导读:本文包含了信道容量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:信道,容量,干扰,平面波,算法,模型,分子。
信道容量论文文献综述写法
张建国,徐恩,黄正彬[1]（2019）在《5G NR控制信道容量能力综合分析》一文中研究指出首先分析了PDCCH的结构、DCI格式和容量能力,当配置的OFDM符号是1、2、3个时,可用的CCE数分别是45、90、135个,可用的PDCCH数分别是11～22、22～45、33～67个。然后分析了PUCCH的格式、UCI的负荷和每个PUCCH格式的容量能力,同一个PRB上可以复用1～12个PUCCH格式0;同一个PRB上可以复用12～84个PUCCH格式1;根据PUCCH的长度和分配的PRB数,PUCCH格式2可用bit数是16～512;PUCCH格式3可用bit数是24～4 608;同一个PRB上可以复用2个或4个PUCCH格式4,1个PUCCH格式4可用的bit数是6～144。(本文来源于《邮电设计技术》期刊2019年09期）
蒋炫佑,魏以民,王雷,刘灵君,彭磊[2]（2019）在《逼近高斯信道容量的M-APSK调制与解调方法》一文中研究指出在数字通信系统中,均匀星座分布的离散信号经过功率受限、噪声功率谱密度一定的AWGN信道传输后,最大信息速率无法达到高斯信道容量。为了更好地提高传输速率使其逼近信道容量,信号星座的非均匀分布设计是非常必要的。为此,提出了一种基于Box-Muller变换,在星座点数趋近无穷时满足高斯分布的M-APSK信号星座构建方法,并通过仿真对其信道容量可实现性进行了验证。实验结果表明,与矩形M-QAM信号相比,该信号在调制阶数较高时星座容量指标得到了可观的提升。在此基础上,根据该星座分布的特点,设计了基于格雷编码和简化Max-Log LLR算法的调制解调方案,明显降低了系统复杂度。通过对系统复杂度、误比特率进行Matlab仿真,验证了所提方案的相关性能。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年10期）
程珍,章益铭[3]（2019）在《多用户分子通信模型的比特错误率和信道容量分析》一文中研究指出在多用户分子通信模型中,由于分子的随机扩散,码间干扰和用户间干扰不可避免地同时存在.首先,利用泊松分布逼近二项分布得到了当前时隙接收方纳米机器收到分子的个数;然后,通过码间干扰和用户间干扰的分子数所服从的Skellam分布,得到了最优检测阈值的数学表达式.在此基础上分析了该系统的比特错误率和信道容量性能.仿真结果展示了如何控制参数包括扩散系数、发送方纳米机器和接收方纳米机器之间的距离、信道传输概率、每个时隙释放的分子个数以及每个时隙的持续时间,从而达到降低比特错误率和提高信道容量的目的.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年08期）
宋鹏,苏彩霞,赵太飞,陈锦妮,朱磊[4]（2019）在《基于遍历微小单元法非直视非共面紫外光通信信道容量分析》一文中研究指出信道容量反映了系统无差错传输信息的能力。基于遍历微小单元法求出系统的路径损耗和脉冲响应,然后对脉冲响应采样序列进行离散傅里叶变换,得到系统的频率响应,计算出系统的3dB带宽。考虑信号光引起的散粒噪声,根据量子极限法求出系统的信噪比,进而用香农公式仿真分析非直视非共面紫外光通信系统信道容量和收发端几何参数之间的关系。结果表明,信道容量随着接收端偏轴角和通信距离的增大而减小,当收发仰角小于40°时,随着收发仰角增大,信道容量快速减小,并且发射端仰角对信道容量的影响更显着;当发散角增大时,系统信道容量几乎不变;而当视场角增大时,系统信道容量增大。(本文来源于《通信学报》期刊2019年05期）
杜维,罗敬原,周雯[5]（2019）在《不完全信道统计信息反馈下的MIMO系统容量》一文中研究指出容量是MIMO通信系统设计的重要因素,针对不完全统计信道信息反馈下的MIMO系统,推导了闭环系统的容量表达式,并且给出反馈信噪比门限的表示式,该门限确保闭环系统容量不小于开环容量。仿真实验研究了反馈信噪比对系统容量的影响,对比了若干典型反馈方式下的系统容量,分析了不同系统的配置参数对反馈信噪比门限的影响。结果表明,反馈信噪比高于某门限时,系统容量高于开环容量,反之相反,反馈信噪比门限随着系统信噪比的增加而增加。(本文来源于《无线电工程》期刊2019年05期）
丁莹[6]（2019）在《数字调制技术下高斯信道容量的无速率码译码估计》一文中研究指出高斯信道是一类重要的通信信道模型,常用于模拟恒定信道,如光纤通信,卫星通信,同轴电缆通信等。信道容量是保证信息无错误传输的最大传输率,所以实际中研究设计通信系统的编译码方案时,为保证数据传输的可靠性,确定其信道容量具有重要的指导意义。因此,本文从高斯信道的调制技术和编码技术两个方面展开深入研究,概括如下:针对功率约束为P的高斯信道,等概率均匀分布的输入信号可达到的传输速率始终与信道容量极限存在1.53 dB的损耗问题,本文基于维度提出两个解决方案,在不使用整形编码方法就可以获得整形增益。在低维度时可以用几何高斯分布等概率信号集实现信道容量,在高维度时利用BM-APSK模型实现高斯信道容量。同时给出了两个整形方案的模型和约束条件证明过程,并通过Matlab仿真结果验证了定理的正确性,在星座点数趋于无穷时,容量的性能损耗均能减少至零。针对LT码在高斯信道下存在度数为1的编码节点与信道相连,产生差错平台的问题,提出一种区别于Raptor码的级联编码结构。这是一种利用累加器消除度数为1的编码节点的新的编码结构,命名为AR(Accumulate Rateless)码。通过仿真对比了LT码在加上累加器后与不加累加器前的BER性能,结果表明AR码随着译码迭代地不断更新,不再有固定的错误注入。然后进一步通过仿真验证了优化信息节点或校验节点边的度数分布以及边的选择方式,可以改善AR码在瀑布区的性能。利用高斯信道模拟卫星通信环境,采用无速率码编译码技术结合不同的调制技术进行仿真,结果表明,实际译码启动长度与由信道容量计算的启动译码时理论码字长度条件基本保持一致,研究信道容量对实际通信系统译码时初始启动码率有很好的估计效果。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-05-01）
王绍宇,毕治宇,孙珊[7]（2019）在《大规模MIMO阵列结构对信道容量的影响——二维与叁维的对比分析》一文中研究指出本文针对相同天线数目下,二维方形阵和叁维立方体阵的信道容量对比。通过推导两种阵列的方向矩阵和角度功率谱,得到信道矩阵,从而求解信道容量。仿真结果表明:相同条件下,叁维阵列的信道容量远高于二维阵列。(本文来源于《科技视界》期刊2019年12期）
程珍,林飞,赵慧婷,章益铭[8]（2019）在《基于用户间干扰的分子通信模型的信道容量分析》一文中研究指出在扩散的多用户分子通信模型中,被释放的分子遵循布朗运动规则,不可避免地存在分子间码间干扰ISI(Inter-Symbol Interference)和用户间干扰IUI(Inter-User Interference)。因此,如何提高该系统的信道容量是目前分子通信模型研究的挑战之一。针对扩散的OOK(On-Off Keying)调制的多用户分子通信模型,分析了ISI和IUI,并通过最小平均错误概率准则得到了接收方纳米机器检测过程中的最优判决阈值,从而优化了信道容量。最后使用MATLAB仿真展示了不同的参数对该分子通信模型的信道容量性能的影响。仿真结果表明,通过设置适当的先验概率、增加扩散系数和时隙持续时间、减少发送方纳米机器和接收方纳米机器之间的距离和用户数,能够提高基于用户间干扰的分子通信模型的信道容量,并降低误码率。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年04期）
苏孙庆,裴文龙,舒强,蔡宏浩,雷国伟[9]（2019）在《相关信道下基于功率分配的MIMO系统容量分析》一文中研究指出采用信道矩阵的分解、奇异值扩展等方法,从天线上的功率分配与信道的相关性这两个角度分析多输入多输出(MIMO)系统信道的相关性和容量。通过仿真分析,发现不同的天线相关程度和功率分配算法的作用是不同的。注水算法能在一定程度上弥补信道相关性所带来的容量损失。而且,当信噪比增大到一定程度时,注水算法的效果越来越接近平均分配算法。(本文来源于《集美大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
周明富,何云[10]（2019）在《基于多面板天线的LOS信道容量分析》一文中研究指出本文对大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Out, MIMO)系统中视距(Line Of Sight, LOS)传播场景的近场分别进行平面波和球面波建模,推导出平面波和球面波模型下的LOS信道矩阵。基于平面波和球面波模型对叁维空间多面板天线分别进行了信道容量分析,并通过仿真分析了LOS信道容量的影响因素。理论和仿真结果表明,信道容量由波长、收发距离、阵元数目、阵元间隔和阵列方向等众多参数共同决定,球面波模型相较于平面波模型更适用于大规模MIMO系统的近场LOS传播场景。(本文来源于《广东通信技术》期刊2019年01期）
信道容量论文开题报告范文
（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：
在数字通信系统中,均匀星座分布的离散信号经过功率受限、噪声功率谱密度一定的AWGN信道传输后,最大信息速率无法达到高斯信道容量。为了更好地提高传输速率使其逼近信道容量,信号星座的非均匀分布设计是非常必要的。为此,提出了一种基于Box-Muller变换,在星座点数趋近无穷时满足高斯分布的M-APSK信号星座构建方法,并通过仿真对其信道容量可实现性进行了验证。实验结果表明,与矩形M-QAM信号相比,该信号在调制阶数较高时星座容量指标得到了可观的提升。在此基础上,根据该星座分布的特点,设计了基于格雷编码和简化Max-Log LLR算法的调制解调方案,明显降低了系统复杂度。通过对系统复杂度、误比特率进行Matlab仿真,验证了所提方案的相关性能。
（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。
信道容量论文参考文献
[1].张建国,徐恩,黄正彬.5GNR控制信道容量能力综合分析[J].邮电设计技术.2019
[2].蒋炫佑,魏以民,王雷,刘灵君,彭磊.逼近高斯信道容量的M-APSK调制与解调方法[J].计算机科学.2019
[3].程珍,章益铭.多用户分子通信模型的比特错误率和信道容量分析[J].小型微型计算机系统.2019
[4].宋鹏,苏彩霞,赵太飞,陈锦妮,朱磊.基于遍历微小单元法非直视非共面紫外光通信信道容量分析[J].通信学报.2019
[5].杜维,罗敬原,周雯.不完全信道统计信息反馈下的MIMO系统容量[J].无线电工程.2019
[6].丁莹.数字调制技术下高斯信道容量的无速率码译码估计[D].合肥工业大学.2019
[7].王绍宇,毕治宇,孙珊.大规模MIMO阵列结构对信道容量的影响——二维与叁维的对比分析[J].科技视界.2019
[8].程珍,林飞,赵慧婷,章益铭.基于用户间干扰的分子通信模型的信道容量分析[J].计算机科学.2019
[9].苏孙庆,裴文龙,舒强,蔡宏浩,雷国伟.相关信道下基于功率分配的MIMO系统容量分析[J].集美大学学报(自然科学版).2019
[10].周明富,何云.基于多面板天线的LOS信道容量分析[J].广东通信技术.2019