[发明专利]基于信道识别和信道分类的多载波系统链路自适应方法有效
申请号: | 202110258933.0 | 申请日: | 2021-03-10 |
公开(公告)号: | CN113055110B | 公开(公告)日: | 2021-11-30 |
发明(设计)人: | 任光亮;解全春;丁建;李欢 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | H04L27/26 | 分类号: | H04L27/26;H04B17/382;H04B17/391 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人: | 陈宏社;王品华 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 信道 识别 分类 载波 系统 自适应 方法 | ||
1.一种基于信道识别和信道分类的多载波系统链路自适应方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)获取蜂窝小区不同信道类型的信道样本和每个信道样本的最优调制编码方式:
(1a)设蜂窝小区包括M种信道H={H1,H2,...,Hm,...,HM},多载波系统包括L种调制编码方式,其中,M≥2,Hm表示第m种信道,L≥2;
(1b)利用每种信道Hm的信道参数对Hm进行仿真,得到冲激响应集合h={h1,h2,...,hm,...,hM},并对每个冲激响应hm进行N次连续采样,每次采样G个信道系数,得到样本集合S={s1,s2,...,sm,...,sM},其中,hm表示Hm的冲激响应,N≥100,G≥2,sm表示Hm的信道样本子集合,sm={sm1,sm2,...,smn,...,smN},smn表示Hm的第n个信道样本,表示smn的第g个信道系数;
(1c)采用每种调制编码方式下用多载波系统传输W个数据帧,并计算每个信道样本smn传输W个数据帧的系统吞吐量Γ,然后将每个信道样本smn下最大吞吐量所对应的调制编码方式组合成最优调制编码方式集合B={B11,B12,...,Bmn,...,BMN},其中,W≥1000,Bmn表示smn下的最优调制编码方式;
(2)获取子载波信噪比集合和信道参数集合:
(2a)设一个多载波系统传输的数据帧由I个符号组成,一个符号由J个子载波组成,多载波系统的接收端接收经信道样本smn传输的一个数据帧Fmn后,通过该数据帧Fmn对每个符号内每个子载波上的信道系数和每个子载波的平均信噪比的进行估计,得到信道系数集合和子载波平均信噪比集合其中,I≥1,J≥2,表示从Fmn中估计得到的信道系数子集合,表示从Fmn中估计得到的第i个符号内第j个子载波的信道系数,表示从Fmn中估计得到的第j个子载波的平均信噪比;
(2b)计算每个的方差和极差以及中每个符号内相邻信道系数差值的方差和均方值得到信道参数集合C={c11,c12,...,cmn,...cMN},其中,cmn表示的信道子参数集合,
(3)获取信道识别分类器和M个信道分类分类器:
(3a)将信道参数集合C中的每个信道参数子集合cmn与其对应的信道类型Hm进行组合,得到第一训练集Q1={{c11,H1},{c12,H1},...,{cmn,Hm},...,{cMN,HM}},同时将子载波信噪比集合SNR和最优调制编码方式集合B进行组合,得到第二训练集Q2-i={{SNRi1,Bi1},{SNRi2,Bi2},...,{SNRin,Bin},...,{SNRiN,BiN}},i=1,2,...,M;
(3b)将第一训练集Q1输入到随机森林模型进行训练,得到信道识别分类器Ψ1,将第二训练集Q2-i分别输入到M个随机森林模型进行训练,得到M个信道分类分类器Ψ2={Ψ2-1,Ψ2-2,...,Ψ2-i,...Ψ2-M},其中,Ψ2-i表示信道Hi对应的信道分类分类器;
(4)获取多载波系统链路自适应结果:
(4a)多载波系统的接收端在蜂窝小区中每接收到一个数据帧通过该数据帧对每个符号内每个子载波上的信道系数和每个子载波的平均信噪比进行估计,得到信道系数集合和子载波平均信噪比集合SNR′={SNR′1,SNR′2,...,SNR′j,...,SNR′J},其中,表示从估计得到的第i个符号上第j个子载波的信道系数,SNR′j表示从估计得到的第j个子载波的平均信噪比;
(4b)计算信道系数集合的方差和极差以及中每个符号内相邻信道系数差值的方差和均方值并将和输入到信道识别分类器Ψ1中进行信道识别,得到信道类型
(4c)将SNR′输入到相对应的信道分类分类器进行信道分类,得到最优调制编码方式然后将反馈给发送数据帧的用户。
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