基于信源-信道互感的5G网络数据高速编码算法
发布时间：2019-07-12 06:43
【摘要】：为优化5G移动自组织网络数据编码效率与误码率,提出基于信源-信道互感知机制的5G移动自组织网络数据高速编码优化算法。采取马尔科夫信道转移模型对节点信道编码,构建信道高速编码预测机制,获取信源-信道激发状态;通过激发状态节点的信道编码偏移特性,使用级联方式修正其偏移值,得到最佳传输状态的数据交互率;依据中心-外围分组方式,构建信源权重映射机制,利用最高传输速度及最低编码误码率进行传输划分。仿真结果表明,与信道信源联合优化感知算法(source-channel optimal joint cutting algorithm,SOJC)、欧式几何混沌感知自适应算法(european geometric chaos aware adaptive algorithm,EGCA)相比,该算法的G编码质量与编码速率更高,误码率更低。
文内图片：
图片说明： 源－信道数据的状态分解与建模［９］，，从而达到进行信道感知的目的。由于５Ｇ网络节点及数据的频率偏移及跳变特性，ＳＮＲ（ｓｉｇｎａｌ－ｔｏ－ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ）处于不断的更迭过程中［８］。在固定的频率跳变时间段Ｔ内，可对ＳＮＲ实现矢量离散Ｔ＝｛Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，…，Ｔｎ｝，Ｔｎ∈［Ωｎ，Ωｎ＋１］（１）式中：［Ωｎ，Ωｎ＋１］是信源ＳＮＲ的跳变范围。信源ＳＮＲ进行跳变过程［９］中的状态转移如图１所示，跳变概率Ｓｎ，ｎ＋１可由下式规定Ｓｎ，ｎ＋１＝Ｓｔ｛Ｓｔ＋１＝ｎ＋１｜Ｓｔ＝ｎ｝（２）式中：Ｓｎ，ｎ＋１是ｔ到ｔ＋１ＳＮＲ跳变概率。考虑到５Ｇ信号在瑞利信道中进行数据传输时，不妨设ＳＮＲ为ｎｉ（ｘ），则ｎｉ（ｘ）可由下式规定为［９］图１状态转移［９］ｎｉ（ｘ）＝∫ｘｅｘs裕洌ǎ常┝⑹剑ǎ玻┛傻眯藕旁冢郐福睿福睿保莸奶浠剩睿椋ǎ睿┪睿椋ǎ睿健姚福睿宝福睿睿椋ǎ洌ǎ矗┪扑闶剑ǎ矗┓奖悖ㄒ搴疲ǎ┤缦拢疲ǎ剑妫瞚幡校澹穑玻ǎ│校ǎ担┯墒剑ǎ常剑ǎ担┛芍簦笔笨探诘阕刺⑸频母怕剩睿椋ǎ睿簦颍幔钗睿椋ǎ睿簦颍幔睿剑裕疲é福睿睿椋ǎ睿ǎ叮┢渲校Ｐ停ǎ担├铮嫖鼻敖诘愕钠德势疲Ｐ停ǎ
本文编号：2513517
文内图片：
图片说明： 源－信道数据的状态分解与建模［９］，，从而达到进行信道感知的目的。由于５Ｇ网络节点及数据的频率偏移及跳变特性，ＳＮＲ（ｓｉｇｎａｌ－ｔｏ－ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ）处于不断的更迭过程中［８］。在固定的频率跳变时间段Ｔ内，可对ＳＮＲ实现矢量离散Ｔ＝｛Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，…，Ｔｎ｝，Ｔｎ∈［Ωｎ，Ωｎ＋１］（１）式中：［Ωｎ，Ωｎ＋１］是信源ＳＮＲ的跳变范围。信源ＳＮＲ进行跳变过程［９］中的状态转移如图１所示，跳变概率Ｓｎ，ｎ＋１可由下式规定Ｓｎ，ｎ＋１＝Ｓｔ｛Ｓｔ＋１＝ｎ＋１｜Ｓｔ＝ｎ｝（２）式中：Ｓｎ，ｎ＋１是ｔ到ｔ＋１ＳＮＲ跳变概率。考虑到５Ｇ信号在瑞利信道中进行数据传输时，不妨设ＳＮＲ为ｎｉ（ｘ），则ｎｉ（ｘ）可由下式规定为［９］图１状态转移［９］ｎｉ（ｘ）＝∫ｘｅｘs裕洌ǎ常┝⑹剑ǎ玻┛傻眯藕旁冢郐福睿福睿保莸奶浠剩睿椋ǎ睿┪睿椋ǎ睿健姚福睿宝福睿睿椋ǎ洌ǎ矗┪扑闶剑ǎ矗┓奖悖ㄒ搴疲ǎ┤缦拢疲ǎ剑妫瞚幡校澹穑玻ǎ│校ǎ担┯墒剑ǎ常剑ǎ担┛芍簦笔笨探诘阕刺⑸频母怕剩睿椋ǎ睿簦颍幔钗睿椋ǎ睿簦颍幔睿剑裕疲é福睿睿椋ǎ睿ǎ叮┢渲校Ｐ停ǎ担├铮嫖鼻敖诘愕钠德势疲Ｐ停ǎ
本文编号：2513517
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/2513517.html
