Tối ưu hóa thích ứng các tham số điều khiển cho phương pháp cân bằng định nghĩa bằng phần mềm theo hướng trước (FFSDE)

Wireless Personal Communications - Tập 95 - Trang 4001-4011 - 2017
Radek Martinek1, Jaromir Konecny1, Petr Koudelka1, Jan Zidek1, Homer Nazeran2
1FEI, VSB – Technical University of Ostrava, Ostrava-Poruba, Czech Republic
2Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas, El Paso, USA

Tóm tắt

Trong bài báo này, chúng tôi mô tả ngắn gọn thiết kế, triển khai và đánh giá một phương pháp tối ưu hóa thích ứng mới cho phương pháp cân bằng định nghĩa bằng phần mềm theo hướng trước (FFSDE) sử dụng thuật toán phương pháp bình phương tối thiểu (LMS). Trong thiết kế của chúng tôi, chúng tôi thay đổi thích ứng độ dài bộ lọc (N) và kích thước bước ($$\mu$$) để đạt được giá trị tỷ lệ lỗi bit tối ưu. Chúng tôi đã sử dụng một máy phát tín hiệu vector RF PXI-5670 và một máy phân tích tín hiệu vector (VSA) RF PXI-5660 để kiểm tra tính hợp lệ của phương pháp của chúng tôi. Chúng tôi đã triển khai phương pháp của mình cho sơ đồ điều chế biên độ tứ phân M-ary (M-QAM) trong VSA (đóng vai trò là bộ thu). Kết quả thí nghiệm cho thấy chúng tôi đạt được tốc độ hội tụ cao và độ chính xác cho các đặc tính kênh phát thanh thay đổi nhanh. Tính năng thiết lập tối ưu tự động của các tham số thuật toán LMS N và $$\mu$$ đã cho phép chúng tôi giải quyết vấn đề cấu hình phần cứng cho phương pháp FFSDE. Việc xác định kích thước chuỗi huấn luyện của thuật toán LMS cho M-QAM cụ thể đã cho phép chúng tôi loại bỏ dữ liệu dư thừa của chuỗi huấn luyện và tăng cường khả năng thông qua.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Agilent Technologies: Option AYA Flexible Modulation Analysis 89600 Vector Signal Analysis Software (2011). http://www.tevetllc.com/documents/pdf/manuals/89601B/89600-AYA-demo.pdf Al-Wohaishi, M., Martinek, R., & Zidek, J. (2011). Analysis of m-qam data communication system using 3d eye diagram. In V. Snasel, J. Platos & E. El-Qawasmeh (Eds.), Digital information processing and communications (vol. 189, pp. 337–348). Berlin: Springer. Arslan, H. (2007). Cognitive radio, software defined radio, and adaptive wireless systems (Vol. 10). Berlin: Springer. Arslan, M. Y., Sundaresan, K., & Rangarajan, S. (2015). Software-defined networking in cellular radio access networks: Potential and challenges. IEEE Communications Magazine, 53(1), 150–156. Civicioglu, P., & Besdok, E. (2013). A conceptual comparison of the cuckoo-search, particle swarm optimization, differential evolution and artificial bee colony algorithms. Artificial Intelligence Review, 39(4), 315–346. Eliaz, A. (2015). Feed forward equalization for highly-spectrally-efficient communications. US Patent 9,166,833 Ge, X., Cheng, H., Guizani, M., & Han, T. (2014). 5G wireless backhaul networks: Challenges and research advances. IEEE Network, 28(6), 6–11. Gui, G., Peng, W., & Adachi, F. (2013). Improved adaptive sparse channel estimation based on the least mean square algorithm. In Wireless communications and networking conference (WCNC), 2013 IEEE (pp. 3105–3109). IEEE. Hassun, R., Flaherty, M., Matreci, R., & Taylor, M. (1997). Effective evaluation of link quality using error vector magnitude techniques. In Proceedings of wireless communications conference (pp. 89–94). IEEE. Hossain, E., Rasti, M., Tabassum, H., & Abdelnasser, A. (2014). Evolution toward 5G multi-tier cellular wireless networks: An interference management perspective. IEEE Wireless Communications, 21(3), 118–127. Koudelka, P., Latal, J., Siska, P., Vitasek, J., Liner, A., Martinek, R., et al. (2014). Indoor visible light communication: modeling and analysis of multi-state modulation. In SPIE optical engineering+applications (pp. 92241I–92241I). International Society for Optics and Photonics. Koudelka, P., Soltys, P., Martinek, R., Latal, J., Siska, P., Kepak, S., et al. (2014). Utilization of m-qam modulation during optical wireless car to car communication. In 2014 Optoelectronics and communication conference and Australian Conference on optical fibre technology (pp. 452–454). IEEE. Lee, J., & Kao, H. A. (2015). A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters, 3, 18–23. Lu, J., Letaief, K. B., Chuang, J. C. I., & Liou, M. L. (1999). M-psk and m-qam ber computation using signal-space concepts. IEEE Transactions on communications, 47(2), 181–184. Luby, M., Vicisano, L., Gemmell, J., Rizzo, L., Handley, M., & Crowcroft, J. (2002). The use of forward error correction (FEC) in reliable multicast. Technical report Marriwala, N., Sahu, O., & Vohra, A. (2013). 8-QAM software defined radio based approach for channel encoding and decoding using forward error correction. Wireless Personal Communications, 72(4), 2957–2969. Martinek, R., Vanus, J., Bilik, P., Al-Wohaishi, M., & Zidek, J. (2016). The implementation of equalization algorithms for real transmission channels. In International instrumentation and measurement technology conference (I2MTC), Taipei, Taiwan. Martinek, R., & Zidek, J. (2013). The implementation of channel coding into the digital transmission chain consisting of VSG PXI-5670-VSA PXI-5661. Przeglad Elektrotchniczny, 89(7), 64–68. Martinek, R., & Zidek, J. (2014). The real implementation of anfis channel equalizer on the system of software-defined radio. IETE Journal of Research, 60(2), 183–193. Martinek, R., Zidek, J., & Tomala, K. (2013). BER measurement in software defined radio systems. Przeglad Elektrotechniczny, 89(2b), 205–210. Martinek, R., et al. (2016). Modelling of wireless fading channels with RF impairments using virtual instruments. In IEEE wireless and microwave technology conference, Clearwater Beach, Florida. Medbo, J., Börner, K., Haneda, K., Hovinen, V., Imai, T., Järvelainen, J., et al. (2014). Channel modelling for the fifth generation mobile communications. In 2014 8th European conference on antennas and propagation (EuCAP) (pp. 219–223). IEEE. Radek, M., & Zidek, J. (2013). The implementation of channel coding into the digital transmission chain consisting of VSG PXI-5670-VSA PXI-5661. Przeglad Elektrotchniczny, 89(7), 64–68. Soldani, D., Barani, B., Tafazolli, R., Manzalini, A., & Chih-Lin, I. (2015). Software defined 5G networks for anything as a service [guest editorial]. IEEE Communications Magazine, 53(9), 72–73. Tang, X., Alouini, M. S., & Goldsmith, A. J. (1999). Effect of channel estimation error on M-QAM BER performance in rayleigh fading. IEEE Transactions on Communications, 47(12), 1856–1864. Wang, C. X., Haider, F., Gao, X., You, X. H., Yang, Y., Yuan, D., et al. (2014). Cellular architecture and key technologies for 5G wireless communication networks. IEEE Communications Magazine, 52(2), 122–130. Wei, H., Huang, Y., Zhang, T., & Li, L. (2016). An universal MMSE channel estimator for OFDM receiver. Wireless Personal Communications. doi:10.1007/s11277-016-3643-8. Wortmann, F., Flüchter, K., et al. (2015). Internet of things. Business & Information Systems Engineering, 57(3), 221–224. Xia, F., Yang, L. T., Wang, L., & Vinel, A. (2012). Internet of things. International Journal of Communication Systems, 25(9), 1101. Yang, M., Li, Y., Jin, D., Zeng, L., Wu, X., & Vasilakos, A. V. (2015). Software-defined and virtualized future mobile and wireless networks: A survey. Mobile Networks and Applications, 20(1), 4–18.