《毕业答辩-具有统计QoS保障的HARQ系统的吞吐量和能量效率分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《毕业答辩-具有统计QoS保障的HARQ系统的吞吐量和能量效率分析（23页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、具有统计具有统计QoS限制的限制的HARQ系统系统吞吐量和能量效率分析吞吐量和能量效率分析提提 纲纲l研究研究问题及问题及意义意义lHARQHARQ现状综述现状综述l具有QoS保障的HARQ系统的吞吐量分析l具有QoS保障的HARQ系统的能量效率分析l研究结论一、研究问题及意义一、研究问题及意义1.研究背景研究背景 （1）无线网络承载的主要业务由单一的语音通信变为无线多媒体业务（如VoIP等）。 （2）需要提高能量效率和吞吐量等来解决通信资源（如频率、时间、空间）有限的问题。2.2.研究意义研究意义 通过分析无线通信系统的吞吐量和能量效率，可以为无线通信系统的设计、通信资源的有效利用以及用户Q
2、oS保障提供参考和指导。3 3. .课题来源课题来源 本文主要依托于IEEE的两篇文章： 1Deli Qiao, Mustafa Cenk Gursoy，Senem Velipasalar“The Impact of QoS Constraints on the Energy Efficiency of Fixed-Rate Wireless Transmissions” IEEE Transactions on IEEE Transactions on Wireless Communications Wireless Communications, VOL. 8, NO. 12, Dec.
3、2009., VOL. 8, NO. 12, Dec. 2009. 2Yi Li, Mustafa Cenk Gursoy,Senem Velipasalar“On the Throughput of Hybrid-ARQ Under Statistical Queuing Constraints”。IEEE Transactions on Vehicukar Technology, IEEE Transactions on Vehicukar Technology, VOL VOL. 64, . 64, NONO. 6, Jun 2015. 6, Jun 2015.二、二、HARQ现状综述现
4、状综述（一）研究发展过程 （1）二十世纪六十年代，I型HARQ首次被提出，标志着HARQ技术的诞生。 （2）Lin,S.和Yu等人提出了增量冗余HARQ(II型HARQ)。 （3）Kallel S对采用码合并技术的II型HARQ技术进行了分析。 （4）Pal Frenger和 Pal Orten总结研究了对多码率的打孔卷积码. （5）Decker P提出了一种利用均衡器的自适应II型HARQ型方案。 （6）Onggosanusi E N、Dabak A G和Hui Y等人将HARQ与MIMO系统相结合，并提出两种合并方案。（二）前向纠错技术（ForwardErrorCorrection，FEC
5、）优点：无需反馈信道，直接根据编码的冗余就能纠正一部分错误，也不需要发送端和接收端的配合处理，传输时延小，效率高传输时延小，效率高，控制电路也比较简单。缺点：纠错码比检错码的编码冗余大，编码效率低，译码复杂度大编码效率低，译码复杂度大，并且如果误码在纠错码的纠错能力以外就只能把错误的码组传给用户。（三）自动重传请求技术（Automatic Repeat Request， ARQ ）优点：1、监督码元较少即能使误码率降到很低（即码率较高码率较高） 2、检错的计算复杂度较低 3、检错用的编码方法和加性干扰的统计特性基本无关，能适应不同特性的信道缺点：1、ARQ系统需要双向信道来重发，并且因为重发而
6、使ARQ系统的传输效率降低传输效率降低 2、在信道干扰严重时，可能发生因不断反复重发而造成事实上的通信中断 3、ARQ技术由于重发控制难以实现，因此不能用于一点到多点的通信系统（三）混合自动重传请求技术（Hybrid Automatic Repeat Request， HARQ ） 1、HARQ系统原理框图：2、HARQ实现过程：（三）混合自动重传请求技术（Hybrid Automatic Repeat Request， HARQ ）3、HARQ重传机制停止等待型（SAW）回退N步型（GBN）选择重传型（SR）（三）混合自动重传请求技术（Hybrid Automatic Repeat Requ
7、est， HARQ ）4、三种类型的HARQ比较HARQ-CCHARQ-IR三、具有QoS保障的HARQ系统的吞吐量分析（一）、信道模型 采用点对点的无线通信块衰落信道，并假设传输只发生在块间。（二）、有效容量 查阅文献可知，当当发送端的传输速率趋近于无穷时，系统的吞吐量接近于各态历经容量发送端的传输速率趋近于无穷时，系统的吞吐量接近于各态历经容量，因此在本文中认为系统的有效容量就是系统的吞吐量。根据香农公式有：u 在HARQ-IR中，当传输速率R满足如下公式时，接收端可以在第M个子块后对传输的数据帧进行解码：u 在HARQ-CC中，当传输速率R满足如下公式时，接收端可以在第M个子块后对传输的
8、数据帧进行解码：图1不同HARQ重传机制中有效容量和传输速率的关系如图1所示，可以发现：1.仿真效果和利用公式计算出的效果一致2.有效容量的一阶展开式能够准确的表征 HARQ-CC和HARQ-IR系统的吞吐量3.HARQ-IR的吞吐量随着的不断增大而增大， 但是HARQ-CC的吞吐量却是先增大再减小 至零，HARQ-IR重传机制的性能较HARQ- CC重传机制的性能好图2不同QoS限制下HARQ-IR有效容量和传输速率的关系如图2所示，可以发现：QoS指数越大（也就是说服务质量限制越强），吞吐量越低；也就是说，当QoS指数增大时，要达到相同的吞吐量就需要更高的传输速率。（三）、硬时延约束 对于
9、传输时间T有 ，此时如果 则会发生数据过期，进行新数据的传输。在这种情况下，系统就会在QoS和硬时延的约束下运行，并且其有效容量满足公式（3）：图3硬时延约束对HARQ-IR有效容量的影响如图3所示，可以发现：l硬时延约束加强时，存在一个最优值可以使得吞吐量达到最大，当大于该值时，吞吐量逐渐降低。l在没有硬时延约束的情况下，吞吐量随着传输速率的增大而单调递增，并且越来越大。四、具有QoS保障的HARQ系统的能量效率分析（一）、状态转换模型 假设发送端以恒定速率R位/秒进行发送数据。由R与C之间的关系确定信道的状态。图4状态转换模型（二）、有效容量、频谱效率和单位能量 查阅文献可知，理解理解能量
10、效率的关键就是研究归一化的有效容量（也就是频谱效率）和单位能量的折中。并且这个折中可以通过零频谱效率下的单位能量和宽带宽斜率来表述这个折中可以通过零频谱效率下的单位能量和宽带宽斜率来表述。 对于一个存在统计QoS限制的HARQ系统来说，由帧持续时间和带宽归一化的有效容量（频谱效率）为：R=C 零频谱效率下的单位能量为： 宽带宽斜率为： 零频谱效率下的单位能量和宽带宽斜率提供了频谱效率曲线在低频谱效率时的线性近似表示：n当 是一个关于SNR的非减凹函数时，单位能量随着频谱效率的降低而降低。因此，在这种情况下，零频谱效率下的单位能量就是最小单位能量，此时，能量效率最大。（三）、稀疏多径衰落宽带宽下
11、的能量效率 其中 满足： 假设采用带宽很宽的信道，并且将该信道分为N个相互独立的平行信道，则本章第二节的公式及结论都可以应用于本节。根据信息论的知识可以得到：图5 瑞利信道中频谱效率和单位能量的曲线图从图中可以看出，零频谱效率下的单位能量就是最小单位能量，并且，当频谱效率非零时，QoS限制越强，导致最小单位能量越大，能量效率降低。图6 Nakagami-m信道中频谱效率和单位能量的曲线图 从图中可以看出，当m增大时，信道环境变好，最小单位能量降低，宽带宽斜率增大，提升了整体的能量效率，但是频谱效率在降低。当频谱效率非零时，QoS限制越强，导致最小单位能量越大。（四）、低功率条件下的能量效率 假
12、设信道带宽保持恒定，则当平均功率减少时，信噪比降低，则第二节中所述的公式及结论都适用本节所采用的信道。根据信息论及统计概率可以得到:其中 是归一化的QoS，且 满足：从图中可以看出：1.零频谱效率下的单位能量就是最小单位能量， 并且所有情况下的最小单位能量都相等，且等 于没有QoS限制时的最小单位能量。2.随着QoS的增大，宽带宽斜率会随着减小，但 是非零频谱效率对应所需的单位能量却在增大。图4-5 瑞利信道中频谱效率和单位能量的曲线图图4-6 Nakagami-m信道中频谱效率和单位能量的曲线图 从图中可以看出，当m增大时，信道环境变好，所需的最小单位能量降低。五、研究结论l当QoS限制增强
13、时，系统的吞吐量和能量效率都会降低。l在没有硬时延约束的情况下，随着传输速率的增加，HARQ-IR的吞吐量会逐渐增加并接近于某一个值，而HARQ-CC的吞吐量则会先增加到某一最大值然后再减小至零。存在硬时延约束的情况下，随着硬时延约束的增强，系统的吞吐量在降低。总体来说HARQ-IR的性能较HARQ-CC的性能好。l零频谱效率下的单位能量就是最小单位能量，并且所有的情况下的最小单位能量都相等，且等于没有QoS限制时的最小单位能量。部分程序代码for k=0:3 p=0;for R=0:0.1:23 i=1; A=log2(1+6*(normrnd(0,1)2); M=1; T=0; p=p+1
14、; for n=0:0.1:100 A=log2(1+6*(normrnd(0,1)2); M=1; while R=A A=A+log2(1+6*(normrnd(0,1)2); M=M+1; end T(i)=M; i=i+1; end mu1=mean(T); sigma2=var(T); y=R/mu1-(R2*sigma2/(2*mu13)*theta; Ce(p)=y;endfor R=0:35 i=1; A=log2(1+6*(normrnd(0,1)2); M=1; T=0; for n=0:0.1:1000 A=log2(1+6*(normrnd(0,1)2); M=1; while R=A A=A+log2(1+6*(normrnd(0,1)2); M=M+1; end T(i)=M; i=i+1; end mu1=mean(T); sigma2=var(T); y(p)=R2*sigma2/(mu13); p=p+1;end谢谢！
