导读:本文包含了自适应调制技术论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:自适应,正交,信道,复用,通信,算法,技术。
自适应调制技术论文文献综述
刘震[1]（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[2]（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）
包博文,李娜娜,胡劲华,任丹萍,赵继军[3]（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）
蒋汉陶[4]（2018）在《宽带无线专网系统中物理上下行共享信道自适应调制编码技术及性能研究》一文中研究指出宽带无线专网系统的提出是为了满足智慧型城市建设中对数据传输的可靠性、安全性、实时性和高效等指标更为苛刻的要求。但在无线移动通信系统中,无线信道是时刻变化的,自适应编码调制(Adaptive Modulation and Coding,AMC)被认为是一种有效提高时变、频带受限上信息传输效率的关键技术。本文研究的是宽带无线专网中的自适应编码调制技术。为了进行自适应编码调制(Adaptive Modulation and Coding,AMC)研究,本文先进行了宽带无线专网的物理层仿真平台搭建,并做了仿真工作进行链路验证;接着研究了两种自适应编码调制方案:传统AMC方案和基于机器学习中KNN(K-nearest Neighbor)算法的AMC方案;最后对两种AMC方案的性能进行了对比。具体的研究内容如下所述。第一章绪论对论文研究内容的背景和意义进行了阐述。简单介绍了论文所涉及的技术点,同时对本文的写作安棑进行了说明。第二章对宽带无线专网中的上行共享信道链路关键技术进行了研究,详细介绍了其中关键模块的功能和原理,并在本章的后半段对上行信道数据传输进行了基础性能仿真及分析。第叁章首先对宽带无线专网系统中的下行链路进行了简单介绍,接着研究了CQI与调制阶数、编码码率的关系以及AMC方案。然后,基于该链路进行了下行非自适应数据传输仿真与分析。最后,对下行数据传输中的传统AMC方案进行了仿真、分析和对比。第四章在第叁章做完传统AMC方案的研究后,提出了使用机器学习中的KNN算法进行AMC方案的研究。同时也对论文中的两种AMC方法展开了比较和分析。第五章对论文整体作了总结,对研究的相关技术进行了展望。包括对论文可以改进之处的说明,对AMC技术今后发展的展望。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-04-01）
李程坤[5]（2018）在《基于强化学习的自适应调制编码技术的研究》一文中研究指出现代无线通信系统中,高数据速率和频谱利用率的传输系统一直是人们所提倡的,但是无线信道环境是时变和衰落的,高数据速率的信号在频率选择性衰落信道下极易产生码间干扰(ISI),影响系统整体传输性能。为了提高系统的吞吐量,在传输链路中设计自适应调制编码(AMC)。该技术是根据接收端反馈回来的信道状态信息(CSI)来动态的调整发送信号的调制编码方式(MCS),在传输速率和传输可靠性之间寻找平衡,以提高系统的吞吐量。但是,传统的AMC技术都是根据事先设定好调制编码方式(MCS)组合和接收端反馈回来的CSI计算出来的阈值来选择相应的调制编码方案。这种方法很大程度上取决于假设的信道模型,实际上由于信道不完全服从理想的分布、加性噪声也不全是高斯的以及放大器存在非线性效应等,传统的AMC算法往往难以满足误帧率(FER)要求。因此,我们提出了一种基于强化学习的自适应调制编码算法,它不依赖于完美的数学模型,能自主的在无线信道中交互学习,然后根据系统的实际误码率性能来确定信噪比与MCS之间的对应关系。同时,在强化学习的基础上引入了深度学习,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的MCS选择算法,该模型直接使用估计的信道值,而不是低维的信道质量指标(如信噪比),然后通过神经网络去学习到更加精准的CSI,有助于选择更加准确的调制编码方案。通过链路仿真分析结果得出,在放大器存在非线性失真、接收端SNR估计存在误差和信道存在较强的选择性衰落时,基于强化学习的AMC技术相比较于传统的查找表式的AMC技术都有更高的系统吞吐量,并且,基于强化学习的的AMC技术相比较于传统的查找表式AMC技术更具有泛化能力。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2018-03-01）
吕霜霜[6]（2018）在《基于超声波通信道的信道估计和自适应调制技术研究》一文中研究指出由于超声波信号在金属厚壁中传输时不受电磁屏蔽的影响,且传输损耗较小,因此超声波非常适合用于金属管壁等特殊环境下的通信。本文以超声波穿金属厚壁(Ultrasonic Through-Metal,UTM)通信信道为主要研究对象,采用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术,克服超声波在金属信道中传输时产生的严重频率选择性衰落和多径效应,对UTM通信系统中的信道估计和自适应调制等技术进行了研究。对基于超声波透壁通信系统的信道估计和插值算法进行了研究。提出了一种基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的判决反馈估计算法。所提算法从两方面消除了噪声对信道响应估计值的影响。首先在信道估计时加入DFT,将只含有噪声的信道冲激响应置零,消除循环前缀以外的噪声干扰。其次在通过插值算法获得数据符号对应的信道响应参数时,加入判决反馈算法,根据前一个符号计算下一 OFDM符号的信道响应参数。判决时首先比较调制后的数据与星座映射点的差异,以最小欧式距离为准则选择最接近的星座点作为调制后的数据,从而校正误差,然后根据校正值计算下一数据符号对应的信道响应参数。仿真结果表明,在相同的Eb/N0下,改进算法具有更好的误比特率和均方误差性能,在一定程度上提高了系统的接收数据速率。对基于超声波透壁通信系统的自适应比特和功率分配算法进行了研究。本文在基于OFDM的UTM通信系统上加入自适应调制算法,通过仿真证明基于自适应调制的UTM通信系统好于固定调制下的UTM通信系统。并且针对Hughes-Hartogs自适应调制算法运算复杂度高的缺点,结合现有的优化手段,提出了一种改进算法。改进算法从降低比特分配时的迭代次数和减少每次迭代的计算量两方面考虑,通过更改比特分配的迭代步长,使每次迭代时分配的比特数目大于1,从而降低迭代次数。然后设置信道增益门限,令信道增益小于该门限值的子信道不参与比特分配,从而减少比特分配时的比较搜索,降低运算复杂度。仿真结果表明,改进算法能够以很少的性能损失为代价,降低原始Hughes-Hartogs算法54.3%的运算复杂度。本文对UTM通信信道下的信道估计和自适应调制算法进行了理论研究和仿真验证,上述工作对进一步实现基于OFDM的超声波透壁通信系统具有重要价值。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-01-10）
王诗雨[7]（2018）在《水声通信自适应调制技术与MAC协议研究》一文中研究指出随着“海洋强国”、“智慧海洋”和“数字海洋”等国家战略目标的提出,有关新一代海洋信息化装备的研究逐渐得到了工业、学术和军事等领域的越来越多的关注。水下传输技术是海洋信息化装备的核心技术,通过水下传输技术可以为海洋装备提供可靠的通信能力,为海洋装备实现信息化、智能化和自主化运行提供了可能。目前常用的水下传输技术包括水下光缆通信、水声通信、水下光通信、水下电磁波通信和水下量子通信技术。其中,水声通信技术是当前最热门的水下传输技术,其在水下环境传输距离远、传输可靠性高且灵活性强,在近年来得到了广泛的研究和应用。水声信道被认为是自然界中最复杂的通信信道之一,其传输带宽小、多径效应严重、多普勒效应严重、存在大量脉冲噪声和传播延时长等特点严重限制了水声通信的传输速率、传输可靠性和传输范围,给水声通信技术中的物理层和网络协议研究带来了巨大的挑战。因此,为了获得更好的水下传输性能,我们需要对水声通信物理层和网络协议进行研究来降低或消除水声通信信道的影响。目前,已有很多研究机构提出了多种的水声通信物理层和网络协议设计方案,这些方案通常针对特定的水下环境和应用场景进行设计,无法应用于变化剧烈的实际水下环境和应用场景中。因此,我们需要设计一种具有较强的抗干扰能力和自适应能力的水声通信物理层和网络协议方案。本文以水声通信技术为基础,对实际水声信道的特点进行了研究,并根据实际水声信道特点设计了可以应用于复杂多变的水下环境中的水声通信物理层和网络协议方案。在水声通信物理层方案设计中,为了解决传统水声通信中物理层自适应能力较差的问题,我们采用了自适应调制技术以提高水声通信的自适应能力。我们设计了叁种自适应调制方案,分别是基于预训练的自适应调制方案、基于线性反馈的自适应调制方案和基于环境感知的自适应调制方案。基于预训练的自适应调制方案主要通过测定对每种调制模式适用的功率值来实现自适应调制,比较适合应用于水下环境稳定的无移动节点水下通信应用中,基于线性反馈的自适应调制方案通过线性调频信号作为反馈信号提高了反馈信道的可靠性,可以应用在比较适合应用在水下环境稳定的移动节点水下通信应用中,而基于环境感知的自适应调制方案在基于线性反馈的自适应调制方案的基础上加入了多普勒误差和脉冲噪声联合估计,该方案可以应用于水下环境变化剧烈的移动节点水下通信应用中。我们通过不同信道条件下的仿真实验证明了叁种自适应调制方案的可行性和有效性。在水声通信网络协议方案设计中,我们主要对水声通信中的MAC层协议进行了重新设计,我们设计了基于TDMA的水声MAC协议来消除水声信道的长传输延时、脉冲噪声和传输阴影区对水声网络传输性能的影响,提高了水声网络通信性能与抗干扰能力。该协议基于最小功率传输干扰模型和水下多跳网格型网络实现,针对水声信道和水声网络结构特点对TDMA协议中的调度方案进行了优化,在保证网络中信息完全无冲突传输的基础上,优化了水声网络的吞吐量和能量消耗。同时改变了水声网络中的传输结构,增加网络中源节点信息传输的空间分集,增强了水声网络的抗干扰能力。仿真实验验证了该协议具有良好的传输性能和抗干扰能力。最后,我们开发了水声通信实验平台和I-SEA海空一体化跨介质通信实验平台用于实际水下环境实验和测试。该水声通信实验平台是完全基于软件定义的水声通信平台,默认实现了四种调制模式和基于预训练的自适应调制方案,可以应对大多数水下环境场景。该平台具有具有良好的软件重构性,用户可以通过软件任意实现自定义算法和功能。而I-SEA海空一体化跨介质通信实验平台则通过水下潜器、空中无人机和中继浮标组成了海空一体化网络结构,可以实现海空双向跨介质通信,有效的提高了系统的通信能力和覆盖范围。我们分别从硬件结构和软件结构两个部分对I-SEA水声通信实验平台和海空一体化跨介质通信实验平台的设计思路和实现方案进行了详细介绍,并利用两个平台分别进行了湖试实验来验证两个平台性能和功能,实验结果证明了两个平台的性能的优越性和功能的有效性。(本文来源于《上海交通大学》期刊2018-01-01）
宋孝先[8]（2017）在《基于TCM-OFDM自适应调制技术的宽带数据链系统》一文中研究指出基于最小误比特率准则,提出了一种适用于正交频分复用(OFDM)系统的自适应子载波数据加载算法。该算法简单,运算量小。仿真结果表明,应用该算法可在系统总功率有限时进行自适应网格编码调制(TCM),在数据吞吐量一定时可获得较好通信质量,在通信质量一定时可自适应调整数据吞吐量。该算法在宽带数据链系统中应用前景良好。(本文来源于《指挥信息系统与技术》期刊2017年06期）
周莹[9]（2017）在《自适应调制技术在OFDM-PON系统动态平衡带宽分配中的应用》一文中研究指出随着PON系统的发展,正交频分复用无源光网络(OFDM-PON)凭借其高效率和灵活多变的优势,成为下一代接入网的主要研究内容之一。然而,怎样在大量的ONU之间有效地分配系统带宽成为OFDM-PON系统在实际部署前的重要问题之一。首先,本文对无源光网络的网络结构进行了介绍,探讨了OFDM技术的基本原理,并且对OFDM-PON中的相关关键技术进行了概括分析。其次,本文研究了基于OFDM-PON系统的动态带宽分配算法,探讨了自适应调制算法的发展历史和基本原理。在传统的时间、波长和功率的叁维动态带宽分配模型的基础上,结合自适应调制技术,提出了一种基于四维动态带宽分配的自适应调制算法,并且将单个ONU的传输性能进行优化。其中比特加载算法根据各ONU比特率需求之比分配各子载波的调制格式,在子载波数一定情况下,对比特率要求高的ONU用更高阶的调制方式来实现,灵活的分配系统容量。功率加载算法用于根据各自采用的调制格式而产生的不同的信噪比,从而为各个ONU发射不同的功率。这样,即使各个ONU运行的比特率不同,也能有平衡的传输性能。在长短距离共存OFDM-PON系统中,由于用户之间地理位置的差异性,距离不同带来的时延是不可避免的。本文结合分组动态带宽分配(MG-DBA)算法将ONU根据距离不同进行分组,并且结合自适应调制算法优化了长距离ONU的OSNR,实现了不同ONU的比特率需求,实现了长距离OFDM-PON系统带宽的动态均衡分配。最后,本文利用OptiSystem 14软件设计了一个OFDM-PON传输系统验证了所提出的带宽分配模型以及自适应算法的可行性。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2017-10-26）
段红光,胡利,田枚[10]（2017）在《LTE-Advanced系统中的自适应调制技术》一文中研究指出自适应调制技术是LTE-Advanced系统自适应调制编码(AMC)技术的一项重要研究内容。根据均方误差函数的下凸性,在不同信道模型下,通过迭代算法校正得到新型MCS等级(包含256QAM高阶调制)的通用β值,并与传统MCS等级进行性能对比。仿真结果显示,新型MCS等级在高信噪比时提供的系统吞吐量更高,且优化后的β值使CQI估计更准确。(本文来源于《电信科学》期刊2017年07期）
自适应调制技术论文开题报告
（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：
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。
（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。
自适应调制技术论文参考文献
[1].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
[2].吴雨珊.自适应调制与功率分配的OFDM水声通信技术[D].哈尔滨工程大学.2019
[3].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
[4].蒋汉陶.宽带无线专网系统中物理上下行共享信道自适应调制编码技术及性能研究[D].电子科技大学.2018
[5].李程坤.基于强化学习的自适应调制编码技术的研究[D].杭州电子科技大学.2018
[6].吕霜霜.基于超声波通信道的信道估计和自适应调制技术研究[D].北京交通大学.2018
[7].王诗雨.水声通信自适应调制技术与MAC协议研究[D].上海交通大学.2018
[8].宋孝先.基于TCM-OFDM自适应调制技术的宽带数据链系统[J].指挥信息系统与技术.2017
[9].周莹.自适应调制技术在OFDM-PON系统动态平衡带宽分配中的应用[D].南京邮电大学.2017
[10].段红光,胡利,田枚.LTE-Advanced系统中的自适应调制技术[J].电信科学.2017
论文知识图
