导读:本文包含了自适应调制编码算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:链路自适应,自适应调制编码,功率分配,监督学习
自适应调制编码算法论文文献综述
张文硕[1]（2019）在《基于监督学习的自适应调制编码和功率分配算法研究》一文中研究指出在复杂的MIMO-OFDM系统中,系统很多性能是由信道状态决定的。传统反馈自适应问题通过反馈信道矩阵与信噪比信息建立查找表来切换MCS,然后通过MCS转换将信道状态影响映射到系统性能变化上。这类要建立起信道状态到系统性能的映射是复杂非线性的。至今,没有一种明确的理论或方法来证明这类映射可能存在的规律。然而,学习算法对于处理非线性映射具有较好的效果,通过对输入输出间模型的建立,学习算法能在模型内部体现出这类映射关系。因此越来越多的学者开始探索用学习的方案来处理自适应问题。这是在没有明确理论来建模这类复杂非线性映射时的一种可行替代。监督学习是机器学习算法中的一大类,在解决分类问题上能达到很好的效果。自适应调制编码对于调制编码策略的选择可以看作明显的分类问题。因此,本文首先设计了基于监督学习方案的自适应调制编码算法,然后在本文提出的自适应调制编码方案基础上进一步进行功率分配的优化,提升系统整体的数据传输速率性能。本论文首先提出基于监督学习的无反馈自适应调制编码算法。其中,本文采用了K最邻近算法和神经网络两类典型的学习算法。为将自适应调制编码问题归纳为分类问题,本文提出一种基于信道条件和传输功率约束下的信道特征提取方案,该特征提取方案是全文分析和验证的基础。然后用该特征提取方案对于不同调制编码方案进行验证,检验该特征提取方案能否准确划分不同调制编码方案。接下来,为避免维度灾难并准确的表示空间流数目不同的情况,对于提出的特征提取方案给出了两类降维方案,并对两类降维方案进行可行性分析。然后,在运用提取特征和降维方法的基础上,将K最邻近算法和神经网络算法加入到自适应调制编码方案中,提出KNN-AMC算法和ANN-AMC算法。最终将KNN-AMC算法和ANN-AMC算法运用到仿真中,通过对系统的误比特性能分析和数据传输速率分析,验证了KNN-AMC算法和ANN-AMC算法的可行性。在LTE TDD中,通过利用上下行信道的互易性获得信道信息,应用于本文算法模型中能够节省反馈开销,降低系统工作时延,可以让系统更快地适应通信环境的变化。本文着重解决的第二个问题是基于KNN-AMC算法下的功率分配问题。首先本文采用传统的注水算法对功率进行分配。考虑到注水算法是一种调节比特加载过程以达到最优的方法,而本文自适应调制编码选择对所有流进行了相同的调制。因此本文提出在注水算法上进行一定改进,提出基于奇异值比值和离散优化功率分配算法。其主要思想是首先收集剩余功率,然后将剩余功率按照调制等级由高至低进行分配。最后,通过仿真将离散优化分配算法与注水算法进行对比,可以看出优化分配算法通过对注水算法的离散优化得到更好的系统传输速率性能。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
任志勇,周鑫,徐东[2]（2016）在《自适应调制与编码技术下的预编码算法研究》一文中研究指出为了克服多输入多输出系统空间各子信道相互干扰,论文对链路自适应调制与编码技术下的预编码算法进行了研究。论文采用基于信道矩阵奇异值分解的方法得到最优的预编码矩阵,接收端基于最小均方误差接收机均衡算法,并以此自适应选择不同的调制方式和编码。通过仿真验证,在预编码算法基础上,采用自适应的调制和编码方式能根据信噪比大小变化,灵活改变数据传输速率,在满足信号质量要求的情况下达到了非常高的传输效率。(本文来源于《中国新通信》期刊2016年14期）
梅锴,辜方林,王建,魏急波[3]（2016）在《一种新的OFDM自适应编码调制切换算法》一文中研究指出文章从误码率和传输速率两方面分别提出了衡量自适应技术性能的参数,在此基础上,分析了子载波带内信噪比波动对自适应系统性能的影响,研究了传统固定划分子载波带的OFDM自适应编码调制方式切换算法存在的弊端。为了避免传统切换算法因固定划分子载波带而造成的性能损失,文章提出了一种动态划分子载波带的OFDM自适应编码调制切换算法。仿真结果表明,基于动态划分子载波带的切换算法其性能明显优于传统算法。(本文来源于《军事通信技术》期刊2016年02期）
杨明文[4]（2015）在《自适应调制编码系统门限调整算法研究》一文中研究指出本文从自适应编码调制系统误帧率的控制角度出发,对各类基于门限调整的编码系统的各项参数及性能进行了详细的分析比较,认为基于误帧率保证的门限优化方法(ITA)对信息反馈信道的准确预测及对包对错信息的处理,对每种编码方式的下限值的调整都具有优越性,如果信息的反馈延时超出了10毫秒,ITA可以利用自回归模式AR对信道进行预测,而预测的效果相较于瞬时预测更稳定,而仿真结果也显示,ITA算法相对于之前提出的门限调整法,能得到更稳定的误帧率,最后通过阅读资料对AR预测模型对提高信道预测的准确性功能进行了链路仿真验证,认为AR系统在信道预测中的误帧率性能比瞬时预测法要优越。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2015年01期）
郝金[5]（2015）在《高速卫星通信自适应编码调制算法研究》一文中研究指出随着通信技术的发展以及通信业务量的增长，采用自适应编码调制技术的高速卫星通信系统正在成为研究的热点，这类系统一般将先进纠错编码，如SCCC、LDPC码和高阶调制方式QAM、APSK等结合起来，以达到高速传输的目的。信噪比估计算法和软解映射算法在译码初始化、自适应模式选择等环节中具有重要的作用，因此，对这两种算法在高阶调制方式，特别是APSK信号下的性能和复杂度进行研究具有重要的应用价值。本文首先研究了基于信号高阶统计量的信噪比估计算法，针对原有算法在非恒包络调制方式下，随着信噪比增高而性能急剧恶化的情况，提出了一种基于星座点划分的混合算法。仿真结果表明，新算法有效地扩展了信噪比估计范围，并且复杂度与原有的高阶统计量算法处于同一数量级。其次，本文研究了基于EM(Expectation maximization)原理的信噪比估计算法，特别是提出了一种基于信号包络的EM估计算法，并将其应用到APSK星座。仿真结果表明，该算法在具有良好的估计性能的同时极大地降低了复杂度，具有较大的实用价值。针对软解映射算法，本文阐述了经典算法复杂度过高的缺点，并分别就QPSK、8PSK、16APSK叁种星座提出了低复杂度的软解映射算法，然后对应用该算法的SCCC自适应编码调制系统进行了误码率仿真。最后，本文还就信噪比估计算法和软解映射算法的硬件实现和调试进行了讨论，根据具体指标介绍了模块划分、资源优化等过程。(本文来源于《北京理工大学》期刊2015-01-01）
张红[6]（2013）在《在MIMO-OFDM系统实现自适应编码调制的算法》一文中研究指出研究了信道质量和子载波调制方式、联合最优编码率和最佳调制方式与信道容量、频谱利用率的关系,提出一个使系统得到较高的频谱效率和信道容量的自适应编码调制算法。其中,系统的有效数据传输效率是根据信号干扰噪声比进行评估的。论证了MIMO-OFDM系统自适应编码调制算法,分析它的信道容量以及频谱效率,并进行仿真实验,给出算法的性能结果。(本文来源于《微型机与应用》期刊2013年17期）
赵明佳[7]（2011）在《OFDM基带自适应调制与编码算法的研究与实现》一文中研究指出正交频分复用(OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术以其抗多径干扰能力强、频谱利用率高等优点,已成为第四代移动通信系统(4G)中的核心技术之一。而自适应调制与编码技术(Adaptive Modulation and Coding)可以根据当前信道状态信息自适应地调整调制编码方式,能够最大限度地提高频谱利用率,保证目标误比特率。因此,为了保证数据传输质量,提高数据传输速率,将自适应调制与编码技术应用于OFDM系统是未来移动通信发展的必然趋势。本文对Hughes-Hartogs算法、Chow算法、Fischer算法以及简单分组比特算法(SBLA, Simple Block Loading Algorithm)等自适应分配算法进行了研究,分析得出SBLA算法最适合在OFDM系统中使用,并对其做了进一步改进以便于在OFDM基带硬件实现自适应调制与编码。自适应调制与编码技术中最为关键的是信噪比估计算法。传统的信噪比估计算法在AWGN信道环境下可以获得良好的性能,但在时变多径衰落信道环境下性能会显着下降。为解决这一问题,本文采用了一种基于OFDM系统子载波特性的信噪比估计算法。利用接收到的空子载波去估计噪声的功率,利用数据子载波去估计发送信号与噪声的功率之和。仿真结果表明,该算法对最大时延扩展以及多普勒频移等都不是很敏感。与传统算法相比,该算法复杂度较低,可用于多种无线信道环境。传统的自适应调制与编码算法主要是由MAC层完成的,目前很少有关于在OFDM基带实现自适应调制与编码算法的相关文献。本文则弥补这一不足,将采用的自适应调制与编码算法在OFDM基带进行了硬件设计实现。综合仿真结果表明,该自适应调制与编码系统占用整个OFDM基带硬件资源的9.9%;功率消耗的4.4%,具有面积小、功耗低等特点。(本文来源于《华中科技大学》期刊2011-01-01）
敬玉乡,唐万斌[8]（2009）在《一种新的OFDM子带自适应Turbo编码调制切换算法》一文中研究指出本文采用了实验数据分析的方法提出一种新的正交频分复用(OFDM)子带自适应Turbo编码调制切换算法-曲线重合算法。该算法以一个自定义的观测量为横轴使得原本以平均信噪比(SNR)为横轴的许多分散的误码率(BER)曲线互相重合。一旦这些曲线重合在一起,我们就能够得到一个满足误码率要求的一致的切换门限。仿真表明,曲线重合算法能够同时兼顾可靠性和有效性,在满足误码率要求的前提下,使系统的吞吐量得到较大的提升。(本文来源于《中国通信学会第六届学术年会论文集（中）》期刊2009-11-26）
曾兴斌,黄珊,何加铭[9]（2009）在《一种WiMAX系统自适应调制编码的优化算法》一文中研究指出文中针对WiMAX系统中的信道衰减提出了一种自适应调制编码(AMC)优化算法。通过结合前向纠错码(FEC)和选择性自动重传(SR-ARQ)机制降低无线信道衰减时变性和随机性的影响,使得选取的调制编码模式更为合理,从而保证WiMAX系统获得最大吞吐量。通过OPNET对信道状态和系统吞吐量进行建模后的仿真结果表明改进型AMC算法可以有效保证在网络丢包率允许范围内的吞吐量最大化。(本文来源于《2009年全国微波毫米波会议论文集（下册）》期刊2009-05-23）
吉彦军,茹乐,陶杰,杜兴民[10]（2008）在《基于LDPC频域编码MIMO-OFDM系统自适应调制算法研究》一文中研究指出提出了一种基于发射功率、发送比特和误码率均受限时规则和非规则LDPC频域编码MIMO-OFDM系统自适应调制算法。仿真比较了规则、非规则LDPC编码及未编码自适应调制MIMO-OFDM系统性能,比较了LDPC-SISO-OFDM、LDPC-MIMO-OFDM系统子载波数变化对系统BER性能的影响,比较了收发天线数变化对LDPC-MIMO-OFDM系统BER性能的影响。仿真表明自适应调制MIMO-OFDM系统比非自适应调制系统性能有所提高,规则、非规则LDPC编码自适应调制MIMO-OFDM系统比未编码系统性能有很大提高,非规则LDPC编码自适应调制MIMO-OFDM系统比规则码自适应调制系统性能有提高,但在高信噪比时有错误平层。结果证明,适当设计非规则LDPC频域编码自适应调制算法,可以大大改善MIMO-OFDM系统性能。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2008年18期）
自适应调制编码算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了克服多输入多输出系统空间各子信道相互干扰,论文对链路自适应调制与编码技术下的预编码算法进行了研究。论文采用基于信道矩阵奇异值分解的方法得到最优的预编码矩阵,接收端基于最小均方误差接收机均衡算法,并以此自适应选择不同的调制方式和编码。通过仿真验证,在预编码算法基础上,采用自适应的调制和编码方式能根据信噪比大小变化,灵活改变数据传输速率,在满足信号质量要求的情况下达到了非常高的传输效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应调制编码算法论文参考文献
[1].张文硕.基于监督学习的自适应调制编码和功率分配算法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[2].任志勇,周鑫,徐东.自适应调制与编码技术下的预编码算法研究[J].中国新通信.2016
[3].梅锴,辜方林,王建,魏急波.一种新的OFDM自适应编码调制切换算法[J].军事通信技术.2016
[4].杨明文.自适应调制编码系统门限调整算法研究[J].数字技术与应用.2015
[5].郝金.高速卫星通信自适应编码调制算法研究[D].北京理工大学.2015
[6].张红.在MIMO-OFDM系统实现自适应编码调制的算法[J].微型机与应用.2013
[7].赵明佳.OFDM基带自适应调制与编码算法的研究与实现[D].华中科技大学.2011
[8].敬玉乡,唐万斌.一种新的OFDM子带自适应Turbo编码调制切换算法[C].中国通信学会第六届学术年会论文集（中）.2009
[9].曾兴斌,黄珊,何加铭.一种WiMAX系统自适应调制编码的优化算法[C].2009年全国微波毫米波会议论文集（下册）.2009
[10].吉彦军,茹乐,陶杰,杜兴民.基于LDPC频域编码MIMO-OFDM系统自适应调制算法研究[J].系统仿真学报.2008