代码总结步骤：
%% 动态自适应调制%生成消息数据%获取数据包%估计信道的信噪比%确定发射机的调制%在接收器处解调%给出信噪比的反馈
2021-09-02 10:54:12
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针对在信道中实时分配比特和功率的问题.采用了一种由Fischer算法改进的自适应算法.经在MATLAB仿真平台下模拟验算比较.结果表明:改进的Fischer算法运算复杂度低,能够根据子载波信道增益大小分配比特.与8PSK固定调制方式MIMO-OFDM系统相比,更能够在保证系统信道质量所需误码率和总发射功率前提下,根据信道状态信息,动态分配比特和功率,显著增加信道比特传输速率,改善系统整体性能.
2021-03-21 16:23:40
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提出了一种基于卡尔曼滤波和AR模型的、针对由于移动台高速移动而引起的信道状态变化的信道预测方法。在研究传统的LRP信道预测算法的基础上抽取采样数据,通过训练序列得到AR模型系数,采用LRP信道预测算法进行信道预测,并引入一个决策模块,当信道状态变化较大时,采用Kalman滤波进行替代预测,可获得较好的预测性能。
2021-02-24 09:08:55
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为满足无线Mesh网络和Ad Hoc网络业务不同性能的要求,提出了一种跨层优化算法,给出了保证业务平均误包率的自适应调制编码的实现方法,并结合信道、冲突、缓冲区和业务要求等分析了业务性能.在此基础上,提出了调节误包率、优化业务吞吐率,并通过加权以满足业务不同吞吐率和延迟要求的优化算法,优化综合了物理层、MAC层、链路层和业务要求的影响.为验证算法的正确性,进行了仿真分析.结果表明,在给定的参数下,与未优化相比,丢包率约减小35.3%,延迟约降低65.6%.
2021-02-23 18:04:21
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