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对流层散射通信具有保密性强、信道稳定等优点,成为了各国中远程通信的主要手段。自适应技术可以有效对抗对流层信道的时变特性,从而提高系统吞吐量。本文针对对流层散射信道设计了自适应传输方案。首先分析了对流层散射信道的主要特性。然后参考典型对流层多径信道类型建立了对流层散射信道模型。最后在信道模型的基础上设计了对流层散射信道自适应传输方案,本方案主要包括多速率传输方案和MCS(Modulation and Coding Scheme,MCS)切换控制方案两个部分。在多速率传输方案部分,首先分析了SC-FDMA(Single Carrier Frequency Division Multiple Access,SC-FDMA)体制相对于目前散射通信体制的优势。然后介绍了系统结构和数据帧结构,并给出了相关参数的选择依据,同时也对多速率MCS方案的设计过程进行了说明。最后对方案中的关键技术进行了研究,这些关键技术主要包括帧同步、频偏估计、信道估计与均衡、合并和信噪比估计。通过对比不同同步方法性能,设计了帧同步序列长度和结构。根据接收时域数据的重复结构,设计了新的频偏估计与信噪比估计方法,与传统方法相比估计性能更好。在DFT降噪信道估计算法的基础上,对不同信道插值方式和不同频域均衡算法进行了对比,选择了最佳信道估计和均衡方式。在MCS切换控制方案部分,首先介绍了EESM(Exponential Effective SINR Mapping,EESM)等基于查找表的传统控制方案,详细给出了算法中调谐因子计算方法,并对不同算法在系统中的性能进行了分析。然后针对传统方案信道质量反馈不准确的缺点,引入了机器学习中的SVM(Support Vector Machine,SVM)和K-NN(K-Nearest Neighbor,K-NN)两种经典算法。不仅介绍了两种算法的基本原理,而且详细说明了利用两种算法控制MCS切换的过程。仿真分析了不同训练集数目对SVM算法性能的影响,同时分析了不同K值对K-NN算法性能的影响。最后针对本文设计的自适应传输方案设计了一种4维特征参数的K-NN算法,该算法可以得到与32维特征参数近似的性能,并且优于其他几种算法。