交叉熵算法是目前逐步优化而形成的的一种计算方法,在解决多种优化组合的问题上具有较好的性能。在基于信道均方误差的准则下,本文基于交叉熵算法,提出一种适用于非连续正交频分复用(Non-contiguous Orthogonal Frequency Division,NC-O...交叉熵算法是目前逐步优化而形成的的一种计算方法,在解决多种优化组合的问题上具有较好的性能。在基于信道均方误差的准则下,本文基于交叉熵算法,提出一种适用于非连续正交频分复用(Non-contiguous Orthogonal Frequency Division,NC-OFDM)系统上的导频设计方法。该方法先按照伯努利分布生成导频位置的随机样本,得出信道估计的最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MSE)的样本值,然后通过更新规则对分布参数进行更新,经过几次迭代得到较优的导频位置。仿真结果表明,使用该方法得到的信道具有更好的MSE性能及误比特率(Bit Error Rate,BER)性能。展开更多
基于非连续正交频分复用(non-continuous orthogonal frequency division multiplexing,NC-OFDM)模型,提出和研究了选择映射(selected mapping,SLM)算法和部分传输序列(partial transmit sequence,PTS)算法,及其SLM-PTS融合优化技术,设...基于非连续正交频分复用(non-continuous orthogonal frequency division multiplexing,NC-OFDM)模型,提出和研究了选择映射(selected mapping,SLM)算法和部分传输序列(partial transmit sequence,PTS)算法,及其SLM-PTS融合优化技术,设计了融合模型和改进流程。仿真结果与其他文献方法进行了对比,验证了SLM-PTS的融合具有优秀的峰值平均功率比(peak to average power ratio,PAPR)降低能力,但缺点是算法实现复杂度过高。因此,又进一步提出了互补型映射和限幅的联合算法(SLM-Clipping)融合解决方案,并利用深度学习方法建立PAPRnet模型。仿真结果验证了此算法对NC-OFDM系统具有PAPR良好的抑制效果,而且能够提高仿真运算效率。展开更多
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是目前为止最有前景的调制技术,已经被大多数无线和有线通信标准采用。N-coutinuous正交频分复用是OFDM与认知无线电技术相结合转换而来的,但它的旁瓣抑制一直是一个需...正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是目前为止最有前景的调制技术,已经被大多数无线和有线通信标准采用。N-coutinuous正交频分复用是OFDM与认知无线电技术相结合转换而来的,但它的旁瓣抑制一直是一个需要解决的问题。为在不影响旁瓣抑制性能的基础上降低算法和接收机的复杂性,文中提出了一种符号填充正交频分复用的时域算法,将n-连续OFDM校正符号只插入到保护间隔中,并将每个OFDM符号无缝连接起来,从而抑制了旁瓣。仿真结果表明,所提算法不影响旁瓣抑制性能,且易于实现,复杂度相比传统N-continuous正交频分复用系统有了明显降低。在K=72的不同信道,信号的误码率降低5 dB。文中还用matlab的simulink来模拟现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)的N-coutinuous正交频分复用系统的仿真。FPGA具有很大的灵活性,在数字信号处理上具有更快的计算速度和较小的面积,其成本低,风险小,时间上亦具有优势。展开更多
文摘交叉熵算法是目前逐步优化而形成的的一种计算方法,在解决多种优化组合的问题上具有较好的性能。在基于信道均方误差的准则下,本文基于交叉熵算法,提出一种适用于非连续正交频分复用(Non-contiguous Orthogonal Frequency Division,NC-OFDM)系统上的导频设计方法。该方法先按照伯努利分布生成导频位置的随机样本,得出信道估计的最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MSE)的样本值,然后通过更新规则对分布参数进行更新,经过几次迭代得到较优的导频位置。仿真结果表明,使用该方法得到的信道具有更好的MSE性能及误比特率(Bit Error Rate,BER)性能。
文摘基于非连续正交频分复用(non-continuous orthogonal frequency division multiplexing,NC-OFDM)模型,提出和研究了选择映射(selected mapping,SLM)算法和部分传输序列(partial transmit sequence,PTS)算法,及其SLM-PTS融合优化技术,设计了融合模型和改进流程。仿真结果与其他文献方法进行了对比,验证了SLM-PTS的融合具有优秀的峰值平均功率比(peak to average power ratio,PAPR)降低能力,但缺点是算法实现复杂度过高。因此,又进一步提出了互补型映射和限幅的联合算法(SLM-Clipping)融合解决方案,并利用深度学习方法建立PAPRnet模型。仿真结果验证了此算法对NC-OFDM系统具有PAPR良好的抑制效果,而且能够提高仿真运算效率。
