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基于统计特性的多天线能效优化
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN929[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]北京工业大学先进信息网络北京实验室,北京100124, [2]北京工业大学信息与通信工程学院,北京100124
  • 相关基金:北京市优秀人才资助项目(2014000020124G040);国家自然科学基金资助项目(61571021,61372089)
中文摘要:

针对多天线链路,提出基于信道统计特性的传输与能效优化方案. 接收端采用基于训练序列的最小均方误差估计获得信道估计值,并基于码本进行有限反馈,从而使得发送端获得信道状态信息并进行波束赋形的数据传输. 针对这一传输过程进行能效优化,根据其信道统计特性对最小均方误差估计值和估计误差及码本反馈量化值和反馈误差进行统计分析,进而形成针对能效度量的统计分析和能效优化模型,并给出能效最大化的训练功率及数据功率分配方案. 仿真结果表明,与已有静态功率分配方案相比,提出方案可以有效地提高系统能效性,且在快速时变信道环境下,以极低复杂度获得趋近于已有动态功率分配方案的性能.

英文摘要:

An energy efficient transmission and optimization scheme was proposed for the link with multiple antennas. The channels were estimated by the receiver by using MMSE estimation with the trainings, and then were fed back to the estimated channels based on the codebook. Therefore, the transmitter transmitted data with beam forming by exploiting this feedback channel state information. To optimize the energy efficiency of the transmission, the statistics of the MMSE estimate, the estimation error, the quantized feedback value and feedback error were analyzed based on the statistical characteristic of channels. Subsequently, the statistics of energy efficiency was obtained and the optimization model of energy efficiency was also proposed, based on which the energy efficient training power and data power were given. Simulation results show that the proposed scheme can effectively improve the system energy efficiency in compared with the existing static power allocation scheme, and also can obtain the similar performance with the existing dynamic power allocation scheme in fast time varying channels but with very low complexity.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924