论文研究-支持向量分类机在入侵检测中的应用研究.pdf

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研究了LTE系统的一种基于信道信息均值的低反馈量有限反馈新算法。该算法利用子载波之间的频率响应相干性,将OFDM各子载波均匀分割成若个子载波簇,对每个簇内,除去簇头的其余子载波再等分分组,以各分组内子载波的信道信息均值为依据,进行最优预编码矩阵搜索。数值仿真表明,该算法不仅有效地保证了系统系能,而且使反馈开销得到了显著降低。
94 013,49(1) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 题,因此本文以子载波为单位分别进行处理.即对簇内的 表1仿真参数配置表 簇头子载波进行全码本搜索,而对于簇内其余子载波,以 参数改置 具体数值 其信道信息均值为依据,在与簇头所对应的最优预编码矩 信道环境(km·h) 阵的码夲子集内进行搜索,这样就能够有效地减少误差扩 资源块大小 散和累加的问题 子载波间隔/Hz 假定L是初始码本中的预编码矩阼个数,L是新码本 唢结构 FDD 中的预编码矩阵个数,改进的有限反馈新算法的具体算法 信道估计 MIMO接收机 ZF接收机 步骤如下 PMI方法 MMSE (1)给初始码本中的每一个预编码矩阵确定新码本子 调制方式 64QAM或16OAM 集9,O'由w,的L个相邻预编码矩阵组成包括w本身, 发射天线数 并以与η的距离升序排列来编制索引号。计算预编码码 接收天线数 本中每一个预编码矩阼之间的弦距离,根据预編码矩阵之 层映射数 间的距离给每一个预编码矩阵寻找到最优的码本子集U 节反馈量对比部分):此外,对」不同的大小的码本子集, 定义码本之间的弦距离: 分簇数越多,系能改旾越明显,这主要是山于簇数越多,簇 4(ny)=2|, 内子载波越少,那么该簇的信道信息均值就能够更好地等 弦距离越小,表明两个预编码矩阵之间的相关性越强 效于当前整个簇的信道状态信息。 (2)将所有子载波以等分方式进行分簇,对各个簇内 除去簇头的其余子载波进行分组,并且求取各个组的信道 信息均值。 (3)在含有L个预编码矩阵的初始码本中,根据最小 均方误差准则( Minimum Mean Squared frror,MMSF)搜 索每一簇内簇头子载波的最佳波束形成向量,并假定第 开环无反爱 个预编码矩阵是最优预编码知阵。定义最小均方误差准则: 10 一改进算法NK=8 一改进算法NK-14 E w(n)=arg 样12…,D1+Mxr(n)(n)甲,(4) min 埋想反馈 4)根据选择出来的最优预编码知阵,找到之前所确 SNRdB 立的对应的码本子集Ω′,在含有个预编码矩阵的新码 图3NLOS环境下码本子集为8系统64QAM性能对比 本Ω中,以同样的准则搜索每一簇内各分组信道信息均值 10 所对应的最佳波束成型向量,但是要注意的是:每一簇内 第一个子毂波分组其最优预编码矩阵的搜索在与簇头对 应的最优预编码矩阵的领城内进行,但是,从第二个了载 波分组开始,其最优预编码矩阵的搜索在与前一个子载波 分组所对应的最优预编码矩阵的领域内进行 开环无反憬 (5)重复(3)和(4)并应用于所有了载波簇。 10 改进算法NK=8 改进算法NK=14 一改进算法NK-56 厍想反馈 4数值仿真及反馈量对比 8 101214 4.1数值仿真 图4NLOS环境下码本子集为4系统64QAM性能对比 在IMT- Advanced系统中,分别定义了城市微蜂窝、城 市宏蜂窝、农村宏蜂窝和室内环境等四个测试场景,而且 对比图3和图5明显得出,调制的阶数越高,误码率也 每一种场景又分別定义了视距(LoS)和非视距(NLos)两越高。图5屮当SNR为10dB时,误码率可达到10-,然而 种传输情形。本仿真中,只考虑室内 NLOS传输场景,以在图3中,SNR为14dB时,才可达到同样的误码性館。 LTE物理层链路层仿真平台为基础对本文提出的算法进行4.2反馈量对比 了验证,具体参数配置如表1 假定系统具有N个子载波,如果将每K个子载波划 仿真结果见图3与图4,从该图可看出,开环无反馈系分为一子载波簇,则总子载波簇数为N/K,分别对这N/K 统的性能是最差的;理想反馈系统的性能是最好的;改进个簇以n=1,2,…,N/K进行编号。如果以ITE系统中的 的有限反馈新算法性能优于递归算法。每一次计算都存L=16预编码矩阵为例,对于理想反馈算法,是将这L个预 在着误差,各次计算误差累积的原因。但是反馈开销,改编码矩阵全部作为初始码本,因此反馈比特数B=1bL;对 进的有限反馈新算法比递归算法下降十分明显(见随后4.2于码本子集为冫全反馈,则反馈比特数B=lh。 周茜,景小荣,张祖凡,等:ITE系统中基于分簇的改进有限反馈新算法 2013,49(11) 95 5结论 通过对LTE中基于子载波簇的有限反馈方案设计进 行理论推导分析,本文提出了一种低反馈开销的改进有限 反馈新算法,并利用 matlab仿真工具对其性能进行了实验 10 仿真。改进有限反馈新算法不仅仅可以有效地降低反馈 无反馈 一递归算法 开销,还能够减少在递归反馈中引起的误差扩散和累加, 10改进算法MK-12m 一改进算法NK=21 保证了码本选择的准确性。 一改进算法NK=84 理想反馈 012345678910 参考文献: SAR/dB 图5NLOS环境下码本子集为8系统16QAM性能对比 I Love D, Heath R, Slrohtner T Grassmannian bean forming for multiple input multiple output wireless systems[JJ.IEEE 递归反馈算法的反馈开销 Transactions on Information Theory, 2003, 49: 2735-27 47 递归反馈算法是对所有的N个了载泼中的第一个了 [2 Sharif M, Ilassibi 13On the capacity of MIMO broadcast 载波进行全码本搜索,其反馈开销为B:对余下的N-1个 channcls with partial sidc information[J].IEEE Transactions on Information Theory, 2005, 51(2): 506-522 子毂波,均在上一次搜索到的最优预编码矩阵的码本子集 [3 Love D J, HeaLh R W, Lau v N. An overview of limited 内进行搜索,其反馈开销为B,因此,总开销为B+B(N-1) Feedback in wireless communication systems[J. IEEE Jour- 改进的有限反馈新算法的反馈开销: nal on Selected Areas in Communications, 2008, 26(8) 对第n(n=1.2,…,Nk)个了载波簇:簇内序号为1 1341-1365 (原了载波序号为nK+1)的了载波,进行全码本搜索,其反[4] Zhou Shengli, Li Baosheng BER criterion and codebook con 馈开销为B;对簇内序号为2(原」载波序号为nK+2)到 struction for finite-rate precoded spatial multiplexing with K(原子载波序号为nK+K)的子载波进行(-)/m份等 linear receivers[J]IEEE Transactions on Signal Processing 分分组(m个子载波为一组),再对分组内的子载波对应的 2006,54(5):1653-1665 信道信息求均值,以该均值信道信息为基础,釆用算法步 15 Mondal b, Heath R wAlgorithms for quantized precoding in MIMO OFDM beamforming systcms[C]pRoc SPI: Noisc 骤(4)进行最优预编码矩阵搜索,其反馈开销为B,因此, in Communication Systems, 2005, 4847: 80-87. 总开销为(B+(K-D/m)B)M/K。 [6 Zhou S, Li B, willett P Recursive and trellis-based feedback 理想反馈算法"的反馈开销: reduction for MIMo-OFDM with rate-limited feed-back 全反馈由于对所有的子载波均采用全码本搜索,因 IEEE Transactions on Wireless Cullnunicalions, 2006, 5(12) 此,总开销为BN。 3400-3405 以LTE系统中的L=16预编码矩阵为例,以理想反馈[7]Rilo. Wibc J, Wilson T.I. canning subjective nouns using 算法为基准,表2列出在两种不同算法在64QAM调制下 cxtraction pattcrn bootstrapping[C]//Conf on Natural Lan- (图3与图4)的反馈开销对比。 guage Learning( CONLL), 2003: 25-3 [8 Oteri O, Yoon E, Paulraj A Linear precoding for high-K-factor 表2反馈开销对比 hannels exploiting channel mean and covariance informa 算法 簇数码本子集8码本子集4 tion J.IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2007, 56 (5):2581-2589 改进有限反馈新算法1 26.9 8.75% [9 Yang ingnong, Williams D B Transmission subspacc track- 32.5% 25% ing for MIMo systems with low-rate feedback[].IEEE 递归算法 754% Transactions on Communication, 2007,55(8): 1629-1639 理想反馈算法 [10 Srivastava A, Klassen E Bayesian and geometric subspace tracking]. Adv Appl Probab, 2004, 30(1): 43-56 从表2可以看出,相比递归算法,本文提出的有限反馈 Shirani-Mehr II Caire G Channel state feedback schet 新算法可以显著地降低反馈开销,同时性能也得到一定程 for multiuser MIMO-OFDM downlink[J]IEEE Transac- 度的提高(图3与图4) tions on Communication. 2009,57(9): 2713-2723

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