自适应系统中基于场景的信噪比预测算法

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首先定义了过时信道状态信息(OCSI,Outdated Channel State Information)对系统频谱效率的影响因子,分析了OCSI对频谱效率的影响;接着提出了一种基于信噪比预测的无线链路自适应系统模型,应用文中提出的基于信道变化场景的信噪比预测算法(SSPA,Scenario-based SNR Prediction Algorithm)对发送数据时的信噪比进行预测,以克服OCSI的影响。仿真表明,与现有技术比较,基于SSPA的自适应系统具有近似的误比特率性能,频谱效率得到了有效的提升,特别是在高信噪比区域,频谱效率的改善十分显著。 Firstly, the influencing factors on the system spectrum efficiency of Outdated Channel State Information (OCSI) are defined, and the influence of OCSI on the spectrum efficiency is analyzed. Then, a wireless link adaptive system model based on SNR prediction is proposed , The Scenario-based SNR Prediction Algorithm (Scenario-based SNR Prediction Algorithm) proposed in this paper is used to predict the signal-to-noise ratio (SNR) when sending data to overcome the influence of OCSI. The simulation results show that compared with the prior art, the SSPA-based adaptive system has approximate bit error rate performance, and the spectrum efficiency is effectively improved. Especially in the high signal-to-noise ratio region, the spectral efficiency improvement is remarkable.
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