矩阵填充技术的高效信道编码算法,以提升信道估计精度。该项目对应发表于SPL18的相关研究论文,为无线通信领域内的研究人员和工程师提供了宝贵的实验资源与理论参考。 信道编码的MATLAB代码spl18通过矩阵完成毫米波系统大规模MIMO信道估计。作者为Evangelos Vlachos,最后一次修改时间为2020年4月。 如果在任何出版物中使用此代码或其任何部分(可能已修改),请引用该论文:E. Vlachos, G.C. Alexandropoulos和J. Thompson,“通过矩阵补全的毫米波系统的大规模MIMO信道估计”,IEEE信号处理快报,第一卷25号11,2018年11月,第1675-1679页。doi:10.1109/LSP.2018.2870533。 该代码在安装了WaveletToolbox的MATLAB 2020a上运行。
  • 深度学习NOMA-OFDM估计方法
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    本研究提出了一种基于深度学习的非正交多址接入正交频分复用(NOMA-OFDM)系统的信道估计新方法,有效提升了通信系统的性能和效率。 使用深度学习技术对 NOMA-OFDM 系统进行信道估计是 NOMA-OFDM-DL 系列研究的一部分。该系列专注于利用先进的机器学习方法来改善非正交多址接入(NOMA)与正交频分复用(OFDM)结合系统的性能,特别是在复杂无线通信环境下的信道状态信息获取方面。通过深度学习模型的应用,可以更有效地估计和预测信道特性,从而提升数据传输的效率和可靠性。
  • MIMO
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    简介:MIMO信道是指利用多输入多输出技术的无线通信通道,通过多个天线同时发送和接收信号以提高数据传输速率和可靠性,在现代无线通信系统中扮演着重要角色。 MIMO(多输入多输出)信道是无线通信领域的一项关键技术,通过使用多个天线发送和接收信号来显著提高数据传输速率并增加信道容量。在研究MIMO信道的过程中,角度扩展与衰落这两个概念至关重要。 角度扩展指的是由于多径效应的存在,在无线信道中一个信号会从不同的方向抵达接收天线,这些到达的角度差异形成了所谓的角度扩展。较大的角度扩展表明更多的多路径传播和更宽广的角分布,这通常发生在城市环境或者有建筑物遮挡的地方。 小尺度衰落(也称为瑞利衰落或多径衰落)是指在短时间内由于信号通过多个传输路径而引起的幅度与相位随机变化的现象。这种现象由波前到达接收点时经历的不同路径间的干涉引起,在移动通信系统中会导致信号强度的波动,从而影响系统的性能。 文章提到的基本关系指的是角度扩展和窄带小尺度衰落特性之间的联系。论文提出了一种新的模型,该模型将多径信号的角度分布与移动接收机在短时间内遇到的小规模衰落特征相连接。此模型基于假设,在水平方向上可以使用一个函数来描述多路径信号的功率分布,并且角度参数表示了到达接收器的方向。 研究指出,在特定条件下利用傅里叶系数量化角度扩展是可行的方法,这有助于理解并分析多径信道中的小尺度衰落特征。通过这种方法可以从不相关或全向的小规模衰落测量中推导出关于信号方向的路径特性,并且反之亦然。 此外,这项研究对于理解适应性阵列、智能天线技术以及分集等无线通信领域内依赖于无线电和微波传播空间特性的概念具有重要意义。角度扩展作为这些技术中的一个关键参数,在提升信号质量和容量方面发挥了重要作用。同样地,它也与信号多样性直接相关,并可用于设计更高效的接收机。 文章强调,随着移动通信系统变得越来越先进,其优化越来越多地依赖于无线信道的空间特性分析。因此,深入研究角度扩展和小尺度衰落之间的关系对于提高无线通信系统的性能具有重要的指导意义。
  • MATLABMIMO同天线数量对容量影响
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    本研究利用MATLAB分析了多种输入输出(MIMO)配置下,不同天线数量如何影响通信系统的信道容量。通过模拟实验探讨了天线数目与数据传输效率之间的关系。 本段落讨论了使用MATLAB编写的不同天线数目下MIMO系统的信道容量计算方法。