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基于预发射-精度提升机制的LTE-5G数据传输算法

更新时间:2009-03-28

0 引 言

由于数字通信技术的特性,数据传输前后均需要借助欧氏机制的接收星座投影技术,而新一代超高速数据移动通信技术中具有欧式距离复杂,信号频率漂移特性较强等特点,使得LTE-5G技术在社会领域中难以发挥优越特性[1,2]

为进一步提高当前LTE-5G技术的适用领域,降低该技术的可用性门槛,诸多学者对LTE-5G技术中的传输性能进行提升,如Hasan.M等[3]提出了基于FTT机制的LTE-5G数据优化传输算法,通过将信号矢量之间的欧氏距离进行离散化后,生成FTT(快速傅里叶变换序列),改善了信道相干特性下欧氏距离因离散噪声因素而发生的频率混叠。然而该算法需要根据信号频率混叠程度动态的获取接收星座图中的矢量距离进行一次性矢量映射,一旦映射初始化过程难以成功进行时,将导致算法因映射失败而导致显著的传输受阻现象。Wan.J等[4]提出了一种基于环状微分自旋解析分割机制的LTE-5G数据优化传输算法,采取超矢量微分环解析的方式实现了信号预发射成型过程中的分割,能够在解调效率不降低的情况下显著提高算法对莱斯混沌噪声的抗噪性能。然而该算法需要在解析时按维度进行信号矢量分割,特别是当信号投影维度较高时将导致噪声能量的不足,致使算法的抗噪性能出现显著的下降。Zhao.Y等[5]提出了一种基于矢量平面流动性耦合机制的LTE-5G数据优化传输算法,采取投影平面矢量化且将投影进行流动离散的方式,将离散后的噪声误差进行二次耦合,改善了信号混沌条件下的数据传输带宽。然而,该算法需要在频谱分析的情况下进行噪声误差的二次组合,一旦节点的流动性增强,将由于频谱递归过程中的收敛性问题,致使算法解调过程的收敛性能较差,降低了算法的使用性能。

为此,本文提出了一种基于混沌预发射成型及层次裁决精度提升机制的LTE-5G数据优化传输算法。考虑到LTE-5G信号发射过程比较复杂,采取立体发射结构,将预发射信号解析为立体发射星座图中的处于正交状态的信号;依据投影信号强度,划分不同的解析平面,缓解了噪声信号及发射信号在旋裁决过程中存在投影冲突现象,提高了算法对瑞利噪声的解析性能。最后,测试了本文算法的数据传输性能。

1 本文算法的发射预成型及发射星座图

常用的LTE-5G移动信号在进行发射前,需要经过射频抽取、带通调制、载波调制、波形过滤、信号成型等若干个部分组成[6],如图1所示,其中,信号在进行带通调制、载波调制、波形过滤过程中均需要在发射星座中进行矢量投影,相应的发射星座如图2所示。

  

图1 本文算法的信号发射及接收

  

图2 典型LTE-5G信号发射星座

图2显示了一种典型的LTE-5G信号发射星座图,由该图可得知,整个信号发射结构为双层正六边形投影,其投影过程中的矢量投影是通过旋转的方式进行:投影过程中,两个矢量投影通过极坐标映射的方式获取投影点的空间坐标。其中,每组矢量投影呈现正交特性,映射的欧氏角度距离为π/2,设投影矢量分别为x=eπj/2y=e-πj/2;且设两者投影区域分别为:R(x)、R(y),如图2所示。考虑到LTE=5G信号在预成型过程中,其全部的信号投影点均由R(x)、R(y)唯一决定,令该投影点的空间坐标为Local(x,y),则Local(x,y)可由x=eπj/2y=e-πj/2按正交方式进行欧氏距离确定

完成全局搜索后,再基于SA算法原理局部检索较优解,完成染色体代际传承。除了设置初始温度,SA算法性能主要还取决于状态产生、状态接受和温度更新3个函数以及内部平衡准则。

Local(x,y)=ax+by

(1)

其中,ab表示信号投影点在投影矢量的正交方向上的模投影指数。

根据模型(1),可将发射星座内任意的信号表示为x=eπj/2y=e-πj/2的线性组合,且信号发射完毕后,可以通过模型(1)所示的空间坐标进行投影矢量的获取。

根据模型(1)及信号发射星座图,若信号预发射的投影为 投影中RI为瑞利噪声的投影,该投影的功率谱密度满足n维独立同分布的卡方分布[7],其中心投影的模投影包络亦满足n维独立同分布的卡方分布,且标准差为σ,均值为

2.艺术范畴的毛笔书法作品。关于毛笔书法作品与艺术之间的关系是不用赘言的。古今名人字画皆是书画爱好者的赏析和收藏的宠儿,也是研究和发展东方艺术的不竭源泉。所谓艺术,即是人类在漫长的生产活动和社会活动中形成和创造的成果,是人们为了满足自身的需求,以一定的物质载体为中介,以丰富的情感来表现社会生活和审美情趣的审美形态。美术作品即是艺术的一种表现形式。而美术作品,是指绘画、书法、雕塑等以线条、色彩或者其他方式构成的平面或者立体的造型艺术作品。毛笔书法作为书法门类中一种独特的表现形式,当然属于美术作品。因此,从艺术范畴的角度来看,毛笔书法作品应该受到著作权法的保护是毋庸置疑的。

首先,取得中心投影的能量均值和投影矢量x=eπj/2y=e-πj/2的正交自相关内积Local(x)及Local(y),该内积的计算方式如下

其中,mr为瑞利噪声统计均值,σr为瑞利噪声标准差,exp为自然对数。

 

(2)

 

(3)

其中,式(2)、式(3)对应的积分区域均为Local(x,y)的投影区域。

根据式(2)、式(3)获取正交自相关内积Local(x)及Local(y)后,考虑到信号预发射过程中需要将全部的投影点进行矢量排列,且排列过程均需要遵循层次原则,完成对图2中全部投影点的逐层映射,输出投影矢量,将对其按列重组,获取发射矩阵,该发射矩阵的系数D

 

(4)

同理可推导得到瑞利噪声对应的噪声矩阵的系数R

 

(5)

其中,R(x)、R(y)表示瑞利噪声和投影矢量x=eπj/2y=e-πj/2的正交自相关内积,其计算过程为

 

(6)

 

(7)

D(x,y)为满足n维独立同分布的卡方分布的瑞利噪声模矢量包络函数

 

(8)

另一方面,要加大资金投入,编制合理的农业统计预算,争取更多的经费保障,重点在统计软件开发、基础设施配置等方面进行专项经费投入,切实保障基层农业统计工作有序开展。

结合式(4)、式(5)可知,预发射过程中信道判决矢量矩阵C

 

(9)

根据式(9)可以将预发射的信号进行滤波处理,将信道噪声中与信号投影频率近似的瑞利噪声进行过滤,能够在一定程度上满足算法的降噪需求。

然而,由于传统算法在发射星座图上是单纯依靠一组互相正交的投影矢量进行匹配,从图2所示的发射星座图可知:虽然发射星座采用双层发射模式,即信号在发射前根据距离内层和外层的欧氏距离的不同,能够依据距离最近的原则动态的选择最佳发射层次。然而该方法的弊端也是显而易见的:由于控制发射的星座层次的投影矢量仅为平面二维矢量,而当前发射的信号为并发多路信号(针对大部分LTE-5G信号而言),单纯采用平面二维矢量易导致出现投影之间出现互相交叉的现象,导致与信号投影频率近似的瑞利噪声以投影的形式混入发射信号中,降低了发射信号的强度和最终传输精度,且发射过程中的复杂程度较高,如图3所示;此外,传统算法在信号发射过程中均按投影的方式进行积分,见式(6)~式(7),若信号在传输过程中因信道中的瑞利噪声混入,则在模型(9)所示的信道判决过程中将发生区域混叠现象,致使传输过程中发生严重的信道误码现象。

课程评价成绩构成是全过程综合性的评价,评价点包含对课程基础知识的掌握程度、自主学习活动能力、软件开发能力、团队协作能力以及创新能力等职业素养能力。

  

图3 LTE-5G信号发射星座图(传统算法,阶数为6)

2 本文LTE-5G数据优化传输算法

考虑到传统算法中存在的不足,本文LTE-5G数据优化传输算法主要由如下的两个部分构成:混沌预发射成型过程,该过程中采取立体发射星座图模式,使用球面方式进行投影映射,裁决过程中根据投影矢量的法线方向的不同投影到不同的平面上,降低因空间中存在的信号交错现象而导致精度误差;层次裁决精度提升过程,该过程考虑到传统投影方式存在的不足,精度裁决时按不同的平面进行逐层解析,提高本文算法的传输稳定性能,如图4所示。

  

图4 本文算法流程

2.1 基于混沌机制的预发射成型

为验证本文算法的效率及精度,本次实验采用标准的1024FPSK信号,经过串扰之后形成LTE-5G信号,信号的幅度变化满足随机泊松信号;信号的相位变化满足标准瑞利分布信号;信道噪声满足标准莱斯分布。并将当前常用的几种LTE-5G优化传输算法,与当前LTE网络数据传输优化算法中常用的混频载波带通传输算法[11](hybrid car-rier band pass filtering algorithm,HC_BPF)、窄带噪声调整自适应传输算法[12](adaptive filtering algorithm for narrowband noise regulation,AF_NNR)视为对照组。

步骤1 计算信号投影与立体发射结构中投影矢量间的正交自相关内积,如图7所示,获取方式见模型(10)~模型(12);

  

图5 本文算法发射星座

信号预发射过程时,不妨设对于任意时刻的投影点在立体发射结构上的投影为 其中RI表示信道噪声,该噪声满足n维瑞利平稳随机分布,且标准差为σ,均值为

计算得到Ψ=2.47×10-9, 即本文算法的精度一般都可达到为10-10,均要远高于常见的算法,如HC_BPF算法[11]、AF_NNR算法[12]在理想条件下也仅能达到10-10级别。

 

(10)

 

(11)

 

(12)

D(x,y,z)为满足n维独立同分布的立体瑞利噪声模矢量包络函数,满足

D(x,y,z)=

(13)

相关参数定义同模型(8)投影过程中首先将立体发射结构依次投影到xoy、xoz、yoz这3个平面中,且在3个平面中形成各自对应的平面发射子图,如图6(a)~图6(c)所示;由于xoy、xoz、yoz这3个平面中均仅存在两个互相正交的投影矢量,3个平面的法向量两两正交,至此将立体发射结构转换为传统的平面发射结构。

蓝宝石英文名称为Sapphire,源于拉丁文Spphins,意思是蓝色。象征着稳健、端庄和聪慧。自古以来,人们迷醉于蓝宝石内所蕴含的安静和强烈的力量。据说,蓝宝石是距离神灵最近的宝石,它湛蓝的颜色在任何时候都不会改变,甚至影响到蓝色天空的形成。

  

图6 各平面的发射子图

2.2 基于层次裁决精度提升的信号优化传输

采取图5~图6所示的立体发射结构,能够有效的将空间信道中的瑞利噪声矢量分割为不同发射平面上的投影;不妨设预发射的信号为 其中RI表示瑞利信道噪声,按发射平面上的信号强度进行排序,信号强度较好的发射平面,其层次将越高,不妨设xoy、xoz、yoz为经过排序后的发射平面,整个层次裁决精度提升过程由如下的方式进行:

首先,中心频率投影点位于球体中心,如图5所示;投影时按发射信道的频率不同进行混沌映射,投影矢量x=eπi/2y=eπj/2z=eπk/2两两正交,形成立体发射结构。

步骤2 对模型(10)~模型(12)中的正交自相关内积,获取方式如下

R(x)=sgn[R(x)]

(14)

R(y)=sgn[R(y)]

(15)

R(z)=sgn[R(z)]

(16)

其中,sgn为符号函数,满足

 

(17)

假设瑞利噪声落入图7所示的裁决区域外的概率为Ψ,该概率即为本文算法的精度值

  

图7 裁决区域

2.3 本文算法精度分析

考虑到LTE-5G信号传输过程中信道噪声为瑞利噪声,其分布规律满足模型(13)所示,经过图7所示的裁决过程后,则模型(13)将转变为如下形式

f(R,θ)=

(18)

其中,

步骤3 将图6所示的3个投影平面按法向量方向进行重合投影;图7显示经过重合投影后,立体发射结构中星座图中的裁决区域。其中x*y*z*分别为旋转基准向量xyz的共轭基准矢量;按不同的投影矢量对应的裁决区域依次进行裁决,裁决完毕后即按照图5所示的发射星座图进行一次成型发射,完成整个发射过程。

式中:M表示需求价格弹性系数矩阵。从式(6)易推导出在分时电价机制下电动汽车代理商在峰、谷、平时段的等效充值需求可以描述为式(7)所示的一个关于分时电价的函数[16]:

 

(19)

又设信道噪声满足标准的瑞利分布,图5中投影点与原点之间的距离即为最小欧氏距离d,结合模型(18)~模型(19),并考虑到LTE-5G信号均为高阶带通信号[10],可得

目前,我国现阶段存有的护理教学内容、课程设置尚不完善、不够合理,循证护理教学并没有纳入高等护理的教学过程中,部分学生对于知识的检索能力、综合素质都不够全面,有待进一步完善;同时,院校采用EBN教学所需要的学时比较多,教学难度也相对较大;除此之外,我国现阶段严重缺乏临床循证护理专家和循证护理骨干人员,在循证护理的实践领域经验几乎空白,因此造成了循证护理的信息资源不够广泛地现状。

 

(20)

由于立体发射结构存在3个两两正交的投影矢量x=eπi/2y=eπj/2z=eπk/2,参照模型(6)~模型(7)所示依次计算正交自相关内积R(x)、R(y)、R(z);计算过程如下

3 仿真实验

鉴于LTE-5G信号具有的并发多路预成型特性,且预发射过程中存在频率偏移严重的特点,传统数据优化传输算法均难以改善频率偏移及由此导致的瑞利噪声混叠现象[8],由图2~图3可知,传统算法中的发射星座图尚存在旋转矢量数量较少,难以针对并发多路信号同时进行预成型等不足[9],本文预发射成型过程采取的发射星座图为立体结构,基于混沌方式构建,构建方式如下:

整个实验过程中信道将采取随机噪声信道、低串扰噪声信道、高频随机混沌波动信道3种常见的信道条件,用以模拟仿真环境,三者的生成数据见表1~表3。

 

1 随机噪声生成的仿真参数

  

参数数值信号周期持续时间/T1min信号频率/f中心2.0496HZ背景噪声均值/m0背景噪声方差/σ1信号初始相位π/4信号观测周期48s信号漂移不高于512HZ

 

2 低串扰早上生成的仿真参数

  

参数数值信号周期持续时间/T10min信号频率/f中心4.0256MHZ背景噪声均值/m0背景噪声方差/σ1信号初始相位π/3信号观测周期48ms信号漂移不高于512MHZ

 

3 高频随机混沌波动生成的仿真参数

  

参数数值信号周期持续时间/T10ms信号频率/f中心1.0512GHZ背景噪声均值/m0背景噪声方差/σ1信号初始相位π/2信号观测周期48ns信号漂移不高于512GHZ

另外,信源调整过程中采用高频随机串扰编码技术,采用最高串码速率不高于0.58的信道编码方式进行测试。

图8(a)~图8(c)显示了分别显示了随机噪声信道、低串扰噪声信道、高频随机混沌波动信道条件下,本文算法与HC_BPF算法及AF_NNR算法在传输精度上的仿真结果;由图可知,本文算法在3种信道条件下均占有明显的传输精度优势,在随机噪声信道中的信道传输精度最高可达10-11级,在低串扰信道中的信道传输精度最高可达10-10级别,在高频随机混沌波动信道中的信道传输精度最高能达到10-12级,且平均比HC_BPF算法高10-1级,比AF_NNR算法高10-3级。其中,本文算法在高频随机混沌波动信道中的传输精度要分别优于AF_NNR算法、HC_BPF算法2个数量级与1个数量级,这表明本文算法在复杂条件下对于一些高强度信道干扰因素,如随机混沌波动等,有良好的抗干扰性能,且能够提高数据传输性能;这是由于本文算法构建了立体发射结构,将不同层次的噪声投影到3个互相正交的子平面中进行噪声裁决,裁决过程中能够将信道中的瑞利噪声通过投影方式分割为3组相互正交的投影点,并在各个自平面内通过旋转裁决的方式进行噪声清除,有效降低了发射过程中因瑞利噪声而造成的传输精度下降的现象。HC_BPF算法仅采用基于频率分离的带通过滤机制,难以将瑞利噪声进行进一步的分解,使得噪声频率在接收谱上呈现白噪声分布,导致传输精度存在严重的不足;AF_NNR算法由于仅采用平面结构中旋转矢量方式进行投影裁决,且旋转矢量采取极坐标方式生成,彼此之间并不正交,因此导致噪声裁决过程中误差较大。

这等于是默认。后来,街坊传开了,见了孔守真也不叫孔老板,也不叫孔师傅,而是恭恭敬敬地叫上一声孔先生,这让孔守真非常受用,闲来无事,自觉不自觉又多读了些之乎者也。

  

图8 3种算法在不同信道条件下的传输精度测试

图9(a)~图9(c)分别显示了随机噪声信道、低串扰噪声信道、高频随机混沌波动信道条件下,随着信道传输率不断增加,本文算法与HC_BPF算法及AF_NNR算法在传输带宽上的仿真结果。由图可知,本文算法随着信道传输率的不断增加,波动情况要显著低于对照组算法,且传输带宽始终要高于对照组,在传输环境较为高频随机混沌波动信道环境下,本文算法的传输带宽性能具有更为显著的优势。在随机噪声信道中的传输带宽最高可达1070 kbit*rad-1*S-1,在低串扰信道中的传输带宽最高可达1050 kbit*rad-1*S-1,在高频随机混沌波动信道中的传输带宽最高能达1000 kbit*rad-1*S-1。这是由于本文算法采取立体发射结构,能够将在多路并发的情况下将不同频率的子信号分割为若干处于不同层次的投影矢量,并通过精度裁决方式对预发射子信号进行优化传输,提高了信号在复杂信道条件下的传输质量,随着信道传输率的不断增加,不同传输子信道在立体发射结构上的投影的层次性更高,有效降低了因欧氏距离较短而带来的裁决困难,且降改善了信道衰落对投影过程的影响,有利于提升传输过程中的信道抗衰落性能,增加传输带宽。AF_NNR算法由于仅采用单平面映射机制,难以在信号接收过程中实时调节信号投影方向,一旦因信道衰落而发生混频现象,则会导致后续接收过程均发生严重的衰落;HC_BPF算法由于采用的基准矢量数量过多,发射信道数量较多时,反而会增加信道传输带宽衰落;综上所述,本文算法在信道传输带宽衰落测试上,要好于AF_NNR算法及HC_BPF算法。

然而,并不是所有高潜力的地块都能建设绿色建筑,只有新建区和三旧改造区才有可能开展绿色建筑建设,因此,还需将绿色建筑空间分布潜力图与新建区和三旧改造区分布图进行叠加,剔除其它区域,获得可能建设绿色建筑地块的空间分布潜力图(图5)。

  

图9 3种算法在不同信道条件下的传输带宽测试

为直观显示本文算法、HC_BPF算法及AF_NNR算法的数据传输质量,本文以图像为信源数据,如图10(a)所示;经过3种算法传输后,用户接收端的信源数据质量如图10(b)~图10(d)所示。由图10可知,本文算法传输后的信源图像未发生显著的失真现象,图像细节信息保留较为完整,如图10(b)所示;而HC_BPF算法及AF_NNR算法均出现了一定程度的失真现象,传输图像存在模糊与扭曲。这是由于本文算法构建了立体发射结构,能够通过层次筛选的方式实现对信道瑞利噪声投影的预消除,减少了信道噪声对传输质量的影响;HC_BPF算法对频率混叠现象考虑不足,未通过分层方式对投影矢量进行裁决,相邻子信道极易发生混叠现象,从而降低了数据传输质量,其传输图像存在扭曲,如图10(c)所示;AF_NNR算法由于未采取任何机制对信道衰落进行处理,当产生信道瑞利噪声投影干扰时,数据传输质量将出现显著的下降现象,存在模糊与细节丢失,如图10(d)所示。

  

图10 3种算法的数据传输质量测试

4 结束语

为改善当前LTE-5G优化传输算法中普遍存在的发射结构解析困难,欧式距离不高,投影矢量无法进一步正交化,致使算法的传输性能较差等不足,提出了一种基于混沌预发射成型及层次裁决精度提升机制的LTE-5G数据优化传输算法。通过混沌预发射成型机制,构建立体发射结构,将不同强度的信号投影到不同的解析平面上进行信号裁决,大大提高了投影过程中的信号解析效率;依据互相正交的解析平面上信号投影特性,按正交化的投影矢量进行信号裁决,且裁决过程中遵循信号强度最优的原则,大大改善了当前算法中因节点拓扑层次不明显而导致的互相干扰现象的发生;最后按信号强度的强度分层方式,构建精度提升机制,进一步降低了算法中的裁决误码现象,改善了算法的传输性能。实验结果验证了所提算法的合理性与优异性。

例如在20以内加法教学中,传统的教学采用死记硬背,强化记忆的教学方法。在培养学生创新能力时,教师在教学时让学生各抒己见在小组中交流自己想法,汇报时展示多样算法让学生选择适合自己的方法学习。例如:教学9+4时,应允许学生各抒己见。有的把4分成1和3,用9+1=10,再加3等于13;有的把9当作10,先算10+4=14再用14-1=13。有的把9当作10,4当作5,用10+5=15,再用15-2=13.通过这样的教学,不但培养了学生合作探究的意识,也培养了创新能力。

李玉旗 男,1971年8月出生,山东东明人.1996年获重庆大学精密仪器专业学士学位.现为中国洛阳电子装备试验中心工程师.主要从事电磁环境效应试验技术研究.

下一步,将针对本文算法发射结构初始化过程中需要逐个节点及信道进行层次区分,使得初始化成本较高等不足,基于旋转体方式构建新的发射星座图,进一步提升本文算法的数据传输性能及传输带宽,促进本文算法在实际领域中的运用。

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冷鹏,黄晶,陈巍婷
《计算机工程与设计》2018年第05期文献

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