智能车载协作系统中车辆快速移动使得无线通信信道具有时变特性,为有效评估系统的误码性能,给出了符合车载时变信道的一阶自回归(AR1)模型,提出了一种基于AR1模型的自适应解码转发(ADF)协作误码率分析方法。该方法通过AR1模型的多普勒...智能车载协作系统中车辆快速移动使得无线通信信道具有时变特性,为有效评估系统的误码性能,给出了符合车载时变信道的一阶自回归(AR1)模型,提出了一种基于AR1模型的自适应解码转发(ADF)协作误码率分析方法。该方法通过AR1模型的多普勒频偏相关系数来刻画时变信道特性,根据中继译码结果自适应选择是否协作转发,提升了智能交通系统的可靠性。此外,利用矩生成函数(MGF)推导出ADF协作下多进制正交幅度调制(M-QAM)信号误码率封闭表达式,并分析了车载移动速度和信道状态信息(CSI)估计精度对误码性能的影响。数值仿真结果表明,车载系统能通过增加CSI估计精度,有效地减少车载快速移动引起的误码平顶值。该方法相对于放大转发(AF)协作通信方式,平均误码性能提高约8.7 d B。展开更多
提出了一种基于分布式空时分组编码的译码转发(DSTBC-DF)的新的协同分集方案,设计了适合协同分簇多跳无线传感网的网络协议,并讨论了协同同步情况,分析了协同分集方案的性能和协同分簇无线传感网的能量效率。理论分析与 Mento Carlo 仿...提出了一种基于分布式空时分组编码的译码转发(DSTBC-DF)的新的协同分集方案,设计了适合协同分簇多跳无线传感网的网络协议,并讨论了协同同步情况,分析了协同分集方案的性能和协同分簇无线传感网的能量效率。理论分析与 Mento Carlo 仿真的结果验证了这一新方案的有效性:相比传统的方案,不但实现简单,而且通过合理的协议设计有效地解决了协同同步问题,实现了完全的分集增益,有更高的能量效率,网络系统能耗明显降低。展开更多
文摘智能车载协作系统中车辆快速移动使得无线通信信道具有时变特性,为有效评估系统的误码性能,给出了符合车载时变信道的一阶自回归(AR1)模型,提出了一种基于AR1模型的自适应解码转发(ADF)协作误码率分析方法。该方法通过AR1模型的多普勒频偏相关系数来刻画时变信道特性,根据中继译码结果自适应选择是否协作转发,提升了智能交通系统的可靠性。此外,利用矩生成函数(MGF)推导出ADF协作下多进制正交幅度调制(M-QAM)信号误码率封闭表达式,并分析了车载移动速度和信道状态信息(CSI)估计精度对误码性能的影响。数值仿真结果表明,车载系统能通过增加CSI估计精度,有效地减少车载快速移动引起的误码平顶值。该方法相对于放大转发(AF)协作通信方式,平均误码性能提高约8.7 d B。
文摘提出了一种基于分布式空时分组编码的译码转发(DSTBC-DF)的新的协同分集方案,设计了适合协同分簇多跳无线传感网的网络协议,并讨论了协同同步情况,分析了协同分集方案的性能和协同分簇无线传感网的能量效率。理论分析与 Mento Carlo 仿真的结果验证了这一新方案的有效性:相比传统的方案,不但实现简单,而且通过合理的协议设计有效地解决了协同同步问题,实现了完全的分集增益,有更高的能量效率,网络系统能耗明显降低。
