神經(jīng)網(wǎng)絡應用于基于導頻的OFDMA信道預測技術研究.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,通過基于動態(tài)比特分配的鏈路自適應技術最大化實現(xiàn)信道容量。實現(xiàn)鏈路自適應的前提是系統(tǒng)已知當前的信道狀態(tài),但采用信道估計算法得到的信道狀態(tài)存在反饋延時誤差,在信道時變很快的情況下,反饋延時誤差會非常顯著。
　　 信道預測技術通過預測算法預知將來某時刻的信道狀態(tài),從而減少反饋延時誤差帶來的影響。神經(jīng)網(wǎng)絡可以應用于信道狀態(tài)預測,可以為鏈路自適應算法提供比較準確的信道狀態(tài)預測

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

3、下面的仿真方法驗證該預測模型的預測準確度:在接收端,把該預測模型的輸出在延時相應預測步長后作為信道估計算法的輸入進行鏈路級仿真,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算法得到的鏈路誤碼率和誤塊率相比較,來驗證導頻位置信道狀態(tài)預測結(jié)果的逼近程度。仿真結(jié)果表明,本論文提出的預測模型,在一定的預測步長內(nèi),得出的導頻狀態(tài)信息能夠很好地逼近實際導頻狀態(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行信道估計得到的鏈路誤碼率