导读:本文包含了自适应调制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:自适应,频谱,信道,分配,通信,弹性,功率。
自适应调制论文文献综述写法
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）
刘震[2]（2019）在《基于OAI的自适应调制编码技术的研究与实现》一文中研究指出随着无线通信的快速发展以及无线设备的越来越普及,无线通信对通信速率的要求越来越高,为实现低时延、高可靠的增强型移动宽带的无线传输,在5G的应用场景“增强型移动带宽”成为研究热点的同时,基于现行长期演进(LTE)系统的“千兆LTE”的研究具有更好的实现基础,为实现“千兆LTE”系统的高速率传输,本文对LTE的链路自适应技术中的自适应调制编码技术(AMC)展开了研究并实现。本文阐述了AMC技术的研究背景和意义,LTE系统中AMC技术的研究现状。较为详细的介绍了LTE系统物理层帧结构和面向5G的TDD帧结构,介绍了LTE的OFDM、MIMO、高阶调制技术的基本原理,并在第二章最后介绍了OAI源码平台。给出了信噪比(SNR)的分类及有效信噪比的映射算法,探究了有效信噪比在自适应调制编码技术中的作用。提出了基于MMSE准则的有效信噪比映射优化算法,即对MIESM算法的调节因子进行了优化。接着,通过SNR-BLER性能曲线,验证了改进映射算法的合理性和有效性。在建立LTE的MIMO系统下行链路模型的基础上,基于改进的有效信噪比映射算法,建立了CQI的求解过程和SNR-CQI映射图。进一步分析了考虑混合自动重传情况下的吞吐量性能。最后,针对目前MCS映射算法存在的问题,提出了一种新颖的、基于强化学习的MCS选择方案,根据历史SNR与MCS映射值来预测未来信道状态的MCS选择。通过提高实时性和减小映射误差,来提高LTE系统吞吐量。系统仿真结果表明,在相同的传播场景中,所提方案的系统平均吞吐量明显优于固定阈值的SNRMCS映射方案,计算复杂度明显优于基于CQI上报的线性SNR-MCS映射方案,证明了所提算法在同等条件下优化了系统吞吐量,降低了计算复杂度。同时,本文给出了更新以后的SNR-MCS映射方案,可用于对真实LTE系统基站的优化。(本文来源于《上海师范大学》期刊2019-04-01）
吴雨珊[3]（2019）在《自适应调制与功率分配的OFDM水声通信技术》一文中研究指出正交频分复用(OFDM)作为一种有效对抗频率选择性衰落的通信技术,适用于多途扩展严重、频带资源有限的水声通信系统。自适应调制和功率分配技术是水声通信中适应复杂水声信道和提高通信效率的关键技术,然而自适应技术需要根据信道状态信息(CSI)实时调整传输参数,在快时变信道中性能严重下降。故引入信道预测技术,使得自适应技术对具有长传播时延、快时变的水声信道也能保证其可靠性。因此,本文对基于信道预测技术的自适应调制和功率分配OFDM水声通信系统进行研究,在时变水声信道下实现高速、低能耗、稳健可靠的OFDM水声通信。首先,分析时变水声信道的物理特性,利用水声信道的稀疏性,根据预先估计得到的信道冲激响应在结构更简单的时域上进行信道预测,降低计算复杂度的同时消除大部分噪声影响,提高预测精度。重点研究了最小均方误差(MMSE)预测算法、最小均方自适应(LMS)预测算法和递归最小二乘(RLS)自适应预测算法,并对叁种算法进行了复杂度对比和适用性分析。其次,主要对OFDM水声通信系统中的自适应调制和功率分配技术进行了研究。给出了OFDM自适应水声通信模型,基于自适应的理论基础对迭代注水功率分配(IWFP)算法进行研究。随后分别研究了基于最大比特率原则、功率最小化原则和误码率性能最优原则的子信道比特和功率资源分配算法,引入无线通信中的Hughes-Hartogs算法、Chow算法和Fischer算法,从而无需通过测量水域环境设置水声通信调制方式切换模式,使自适应系统通信更灵活。通过仿真对有信道编码和无信道编码两种情况下的自适应水声系统性能进行了研究。最后,本文通过水池试验、莲花湖试验、松花江试验和北极冰下试验数据对所研究的算法进行了验证。慢变、快变和冰下水声信道环境下算法收敛后的信道预测误差均在10~(-2)以内,证明本文的自适应信道预测算法在几种不同水声环境下均能对信道进行有效预测。水池试验证明本文所提出的自适应通信方案在提高频带利用率的同时,可以兼顾通信的稳定性。分析了结合信道预测方法的自适应通信系统性能,仿真结果表明信道预测技术能够为自适应通信系统提供可靠的信道状态信息,为未来OFDM自适应水声通信系统设计的实现提供技术支撑。论文相关研究成果有望为未来实现基于环境感知的自适应水声通信提供重要的技术基础。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2019-03-01）
江晓明,童欣,江浩斌,李康飞[4]（2019）在《HiperLAN/2信道中信标的自适应调制方法》一文中研究指出针对交通领域中的行车安全问题,研究了车联网中的预防式安全应用,分析了传统调制编码方法下信标的数据传输成功率和传输时延这2个指标的分布.结合车联网安全应用的需求,提出了基于信道估计的信标自适应调制方法.建立了采用HiperLAN/2信道模型的车联网信标收发系统,该系统通过测量与估计各个子载波的实时衰落量,采用自适应的分配调制编码方法.对比了传统调制和新型调制方法在该系统中的通信指标.分析了信标数据包格式对新型调制方法的影响.结果表明:新型调制方法下PDR和时延均有所改善,该方法能适应常用格式数据包,提升了信标数据的实时交互质量,适应性强,能满足IoV中预防式安全的需求.(本文来源于《江苏大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
于存谦,张黎,何荣希[5]（2019）在《弹性光网络基于区分降级服务和自适应调制的动态路由与频谱分配算法》一文中研究指出面对高速发展的互联网应用,传统的路由与频谱分配(RSA)问题迎来新的挑战。融合降级服务(DS)技术的弹性光网络无疑为降低业务阻塞率,提高用户体验质量(QoE)提供了新方向。该文首先针对频谱资源的低效利用和DS导致的业务收益下降问题,建立以最小化频谱消耗和最小化DS等级、频次为联合优化目标的RSA问题的混合整数线性规划模型。随后,提出一种基于区分DS和自适应调制的动态RSA算法。该算法考虑业务等级的差异化,并整合自适应调制和DS技术。同时,设计区分业务等级的DS损失函数及DS窗口选择策略,为即将受阻业务分配理想的频谱位置和资源。此外,设计考虑频谱与收益均衡关系的网络收益函数,达到频谱资源高效利用,减少降级影响,提升网络收益的目的。最后,仿真验证了所提算法在业务阻塞率和网络收益等方面的优势。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年01期）
朱迷颖,谷志茹[6]（2018）在《基于智能电表系统的一种优化OFDM电力线通信自适应调制方法》一文中研究指出本文以智能电表系统的电力线传输通信为背景,针对电力线信道的时域衰减客观劣势,以及传统的OFDM系统子信道采用相同的调制方式和输出功率,采用关停某些干扰严重子信道的手段来抵抗干扰性,以失去频谱利用率和信息传导效率为代价来换取可靠性等问题。本文对传统贪婪(Greedy)算法进行深入优化改良,在给定目标误比特率、固定总功率约束限制的前提条件下,提出了基于速率自适应(rate adaptive,RA)准则,一种最优传输速率的非递进迭加自适应比特功率算法。本文优化算法是通过通信载波帧前导序列数据和增益估计值,获得更多子信道的信噪比估计值,将可增加的OFDM系统额外比特自适应分配给平均误比特率较低的子信道。从而,以非递进迭加方式没有使用传统算法给定的比特分配增量最大迭加递进限额值,简化了算法、降低了算法的复杂性。matlab仿真图显示,在同一个的模拟条件下本文算法的自适应比特功率分配效果更好,同时传输速率更快、信道容量更大、信噪比更低,进而说明优化算法拥有简化性与实用性。(本文来源于《电子产品世界》期刊2018年10期）
曾孝平,毛海伟,杨凡,简鑫,李诗琪[7]（2018）在《Nakagami-m衰落信道下D2D通信自适应调制算法研究》一文中研究指出针对Nakagami-m衰落信道中,D2D(device to device)通信频谱利用率低的问题,设计一种基于非数据辅助误差矢量幅度(NDA-EVM, nondata-aided error vector magnitude)的自适应调制算法。以NDA-EVM作为信道质量评估参量,根据最大似然准则建立NDA-EVM与误码率(SER, symbol error ratio)的定量关系,据此设计SER约束下的MQAM调制方式切换机制;结合有限状态马尔可夫信道模型以及数据缓存处理,分析系统的分组丢失性能和频谱利用率。理论分析和仿真实验表明,基于NDA-EVM的自适应调制算法在不同调制方式的阈值下的准确性,明确系统QoS与分组丢失率的关系;在保持低算法复杂度的同时,提高了系统频谱利用率,对比传统算法,频谱利用率提升了0.752 bit·(s·Hz)-1。(本文来源于《通信学报》期刊2018年09期）
包博文,李娜娜,胡劲华,任丹萍,赵继军[8]（2018）在《弹性光网络中距离自适应调制技术综述》一文中研究指出距离自适应调制(DAM)技术作为提升弹性光网络(EONs)频谱资源利用率的关键技术,为应对网络数据业务量的急剧增加,该技术在EONs中的应用与改进受到众多研究者重视。首先针对DAM技术原理进行说明;其次介绍了DAM技术目前在EONs中的应用现状;最后对DAM技术改进的研究现状与关键问题进行阐述。(本文来源于《光通信技术》期刊2018年09期）
陈雪明[9]（2018）在《基于自适应调制的OFDM光通信系统性能分析》一文中研究指出在我国可见光通信技术不断飞跃的阶段,自适应调制基础下的OFDM光通信系统是我国可见光通信工作的重要传输系统。自适应调制基础下的OFDM光通信系统性能分析则是探索、研究通信技术和我国电子市场的重中之重,是可见光通信工作的研究基石。在国家相关可见光通信保护政策日益增进的今天,我国可见光通信工作的脚步正在不停地向前跃进。通过性能分析论证我国自适应调制基础下的OFDM光通信系统的相关性能,从而体现我国可见光通信工作的科学性和技术性,为我国可见光通信工作开辟新道路。(本文来源于《数字通信世界》期刊2018年09期）
陈梦嘉,赵宜升,黄锦锦,董志翔,陈忠辉[10]（2018）在《基于摩尔状态机的LTE-R系统自适应调制编码方法》一文中研究指出针对铁路长期演进(LTE-R)通信系统,开展自适应调制编码(AMC)研究。通过引入摩尔状态机(MSM)模型,提出一种AMC策略。根据LTE-R系统采用的调制和编码方式(MCS),设计MSM的有限状态集。针对不同调制方式,得到误码率(BER)与信噪比(SNR)的关系曲线。通过给定目标BER,获得不同调制方式对应的SNR阈值。在这些阈值基础上,通过加减一定的SNR常数,得到不同MCS对应的SNR阈值。同时,为了减少MCS在SNR阈值附近发生频繁切换,对SNR阈值设置上下界,得到MSM的状态转换SNR阈值区间。基于得到的SNR阈值上下界,设计MSM,实现MCS的动态调整。仿真结果显示,所提出的AMC方法比传统的基于分段函数的AMC方法具有更加稳定的频谱效率和吞吐量。此外,相比固定调制方式策略,提出的AMC方法具有更好的BER性能。(本文来源于《电子技术应用》期刊2018年06期）
自适应调制论文开题报告范文
（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：
随着无线通信的快速发展以及无线设备的越来越普及,无线通信对通信速率的要求越来越高,为实现低时延、高可靠的增强型移动宽带的无线传输,在5G的应用场景“增强型移动带宽”成为研究热点的同时,基于现行长期演进(LTE)系统的“千兆LTE”的研究具有更好的实现基础,为实现“千兆LTE”系统的高速率传输,本文对LTE的链路自适应技术中的自适应调制编码技术(AMC)展开了研究并实现。本文阐述了AMC技术的研究背景和意义,LTE系统中AMC技术的研究现状。较为详细的介绍了LTE系统物理层帧结构和面向5G的TDD帧结构,介绍了LTE的OFDM、MIMO、高阶调制技术的基本原理,并在第二章最后介绍了OAI源码平台。给出了信噪比(SNR)的分类及有效信噪比的映射算法,探究了有效信噪比在自适应调制编码技术中的作用。提出了基于MMSE准则的有效信噪比映射优化算法,即对MIESM算法的调节因子进行了优化。接着,通过SNR-BLER性能曲线,验证了改进映射算法的合理性和有效性。在建立LTE的MIMO系统下行链路模型的基础上,基于改进的有效信噪比映射算法,建立了CQI的求解过程和SNR-CQI映射图。进一步分析了考虑混合自动重传情况下的吞吐量性能。最后,针对目前MCS映射算法存在的问题,提出了一种新颖的、基于强化学习的MCS选择方案,根据历史SNR与MCS映射值来预测未来信道状态的MCS选择。通过提高实时性和减小映射误差,来提高LTE系统吞吐量。系统仿真结果表明,在相同的传播场景中,所提方案的系统平均吞吐量明显优于固定阈值的SNRMCS映射方案,计算复杂度明显优于基于CQI上报的线性SNR-MCS映射方案,证明了所提算法在同等条件下优化了系统吞吐量,降低了计算复杂度。同时,本文给出了更新以后的SNR-MCS映射方案,可用于对真实LTE系统基站的优化。
（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].刘震.基于OAI的自适应调制编码技术的研究与实现[D].上海师范大学.2019
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[5].于存谦,张黎,何荣希.弹性光网络基于区分降级服务和自适应调制的动态路由与频谱分配算法[J].电子与信息学报.2019
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[7].曾孝平,毛海伟,杨凡,简鑫,李诗琪.Nakagami-m衰落信道下D2D通信自适应调制算法研究[J].通信学报.2018
[8].包博文,李娜娜,胡劲华,任丹萍,赵继军.弹性光网络中距离自适应调制技术综述[J].光通信技术.2018
[9].陈雪明.基于自适应调制的OFDM光通信系统性能分析[J].数字通信世界.2018
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