全雙工技術(shù)理論上可以使頻譜效率提升一倍,將其應用于雙向中繼系統(tǒng),能進一步提升系統(tǒng)的頻譜效率�？紤]殘余自干擾與信道環(huán)境,以安全容量最大化為目標進行中繼選擇,將該選擇優(yōu)化問題建模為多分類問題,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)的智能中繼選擇策略。在設(shè)計分類模型時利用CNN提取信道的空間相關(guān)性,設(shè)置卷積核的維度與中繼數(shù)目相關(guān),為了保留輸入特征的矩陣特性未使用池化層。仿真結(jié)果表明,在降低計算復雜度和減少反饋開銷的情況下,基于CNN的分類器具有更高的分類準確率,能獲得與傳統(tǒng)最優(yōu)中繼選擇方案一致的安全容量。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖1全雙工雙向多協(xié)作中繼的系統(tǒng)模型

在上述雙向通信系統(tǒng)中，假設(shè)全部信道狀態(tài)信息（CSI）均已知，而且各節(jié)點間的信道服從獨立同分布（independentlyidenticallydistribution,i.i.d）的瑞利平坦衰落，將系統(tǒng)中節(jié)點a與節(jié)點b間的信道傳輸系數(shù)hab(a,b∈{S1,S2,Rn....

圖2分類準確率隨平均信噪比的變化曲線

首先，本文選用準確率來評估已構(gòu)建多分類模型的應用效果，準確率是用來衡量全部樣本被正確分類的比例。分類準確率隨平均信噪比的變化曲線如圖2所示，展示了在包含不同中繼的協(xié)作場景中，分類效果隨平均信噪比的變化情況。由圖2可以看出，當平均信噪比在0～30dB內(nèi)變化時，不同中繼數(shù)目的協(xié)作....

圖3系統(tǒng)安全容量隨鏈路平均信噪比的變化曲線

中繼數(shù)目不同的協(xié)作場景中，系統(tǒng)安全容量隨接收平均信噪比的變化曲線如圖3所示，實驗中設(shè)置仿真參數(shù)殘余自干擾功率Ij=-20dB,j∈{S1,S2,Rk}及協(xié)作中繼數(shù)目N=2、4、8、16。從圖3中可看出，在相同中繼數(shù)目的場景中，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的中繼選擇方案獲得的系統(tǒng)安全....

圖4系統(tǒng)安全性能與殘余自干擾強度的關(guān)系

均信噪比γ一定時，系統(tǒng)安全容量與系統(tǒng)安全中斷概率隨殘余自干擾強度的變化情況如圖4所示，仿真實驗中設(shè)置γ=15dB與安全容量閾值Cth=1bit/(s.Hz)。圖4(a）展示了展示出平均信噪比一定時，提出的分類方案所獲得的系統(tǒng)安全容量隨殘余自干擾強度的增加而明顯降低；圖4(b....

本文編號：3991988