[发明专利]一种基于广义平均的RBIR物理层抽象算法

摘要

本发明公开了一种基于广义平均的RBIR物理层抽象算法，目的在于，能够使复杂度低，通用性强，准确性高，能够降低预测误差造成的性能损失，所采用的技术方案为：首先仿真参考曲线；其次根据参考曲线得到参考包长的参考误包率；再次根据衰落信道下链路级仿真的结果PER_Fading‑SINR来拟合广义平均数因子r；最后计算所需包长PL的误包率PER_PL，完成RBIR物理层抽象算法，本发明采用广义平均数代替算数平均数的方法来求平均互信息，经过与现有物理层抽象算法的对比，不同坐标下本发明算法的获得的曲线更为接近标准曲线，即能够提供更精准的预测结果。

主权项

1.一种基于广义平均的RBIR物理层抽象算法，其特征在于，包括以下步骤：1)仿真参考曲线：1.1)选取参考包长PL0；1.2)根据参考包长PL0分别仿真出AWGN信道和衰落信道下误包率随信干噪比变化的曲线PERAWGN‑SINR和PERFading‑SINR；所述的步骤1.2)中仿真出曲线PERAWGN‑SINR和PERFading‑SINR的步骤为：首先生成比特流；接着对比特流进行扰码、编码、星座映射和OFDM调制；接下来通过AWGN信道或衰落信道并添加噪声；然后是以上过程的逆过程，其中均衡方式为MMSE理想均衡，解调方式为软解调，译码方式为维特比软译码，即完成曲线PERAWGN‑SINR和PERFading‑SINR的仿真；1.3)仿真出不同调制方式下互信息I随信干噪比变化的曲线I‑SINR；所述的步骤1.3)中曲线I‑SINR是根据下列公式仿真出来的：其中M是与调制方式有关的参数，表示调制的阶数；sk和sm表示第k和第m个星座点，k＝1,2,….M，m＝1,2,….M；U是一个均值为0，方差为1的复高斯随机变量；EU是对包含U变量的表达式取均值；2)根据参考曲线得到参考包长的参考误包率2.1)计算每个子载波经过信道均衡后的信干噪比SINR_i，计算公式如下：其中P₀为信号的发射功率，σ²为噪声功率，H_i为第i个子载波的信道系数，是信号的发端信噪比，用SINR_Fading表示；2.2)根据I‑SINR曲线由SINRi映射出每个子载波的互信息Ii；2.3)根据PER_Fading‑SINR曲线来拟合广义平均数因子r，并根据广义平均数因子r计算所有子载波的平均互信息I_ave，计算公式如下：其中N为所用子载波的个数；所述的步骤2.3)中根据PERFading‑SINR曲线拟合广义平均数因子r包括以下步骤：(1)设置误包率PER的取值；(2)根据设置的误包率PER，分别通过PERAWGN‑SINR和PERFading‑SINR映射出AWGN信道下的信干噪比SINRAWGN和衰落信道下的信干噪比SINRFading；(3)定义其中L和U_p分别是r的下界和上界；(4)将(2)中得到的衰落信道下的信干噪比SINRFading代入所述步骤2.1)～2.3)中，其中广义平均数因子r分别取上界和下界时根据下列公式分别计算所有子载波的平均互信息Iave；并分别根据I‑SINR曲线由I_ave映射出广义平均数因子r分别取上界和下界时等效信干噪比和SINR_L；(5)定义以下误差函数：其中i表示步骤1)中误包率PER所取的第i个误包率点，i＝1,2,…,N；E_L和分别是r取值为L和U_p时的所选误包率点处等效信干噪比和参考值之间的差值之和；(6)定义误差函数的阈值T：T＝e*length(SINR)其中，e是每个误包率处信干噪比之差，length(SINR)是所取信干噪比点的个数；(7)计算误差函数并根据E_L、与T值得大小确定广义平均数因子r：(7.1)如果E_L和都小于T，取(7.2)如果E_L＜T且取r＝L；(7.3)如果E_L＞T且取r＝U_p；(7.4)如果取U_p'＝U_p，并返回步骤7.3)；(7.5)如果取L'＝L，并返回步骤7.3)；2.4)根据I‑SINR曲线由Iave映射出等效信干噪比SINReff；2.5)根据PER_AWGN‑SINR曲线由SINR_eff映射出参考误包率3)根据公式即可计算出包长为PL时的误包率PER_PL，完成RBIR物理层抽象算法。