基于粒子群算法的两跳MIMO-OFDM中继通信系统功率分配

来源 :哈尔滨工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hzp901124
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
人们对自由通信的渴望促进了无线通信网络的迅速发展。随着无线通信技术的快速发展,目前存在的主要矛盾就是当前的通信网络结构与通信技术越来越难以满足日益增长的用户数以及人们对通信服务质量要求的不断提高。在现有的网络架构和通信方案的基础上,将中继通信技术集成到传统的蜂窝移动通信网络,以现有的网络平台为基础,构建新的高效,低成本的蜂窝网络,满足未来通信网络高容量、高速率和广覆盖需求,进一步提高无线通信系统传输性能,是最有应用前途的网络建设方案。关于无线中继系统的研究也因此蓬勃发展起来,已被用于Ad hoc/sensor网络和无线mesh网络,同时也是B3G/4G系统的重要研究内容,其中中继通信系统的资源分配则更是重中之重。多输入多输出(MIMO)技术在不增加带宽和天线发送功率的情况下,频谱利用率可以成倍地提高,提高信道的容量,同时也可以提高信道的可靠性,降低误码率。正交频分复用(OFDM)能够对抗信道的多径效应并消除符号间干扰(ISI),有效地对抗宽带通信中无线信道的频率选择性衰落,已被认为是宽带高速数据传输重点采用的关键技术,而这两者的结合MIMO-OFDM技术将在未来的宽带无线通信系统中成为B3G/4G系统的主流。为了在有限的资源限制下进一步提高传输速率,从链路层对无线资源进行优化分配有着极其重大的现实意义。不同于传统的单跳网络,无线中继系统的资源优化分配必须结合链路多跳特性,对资源在各跳之间进行合理配置。尤其功率分配对于中继通信系统非常重要,在一个含有中继的无线网络通信中,传统点对点的通信模式已经不存在了,取而代之的是一个更加复杂的多跳并行传输链路。发送功率的优化问题就不仅仅是基站能量的优化,它还牵涉到源节点与中继节点之间的能量优化。在这样一个系统中,每一跳的传输性能都将直接影响到链路的整体性能。目前,中继系统的功率分配问题开始得到关注,有文献进行了初步的研究,但都作了一定近似或者带有某些前提条件而未提供最优的功率分配方案。本文在深入研究了当前中继通信系统资源分配算法的基础上,以两跳MIMO-OFDM中继通信系统为研究背景,研究了放大转发(AF)方式两跳MIMO-OFDM中继通信系统的功率分配策略,每一跳传输采用奇异值分解,将多载波上的MIMO信道转化为多个独立子通道,在中继端功率受限的条件下,提出最大化系统容量的最优功率分配问题,其中源节点和中继节点能够在多个子通道上进行联合功率分配。利用粒子群算法参数少、收敛速度快、全局寻优能力强等特点,较好地解决了MIMO-OFDM中继系统的容量上限问题。仿真结果表明,在同等条件下,本文提出的改进的粒子群算法能更快、更有效的分配功率,较大的提升系统容量,增强系统的传输能力。
其他文献
运动目标检测与跟踪是计算机视觉中一个重要的研究方向,它融合了计算机图像处理、人工智能与模式识别等诸多领域的知识,并在虚拟现实、交通监控、生物医学、智能人机交互等领
随着人们的通信需求和业务的不断增长,各种新的通信技术也不断发展起来,出现了数十种不同的通信制式。如何在技术的不断更新不断发展过程中,既能更加灵活的实现设备升级,又能
网络演算是一种用于计算机网络服务质量保证分析的理论。自从诞生于上世纪九十年代初,网络演算理论引起了越来越多研究者的关注和兴趣。通过引入最小加代数,网络演算理论可以将
智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)是当今交通运输领域的研究和应用热点。ITS融合图像处理、计算机技术、人工智能等多学科先进技术,在信息处理方面优势
水稻杂草对水稻生长带来极大危害,它是长期适应水稻耕种、气候、土壤等生态环境而生存下来的,具有很强的适应能力。杂草与水稻争夺养分、水分及光照等,易于助长病虫害的滋生
随着互联网应用与工业4.0的蓬勃发展,建立一个高度灵活的自动化和数字化的产品与服务的生产模式,对制造行业来说,不仅是生产力的提高,更是竞争力的增加。对印刷企业来说,设备生产
新兴十大技术之一的无线传感器网络是新一代的传感器网络,是集传感器技术、微机电技术、现代网络与无线通信于一体的综合智能信息处理平台,可广泛应用于公共安全、生态环保、
随着计算机及通信技术的发展,信息安全越来越受到人们的重视。密码学是信息安全的基础,是现代信息网络得以生存和不断发展的基本前提。在密码学中,密钥安全是一个很关键的问
无线医疗是医疗领域和无线通信领域的一个崭新研究热点。将无线技术应用于医疗服务可以满足医疗服务中越来越多的个性化需求,高效准确的采集和组织医疗数据,降低医疗时间成本
随着行车里程的不断增加,路面养护工作日趋繁重。常规路面病害的数据采集、检测一直采用基于人工视觉的现场调查方法,该方法存在劳动强度大、耗时、低效、结果速度慢、解释周