在復(fù)雜的MIMO-OFDM系統(tǒng)中,系統(tǒng)很多性能是由信道狀態(tài)決定的。傳統(tǒng)反饋?zhàn)赃m應(yīng)問題通過反饋信道矩陣與信噪比信息建立查找表來切換MCS,然后通過MCS轉(zhuǎn)換將信道狀態(tài)影響映射到系統(tǒng)性能變化上。這類要建立起信道狀態(tài)到系統(tǒng)性能的映射是復(fù)雜非線性的。至今,沒有一種明確的理論或方法來證明這類映射可能存在的規(guī)律。然而,學(xué)習(xí)算法對(duì)于處理非線性映射具有較好的效果,通過對(duì)輸入輸出間模型的建立,學(xué)習(xí)算法能在模型內(nèi)部體現(xiàn)出這類映射關(guān)系。因此越來越多的學(xué)者開始探索用學(xué)習(xí)的方案來處理自適應(yīng)問題。這是在沒有明確理論來建模這類復(fù)雜非線性映射時(shí)的一種可行替代。監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一大類,在解決分類問題上能達(dá)到很好的效果。自適應(yīng)調(diào)制編碼對(duì)于調(diào)制編碼策略的選擇可以看作明顯的分類問題。因此,本文首先設(shè)計(jì)了基于監(jiān)督學(xué)習(xí)方案的自適應(yīng)調(diào)制編碼算法,然后在本文提出的自適應(yīng)調(diào)制編碼方案基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行功率分配的優(yōu)化,提升系統(tǒng)整體的數(shù)據(jù)傳輸速率性能。本論文首先提出基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的無反饋?zhàn)赃m應(yīng)調(diào)制編碼算法。其中,本文采用了K最鄰近算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩類典型的學(xué)習(xí)算法。為將自適應(yīng)調(diào)制編碼問題歸納為分類問題,本文提出一種基于信道條件和傳輸功率約束下的信道特征提取方案,該特征提取方案是全文分析和驗(yàn)證的基礎(chǔ)。然后用該特征提取方案對(duì)于不同調(diào)制編碼方案進(jìn)行驗(yàn)證,檢驗(yàn)該特征提取方案能否準(zhǔn)確劃分不同調(diào)制編碼方案。接下來,為避免維度災(zāi)難并準(zhǔn)確的表示空間流數(shù)目不同的情況,對(duì)于提出的特征提取方案給出了兩類降維方案,并對(duì)兩類降維方案進(jìn)行可行性分析。然后,在運(yùn)用提取特征和降維方法的基礎(chǔ)上,將K最鄰近算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法加入到自適應(yīng)調(diào)制編碼方案中,提出KNN-AMC算法和ANN-AMC算法。最終將KNN-AMC算法和ANN-AMC算法運(yùn)用到仿真中,通過對(duì)系統(tǒng)的誤比特性能分析和數(shù)據(jù)傳輸速率分析,驗(yàn)證了KNN-AMC算法和ANN-AMC算法的可行性。在LTE TDD中,通過利用上下行信道的互易性獲得信道信息,應(yīng)用于本文算法模型中能夠節(jié)省反饋開銷,降低系統(tǒng)工作時(shí)延,可以讓系統(tǒng)更快地適應(yīng)通信環(huán)境的變化。本文著重解決的第二個(gè)問題是基于KNN-AMC算法下的功率分配問題。首先本文采用傳統(tǒng)的注水算法對(duì)功率進(jìn)行分配�？紤]到注水算法是一種調(diào)節(jié)比特加載過程以達(dá)到最優(yōu)的方法,而本文自適應(yīng)調(diào)制編碼選擇對(duì)所有流進(jìn)行了相同的調(diào)制。因此本文提出在注水算法上進(jìn)行一定改進(jìn),提出基于奇異值比值和離散優(yōu)化功率分配算法。其主要思想是首先收集剩余功率,然后將剩余功率按照調(diào)制等級(jí)由高至低進(jìn)行分配。最后,通過仿真將離散優(yōu)化分配算法與注水算法進(jìn)行對(duì)比,可以看出優(yōu)化分配算法通過對(duì)注水算法的離散優(yōu)化得到更好的系統(tǒng)傳輸速率性能。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP181;TN911.22
【部分圖文】：

例子就劃分為 K 個(gè)訓(xùn)練集中某一類別數(shù)目最多的那一類。圖 2-1 KNN 算法示意圖在圖 2-1 中，主要有兩個(gè)分類，一個(gè)是三角形，一個(gè)是正方形。對(duì)于 KNN 算法，如果想要判斷圖中圓圈屬于哪一類。首先確定一個(gè)合適的 K 值。比如內(nèi)圓是K=3，在這個(gè)內(nèi)圓中有兩個(gè)三角形和一個(gè)正方形，則圓圈將被判定為類別數(shù)量多的一類即三角形。如果改變 K 值，比如令 K=6，則得到外圓。這時(shí)在外圓劃定的范圍內(nèi)有三個(gè)三角形，四個(gè)正方形，這時(shí)圓圈將被判定為類別數(shù)量多的一類即正方形。根據(jù)以上簡(jiǎn)單介紹可知 KNN 算法的結(jié)果于所選取的圓半徑,也就是 K 值的大小有關(guān)。下面是對(duì) KNN 算法輸入輸出以及距離度量所進(jìn)行簡(jiǎn)單的分析。（1） 假設(shè) KNN 算法的輸入訓(xùn)練集數(shù)據(jù)為 T，如公式(2-5)所示
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本文編號(hào)：2874336