一、三种无线通信技术基本原理和性能比较（论文文献综述）
陈英[1]（2021）在《无线中继通信系统的功率优化研究》文中提出目前,通信技术已经应用到了社会生活的方方面面,其中,无线中继通信技术又是通信领域中的研究重点。相较于传统无线通信,无线中继通信系统的应用场所更加灵活,信号覆盖区域更广并且通信质量更有保障。另一方面,正交频分复用技术（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）具有频谱资源利用率高和抗频率选择性衰落能力强等特点。因此,将中继技术和OFDM技术相结合应用于无线通信系统能显着提升系统的通信性能。但是,引入新的中继节点必然会引入新的能耗,从而增大通信系统的能量开销,因此系统的功率分配问题就变得尤为重要。本文正是对该问题进行了研究,并提出了一种低复杂度的功率分配算法,以达到有效降低OFDM中继系统总体能耗的目的。本文的主要研究内容如下:（1）本文研究了一个包含三个单天线节点的OFDM通信系统的功率分配问题。本文通过联合优化源节点和中继节点在各个子载波上的传输功率,实现系统以最小功耗代价满足用户的服务质量需求。这是一个复杂的多变量耦合非凸优化问题,难以获得全局最优解。为此,本文首先利用拉格朗日松弛算法将用户服务质量（Quality of Service,Qo S）约束条件合并到优化问题的目标函数中,解耦了不同子载波各自对应的功率变量;接着,引入块坐标连续上界最小化方法交替更新各功率变量,最终求得原问题的高质量次优解。最后通过实验说明本算法的优化性能。（2）本文考虑使用深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）来学习（1）中提出的优化算法,其基本思想是使用神经网络结构来代替优化算法输入与输出的非线性映射关系。首先,本文通过仿真工具运行上述优化算法,得到神经网络所需的数据集。其次,本文搭建神经网络模型,确定网络结构设计、选择激活函数、学习率以及训练批量大小。接着,本文从改进损失函数、选择最优网络层数以及隐藏层节点数这三个方面进一步优化网络,从而提高网络的学习速度和拟合精度。最后,本文将神经网络预测的数据和运行优化算法所得到的仿真数据进行对比分析,并且比较两种方法的运行时间,证明神经网络模拟优化算法的高效性和实时性。
陈丹阳[2]（2021）在《面向可见光通信的CDMA技术及其应用研究》文中指出随着移动互联网和物联网技术的飞速发展,传统的射频通信已无法满足日益增长的通信容量需求,下一代移动通信面临着频谱资源短缺的巨大挑战。可见光通信（Visible Light Communication,VLC）是一种以可见光为信息载体的光无线通信技术,具有宽频谱、大容量、广覆盖、高安全和低能耗等优势,有潜力成为下一代移动通信架构中的关键技术之一。然而,和传统无线通信技术一样,多用户接入带来的多址干扰和同步问题会直接影响VLC系统的性能和实用化进程。码分多址接入（Code Division Multiple Access,CDMA）技术通过在码域对用户进行区分,能有效减少多址干扰,也可以通过增加扩频码集零相关区长度增强对用户信号同步的容忍度,是多用户接入应用的绝佳选择。此外,针对VLC系统兼容照明的情形,在考虑通信性能的同时,还需要考虑系统照明性能、传输效率、复杂度等多方面因素。因此如何能够有效地减少多址干扰,同时满足其它各种系统性能需求,是VLC系统亟待解决的问题之一。本文立足于理想同步、准同步和多速率的多用户VLC系统的性能提升,探索了多种新型CDMA扩频码集,并成功进行系统验证和应用拓展,主要研究内容和创新点概括如下:（1）针对多用户系统通信和照明复用的问题,本文研究了一种面向VLC系统的调光控制CDMA方案,并进行了系统验证。该方案通过引入映射模块和调光模块对传统的CDMA方案进行改进,在保证系统传输效率的同时,实现调光控制。基于该CDMA方案,本文进一步采用现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）搭建了实时多用户VLC系统,结果表明该方案能够以低复杂度实现多用户传输,并使系统具有较优的照明性能。（2）针对多用户系统多径效应引起的同步破坏问题,本文构造了两种适用于准同步（Quasi-synchronous,QS）CDMA-VLC系统的新型扩频码集,并进行了系统验证。两种新型码集分别为基于交织迭代的OZCZ（Optical Zero Correlation Zone）码集和基于迭代扩展的OZCZ码集,它们在零相关区内保持良好的相关特性,系统发送端和接收端分别采用不同极性的码集进行扩频和解扩。结合新构造的码集,本文进一步搭建了单通道和双通道QS-CDMA-VLC系统,结果表明,系统在调光值、总比特率、传输时延容忍度和误码性能方面均能得到较大提升。（3）针对多用户系统中多样化流量需求的问题,本文首次建立了多速率QS-CDMA-VLC系统模型,并提出了一种适用于该系统模型的OVSF-OZCZ（Orthogonal Variable Spreading Factor OZCZ）码集。该码集具有可变扩频因子和零相关区特性,可同时满足多用户传输的多速率和准同步需求。通过数值仿真分析,新构造的码集可作为多速率QS-CDMA-VLC系统的候选码集,支持未来大规模异构设备的多业务需求。（4）本文进一步采用ARM和FPGA一体化开发平台,实现了基于CDMA技术的可见光通信定位一体化系统,该系统同时具备照明、通信和定位功能。结果表明,通过应用基于交织迭代的OZCZ码集,系统在减少多址干扰、提升定位精度、保证照明性能等方面均表现出色。
李尤[3]（2021）在《基于空间调制的新型MIMO传输技术研究》文中研究说明空间调制（Spatial Modulation,SM）是一种新型的多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）无线通信技术,其利用传统数字调制符号和天线的索引共同传输信息,从而可以降低射频开销,简化硬件实现结构,具有较低的功耗、信号处理复杂度和较高的系统链路配置灵活性。因此,空间调制技术有望为未来的移动通信系统提供高效、可靠的解决方案而得到广泛的研究与应用。本文以基于空间调制的多天线系统设计为目标,探索了空间调制的误码率性能分析,自适应算法设计,发射符号向量优化等重点问题。本文的研究内容和创新点主要包含以下几个方面:针对传统发射端空间调制系统的射频切换频率过高的问题,本文研究了基于射频偏置的空间调制系统,该系统通过设计信息比特和天线索引间的新型映射方案从而降低射频切换频率。然后以降低系统误码率为设计目标,提出发射天线数为2时的最优功率分配方案;当发射天线数大于2时,以多天线分别求解为基础,逐次优化欧氏距离最小的天线分组,提出基于主要错误向量的低复杂度功率分配方案;本文进一步通过将非凸的多天线功率联合优化问题近似为串行的凸优化问题,提出基于迭代凸近似的功率分配方案。仿真结果表明,上述三种功率分配优化的射频偏置空间调制系统相比传统的系统均有较好的误码率性能增益。本文进一步分析推导了射频偏置空间调制系统在有信道估计误差时的理论误码率性能,仿真结果验证了理论分析的合理性,表明了射频偏置空间调制系统在有信道估计误差时仍能维持相对传统空间调制系统的性能增益。本文还分析推导了在相关信道条件下射频偏置空间调制系统的理论误码率性能,仿真结果证明了理论误码率分析的合理性,表明在相关系数小于0.5时系统性能损失在0.2d B以内,系统性能对于相关系数的变化不敏感。本文对比了基于最小均方误差（Mimimum Mean Squared Error,MMSE）和基于迫零（Zero Forcing,ZF）预编码的接收端空间调制（Receive Spatial Modulation,RSM）系统,推导了MMSE-RSM系统的理论平均误码率,理论分析和数字仿真表明采用MMSE预编码后,RSM系统具有更好的误码率性能。本文针对传统ZF-RSM系统接收天线数量必须为2的幂次的问题,提出基于不定激活的ZF-RSM系统,并对该系统的误码率性能进行了理论分析。仿真结果证明了理论分析的合理性,表明了不定激活ZF-RSM系统的误码率性能优于传统ZF-RSM系统,同时允许接收端配置任意数量的天线。本文针对传统ZF-RSM系统,基于ZF-RSM系统的理论误码率分析,以降低系统误码率为目标,首先提出了一种基于凸优化的最优功率分配方案;然后为了进一步降低复杂度,通过优化接收天线索引误判导致的误码率,提出了次优的低复杂度功率分配方案。数字仿真表明采用所提功率分配方案后能提升系统性能,随着接收天线数增加,次优方案将贴近最优方案的性能。本文分析了有信道估计误差时ZF-RSM系统的理论误码率性能,并以降低系统误码率为目标,提出导频和数据间的最优功率分配方案。仿真结果表明,所提功率分配方案可进一步降低系统误码率。本文深入研究了跨介质中继通信的系统模型,分析了该系统的理论中断概率,并以降低系统中断概率为目标提出了中继功率分配方案,数字仿真表明采用所提功率分配方案后,系统性能获得进一步提升。本文进一步提出了跨介质的空间调制中继传输方案,为了量化分析系统的数据传输能力,推导了该传输方案的理论互信息量,并以最大化互信息量为目标,设计了中继功率分配方案,数字仿真表明,采用所提功率分配方案后可提升系统性能。
易雪梅[4]（2021）在《基于深度学习的检测与估计方法研究》文中提出传统方法一般将通信物理层问题建模成特定的数学模型,使得通信过程具有一定的可解释性。但在有些复杂场景下,通信问题难以精确建模,或者建立的模型过于复杂,增加了算法复杂度,难以支撑低时延的约束。而近年来,基于数据驱动的深度学习技术在通信系统中的应用也逐渐成为当前的研究热点。深度学习技术具有强大的表征能力,可以从大量的训练数据中学习到数据分布间的复杂关系,且分布式和并行计算的架构保证了其高效的计算处理能力。本文利用深度学习技术,对频谱感知、OFDM系统的信道估计和信号检测技术展开了深入的研究。本文主要研究内容如下:1)针对传统能量检测器存在SNR-Wall的情况,提出一种不需要噪声功率和主用户信号等信息的深度学习频谱感知算法。首先,本文设计了一种频谱感知网络（S2Net）来对单节点接收信号进行检测,在线部署时可以直接预测主用户信号有无。在此基础上之上,本文进一步提出采用自动决策网络（ADNet）来融合多个分布节点的检测结果,从而进行综合决策。相关实验表明,本文提出的基于深度学习的频谱感知网络S2Net相比传统的能量检测器可以获得更高的检测率和更低的虚警概率。与单节点检测相比,融合多个分布节点检测结果的自动决策网络ADNet可以进一步提高检测率,降低虚警率。2)针对OFDM系统,提出了一种基于深度学习的信道估计方法。基于OFDM系统中时频二维信号与二维图像的相似性,本文将信道矩阵看作二维的自然图像,参考图像超分辨率的思想,采用一种基于二阶注意力的高效卷积神经网络来构建信道估计网络（CENet）,从导频信号中估计出信道响应矩阵。在此基础之上,进一步探究了不同损失函数对训练模型效果的影响。相关实验表明,结合Charbonnier损失和全变分损失函数,本文所述基于深度学习的信道估计网络（CENet）可以获得超越传统信道估计算法的信道估计性能。3)针对OFDM系统,提出了一种基于深度学习的信号检测方法。在前述基于深度学习的信道估计研究基础之上,本文将信号检测任务看作是一种信道响应已知条件下的条件式信号恢复的过程,设计了一种信道条件式恢复网络（CCRNet）对传输信号进行恢复。在CCRNet的条件融合模块,引入了一种基于低秩分解的双线性残差层来增强模型表征能力。相关实验表明,将本文所述信道条件式恢复算法与前述信道估计算法相结合,本文提出的基于深度学习的信道估计与信号检测联合方案相比其他传统方案可以得到更低的误码率,获得更好的信号检测效果。
刘诗雨[5]（2021）在《基于深度学习的IRS辅助通信关键技术研究》文中提出随着第五代（the fifth-generation,5G）无线通信系统逐渐在全球范围内部署,学术界和工业界一直在积极探索未来的无线通信系统,例如B5G（beyond 5G）和6G（the sixth-generation,6G）,旨在满足更高的通信性能,例如超高数据传输率和高能效,全球覆盖率和连通性以及极高的可靠性和低延迟。近年来,智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）被认为是可实现高能效、高容量可靠通信的前景技术之一,其低成本的制造工艺和灵活的部署条件使智能反射面在实际实施方面也有很大的优势。IRS多被作为一种小尺寸、低功耗的辅助通信设备,其能通过调整反射系数来智能化改善无线传输环境。正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术是目前室内外复杂多径环境下常用的的一种高效传输波形,因此将IRS与OFDM通信系统有效结合,可实现复杂无线通信场景下系统容量和能效等的进一步提升。此外,深度学习作为一种可解决传统方法难以处理的非线性非凸问题和高计算量问题的方法,其在复杂通信场景下,针对通信物理层的一些估计和优化问题也有着优越的性能表现。综合上述原因,本文主要研究了智能反射面辅助的多输入单输出（Multiple Input Single Output,MISO）OFDM通信系统中,基于深度学习的信道估计以及发射机和反射面波束成形联合优化问题。本文介绍了智能反射面的结构和原理,接下来对OFDM通信系统的收发机结构、信道估计算法和多发单收OFDM系统中基于最大化可达速率的波束成形进行了一个简短的说明。之后介绍了深度学习中神经网络的神经元结构,以及一些常用的人工神经网络模型。最后对深度强化学习的原理和常用算法进行了阐述。信道估计是无线通信系统中用于获取系统信道信息的重要组成模块,针对智能反射面辅助的MISO-OFDM系统,本文研究了基于深度学习的信道估计算法。本文介绍了目前针对IRS辅助通信系统信道估计常用的反射面系数设计方法,并提出了基于深度学习的信道估计模型,该模型通过引入卷积神经网络来自适应学习信道特征。仿真结果表明,该系统性能优于传统最小二乘信道估计法,并在系统环境失配情况下有较好的鲁棒性。针对IRS辅助通信系统中的波束成形设计,本文研究了基于深度强化学习的IRS辅助MISO-OFDM系统发射机和智能反射面波束成形联合优化问题。本文根据最大化可达速率准则,提出了一种基于深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）的低计算复杂度波束成形优化模型。该模型利用系统的信道信息,根据学习得到的最优策略求解优化问题,得到最佳波束成形。仿真结果表明,该方法相比传统凸优化算法,在较小性能损失下大大降低了计算求解的复杂度。
王武同[6]（2020）在《高铁通信场景下空间调制技术研究》文中提出空间调制技术（Spatial modulation,SM）作为一种新的多输入多输出（Multiple input multiple output,MIMO）通信技术,目前正是无线移动通信领域热门研究领域。它既通过传统调制来传送信息比特,又通过激活不同位置的天线索引来传输携带的信息比特。另一方面,由于高速铁路（High-speed railway,HSR）独特的通信场景,为了改善现有的HSR通信系统性能,一种做法就是把SM技术引入到HSR通信系统中,这种将SM应用在HSR通信中目前是学术界的研究新的热点,它能很好的提升HSR通信系统的整体性能。本文深入研究HSR通信场景下的空间调制及其相关技术理论。本文首先对高铁通信场景SM的基本理论知识做了详细阐述,并且分别提出了面向HSR通信场景下的多天线组的广义SM方案和多天线组的增强型SM方案,两种方案一种是基于广义SM,另一种基于增强型SM,即便是两种完全不同的通信方案但均有着异曲同工之处。高铁通信场景多天线组的广义SM技术是将天线分组和GSM技术相结合,这种思路在不影响系统其他性能时可以显着提升高铁通信系统的容量。高铁通信场景多天线组的增强型SM方案是在多天线组内结合主星座和辅助星座调制技术,这种构思可以增加天线和调制映射组合数,并且显着改善高铁通信的系统的容量等整体性能指标。总之,这两种技术方案都可以解决高铁通信系统的信息速率瓶颈的问题。仿真结果表明所提的两种高铁通信SM技术方案可以明显提升现有通信系统的信息传输速率等性能指标,并且具有很好的鲁棒性。其次,根据传统的双符号SM和单符号SM方案特点并且结合HSR特殊的场景,提出了一种新颖的高铁通信三符号SM方案。高铁通信三符号SM方案基本原理是在不同时隙发射单个调制符号或者两个角度旋转最优的调制符号来传输数据,这种做法不仅可以提升高铁通信系统的容量而且由于采用最优角度旋转抗干扰能力也有所增强。因此所提技术方案,不仅信息传输速率显着改善,接收机复杂度等性能相对于特定的SM技术也有所改善,而且整体性能取得良好的折衷。仿真结果进一步表明所提三符号SM方案能够很好地应用在高铁通信场景中,改善现有高铁场景通信技术的不足等,是一种十分有潜力的高铁通信技术。
刘伟[7]（2020）在《极化码在宽带微功率通信系统中的应用研究》文中研究指明随着电力抄表业务的发展,为了保证更有效、更可靠、更智能的抄表业务,宽带微功率无线通信作为新的通信方式将取代电力线通信（Power Line Communication,PLC）。但其仍然面临两个问题:一方面宽带微功率无线通信工作在公共频段,易受其他系统干扰,另一方面电表等通信设备安装在复杂多变的信道环境中,导致传输可靠性低,这对宽带微功率无线通信的整体性能提出了更高要求。极化码作为目前唯一被证明在理论上可达香农限的编码方案,相比目前PLC系统中传统的Turbo码,在编译码方面有更突出的表现,将极化码应用于宽带微功率无线通信中是一种有效提高整体性能的方式。本文解决了极化码应用于宽带微功率无线通信中的两个问题:一是极化码在宽带微功率无线通信中的低复杂度译码问题;二是极化码在宽带微功率无线通信中的速率兼容问题。具体的研究工作如下:1.针对传统的极化码译码算法需要设置较大的列表值以满足宽带微功率无线通信性能要求,但同时导致译码复杂度较高的问题,本文设计了一种基于比特翻转的自适应译码算法。该算法通过自适应选择列表值,列表值的选取随着信噪比的增大而减小,从而达到减小整体复杂度的效果,与传统的算法相比,该算法在保证译码性能的同时降低了译码复杂度。2.针对传统的极化码速率兼容方案在不同编码速率下性能各异且相差较大的问题,基于对C0模式与C1模式下的打孔方案的分析,本文设计了一种适用于多码率的高可靠极化码速率兼容方案。该方案通过结合两种传统打孔方案,避免了传统打孔方案在较高码率或较低码率下性能差异较大的问题,能够满足宽带微功率无线通信的多码率需求。3.通过结合本文所提的极化码低复杂度译码算法与高可靠的极化码速率兼容方案,给出了极化码应用于宽带微功率无线通信的完整解决方案。在宽带微功率无线通信的实测信道下,与PLC系统的Turbo码方案进行仿真对比,验证了极化码应用于宽带微功率无线通信中的性能优势。
刘锦[8]（2020）在《面向双向中继通信的Polar码与物理层网络编码联合设计》文中研究指明近些年来,无线通信迅速发展的同时人们对数据业务的要求也越来越高,更大的数据量更快的传输速度对无线通信技术都提出了更高的要求。但无线信道完全开放的特性和存在衰落、覆盖范围的问题使得很多情况下数据的传输需要有中继的协助,协作通信的思想就产生了。而网络编码的提出有效的提高了网络的吞吐量,又因为无线信道自身的广播特性和叠加特性,因此在物理层进行网络编码并与一定的信道编码技术相结合可以获得比传统中继系统更好的性能。Polar码是目前唯一能够达到香农极限的信道编码方式,编译码算法的复杂度较低、时延较小,因此本文提出了物理层网络编码与Polar码联合设计的方案。具体内容如下:首先介绍了双向中继通信的概念和系统模型,网络编码的基本原理、优缺点,然后详细说明了无线中继信道中的三种信息传输的模式和实现过程。并分析比较了这三种传输模式的性能,可以看出物理层网络编码相对传统的传输方式和直接网络编码模式可以提高网络的传输效率和吞吐量,并通过仿真分析得以验证。接着推导了物理层网络编码与信道编码联合设计的中继译码方案。LDPC码的再次发现证明它是性能优异的信道编码方式,针对本文使用的高斯消去的编码方法和基于置信传播算法的BP译码算法进行了说明,分析了编译码的复杂度,进行了单发单收情况下不同码长的LDPC码误码率的仿真。之后提出了LDPC码和物理层网络编码联合设计的方案,仿真分析了不同码长对联合系统BER性能的影响。Polar码是性能优异且被证明能达到香农极限的信道编码方式,我们最终研究的联合系统中信道编码方式选择的就是Polar码。文章针对Polar码的编码原理和本文使用的连续消除译码（SC）和连续消除列表译码算法（SCL）进行了介绍,通过仿真单发单收情况下不同码长和译码方法的Polar码传输的误码率,验证了Polar码的性能。然后介绍了传统的Polar码和网络编码的结合方案,分析了不足,在此基础上提出了Polar码和物理层网络编码联合设计的方案。最后通过仿真分析了该联合设计系统误码率和吞吐量两方面的性能。仿真结果说明了码长和译码算法都会影响联合系统的可靠性,并且本文提出的联合编码系统的方案相对于直接网络编码系统确实提高了网络吞吐量,同时也尽可能保证了系统的可靠性,而另一方面相对于信道编码方式选择LDPC码的联合设计系统可以在尽量少损失系统可靠性的前提下降低译码的复杂度和计算量,验证了本文方案的可行性和有效性。
方善祯[9]（2020）在《基于OFDM携能通信系统的能效优化技术研究》文中研究指明无线通信网络是一种利用电磁波传递和接收信号的通信系统,与传统有线通信网络相比,具有宽频带、高容量和使用灵活等特点,能够有效解决传统有线通信网络的弊端和不足,目前广泛运用于工业生产、网络通信、个人通讯等领域。随着时代的发展,无线通信网络经历着爆发式增长,通信技术由2G向3G、4G快速发展,5G时代也正式来临,5G时代可实现的速率和可接入的用户约是4G的上百倍乃至上千倍。然而,为了实现更高的速率和更大的带宽,所消耗的能量也在急剧增长,导致了能量效率的下降,因此如何提高能量效率成为了现今通信领域一个亟待解决的难题。为了解决这一问题,无线携能通信技术（Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT）应运而生,该技术可以通过吸收周围环境的射频（Radio Frequency,RF）信号,实现解码信息的同时收集能量,不仅保证了系统所需的目标速率要求,同时所收集的能量可以用于补充系统消耗的能量,从而提高能量效率。SWIPT技术常用的方法有三种:功率分配法（Power Spliting,PS）、时隙切换法（Time Switching,TS）和天线选择法（Antenna Selecting,AS）,然而这三种方法都需要在接收端额外提供一个分配器,这增加了通信系统的设计和实现复杂度。本文在无线通信网络中,将SWIPT技术与正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术相结合,利用不同的子载波来同时实现信息解码和能量收集。不仅降低了接收端的设计和实现复杂度,同时在满足用户最小传输速率的条件下,最大限度的收集能量,进而显着降低了系统能耗,系统能量效率得到明显提高。本文的主要工作和成果如下:（1）针对现有基于SWIPT技术提高系统能效的方法需要额外增加分配器的问题,本文首先提出了一种基于OFDM携能通信的能效优化方法。在此方法中我们分别考虑了单用户系统和多用户系统两种场景下的能效优化问题。在单用户系统中,基站直接发送信号给用户,用户利用不同的子载波实现信息和能量的并行传输,我们研究了如何进行功率优化和子载波分配,在保证用户达到最小传输速率的情况下,最大化系统的能效。进一步,我们研究了如何提高多用户系统的能效,与单用户系统类似,每个用户设有最小传输速率,我们同样联合优化了功率和子载波分配来使系统能效达到最大。仿真结果表明,本文提出的方法在不增加系统物理复杂度的情况下,可以显着提高系统能效。（2）在实际的通信过程中,当通信双方的距离相隔较大时,达到的系统能效往往不太理想,因此我们利用协作中继技术能有效提高传输速率和扩大覆盖范围的特点,提出了基于OFDM协作的携能通信能效优化方法,来进一步提高系统能效。我们将传输时间平均分为2个时隙,在第一时隙,基站传输信息到中继节点,中继节点通过SWIPT技术利用一部分子载波解码信息,利用剩下的子载波收集能量。在第二时隙,中继节点帮助转发信息给用户,所需的能量来源于第一时隙收集的。我们分别研究了在基于解码转发和放大转发两种协作中继方式下,如何进行功率、子载波等资源的联合分配,在保证用户达到最小传输速率的情况下,最大化系统的能效。仿真结果表明,所提方法与其它算法相比,可以达到更高的能效。
郑开放[10]（2020）在《基于空间调制的多天线传输技术研究》文中进行了进一步梳理空间调制（Spatial Modulation,SM）作为一种新兴的MIMO传输技术,通过建立信息比特与发射天线索引之间的映射关系,将空间维度引入传统二维调制中,从而构成三维星座空间。针对SM技术频谱效率较低及不能充分利用天线资源等问题,学者们又提出广义空间调制（Generalized Spatial Modulation,GSM）传输技术。这些新兴的MIMO传输技术能明显改善甚至消除传统MIMO系统中存在的信道间干扰和多射频链路实现成本高等问题,正逐渐成为无线通信系统中的重要研究方向。本论文主要对SM技术及其扩展技术中存在的问题进行研究和改进,以降低复杂度和提升系统误比特率（Bit Error Rate,BER）性能为改进目标。所做出的工作及创新点如下:1.对提升SM系统BER性能的比特映射技术做研究。针对目前比特映射算法中存在不能在系统BER性能和复杂度之间平衡的问题,提出一种改进的比特映射算法,称为符号最近法（Symbol Nearest Method,SNM）。该算法以符号间的距离为标准对SM符号进行排序,并将格雷编码的比特序列分配给已排序的SM符号。仿真和分析结果表明,在高信噪比情况下该算法的系统性能接近于BER下界,且计算复杂度为（）2O K,其中K为SM符号数,其复杂度也较低,从而取得系统BER性能和复杂度之间的折中。2.在GSM系统中,发射端的多根天线被激活导致其接收端信号检测较为复杂。为了降低检测复杂度,提出一种改进的球形译码（Sphere Decoding,SD）检测算法,称为可靠SD（Reliable SD,R-SD）检测算法。该算法依据设定的排序准则对候选的发射天线组合降序排列,采用SD检测算法依次对发射天线组合进行搜索,并对搜索到的结果设定阈值进行可靠性判断。若判断为可靠,则终止检测,否则将继续搜索。若所有的搜索结果均不满足可靠性判断条件,则取所有搜索中最优的结果作为最终的检测结果。仿真和分析结果表明,R-SD检测的系统BER性能近似相同于最大似然（Maximum Likelihood,ML）检测,且在收发两端配置多根天线和调制阶数较高时,R-SD检测相比于ML检测其计算复杂度可以降低88%左右,在GSM系统中具有较强的实用性。
二、三种无线通信技术基本原理和性能比较（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、三种无线通信技术基本原理和性能比较（论文提纲范文）
（1）无线中继通信系统的功率优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 无线中继技术的研究进展 |
| 1.3 神经网络的研究进展 |
| 1.4 论文主要研究内容和结构安排 |
| 第二章 无线中继通信系统的相关原理 |
| 2.1 无线通信系统的基本介绍 |
| 2.1.1 无线信道的基本特性 |
| 2.1.2 常见的无线衰落信道 |
| 2.1.3 系统性能指标 |
| 2.2 中继技术 |
| 2.2.1 中继技术的基本原理 |
| 2.2.2 常见中继协议 |
| 2.3 OFDM技术原理 |
| 2.4 无线协作OFDM系统资源分配问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 面向OFDM无线中继系统的功率分配算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型及问题描述 |
| 3.3 低复杂度功率分配算法 |
| 3.3.1 拉格朗日松弛算法 |
| 3.3.2 块坐标连续上界最小化算法 |
| 3.3.3 算法复杂度和收敛性 |
| 3.4 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于神经网络的功率分配算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据集的准备与处理 |
| 4.3 BP神经网络的相关理论 |
| 4.4 BP神经网络模型的建立及优化 |
| 4.4.1 模型搭建 |
| 4.4.2 模型优化 |
| 4.5 仿真结果分析 |
| 4.5.1 训练数据量实验 |
| 4.5.2 模型性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）面向可见光通信的CDMA技术及其应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写清单 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 可见光通信发展概述 |
| 1.3 可见光通信中多址接入技术研究现状 |
| 1.4 论文的研究内容及主要创新点 |
| 1.5 论文的组织与安排 |
| 2 可见光通信及CDMA技术基本原理 |
| 2.1 可见光通信系统构成 |
| 2.2 可见光通信关键技术 |
| 2.2.1 多址接入技术 |
| 2.2.2 调制技术 |
| 2.2.3 调光控制技术 |
| 2.3 基于CDMA的多址接入技术 |
| 2.3.1 CDMA基本原理 |
| 2.3.2 扩频码集在VLC中的应用 |
| 2.3.3 基于CDMA的可见光通信系统模型 |
| 2.4 针对CDMA-VLC系统的研究点 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 面向VLC系统的调光控制CDMA方案及其应用研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 调光控制CDMA-VLC方案 |
| 3.2.1 方案原理 |
| 3.2.2 方案示例 |
| 3.3 仿真系统实现和性能分析 |
| 3.4 基于FPGA的实时系统实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 面向QS-CDMA-VLC系统的新型码集构造及其应用研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 OZCZ码集构造基础 |
| 4.3 基于交织迭代的OZCZ码集构造 |
| 4.3.1 构造方法 |
| 4.3.2 特性分析 |
| 4.3.3 构造示例 |
| 4.4 单通道QS-CDMA-VLC系统模型和性能分析 |
| 4.4.1 系统模型 |
| 4.4.2 系统性能仿真和实验分析 |
| 4.5 基于迭代扩展的OZCZ码集构造 |
| 4.5.1 构造方法 |
| 4.5.2 特性分析 |
| 4.5.3 构造示例 |
| 4.6 双通道QS-CDMA-VLC系统模型和性能分析 |
| 4.6.1 系统模型 |
| 4.6.2 系统性能实验分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 面向多速率QS-CDMA-VLC系统的码集构造及其应用研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多速率QS-CDMA-VLC系统建模 |
| 5.3 OVSF-OZCZ码集构造 |
| 5.3.1 构造基础 |
| 5.3.2 构造方法 |
| 5.3.3 特性分析 |
| 5.3.4 构造示例 |
| 5.4 多速率QS-CDMA-VLC系统性能分析 |
| 5.4.1 性能分析 |
| 5.4.2 数值仿真结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于CDMA技术的可见光通定一体化系统实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于CDMA的可见光通定一体化系统 |
| 6.2.1 系统模型 |
| 6.2.2 基于CDMA的可见光通定一体化方案 |
| 6.3 可见光通定一体化系统性能分析 |
| 6.4 可见光通定一体化实时系统实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于空间调制的新型MIMO传输技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 主要数学符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 空间调制技术的研究背景 |
| 1.2 空间调制技术的发展现状 |
| 1.2.1 空间调制概念的发展 |
| 1.2.2 空间调制主要研究问题的发展 |
| 1.3 本文主要研究内容及贡献 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 本文的主要贡献 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 发射端空间调制系统及其优化设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传统空间调制系统模型与性能分析 |
| 2.2.1 系统模型 |
| 2.2.2 BER性能分析 |
| 2.3 射频偏置空间调制传输原理 |
| 2.3.1 系统模型 |
| 2.3.2 仿真结果 |
| 2.4 射频偏置空间调制系统的功率优化设计 |
| 2.4.1 系统模型 |
| 2.4.2 发射天线数为2 时的最优功率分配方案 |
| 2.4.3 基于主要错误向量的功率分配方案 |
| 2.4.4 基于迭代凸近似的功率分配方案 |
| 2.4.5 仿真结果及分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 非理想信道状态信息下的发射端空间调制系统 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 OSM系统在信道估计有误差时的BER性能分析 |
| 3.2.1 信道估计误差模型 |
| 3.2.2 计算理论PEP的广义分析框架 |
| 3.2.3 静态OSM系统中平均PEP的推导 |
| 3.2.4 动态OSM系统中平均PEP的推导 |
| 3.2.5 数字仿真结果 |
| 3.3 OSM系统在相关信道下的BER性能分析 |
| 3.3.1 相关信道模型 |
| 3.3.2 相关信道下静态OSM系统BER上界的推导 |
| 3.3.3 数字仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 接收端空间调制系统及其优化设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统接收端空间调制系统 |
| 4.3 基于MMSE预编码的接收端空间调制系统 |
| 4.3.1 系统模型 |
| 4.3.2 基于MMSE预编码的等效接收模型推导 |
| 4.3.3 误比特率上界分析 |
| 4.3.4 数字仿真结果 |
| 4.4 不定激活的接收端空间调制系统 |
| 4.4.1 不定激活映射方式 |
| 4.4.2 系统BER性能分析 |
| 4.4.3 数字仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 自适应功率分配的接收端空间调制系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 完美信道状态信息下的功率分配辅助接收端空间调制系统 |
| 5.2.1 系统模型 |
| 5.2.2 功率分配方案设计 |
| 5.2.3 数字仿真结果 |
| 5.3 非完美信道状态信息下的功率分配辅助接收端空间调制系统 |
| 5.3.1 系统模型 |
| 5.3.2 信道估计 |
| 5.3.3 系统性能分析 |
| 5.3.4 功率分配方案设计 |
| 5.3.5 数字仿真结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于空间调制的跨介质中继通信 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 解码转发中继的跨介质通信 |
| 6.2.1 系统模型 |
| 6.2.2 系统性能分析广义框架 |
| 6.2.3 两种跨介质通信系统性能分析及功率分配方案设计 |
| 6.2.4 数字仿真结果 |
| 6.3 基于空间调制的跨介质通信 |
| 6.3.1 空间调制的互信息性能分析 |
| 6.3.2 空间调制跨介质通信系统的功率分配设计 |
| 6.3.3 数字仿真结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文主要工作及贡献 |
| 7.2 下一步工作建议及研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 附录D |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（4）基于深度学习的检测与估计方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 频谱感知研究现状 |
| 1.2.2 信道估计研究现状 |
| 1.2.3 信号检测研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容和论文结构安排 |
| 2 相关技术基本原理 |
| 2.1 频谱感知技术 |
| 2.2.1 匹配滤波检测 |
| 2.2.2 能量检测器 |
| 2.2 OFDM系统的信道估计和均衡算法 |
| 2.2.1 OFDM系统原理 |
| 2.2.2 OFDM系统信道估计 |
| 2.2.3 OFDM系统信道均衡 |
| 2.3 深度神经网络技术原理 |
| 2.3.1 全连接网络 |
| 2.3.2 卷积神经网络 |
| 2.3.3 长短时记忆网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于深度学习的频谱感知方法研究 |
| 3.1 问题建模 |
| 3.2 传统能量检测器模型 |
| 3.3 单节点频谱感知网络设计 |
| 3.4 多节点协作频谱感知网络设计 |
| 3.5 实验仿真与结果 |
| 3.5.1 训练数据生成和预处理 |
| 3.5.2 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于深度学习的信道估计方法研究 |
| 4.1 系统模型 |
| 4.2 整体方案设计 |
| 4.3 CENet网络结构设计 |
| 4.3.1 整体网络结构 |
| 4.3.2 区域级非局部模块 |
| 4.3.3 局部源残差注意力组 |
| 4.3.4 二阶通道注意力模块 |
| 4.4 损失函数设计 |
| 4.5 实验结果比较分析 |
| 4.5.1 实验配置 |
| 4.5.2 实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于深度学习的信号检测方法研究 |
| 5.1 系统模型 |
| 5.2 CCRNet网络结构设计 |
| 5.2.1 双线性残差条件融合 |
| 5.2.2 网络结构 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 实验配置 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）基于深度学习的IRS辅助通信关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、符号清单、术语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 深度学习 |
| 1.2.2 深度学习在IRS中的应用 |
| 1.3 论文主要内容与结构安排 |
| 第二章 基本原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 智能反射面基本原理 |
| 2.2.1 智能反射面硬件结构 |
| 2.2.2 智能反射面辅助通信系统信号模型 |
| 2.3 OFDM多载波调制技术基本原理 |
| 2.3.1 OFDM无线通信系统模型 |
| 2.3.2 OFDM信道估计 |
| 2.3.3 基于系统可达速率的MISO-OFDM系统波束成形 |
| 2.4 深度学习基本原理 |
| 2.4.1 神经元模型 |
| 2.4.2 深度神经网络 |
| 2.4.3 卷积神经网络 |
| 2.5 深度强化学习基本原理 |
| 2.5.1 强化学习概述 |
| 2.5.2 基于价值的深度强化学习算法 |
| 2.5.3 基于策略的深度强化学习算法 |
| 2.6 本章总结 |
| 第三章 基于深度学习的IRS辅助MISO-OFDM系统信道估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 IRS辅助MISO-OFDM系统基本模型 |
| 3.2.1 信道模型 |
| 3.2.2 信号模型 |
| 3.3 IRS反射模式介绍 |
| 3.3.1 基于开关(ON/OFF)的反射模式 |
| 3.3.2 正交反射模式 |
| 3.4 基于深度学习的信道估计方法 |
| 3.4.1 CENet基本模型 |
| 3.4.2 CENet方法设计 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.6 本章总结 |
| 第四章 基于深度强化学习的IRS辅助MISO-OFDM系统波束成形设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统和问题模型 |
| 4.3 基于凸优化的波束成形联合优化设计算法 |
| 4.4 基于DDPG算法的发射波束成形和反射面相移联合优化算法 |
| 4.4.1 神经网络模型 |
| 4.4.2 DDPG算法描述 |
| 4.5 仿真结果与分析 |
| 4.6 本章总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 下一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（6）高铁通信场景下空间调制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作和内容安排 |
| 第二章 面向高铁通信场景的空间调制技术 |
| 2.1 高铁通信场景下的空间调制技术 |
| 2.1.1 高铁通信场景下空间调制技术基本原理 |
| 2.1.2 高铁通信场景下空间调制技术系统模型 |
| 2.2 高铁通信场景下空间调制技术的检测算法 |
| 2.2.1 最大似然检测 |
| 2.2.2 迭代最大比合并检测 |
| 2.3 高铁通信场景下空间调制技术的可行性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 高铁通信场景下天线组空间调制技术研究 |
| 3.1 面向高铁通信场景的广义空间调制技术 |
| 3.1.1 面向高铁通信场景的广义空间调制技术原理 |
| 3.1.2 面向高铁通信场景的广义空间调制数学模型 |
| 3.1.3 面向高铁通信场景的广义空间调制信号检测 |
| 3.2 面向高铁通信场景的增强型空间调制技术 |
| 3.2.1 面向高铁通信场景的增强型空间调制的技术原理 |
| 3.2.2 面向高铁通信场景的增强型空间调制的信号设计 |
| 3.3 面向高铁通信场景的多天线组广义空间调制的设计 |
| 3.3.1 面向高铁通信场景的多天线组广义空间调制基本原理 |
| 3.3.2 面向高铁通信场景的多天线组广义空间调制仿真分析 |
| 3.4 面向高铁通信场景的天线组增强型空间调制技术的设计 |
| 3.4.1 高铁通信场景的天线组增强型空间调制的基本原理 |
| 3.4.2 高铁通信场景下天线组增强型空间调制的性能分析 |
| 3.4.3 高铁通信场景下仿真分析与性能评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 高铁通信场景下三符号空间调制技术研究 |
| 4.1 高铁通信场景下双空间调制的基本原理 |
| 4.1.1 高铁通信场景下双空间调制技术基本原理 |
| 4.1.2 高铁通信场景下双空间调制的系统模型 |
| 4.2 高铁通信场景下三符号空间调制技术的基本原理 |
| 4.3 高铁通信场景下三符号空间调制技术的性能分析 |
| 4.4 数值仿真分析与性能评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（7）极化码在宽带微功率通信系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 宽带微功率的发展现状 |
| 1.3 极化码研究现状 |
| 1.4 论文的主要工作和组织结构 |
| 第2章 极化码的基本原理 |
| 2.1 信道极化理论 |
| 2.1.1 信道组合 |
| 2.1.2 信道分裂 |
| 2.1.3 极化过程 |
| 2.2 极化码的编码原理 |
| 2.2.1 构造子信道可靠性排序 |
| 2.2.2 编码过程 |
| 2.3 极化码译码算法 |
| 2.3.1 SC译码算法 |
| 2.3.2 SCL译码算法 |
| 2.3.3 CA-SCL译码算法 |
| 2.3.4 仿真性能分析 |
| 2.4 速率兼容的极化码 |
| 2.5 极化码的特点和应用难点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 极化码低复杂度译码算法 |
| 3.1 基于比特翻转的译码算法 |
| 3.2 基于比特翻转的自适应SCL算法 |
| 3.3 仿真分析 |
| 3.3.1 仿真参数设置 |
| 3.3.2 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 极化码高可靠的速率兼容方案 |
| 4.1 C0打孔模式与C1打孔模式 |
| 4.1.1 C0模式下打孔方案 |
| 4.1.2 C1模式下打孔方案 |
| 4.2 适用于宽带微功率系统的极化码打孔方案 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.3.1 仿真参数设置 |
| 4.3.2 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 极化码译码及速率兼容联合方案 |
| 5.1 仿真分析 |
| 5.2 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（8）面向双向中继通信的Polar码与物理层网络编码联合设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究目的 |
| 1.2 国内外在该方向的研究现状及分析 |
| 1.2.1 无线中继通信 |
| 1.2.2 网络编码 |
| 1.2.3 物理层网络编码和信道编码的联合设计 |
| 1.3 论文结构和各章内容 |
| 第2章 双向中继通信和网络编码 |
| 2.1 双向中继通信 |
| 2.2 网络编码 |
| 2.2.1 网络编码的基本原理 |
| 2.2.2 网络编码的优缺点 |
| 2.2.3 物理层网络编码的基本原理 |
| 2.3 无线中继信道中的网络编码方案 |
| 2.3.1 传统信息传输模式 |
| 2.3.2 直接网络编码模式 |
| 2.3.3 物理层网络编码模式 |
| 2.3.4 性能比较 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 LDPC码与物理层网络编码的联合设计 |
| 3.1 物理层网络编码中继译码方案 |
| 3.2 LDPC码编译码原理 |
| 3.2.1 LDPC码的定义和Tanner图 |
| 3.2.2 LDPC码的编码原理 |
| 3.2.3 LDPC码的译码算法 |
| 3.2.4 仿真分析 |
| 3.3 LDPC码与物理层网络编码的联合设计 |
| 3.3.1 系统模型 |
| 3.3.2 物理层网络编码和LDPC码联合设计方案 |
| 3.3.3 中继节点物理层网络编码过程分析 |
| 3.3.4 仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 Polar码与物理层网络编码的联合设计 |
| 4.1 Polar码的编译码及性能分析 |
| 4.1.1 Polar码的编码原理 |
| 4.1.2 Polar码的译码 |
| 4.1.3 仿真分析 |
| 4.2 传统的Polar码与网络编码结合方案 |
| 4.3 物理层网络编码和Polar码的联合设计 |
| 4.3.1 系统模型 |
| 4.3.2 系统中继映射方案 |
| 4.3.3 译码软信息推导 |
| 4.3.4 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（9）基于OFDM携能通信系统的能效优化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无线通信网络发展历史及研究现状 |
| 1.2.2 无线携能通信的发展历史及研究现状 |
| 1.2.3 无线携能通信网络中能效优化研究现状 |
| 1.3 本文主要内容和结构安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 OFDM技术 |
| 2.1.1 OFDM技术的基本原理 |
| 2.1.2 OFDM的 DFT/FFT实现 |
| 2.2 无线携能通信技术 |
| 2.2.1 无线能量传输技术 |
| 2.2.2 无线携能通信接收机结构 |
| 2.3 协作通信技术 |
| 2.3.1 协作通信技术的基本原理 |
| 2.3.2 协作分集技术 |
| 2.3.3 协作通信的常用协议 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于OFDM携能通信的能效优化方法 |
| 3.1 基于OFDM单用户携能通信的能效优化方法 |
| 3.1.1 系统模型 |
| 3.1.2 单用户系统能效优化方法描述与性能分析 |
| 3.1.3 资源分配算法 |
| 3.1.4 仿真结果分析 |
| 3.2 基于OFDM多用户携能通信的能效优化方法 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 多用户系统能效优化方法描述与性能分析 |
| 3.2.3 资源分配算法 |
| 3.2.4 仿真结果分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于OFDM协作的携能通信能效优化方法 |
| 4.1 基于OFDM解码转发协作的携能通信能效优化方法 |
| 4.1.1 系统模型 |
| 4.1.2 解码转发协作能效优化方法描述与性能分析 |
| 4.1.3 资源分配算法 |
| 4.1.4 仿真结果分析 |
| 4.2 基于OFDM放大转发协作的携能通信能效优化方法 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 放大转发协作能效优化方法描述与性能分析 |
| 4.2.3 资源分配算法 |
| 4.2.4 仿真结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 4 发明专利 |
| 学位论文数据集 |
（10）基于空间调制的多天线传输技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 空间调制的研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 第2章 多天线传输技术 |
| 2.1 传统MIMO传输技术 |
| 2.1.1 分集技术 |
| 2.1.2 复用技术 |
| 2.2 空间调制技术 |
| 2.2.1 基本原理 |
| 2.2.2 系统模型 |
| 2.2.3 接收端检测算法 |
| 2.3 MIMO传输技术比较 |
| 2.3.1 性能分析 |
| 2.3.2 仿真验证 |
| 2.4 本章小节 |
| 第3章 空间调制比特映射算法的研究与改进 |
| 3.1 比特映射技术 |
| 3.1.1 系统模型 |
| 3.1.2 问题描述 |
| 3.1.3 性能界限 |
| 3.2 适用于SM系统的比特映射算法 |
| 3.2.1 传统比特映射算法 |
| 3.2.2 性能提升的比特映射算法 |
| 3.3 改进的SM比特映射算法 |
| 3.3.1 算法原理 |
| 3.3.2 性能分析 |
| 3.3.3 复杂度分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 广义空间调制球形译码检测算法的研究与改进 |
| 4.1 广义空间调制技术 |
| 4.1.1 基本原理 |
| 4.1.2 系统模型 |
| 4.2 传统广义空间调制检测算法 |
| 4.2.1 线性检测算法 |
| 4.2.2 最大似然检测算法 |
| 4.2.3 球形译码检测 |
| 4.3 经典广义空间调制球形译码检测算法 |
| 4.3.1 经典SD检测算法Tx-SD |
| 4.3.2 经典SD检测算法Rx-SD |
| 4.4 改进的广义空间调制球形译码检测算法 |
| 4.4.1 算法原理 |
| 4.4.2 检测性能分析 |
| 4.4.3 复杂度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
四、三种无线通信技术基本原理和性能比较（论文参考文献）
- [1]无线中继通信系统的功率优化研究[D]. 陈英. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]面向可见光通信的CDMA技术及其应用研究[D]. 陈丹阳. 北京科技大学, 2021
- [3]基于空间调制的新型MIMO传输技术研究[D]. 李尤. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]基于深度学习的检测与估计方法研究[D]. 易雪梅. 浙江大学, 2021(01)
- [5]基于深度学习的IRS辅助通信关键技术研究[D]. 刘诗雨. 浙江大学, 2021(01)
- [6]高铁通信场景下空间调制技术研究[D]. 王武同. 南京邮电大学, 2020(02)
- [7]极化码在宽带微功率通信系统中的应用研究[D]. 刘伟. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [8]面向双向中继通信的Polar码与物理层网络编码联合设计[D]. 刘锦. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [9]基于OFDM携能通信系统的能效优化技术研究[D]. 方善祯. 浙江工业大学, 2020(02)
- [10]基于空间调制的多天线传输技术研究[D]. 郑开放. 重庆邮电大学, 2020(02)