C-RAN中HARQ重传链路选择的系统仿真与分析

"论文研究-System Simulation and Analysis of HARQ Retransmission Link Selection in Cloud Radio Access Networks.pdf" 本文是一篇由刘传宗和牛凯合作撰写的论文，主要探讨了在云无线接入网络（Cloud Radio Access Network，简称C-RAN）环境下，混合自动重传请求（Hybrid Automatic Repeat reQuest，简称HARQ）的动态链路选择策略。C-RAN是一种新兴的无线通信架构，旨在通过集中式处理和资源共享来提高网络效率和性能。 论文提出并分析了三种基于不同评估标准的动态HARQ重传链路选择方法。首先，第一种方法是基于参考信号接收功率（Reference Signal Receiving Power，简称RSRP）的选择。RSRP是衡量一个UE（用户设备）接收到的单个发射端参考信号功率的指标，常用于移动通信中进行小区选择和切换。在HARQ重传中，根据RSRP选择具有最强信号强度的链路进行数据重传，可以优化链路质量，减少错误率。 其次，第二种方法是基于信干噪比（Signal-to-Interference and Noise Ratio，简称SINR）的选择。SINR是评估信号质量的重要参数，它考虑了信号、干扰和噪声对通信的影响。在选择HARQ重传链路时，选取SINR较高的链路，可以提高数据传输的可靠性，降低误码率。 最后，第三种方法是基于信号泄漏和噪声比（Signal-to-Leakage and Noise Ratio，简称SLNR）的选择。SLNR关注的是信号在目标接收机之外的泄漏功率与噪声的比率，它适用于多用户环境中的干扰抑制。在C-RAN中，通过优化SLNR，可以更有效地管理多用户间的干扰，从而提升整体网络性能。 论文还提及了研究背景和资助项目，包括国家自然科学基金和国家科技重大专项等。作者之一的牛凯是北京邮电大学信息与通信工程学院的副教授，专注于无线通信信号处理领域的研究。 这些HARQ重传链路选择策略的系统级仿真和分析，对于理解和优化C-RAN中的错误纠正机制至关重要。通过对比和评估这些方法，可以为实际网络设计提供理论支持，提高C-RAN的效率和用户体验。具体仿真结果和性能比较，以及如何将这些策略应用于实际网络部署，是论文深入探讨的内容，这对于无线通信和网络研究者来说具有很高的参考价值。