散射信道自适应传输方案研究

摘要

对流层散射通信具有保密性强、信道稳定等优点，成为了各国中远程通信的主要手段。自适应技术可以有效对抗对流层信道的时变特性，从而提高系统吞吐量。本文针对对流层散射信道设计了自适应传输方案。 首先分析了对流层散射信道的主要特性。然后参考典型对流层多径信道类型建立了对流层散射信道模型。最后在信道模型的基础上设计了对流层散射信道自适应传输方案，本方案主要包括多速率传输方案和MCS（Modulation and Coding Scheme，MCS）切换控制方案两个部分。 在多速率传输方案部分，首先分析了SC-FDMA（Single Carrier Frequency Division Multiple Access，SC-FDMA）体制相对于目前散射通信体制的优势。然后介绍了系统结构和数据帧结构，并给出了相关参数的选择依据，同时也对多速率MCS方案的设计过程进行了说明。最后对方案中的关键技术进行了研究，这些关键技术主要包括帧同步、频偏估计、信道估计与均衡、合并和信噪比估计。通过对比不同同步方法性能，设计了帧同步序列长度和结构。根据接收时域数据的重复结构，设计了新的频偏估计与信噪比估计方法，与传统方法相比估计性能更好。在DFT降噪信道估计算法的基础上，对不同信道插值方式和不同频域均衡算法进行了对比，选择了最佳信道估计和均衡方式。 在MCS切换控制方案部分，首先介绍了EESM（Exponential Effective SINR Mapping，EESM）等基于查找表的传统控制方案，详细给出了算法中调谐因子计算方法，并对不同算法在系统中的性能进行了分析。然后针对传统方案信道质量反馈不准确的缺点，引入了机器学习中的SVM（Support Vector Machine，SVM）和K-NN（K-Nearest Neighbor，K-NN）两种经典算法。不仅介绍了两种算法的基本原理，而且详细说明了利用两种算法控制MCS切换的过程。仿真分析了不同训练集数目对SVM算法性能的影响，同时分析了不同K值对K-NN算法性能的影响。最后针对本文设计的自适应传输方案设计了一种4维特征参数的K-NN算法，该算法可以得到与32维特征参数近似的性能，并且优于其他几种算法。

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