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1.
5 GHz无线局域网信道特征与信道模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文介绍了5GHz典型无线局域网场景下的信道的一些特征和测量结果,然后结合信道特征,说明信道建模的原理和方法,并给出了有关的信道模型.  相似文献   
2.
讨论UMTS系统全IP接入的QoS问题,提出一种采用IntServ-over-DiffServ的全IP接入方案,以解决UTRAN网络中的QoS问题。该方案在节点B和无线网络控制器之间建立区分服务域,并在其中使用聚合RSVP技术,既保证了网络的扩展性,又能够向业务流提供良好的QoS支持。  相似文献   
3.
随着数据业务的不断增长,人们对无线数据业务的要求越来越高。从市场和技术的角度看,速率高、部暑方便且价格低廉的无线局域网(WLAN)公共无线数据接入服务正当其时。首先介绍了用WLAN提供公共无线接入可采用的三种运营模式。讨论了安全性、鉴权与计费、移动性、网络管理、服务质量等提供公共WLAN服务需要进一步考虑的技术问题,分析了移动运营商的实现方法,最后以诺基亚公司的OWLAN技术方案为例分析了网络的结构和组成。  相似文献   
4.
在分布式多用户频谱接入(OSA)环境下,从用户间信道选择同步问题成为干扰系统全网吞吐量的重要因素. 为解决该问题,提出一种基于可变随机域宽度的多用户频谱接入方案,在充分利用随机化接入方式避免用户间同步的同时,通过改变可供随机接入选择的信道数(即随机域宽度),达到最优信道选择与同步避免的折中. 仿真结果表明,相对于传统的全频段随机化接入同步避免方式,本方案可有效提升多用户机会频谱接入系统的全网吞吐量.  相似文献   
5.
首先分析了虚载波对基于离散傅里叶变换(DFT)信道估计的影响,结果表明,对于边缘子载波,由于虚载波部分导频信道信息缺失所引起的估计误差远大于噪声带来的估计误差,严重影响边缘子载波的信道估计性能. 基于此分析,提出了一种低复杂度的正交频分复用(OFDM)信道估计方法,在边缘子载波,利用频域最小平方(LS)估计结果代替DFT估计结果,并给出了边缘子载波替换准则及此信道估计方法的均方误差下界. 仿真结果表明,所提方法均方误差(MSE)及误码率(BER)性能优于频域LS估计和单纯基于DFT的估计.  相似文献   
6.
为了得到感知网络传输性能的理论关系式,针对重叠共享(US)方式下的多跳解码转发(DF)协作分集感知网络进行了性能分析,推导出在高信噪比条件下感知网络的中断概率近似表达式及其分集度.理论分析与仿真结果表明,在高信噪比条件下,虽然多跳DF协作分集感知系统不能获得空间分集增益,但随着跳数的增加,感知系统中断性能有所改善.  相似文献   
7.
OFDM系统信道估计中插值算法性能分析   总被引:7,自引:3,他引:7  
对基于导频的OFDM系统中信道估计的各种插值算法的性能进行了对比分析,对基于离散傅里叶变换的插值算法和其他插算法进行了分析,计算机仿真证明了基于FFT的插值算法的插值精度在高信噪比条件下高于其它算法。  相似文献   
8.
无线TCP协议是目前新一代无线移动因特网研究的热点领域之一。本文在对适用于无线链路的TCP协议进行总结和分析的基础上,研究了3种基于时间机制的TCP协议:TCP Vegas,TCP Westwood以及TCP Reno的基本原理和性能,并在ns2仿真平台上对这3种TCP协议在无线信道中的部分性能进行了分析和比较,最后提出了进一步的研究方向。  相似文献   
9.
基于自适应发送波束成形的STB〖JP9〗C-〖JP〗OFDM系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于信道特性的自适应发送波束成形空时分组码正交频分复用(STB〖JP9〗C-〖J P〗OFDM)系统方案. 给出了最大接收信噪比条件下最优发射权值的闭式解和性能仿真结果. 该系统能最大限度地利用所有的分集资源并对发射功率进行最优分配. 与传统的STB〖JP9〗C-〖JP〗OFDM系统相比,系统性能有明显的提高,而与系统较复杂的空时格码OFDM系统和TC〖JP9〗M-〖JP〗STB〖JP9〗C-〖JP〗OFDM系统相比,在高信噪比条件下能获得较大信噪比增益. 讨论了存在信道估计偏差时,自适应发送波束成形STB〖JP9〗C-〖JP〗OFDM系统的性能.  相似文献   
10.
推导了MIMO-OFDM系统在衰落信道下的各态历经容量、最优发送策略、使用等功率分配时的容量上界以及相对于单天线OFDM系统的容量增益。结果表明:天线数和平均接收信噪比是决定MIMO-OFDM系统信道容量的关键因素。天线数越多或者接收信噪比越大,信道的容量越大,信道容量几乎不受多径时延扩展的影响。慢衰落信道下的最大信道容量可以使用空-频两维注水算法得到,当接收信噪比足够大时,最大信道容量也可以用平均分配发送功率的方法逼近。  相似文献   
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