【摘 要】
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宽带无线专网系统的提出是为了满足智慧型城市建设中对数据传输的可靠性、安全性、实时性和高效等指标更为苛刻的要求。但在无线移动通信系统中,无线信道是时刻变化的,自适应
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宽带无线专网系统的提出是为了满足智慧型城市建设中对数据传输的可靠性、安全性、实时性和高效等指标更为苛刻的要求。但在无线移动通信系统中,无线信道是时刻变化的,自适应编码调制(Adaptive Modulation and Coding,AMC)被认为是一种有效提高时变、频带受限上信息传输效率的关键技术。本文研究的是宽带无线专网中的自适应编码调制技术。为了进行自适应编码调制(Adaptive Modulation and Coding,AMC)研究,本文先进行了宽带无线专网的物理层仿真平台搭建,并做了仿真工作进行链路验证;接着研究了两种自适应编码调制方案:传统AMC方案和基于机器学习中KNN(K-nearest Neighbor)算法的AMC方案;最后对两种AMC方案的性能进行了对比。具体的研究内容如下所述。第一章绪论对论文研究内容的背景和意义进行了阐述。简单介绍了论文所涉及的技术点,同时对本文的写作安棑进行了说明。第二章对宽带无线专网中的上行共享信道链路关键技术进行了研究,详细介绍了其中关键模块的功能和原理,并在本章的后半段对上行信道数据传输进行了基础性能仿真及分析。第三章首先对宽带无线专网系统中的下行链路进行了简单介绍,接着研究了CQI与调制阶数、编码码率的关系以及AMC方案。然后,基于该链路进行了下行非自适应数据传输仿真与分析。最后,对下行数据传输中的传统AMC方案进行了仿真、分析和对比。第四章在第三章做完传统AMC方案的研究后,提出了使用机器学习中的KNN算法进行AMC方案的研究。同时也对论文中的两种AMC方法展开了比较和分析。第五章对论文整体作了总结,对研究的相关技术进行了展望。包括对论文可以改进之处的说明,对AMC技术今后发展的展望。
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