神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于基于導(dǎo)頻的OFDMA信道預(yù)測技術(shù)研究.pdf

1、LTE無線通信系統(tǒng)的下行鏈路采用正交頻分多址(OFDMA)技術(shù),通過基于動(dòng)態(tài)比特分配的鏈路自適應(yīng)技術(shù)最大化實(shí)現(xiàn)信道容量。實(shí)現(xiàn)鏈路自適應(yīng)的前提是系統(tǒng)已知當(dāng)前的信道狀態(tài),但采用信道估計(jì)算法得到的信道狀態(tài)存在反饋延時(shí)誤差,在信道時(shí)變很快的情況下,反饋延時(shí)誤差會(huì)非常顯著。
　　 信道預(yù)測技術(shù)通過預(yù)測算法預(yù)知將來某時(shí)刻的信道狀態(tài),從而減少反饋延時(shí)誤差帶來的影響。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于信道狀態(tài)預(yù)測,可以為鏈路自適應(yīng)算法提供比較準(zhǔn)確的信道狀態(tài)預(yù)測

2、信息。
　　 本文應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對LTE OFDMA信道進(jìn)行基于導(dǎo)頻的信道狀態(tài)預(yù)測,提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信道狀態(tài)預(yù)測模型:對于OFDMA信道的導(dǎo)頻所在的每個(gè)子載波,將接收到的歷史導(dǎo)頻位置信道狀態(tài)信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測將來某時(shí)刻導(dǎo)頻位置的信道狀態(tài)信息,通過統(tǒng)計(jì)過去一段時(shí)間的導(dǎo)頻信道狀態(tài)信息的平均值和平均預(yù)測誤差來調(diào)整預(yù)測模型最終的輸出。在本文預(yù)測模型中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法選取了LM網(wǎng)絡(luò)算法和RBF網(wǎng)絡(luò)算法。
　　 本文采用

3、下面的仿真方法驗(yàn)證該預(yù)測模型的預(yù)測準(zhǔn)確度:在接收端,把該預(yù)測模型的輸出在延時(shí)相應(yīng)預(yù)測步長后作為信道估計(jì)算法的輸入進(jìn)行鏈路級仿真,得出系統(tǒng)的鏈路誤碼率和誤塊率,并把該結(jié)果與直接采用信道估計(jì)算法得到的鏈路誤碼率和誤塊率相比較,來驗(yàn)證導(dǎo)頻位置信道狀態(tài)預(yù)測結(jié)果的逼近程度。仿真結(jié)果表明,本論文提出的預(yù)測模型,在一定的預(yù)測步長內(nèi),得出的導(dǎo)頻狀態(tài)信息能夠很好地逼近實(shí)際導(dǎo)頻狀態(tài)信息；通過鏈路仿真得到的鏈路誤碼率和誤塊率與直接進(jìn)行信道估計(jì)得到的鏈路誤碼率