传统的正交频分复用/偏移正交幅度调制(OFDM/OQAM)系统波形自适应设计主要针对具有非指数型时延功率谱和非U型多普勒功率谱的信道模型对波形进行优化,而实际中,波形自适应设计会因不同的信道模型产生不同的信道匹配准则系数。结合地空信道模型和扩展高斯函数的特性,在传统基于信干噪比(SINR)优化的OFDM/OQAM系统波形自适应算法的基础上提出一种新的OFDM/OQAM系统波形自适应设计算法。该算法引入信道匹配系数β,通过信道匹配准则建立波形时频域间隔与信道最大多径时延、最大多普勒频移的关系,再结合传统SINR优化函数计算扩展因子参数,将参数反馈给发送端并调整发送端和接收端的滤波器达到波形自适应的目的。仿真结果表明,4QAM和16QAM调制下,信道匹配系数β的引入在系统误码性能上均有1. 0 d B以上的改善。
车辆快速移动带来的信道时变特性降低了智能车载协作系统的误码性能。因此,该文提出了一种基于一阶自回归模型(AR1)的车载混合译码放大转发(HDAF)协作通信方法,该方法通过AR1的多普勒频偏相关系数来刻画时变信道特性,根据信道增益自适应选取HDAF协作通信方式,提升了智能交通系统的可控性安全。同时,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。数值分析表明,车载系统能通过增加CSI的估计精度,有效地减少车辆快速移动引起的误码平顶值。该方法相对于放大转发(AF)和解码转发(DF)协作通信方式,平均误码性能分别提高了约3.6 d B和1.5 d B。
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