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基于非正交多址的室內(nèi)可見光通信技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-11-02 19:30
  隨著信息產(chǎn)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展,智能終端市場占有率不斷擴(kuò)大,使得傳統(tǒng)無線射頻通信業(yè)務(wù)壓力不斷增加,有限且不可再生的頻譜資源面臨枯竭。因此,眾多學(xué)者將目光轉(zhuǎn)向頻譜資源豐富且不需授權(quán)的可見光通信(Visible Light Communication,VLC)技術(shù)上。但由于VLC采用調(diào)制帶寬較窄的LED作為信號發(fā)射器,嚴(yán)重限制了系統(tǒng)容量。因此,將功率域非正交多址接入(Power Domain Non-Orthogonal Multiple Access,PD-NOMA)技術(shù)引入VLC系統(tǒng),通過功率域復(fù)用技術(shù)能夠有效地提升頻譜效率和系統(tǒng)用戶接入量。本文主要針對非正交多址接入技術(shù)在室內(nèi)可見光通信系統(tǒng)中的應(yīng)用展開研究。首先,對室內(nèi)可見光通信系統(tǒng)信道模型和功率域非正交多址接入技術(shù)進(jìn)行簡要分析?紤]到在室內(nèi)可見光通信系統(tǒng)中,用戶之間的非協(xié)作、背景光過強(qiáng)、信道量化誤差等問題會使接收用戶難以從周期導(dǎo)頻信號中準(zhǔn)確地解調(diào)出信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI),因此建模非完美信道狀態(tài)信息(Imperfect Channel State Information,ICSI)下...

【文章頁數(shù)】:70 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 可見光通信技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 非正交多址技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內(nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排
2 非正交多址接入(NOMA)理論基礎(chǔ)
    2.1 新型非正交多址接入技術(shù)
        2.1.1 多用戶共享接入技術(shù)(MUSA)
        2.1.2 稀疏碼多址接入技術(shù)(SCMA)
        2.1.3 圖樣分割技術(shù)(PDMA)
        2.1.4 功率域非正交多址接入技術(shù)(NOMA)
    2.2 NOMA實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)
        2.2.1 功率域復(fù)用技術(shù)
        2.2.2 串行干擾消除技術(shù)
    2.3 NOMA與OMA對比分析
    2.4 本章小結(jié)
3 ICSI NOMA-VLC系統(tǒng)
    3.1 室內(nèi)可見光通信信道模型
    3.2 ICSI NOMA-VLC系統(tǒng)模型
    3.3 ICSI NOMA-VLC系統(tǒng)誤碼率分析
    3.4 基于調(diào)光控制的系統(tǒng)誤碼率分析
    3.5 仿真結(jié)果及分析
    3.6 本章小結(jié)
4 基于QoS約束的ICSI NOMA-VLC系統(tǒng)功率分配改進(jìn)方案
    4.1 典型功率分配方案
        4.1.1 固定功率分配方案
        4.1.2 全空間搜索功率分配方案
        4.1.3 分?jǐn)?shù)階功率分配方案
    4.2 QoS介紹
    4.3 基于KKT條件的ICSI NOMA-VLC系統(tǒng)的功率分配方案
    4.4 基于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的功率分配方案
        4.4.1 粒子群算法
        4.4.2 功率分配方案
    4.5 仿真結(jié)果及分析
        4.5.1 基于KKT條件的改進(jìn)功率分配方案驗(yàn)證
        4.5.2 基于PSO的改進(jìn)功率分配方案驗(yàn)證
    4.6 本章小結(jié)
5 多載波ICSI NOMA-VLC系統(tǒng)資源分配改進(jìn)方案
    5.1 多載波ICSI NOMA-VLC系統(tǒng)
    5.2 基于改進(jìn)的Kuhn-Munkres算法的用戶分組改進(jìn)方案
        5.2.1 改進(jìn)的Kuhn-Munkres算法
        5.2.2 用戶分組改進(jìn)分配方案
    5.3 基于嵌套粒子群算法的資源分匹配改進(jìn)方案
    5.4 仿真結(jié)果及分析
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果



本文編號:4010017

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