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      時變信道下ADF協(xié)作車載通信誤碼率分析*

      2017-09-18 00:24:49金曉晴陳雨宏
      電訊技術(shù) 2017年9期
      關(guān)鍵詞:誤碼誤碼率中繼

      邱 斌**,2,金曉晴,蔣 為,陳雨宏,倪 菊

      (1.桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院,廣西 桂林 541004;2.桂林理工大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,廣西 桂林 541004)

      時變信道下ADF協(xié)作車載通信誤碼率分析*

      邱 斌**1,2,金曉晴1,蔣 為1,陳雨宏1,倪 菊1

      (1.桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院,廣西 桂林 541004;2.桂林理工大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,廣西 桂林 541004)

      智能車載協(xié)作系統(tǒng)中車輛快速移動使得無線通信信道具有時變特性,為有效評估系統(tǒng)的誤碼性能,給出了符合車載時變信道的一階自回歸(AR1)模型,提出了一種基于AR1模型的自適應(yīng)解碼轉(zhuǎn)發(fā)(ADF)協(xié)作誤碼率分析方法。該方法通過AR1模型的多普勒頻偏相關(guān)系數(shù)來刻畫時變信道特性,根據(jù)中繼譯碼結(jié)果自適應(yīng)選擇是否協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā),提升了智能交通系統(tǒng)的可靠性。此外,利用矩生成函數(shù)(MGF)推導(dǎo)出ADF協(xié)作下多進制正交幅度調(diào)制(M-QAM)信號誤碼率封閉表達式,并分析了車載移動速度和信道狀態(tài)信息(CSI)估計精度對誤碼性能的影響。數(shù)值仿真結(jié)果表明,車載系統(tǒng)能通過增加CSI估計精度,有效地減少車載快速移動引起的誤碼平頂值。該方法相對于放大轉(zhuǎn)發(fā)(AF)協(xié)作通信方式,平均誤碼性能提高約8.7 dB。

      智能交通系統(tǒng);車載協(xié)作通信;自適應(yīng)解碼轉(zhuǎn)發(fā);時變信道;誤碼率分析;矩生成函數(shù)

      1 引 言

      車載協(xié)作網(wǎng)絡(luò)作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,主要用于輔助安全駕駛,提高交通效率[1-2]。誤碼率是評估該系統(tǒng)可控性安全的重要因素之一,系統(tǒng)的誤碼性能很大程度上取決于中繼的協(xié)作方式[3-4]。協(xié)作通信技術(shù)被廣泛應(yīng)用于車載網(wǎng)絡(luò)增強鏈路的可靠性和覆蓋范圍,實現(xiàn)空間分集[4-5]。協(xié)作通信中最基本的中繼協(xié)作方式為放大轉(zhuǎn)發(fā)(Amplify-and-Forward,AF)和解碼轉(zhuǎn)發(fā)(Decode-and-Forward,DF)。AF協(xié)作方式下中繼節(jié)點放大源節(jié)點有用信號的同時也放大了噪聲,導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。自適應(yīng)DF(Adaptive Decode-and-Forward,ADF)協(xié)作能夠根據(jù)循環(huán)冗余校驗(Cyclic Redundancy Check,CRC)技術(shù)判斷中繼是否正確解碼,若中繼解碼正確則進行轉(zhuǎn)發(fā),否則保持沉默,有效消除噪聲的同時避免差錯傳播[6-8]。

      近年來,已有很多文獻[6-8]研究了基于ADF協(xié)作方式的通信系統(tǒng)的性能。文獻[6]在帶有循環(huán)前綴的單載波系統(tǒng)中推導(dǎo)了ADF協(xié)作下系統(tǒng)的中斷概率與誤碼率表達式,文獻[7]分析了幀傳輸?shù)腁DF系統(tǒng)中誤碼率與功率分配,文獻[8]在ADF協(xié)作的車輛通信中研究系統(tǒng)誤碼率性能。以上文獻鏈路均假設(shè)為準(zhǔn)靜態(tài)瑞利衰落,未考慮節(jié)點移動速度引起的多普勒頻偏對系統(tǒng)性能的影響。

      車載網(wǎng)絡(luò)不同于蜂窩網(wǎng)絡(luò),車輛節(jié)點高速移動產(chǎn)生多普勒頻移,移動速度越大,多普勒頻偏越大,信道參數(shù)變化越快,不同節(jié)點之間的鏈路具有快速時變特性。文獻[9-12]用一階自回歸(First-Order Autoregressive,AR1)模型分析節(jié)點移動時變信道下系統(tǒng)性能。文獻[9]首次驗證了AR1模型適用于時變信道的分析。文獻[10]利用AR1模型分析AF多中繼選擇系統(tǒng)的誤碼率,推導(dǎo)了誤碼率的封閉解表達式。文獻[11-12]用AR1模型分析時變信道,推導(dǎo)了AF中繼系統(tǒng)中平均誤碼率表達式并分析了節(jié)點移動速度和CSI估計精度對誤碼率的影響。文獻[11]中繼采用微分AF固定放大增益,然而中繼不能自適應(yīng)的調(diào)整放大倍數(shù);文獻[12]在文獻[11]的基礎(chǔ)上采用AF可變放大增益,研究了不同節(jié)點移動對BPSK信號平均誤碼率的影響。然而,上述文獻僅考慮了AF協(xié)作方式下的時變信道誤碼率分析,將ADF協(xié)作應(yīng)用于AR1信道模型分析時變車載通信誤碼性能的文獻鮮有報道,因此在車載協(xié)作通信的背景下,將兩者結(jié)合具有重大的研究意義與應(yīng)用價值。

      綜合以上考慮,車載協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點高速移動使得鏈路具有時變特性,符合AR1模型,ADF協(xié)作策略能夠根據(jù)中繼節(jié)點譯碼正確與否自適應(yīng)的選擇是否轉(zhuǎn)發(fā)信息,有效避免差錯傳播,提高了誤碼性能。本文利用矩生成函數(shù)(Moment Generating Function,MGF)推導(dǎo)了ADF協(xié)作下多進制正交幅度調(diào)制(Quadrature Phase Shift Keying,M-QAM)系統(tǒng)的平均誤碼率表達式,分析了移動速度和CSI估計精度對系統(tǒng)誤碼率的影響,并對比分析了ADF與AF兩種協(xié)作方式下的車載時變系統(tǒng)的誤碼性能。

      2 系統(tǒng)和信道模型

      智能車載協(xié)作通信系統(tǒng)如圖1所示,本文以隨機選取的三節(jié)點模型進行分析,標(biāo)號S、R、D分別代表源節(jié)點、中繼節(jié)點和目的節(jié)點,每輛車裝有收發(fā)車載單元,系統(tǒng)采用半雙工通信方式,模型中各節(jié)點之間鏈路相互獨立。假設(shè)各鏈路的信道增益包絡(luò)服從瑞利分布,且當(dāng)兩節(jié)點之間存在相對運動時則表現(xiàn)為時變特性,反之為準(zhǔn)靜態(tài)衰落[12]。

      圖1 車載協(xié)作系統(tǒng)模型Fig.1 The model of vehicular cooperative system

      一幀數(shù)據(jù)由N個碼元符號組成,每個碼元符號單獨傳輸。第k(1≤k≤N)個碼元符號的協(xié)作通信過程分為兩個時隙。第一時隙,源節(jié)點廣播信號x(k),中繼節(jié)點和目的節(jié)點接收到的廣播信號分別為

      (1)

      (2)

      式中:Ps為源節(jié)點S傳輸一幀數(shù)據(jù)的平均功率,ysr(k)和ysd(k)分別代表中繼節(jié)點R和目的節(jié)點D收到的廣播信號。第二時隙,ADF協(xié)作方式下,目的節(jié)點接收到的信息為

      (3)

      增益hsr(k)、hsd(k)和hrd(k)分別表示第k個傳輸符號頻率平坦時間選擇性信道復(fù)高斯衰落系數(shù),符合AR1模型,描述如下[11-12]:

      (4)

      (5)

      式中:J0(.)表示第一類零階貝塞爾函數(shù),fd為最大多普勒頻移,fc為載波頻率,ν為兩節(jié)點之間的相對運動速度,c為光速,Ts為符號周期。

      (6)

      所以hab(k)可表示為如下復(fù)高斯隨機過程[12]:

      (7)

      本文假設(shè)Ps=PR=P等功率分配,將公式(1)、(2)、(3)代入公式(7),ab鏈路的瞬時信噪比γab(k)可表示為

      (8)

      所以瞬時信噪比

      (9)

      (10)

      其中平均信噪比可表示為

      (11)

      當(dāng)相關(guān)系數(shù)ρab=1時,鏈路為準(zhǔn)靜態(tài)瑞利衰落,與傳輸碼元符號位置k無關(guān)。

      3 ADF協(xié)作平均誤碼率分析

      誤碼率是有效衡量智能車載協(xié)作系統(tǒng)安全可靠性的重要參數(shù)之一,基于IEEE802.11p通信的車載網(wǎng)絡(luò)使用的調(diào)制技術(shù)主要由4-QAM、16-QAM和64-QAM。為此,本節(jié)利用MGF函數(shù)在高信噪比條件下建立了速度與CSI估計精度對誤碼率影響的模型并推導(dǎo)了ADF協(xié)作方式下M-QAM調(diào)制信號的平均誤碼率閉環(huán)表達式。

      ADF協(xié)作方式下當(dāng)中繼節(jié)點譯碼錯誤,則中繼保持沉默,選擇直傳方式;當(dāng)中繼譯碼正確則進行轉(zhuǎn)發(fā),第k個符號的誤碼率可表示為[13]

      (12)

      式中:PR(k)為中繼節(jié)點譯碼錯誤的概率,Psd(k)為中繼譯碼錯誤不進行轉(zhuǎn)發(fā)時目的節(jié)點對直傳信號譯碼仍發(fā)生錯誤的概率,Pcoop(k)為中繼節(jié)點解碼正確、轉(zhuǎn)發(fā)譯碼信息。目的節(jié)點采用MRC合并支路信號時發(fā)生錯誤的概率。

      對于M-QAM調(diào)制信號,若調(diào)制方式M大于等于4,則關(guān)于瞬時信噪比γ的條件誤碼率可表示為[14]

      (13)

      (14)

      式中:f(γ)為瞬時信噪比γ的概率密度函數(shù)。將式(10)和式(13)代入式(14)中,式(14)不易求解,為此利用MGF函數(shù)進行化簡,定義MGF函數(shù)Φγ(s)=Eγ{exp(-γs)}為隨機變量γ的拉普拉斯變換,當(dāng)γ服從指數(shù)分布時,式(14)可化簡為[14]

      (15)

      式(15)積分定義如式(16)所示:

      (16)

      (17)

      式(12)各參數(shù)在高信噪比時對應(yīng)的表達式為

      (18)

      (19)

      (20)

      將式(18)、(19) 、(20)代入式(12)并省略負項后其緊密上界誤碼率表達式可化簡為

      (21)

      將式(11)代入式(21)中并對N個碼元符號求平均可得,ADF協(xié)作方式下M-QAM調(diào)制系統(tǒng)平均誤碼率封閉表達式可表示為

      (22)

      從式(22)可以看出,系統(tǒng)的平均誤碼率不僅與幀符號長度N即CSI估計精度有關(guān),而且取決于不同節(jié)點之間的運動速度(以多普勒頻偏相關(guān)系數(shù)表現(xiàn))。式(22)既可適用于準(zhǔn)靜態(tài)瑞利信道、時變?nèi)鹄诺溃€可適用于兩者信道的混合,較好地體現(xiàn)了車載協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中通信鏈路特性。

      式(22)中當(dāng)相關(guān)系數(shù)ρab=1時,可化簡為

      (23)

      由式(23)可知,當(dāng)各鏈路都為準(zhǔn)靜態(tài)瑞利信道時,平均誤碼率與系統(tǒng)信噪比的平方成反比,誤碼率隨著信噪比的增加數(shù)值急劇下降。

      4 數(shù)值結(jié)果與分析

      圖2 描繪了ADF車載網(wǎng)絡(luò)中幀長度N=20即CSI估計精度5%時,僅目的節(jié)點在不同移動速度下(ρsd=ρrd,ρsr=1)系統(tǒng)信噪比與平均誤碼率的曲線變化關(guān)系。從圖中可以看出,平均誤碼率隨著車輛移動速度的增加有較大幅度的增大,在信噪比較低時(低于20~25 dB),增大信噪比可以減少平均誤碼率,而當(dāng)信噪比繼續(xù)增大時,誤碼率的改善程度不明顯,平均誤碼率漸進趨于一常數(shù),具有誤碼平頂現(xiàn)象,即信噪比繼續(xù)增大,誤碼性能保持不變。所以當(dāng)車輛高速運動具有較大多普勒頻偏時,僅靠增加系統(tǒng)的發(fā)射功率不能改善系統(tǒng)誤碼的性能。

      圖2 不同速度下平均誤碼率隨信噪比的變化Fig.2 Average symbol error rate versus SNR for different vehicular velocities

      圖3描繪了CSI估計精度為5%,速度為40 km/h(多普勒頻偏相關(guān)系數(shù)為0.998 9)的單一車輛節(jié)點移動對系統(tǒng)平均誤碼率的影響。從圖3可以看出,所有節(jié)點都處于靜止?fàn)顟B(tài)時,多普勒頻偏相關(guān)系數(shù)ρab=1,平均誤碼率隨著系統(tǒng)信噪比的增加數(shù)值急劇下降,與公式(24)相符合。任一節(jié)點的移動都使得系統(tǒng)平均誤碼率性能下降。由于節(jié)點的移動速度和CSI估計精度5%的限制,在高信噪比時僅源節(jié)點以40 km/h移動(ρrd=1,ρsd與ρsr為0.998 9)和僅目的節(jié)點以40 km/h移動(ρsr=1,ρsd與ρrd為0.998 9)平均誤碼率漸進趨于一常數(shù),具有誤碼平頂現(xiàn)象。僅源節(jié)點移動相對于僅中繼節(jié)點和僅目的節(jié)點的移動對誤碼率的影響較大。當(dāng)系統(tǒng)信噪比為30 dB時,節(jié)點都靜止時平均誤碼率為2.71×10-7,單個中繼節(jié)點、目的節(jié)點、源節(jié)點移動帶來的平均誤碼率分別為6.10×10-6、6.51×10-5、1.20×10-4,單個源節(jié)點相對目的節(jié)點和中繼節(jié)點的移動,誤碼率分別增加了2.6 dB和12.9 dB。

      圖3 不同節(jié)點移動下平均誤碼率隨信噪比的變化情況Fig.3 Average symbol error rate versus SNR for different nodes motion

      圖4描繪了不同CSI估計精度下平均誤碼率隨信噪比的變化曲線。從圖中可以看出,不同的CSI估計精度,以相同的移動速率50 km/h(多普勒頻偏相關(guān)系數(shù)為0.998 3)移動時,源節(jié)點移動對系統(tǒng)平均誤碼率的影響大于目的節(jié)點移動對于誤碼率的影響,與圖3相符。增大CSI估計精度,接收端跟蹤回環(huán)捕獲時變信道增益的能力增強,相同條件下系統(tǒng)的平均誤碼率減少,且由節(jié)點移動引起的漸進誤碼平頂值下降,當(dāng)CSI估計精度為100%時,誤碼平頂現(xiàn)象完全消除。

      圖4 不同CSI估計精度下誤碼率隨信噪比的變化情況Fig.4 Average symbol error rate versus SNR for different CSI estimation accuracy

      圖5對比了中繼節(jié)點采用AF、ADF種協(xié)作方式下,目的節(jié)點的移動速度對系統(tǒng)平均誤碼率的影響。從圖中可以看出,當(dāng)移動速率為0時,無多普勒頻偏,不同節(jié)點之間的相關(guān)系數(shù)為1,各鏈路為準(zhǔn)靜態(tài)瑞利衰落,瞬時信噪比與幀符號長度N無關(guān),相同協(xié)作方式下不同CSI估計精度平均誤碼率相同。隨著節(jié)點的運動速率增大,由式(5)計算可知,多普勒頻移增加,不同碼元符號之間的相關(guān)系數(shù)減少,接收端解碼錯誤率相應(yīng)地提高。相同條件下,ADF方式下的誤碼性能始終低于AF方式,當(dāng)CSI估計精度為10%,目的節(jié)點移動速率為120 km/h時ADF方式下平均誤碼率為7.80×10-3,AF方式下為1.05×10-2,ADF方式相對于AF方式誤碼性能增加了8.7 dB,體現(xiàn)了ADF協(xié)作方式的優(yōu)越性。

      圖5 不同中繼協(xié)作方式下平均誤碼率隨移動速度的變化Fig.5 Average symbol error rate versus mobility velocities for different relay cooperative protocol

      5 結(jié)束語

      本文基于AR1時變信道模型分析了ADF車載協(xié)作系統(tǒng)平均誤碼率性能,在高信噪比條件下利用MGF函數(shù)推導(dǎo)了M-QAM調(diào)制協(xié)作系統(tǒng)平均誤碼率的封閉表達式,實驗仿真了不同節(jié)點運動速度與CSI估計精度對系統(tǒng)誤碼率表達式的影響。仿真結(jié)果表明,相同的運動速度,源節(jié)點移動對誤碼性能的影響大于目的節(jié)點和中繼節(jié)點移動對誤碼性能的影響,且較高的運動速度帶來誤碼平頂現(xiàn)象,降低了系統(tǒng)的誤碼性能。通過增加CSI估計精度,即增加系統(tǒng)捕獲因速度引起的時變信道增益的能力,可有效地減少速度引起的誤碼平頂現(xiàn)象,提高系統(tǒng)性能。下一步將對高速條件下車載協(xié)作系統(tǒng)中繼選擇和功率分配方案進行研究。

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      SymbolErrorRateAnalysisofAdaptiveDecode-and-ForwardVehicularCooperativeCommunicationinTime-varyingChannels

      QIU Bin1,2,JIN Xiaoqing1,JIANG Wei1,CHEN Yuhong1,NI Ju1

      (1.School of Information and Communication,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China; 2.School of Information Science and Engineering,Guilin University of Technology,Guilin 541004,China)

      In intelligent vehicular cooperative systems,wireless communication channels are characterized as time-varying fading channels due to the rapid motion of vehicles. To evaluate symbol error rate(SER) performance,a first-order autoregressive(AR1) process is presented for the vehicular time-varying channels,and an analytical approach of the AR1 process based on adaptive decode-and-forward(ADF) is proposed. In this method,the time-varying characteristics are described by correlation coefficient of Doppler shift,and whether the relay forwards information adaptively according to decoding result or not. As a result,the reliability of the system can be enhanced. In addition,moment generating function(MGF) is used to derive the closed-form expressions for SER of M-ary quadrature amplitude modulation(M-QAM) under ADF cooperative strategy,and the influence of vehicular velocities and channel state information(CSI) estimation accuracy on SER performance is also analyzed. The results of numerical simulation show that the error floor value caused by high velocity can be reduced by increasing the CSI estimation accuracy. Compared with amplify-and-forward(AF) strategy,the average SER performance of the proposed strategy can be increased by 8.7 dB.Keywords:intelligent transportation system(ITS);vehicular cooperative communication;adaptive decode-and-forward(ADF);time-varying channel;symbol error rate(SER) analysis;moment generating function(MGF)

      date:2016-12-27;Revised date:2017-04-10

      廣西自然科學(xué)基金重點項目 (2011GXNSFD018028);桂林電子科技大學(xué)研究生教育創(chuàng)新計劃資助項目(2016YJCXB05)

      10.3969/j.issn.1001-893x.2017.09.007

      邱斌,金曉晴,蔣為,等.時變信道下ADF協(xié)作車載通信誤碼率分析[J].電訊技術(shù),2017,57(9):1017-1022.[QIU Bin,JIN Xiaoqing,JIANG Wei,et al.Symbol error rate analysis of adaptive decode-and-forward vehicular cooperative communication in time-varying channels[J].Telecommunication Engineering,2017,57(9):1017-1022.]

      TN929.5

      :A

      :1001-893X(2017)09-1017-06

      邱斌(1987—),男,江西貴溪人,2013年于廣西大學(xué)獲碩士學(xué)位,現(xiàn)為博士研究生,主要研究方向為車載協(xié)作通信和認(rèn)知無線電資源分配;

      Email:qiubin1122@126.com

      金曉晴(1993—),女,山東泰安人,碩士研究生,主要研究方向為協(xié)作通信;

      蔣為(1994—),男,湖北武漢人,碩士研究生,主要研究方向為協(xié)作通信;

      陳雨宏(1994—),女,吉林榆樹人,碩士研究生,主要研究方向為車載通信;

      倪菊(1980—),女,湖北黃岡人,桂林電子科技大學(xué)助教,主要研究方向為協(xié)作通信。

      2016-12-27;

      :2017-04-10

      **通信作者:qiubin1122@126.com Corresponding author:qiubin1122@126.com

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