用学术的话语润色一下:以上研究工作都只考虑了减小NOMA通信中的能耗,没有考虑NOMA通信的速率问题,如果能耗很小,但是通信速度缓慢,容易造成移动设备网络延迟过高。

时间: 2023-06-08 08:05:41 浏览: 44
在先前的研究工作中,对于NOMA通信,所关注的主要是如何减少其所消耗的能源,并未考虑到通信的速率问题。然而,在移动设备网络中,即使能耗较小,但如果通信速度较慢,往往会造成网络延迟过高的情况。因此,有必要将NOMA通信的速率也纳入到考虑范围中,以实现更全面的性能优化。
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NOMA和空间调制结合在可见光通信系统中的应用

NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) 和空间调制 (Spatial Modulation) 是两种不同的通信技术,它们可以结合在一起用于可见光通信系统中。 NOMA 是一种多用户访问技术,它允许多个用户同时使用相同的频谱资源,而且它们的信号会在非正交的状态下传输。这意味着 NOMA 可以将多个用户的信号混合在一起,然后在接收端对混合后的信号进行分离,从而提高频谱利用率和系统容量。 空间调制是一种利用天线阵列的技术,它可以将信息编码在天线的位置上,从而实现多个数据流的传输。在可见光通信系统中,空间调制可以利用 LED 灯的阵列来传输多个数据流,从而提高数据传输速率和可靠性。 结合 NOMA 和空间调制可以在可见光通信系统中提高频谱利用率和系统容量。例如,可以利用 NOMA 技术将多个用户的信号混合在一起,然后利用空间调制技术将这些信号编码在 LED 灯的位置上进行传输。在接收端,利用 NOMA 技术对混合后的信号进行分离,然后利用空间调制技术对每个用户的信号进行解码,从而实现多用户数据传输。 总的来说,结合 NOMA 和空间调制可以提高可见光通信系统的频谱利用率和系统容量,从而满足不断增长的数据传输需求。

NOMA-DCO-OFDM和NOMA-PD-DCO-OFDM在无线光通信系统中的误码率仿真matlab

NOMA-DCO-OFDM和NOMA-PD-DCO-OFDM是两种常见的无线光通信系统,在MATLAB中,可以使用误码率仿真来评估它们的性能。以下是一个简单的NOMA-DCO-OFDM和NOMA-PD-DCO-OFDM误码率仿真MATLAB程序示例: ```matlab % 信道参数 nTx = 2; % 发送天线数 nRx = 2; % 接收天线数 snr = 20; % 信噪比 % OFDM参数 fftSize = 64; % FFT大小 cpSize = 16; % 循环前缀长度 numSymbols = 1000; % 发送符号数 % 生成发送信号 txBits = randi([0 1], nTx*fftSize*numSymbols, 1); txBitsMod = qammod(txBits, 256); % QAM调制 % 将发送信号转换成OFDM符号 txSymbols = reshape(txBitsMod, nTx, fftSize*numSymbols); txOFDM = ifft(txSymbols, fftSize, 2); txOFDM_CP = [txOFDM(:, fftSize-cpSize+1:end) txOFDM]; % 生成信道 h = (randn(nRx, nTx) + 1j*randn(nRx, nTx))/sqrt(2); % 随机信道 % NOMA-DCO-OFDM仿真 % 发送信号通过信道 rxOFDM_CP = h*txOFDM_CP; % 添加高斯噪声 rxOFDM_CP_Noise = awgn(rxOFDM_CP, snr, 'measured'); % 接收信号去除循环前缀,并进行FFT变换 rxOFDM = rxOFDM_CP_Noise(:, cpSize+1:end); rxSymbols = fft(rxOFDM, fftSize, 2); rxSymbolsVec = reshape(rxSymbols, nRx*fftSize*numSymbols, 1); % 进行QAM解调 rxBitsMod = qamdemod(rxSymbolsVec, 256); rxBits = reshape(rxBitsMod, nRx*fftSize*numSymbols, 1); % 计算误码率 numErrors = sum(txBits ~= rxBits); ber1 = numErrors/length(txBits); % NOMA-PD-DCO-OFDM仿真 % 将发送信号分成两部分 txBitsMod1 = qammod(txBits(1:nTx*fftSize*numSymbols/2), 256); txBitsMod2 = qammod(txBits(nTx*fftSize*numSymbols/2+1:end), 256); % 将发送信号分别通过两个不同的PD txPD1 = abs(txOFDM_CP(1,:)).^2; txPD2 = abs(txOFDM_CP(2,:)).^2; % 将两个PD输出合并成一个OFDM符号 txPD = [txPD1; txPD2]; txNOMA = ifft(txPD, fftSize, 2); txNOMA_CP = [txNOMA(:, fftSize-cpSize+1:end) txNOMA]; % 发送信号通过信道 rxNOMA_CP = h*txNOMA_CP; % 添加高斯噪声 rxNOMA_CP_Noise = awgn(rxNOMA_CP, snr, 'measured'); % 接收信号去除循环前缀,并进行FFT变换 rxNOMA = rxNOMA_CP_Noise(:, cpSize+1:end); rxPD = fft(rxNOMA, fftSize, 2); % 将接收信号分成两部分 rxPD1 = rxPD(1,:); rxPD2 = rxPD(2,:); % 使用NOMA解调方法对信号进行解调 rxBitsMod1_NOMA = qamdemod(rxBitsMod1.*rxPD1./(rxPD1+rxPD2), 256); rxBitsMod2_NOMA = qamdemod(rxBitsMod2.*rxPD2./(rxPD1+rxPD2), 256); % 将解调结果合并成一个向量 rxBits_NOMA = [rxBitsMod1_NOMA; rxBitsMod2_NOMA]; rxBits_NOMA = reshape(rxBits_NOMA, nRx*fftSize*numSymbols/2, 1); % 计算误码率 numErrors = sum(txBits(1:nTx*fftSize*numSymbols/2) ~= rxBits_NOMA(1:nTx*fftSize*numSymbols/2)); ber2 = numErrors/(nTx*fftSize*numSymbols/2); % 显示结果 disp(['NOMA-DCO-OFDM误码率:', num2str(ber1)]); disp(['NOMA-PD-DCO-OFDM误码率:', num2str(ber2)]); ``` 在这个示例中,我们首先定义了NOMA-DCO-OFDM系统和NOMA-PD-DCO-OFDM系统的参数和OFDM参数。接着,我们随机生成了发送信号txBits,并使用QAM调制将其转换成OFDM符号txOFDM。然后,我们通过随机信道h将txOFDM发送信号传输到接收端,添加高斯噪声rxOFDM_CP_Noise,并去除循环前缀,得到接收符号rxSymbols。接着,我们使用QAM解调将接收符号rxSymbols解码成rxBits,并计算误码率ber1。 然后,我们进行了NOMA-PD-DCO-OFDM仿真。首先,我们将发送信号分成两部分,并将每部分通过不同的光电转换器PD。然后,我们将两个PD的输出合并成一个OFDM符号txNOMA,并通过随机信道h传输到接收端。接着,我们解调接收信号rxNOMA,将其分成两部分rxPD1和rxPD2,并使用NOMA解调方法将其解调成rxBitsMod1_NOMA和rxBitsMod2_NOMA。最后,我们将解调结果合并成一个向量rxBits_NOMA,并计算误码率ber2。 需要注意的是,在NOMA-PD-DCO-OFDM仿真中,我们将发送信号分成了两部分,并使用NOMA解调方法进行解调。这可以提高系统的频谱效率和可靠性,但需要更复杂的信号处理和解调算法。同时,我们还需要根据实际系统的参数和信道参数进行调整,以得到更符合实际的仿真结果。

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