MATLAB仿真模型：IEEE 802.11p物理层传输速率与SNR曲线比较研究

软件X 12（2020）100580原始软件出版物PhySim-11 p：IEEE 802.11p物理层MATLAB仿真模型Xavier Alejandro Flores Cabezas，Martha Cecilia Paredes Paredes，Luis Felipe Urquiza-AguiarPillows，Diego Javier Reinoso-ChisaguanoDepartamento de Electrónica，Telecommunicaciones y Redes de Información，Escuela Politécnica Nacional，Quito，Ecuadorar t i cl e i nf o文章历史记录：2019年12月23日收到收到修订版2020年8月7日接受2020年8月10日保留字：每IEEE 802.11pMATLABOFDMa b st ra ct我们提出了PhySim-11 p，在MATLAB中的IEEE 802.11p物理层的仿真模型。所实现的仿真获得了标准所允许的不同传输速率的分组错误率（PER）与信噪比（SNR）的曲线。该模型模拟了由加性高斯白噪声（AWGN）和频率-时间选择性衰落组成的具有多普勒频移作为一个用例，我们给出了从我们的软件中获得的PER与SNR的曲线，并与9个PER理论模型进行了比较。目的是找到当考虑诸如调制方案M和编码速率r的传输参数时更接近模拟结果的理论模型。我们的软件旨在促进不同物理层现象的研究，如放大器效应或信道估计及其在网络模拟器中的可能性。此外，它可以很容易地设置为模拟IEEE 802.11的任何OFDM物理层（例如，802.11 a）。©2020作者由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本v1.1用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX_2019_390Code Ocean compute capsule none法律代码许可证Creative Commons Zero（CC0）使用的代码版本控制系统无使用Matlab的软件代码语言、工具和服务编译要求、操作环境依赖性Matlab 2017 b或更高版本如果可用开发人员文档/手册链接技术支持电子邮件diego. epn.edu.ec1. 介绍如今，无线通信系统几乎存在于所有地方;一个明显的例子是车辆通信，其在智能交通系统（ITS）中起着基础作用近年来，ITS在实现车辆自组织网络（VANET）的名义上得到了越来越多的关注，该车辆自组织网络（VANET）使得能够可靠地管理车辆到车辆和车辆到基础设施通信（V2x），*通讯作者。电子邮件地址： luis. epn.edu.ec（L.F. Urquiza-Aguiar）。https://doi.org/10.1016/j.softx.2020.100580速度快[1]。ITS促进了道路上车辆的几种应用，例如通过自适应巡航控制或精确操纵[1]和交通流量[2]等功能改善用户体验。另一个重要的应用是道路安全，具有碰撞警告或行人检测等功能，可以帮助挽救生命[1]。为了在车载网络中实现这些应用，必须保证信息交换，例如可靠性和传输速度[1，3]。已经努力在不同层标准化各种车辆通信技术[1]。目前，正在通过使用蜂窝技术进行ITS解决方案的开发，例如，正在研究作为ITS解决方案的基于时分LTE的LTE-V 2x [4]，以及异构LTE。2352-7110/©2020作者。 由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章，使用CC BY许可证（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx2X. A. Flores Cabezas，M.C.Paredes，L.F.Urquiza-Aguiar等人粤公网安备44010802000011号使用5G基础设施的蜂窝网络[5]。蜂窝技术呈现出理想的特征，如现有的鲁棒架构和理论上更好的性能[4，6]，但是它在实践、范围或开发方面都不够[7]。IEEE 802.11p是特别感兴趣的，因为它是IEEE [8]、ETSI [9]和ISO [1]提出的ITS解决方案中使用的物理层（PHY）和媒体访问控制（MAC）子层标准，并且是领先的车辆网络（VANET）下层技术[7，10]，其产品和实现已经在市场上可用[11]。802.11p系统允许车辆及其环境的互连。IEEE 802.11p标准[12]涵盖PHY和MAC子层。它旨在用于车辆应用，并由于车辆网络的快速变化的环境而修改IEEE 802.11的某些特性。PHY层中使用的信息单元是比特分组，因此测量传输可靠性的最佳参数是分组错误率（PER），其测量错误分组与接收时接收到的分组总数之间的比率。一个数据包是错误的，当一个或多个比特，使它是错误的[13]。确定PER对于上层应用和协议的开发非常重要，因此需要PER的理论和仿真模型。MATLAB为设计提供了WLANTM[14]，SIMU-无线 局域网 （ WLAN ） 通信的 定义和 分析它可 以模拟 IEEE802.11ax/ac/ad/ah和802.11b/a/g/n/j/p标准的物理层。尽管它有各种各样的选项，这个工具箱不是一个逐步实现的802.11p物理层，我们的工作确实提供，也意味着其使用的额外成本。IEEE 802.11的物理层仿真由于其极其重要的意义而在文献在[15]中，作者在Simulink中使用预先建立的模块，通过改变SNR和多普勒扩展来分析PER降级水平数据，从而找到性能指标。他们提出了一个马尔可夫模型表达式，用多项式回归来参数化SNR和多普勒扩展。[16]的工作分析了Rician信道中不同阴影级别的车辆间通信的性能。他们专注于在连续的传输速率范围内的中断概率，但他们没有考虑PER或任何特定的传输系统。[17]研究了信道与其他干扰的影响在IEEE 802.11p通信系统的MAC层上的车辆。他们研究的性能指标是吞吐量和不同的传输概率作为结果在频道上的冲突。所遵循的方法不包括任何PHY度量，诸如PER。一些作品采取更一般的方法来描述PER车辆信道，而不给出依赖于SNR的闭合形式，也不依赖于传输速度的选择。例如，[18]找到了用于使用IEEE802.11p的PHY层的连续时间仿真的多个固定时间窗口上的PER值的离散时间马尔可夫链表示。为此，作者对从Simulink模型I获得的数据进行了PHY和MAC子层分析，并最终得到了一个随机矩阵，该矩阵对模拟数据给出了良好的结果。还有其他作品专注于提供一个现实的渠道对于车辆通信;然而，它们不作为PHY层度量进入例如，Akhtar等人[19]专注于为高速公路场景中的车辆通信提供一个现实的信道。他们研究了使用真实数据的车辆环境的拓扑和信道建模，并提出了对对数正态阴影模型的修改，以提供计算成本较低的模型来描述VANESTO的真实信道。表1IEEE 802.11p [12，20]允许的带宽。调制方案每调制符号位数（m）编码率（r）数据速率vi[Mbps]BPSK11/23BPSK13/44.5QPSK21/26QPSK23/4916QAM41/21216QAM43/41864QAM62/32464QAM63/427本文介绍了在MATLAB中建立的IEEE 802.11p物理层的仿真模型PhySim-11 p，以研究物理层组件对PER行为的影响。脚本生成PER与信噪比（SNR）的图形，用于标准允许的不同传输速率仿真的信道是由加性高斯白噪声（AWGN）和频率-时间选择性衰落组成的，而频率-时间选择性衰落是将IEEE 802.11p PHY仿真的结果与理论模型进行比较，以确定最适合PHY仿真的模型本文的其余部分组织如下：第2节详细解释了软件体系结构。然后，第3节给出了模拟结果和讨论。第四节介绍了这项工作的影响最后，第5节包括结论和未来的工作。2. 软件构架为PER模型设计的脚本和函数与IEEE PHY 802.11p [12]的仿真一致，在MATLAB中实现，包括以下内容：1. IEEE 802.11p发射机和接收机，所有模块都涉及PHY层。2. 无线频道。3. 计算PER的理论模型。4. 辅助脚本。在IEEE 802.11p PHY的数据处理中涉及的不同功能和脚本可以在图1中的发射机和接收机中详细找到。用例中PER计算的理论模型在其他脚本中单独实现。辅助脚本用于获取和处理数据以及显示结果。2.1. IEEE 802.11p PHY实现PHY层模型将遵循IEEE 802.11标准[20]中描述的训练和接收过程，其使用正交频分复用（OFDM）。PHY层的所有元素都是从信号处理到创建和前导码附加、报头形成和比特填充来实现的。在10 MHz带宽下，编码速率和调制方案的IEEE允许802.11标准[20]中与数据传输的不同速度相关联的不同的数据传输速率被实现并在表1中示出。相同的脚本可以用于IEEE 802.11标准的任何实现，该标准使用OFDM作为传输技术，为将来的使用提供了更大的范围。可以使用的标准是802.11a/g/n，考虑到它们不在相同的频率下工作，并且带宽也不同。例如，对于802.11g标准，带宽为20 MHz，因此对于相同的参数，数据速率将是表1中所示的数据速率的两倍X. A. Flores Cabezas，M.C.Paredes，L.F.Urquiza-Aguiar等人粤公网安备44010802000011号3−−- -−- − −- − −2.1.1. 主要仿真图1.一、 IEEE 802.11p物理层仿真的功能和脚本的结构。表2simulation_802_11_p脚本是执行以下任务的主脚本：设置传输参数，如数据包的数量调用发送和接收脚本。根据设定的参数，模拟数据包的发送、发送、无线信道和接收.计算性能参数，例如每种配置的误码率（BER）、PER和错误数2.1.2. 传输为了实现根据图1所示的图的分组传输，1、txOFDM功能它调用Create_SYNC、Create_SIGNAL和Create_DATA函数，分别生成数据包的前导码、报头和有效载荷。Create_SYNC函数通过独立的函数创建短前导码和长前导码。然后，它将两者相加以获得物理层汇聚协议（PLCP）协议数据单元（PPDU）的前导码。前导码的生成由IEEE 802.11-2012标准[12]给出。Create_SIGNAL函数根据IEEE 802.11-2012标准返回PPDU的报头，该报头由单个OFDM符号形成Create_DATA函数返回PPDU的DATA它生成SERVICE（16位）和Tail（6位）字段以及填充位。然后，它根据IEEE 802.11-2012标准将它们全部附加到PPDU有效载荷。随机产生的位串，分组在相同大小的数据包的传输进行了模拟。这些位通过图1中描述的过程。2按顺序 首先，加扰器相对于初始种子对数据进行混洗。然后，卷积编码器添加冗余比特以实现纠错能力。接下来，交织器置换数据包内的比特以避免突发错误。然后，调制器根据所选择的调制方案及其对应的星座图将复符号分配给分组内的比特组。接下来，OFDM符号组装器将每个调制符号分配给其对应的OFDM符号子载波。接着进行快速傅立叶逆变换（IFFT）和附加循环前缀以减少多径效应。 最后，通过无线信道传输数据。接收遵循恢复原始比特的逆过程农村视线频道的PDP。抽头1抽头2抽头3单位功率0 14 17 dB延迟0 83 183 ns多普勒0 492 295Hz剖面静态HalfBT HalftBT表3城市视线频道的PDP。Tap 1Tap 2Tap 3Tap 4单位功率0 8 10 15 dB延迟0 117 183 333 ns多普勒0 236 157 492Hz剖面静态HalfBT HalftBT HalftBT表4高速公路视线通道的PDP。Tap 1Tap 2Tap 3Tap 4单位功率0 10 15 20 dB延迟0 100 167 500 ns多普勒0 689 492 886Hz剖面静态HalfBT HalftBT HalftBT2.1.3. 无线信道无线信道由AWGN噪声和频率-时间选择性衰落组成。在车辆通信中，发射信号通过不同路径传播到接收器是常见的，因此，多径信道是对这种行为进行建模的适当方式。多径信道在接收信号中产生频率选择性衰落。另外，在车辆通信中，发射机、接收机或两者都在移动，从而导致接收信号中的多普勒频移。这种效应产生时间选择性衰落。因此，一个更准确的方法来模拟车辆到车辆的通信是使用一个信道的对于模拟，考虑了四种场景，其PDP见表2这些表格显示了四种情况下的功率、延迟、多普勒频移和多普勒频谱分布多普勒频谱轮廓可以是静态的或可以具有半浴缸（HalfBT）形状。ricianWChannel函数生成表2这个函数返回一个包含通道参数和其他信息的对象····4X. A. Flores Cabezas，M.C.Paredes，L.F.Urquiza-Aguiar等人粤公网安备44010802000011号vt（）下一页eMMeQ：Q=Q（√16QAM：be（γs）=4Q（200 433700表5图二. OFDM发射机框图。(a) 理论BER模型#1高速公路非视距通道的PDP第一理论BER模型根据[22]执行BER值的计算b（γ）=c Q（kγ）（1）HalftBT其中，γ是SNR，Q（·）是Q函数[23]，来计算信道的频率响应。在Simulation_802_11_p脚本中，在获得要发送的信号后，将信道应用于该信号，然后添加AWGN噪声。在接收机中进行数据处理之前，通过将信号除以频率响应k m是取决于IEEE 802.11标准中定义的调制方案的常数。对于不同的调制方案，使用的BER公式如下BPSK：be（γ）=Q（π2（10）γ），我们假设在接收器中是已知的。2.1.4. 接收QPSK： be（γ）=Q210vtγ），（二）为了实现根据在图1所示的图中，使用函数rxOFDM，其16QAM： be（γ）=3Q（10）γ），调用函数extract_DATA和process_DATA，45伏t从分组中提取DATA字段及其相应的处理.64 QAM： b（γ）= 7Q（λ2（10）γ）。extract_DATA函数返回DATA字段的OFDM符号，该DATA字段是根据e12 7vtIEEE 802.11标准[12]。process_DATA函数通过执行在传输中完成的逆过程（包括根据IEEE 802.11-2012标准的解调、解交织、解码和解扰）来返回比特有效载荷。这一过程如图所示。3 .第三章。extract_OFDM_symbol函数也用于process_DATA中，以获得(b) 理论BER模型#2第二个理论BER模型考虑每个OFDM符号的每个比特的能量与噪声功率谱密度比Eb/N0值，由[24]AB8 mγs= 0。8 log2（M）γ=γ（3）频域。此函数提取的样本vtvt[Mbps]不对应于循环前缀，并根据IEEE 802.11标准重新分配它。最后，从子载波和DC子载波中提取数据。2.2. PER的理论模型对于每个模型，都开发了一个函数，SNR值、调制方案、编码速率和分组长度作为输入参数。在输出端，其中，γ是SNR值，vt是以Mbps为单位的传输速度，m是取决于调制方案（BPSK、QPSK、16QAM、64QAM）的每个符号的比特数。然后，获得每种调制类型的BERbeBPSK：bBPSK（γs）=Q（λ2γs），eγs），使用每个模型的相应方程计算的PER为得到了实施数学模型所需的其他附加参数取自16QAM3 （1）5γs、IEEE 802.11p标准[12]。64QAM7（1991）2.2.1. 误码率计算用于计算PER的一些模型需要取决于SNR和调制方案的BER值。到64 QAM：be（γs）= 12 Q21γs。(c) BER #3为了获得这些BER值，考虑三个理论模型并在下面给出。第三个模型在帮助下执行BER计算的MATLAB。The berawgn（.）利用MATLAB的函数（四口1口2龙头3龙头4单位功率延迟多普勒分布000静态−2689HalfBT−5−492−7886HalftBTdBnsHzX. A. Flores Cabezas，M.C.Paredes，L.F.Urquiza-Aguiar等人粤公网安备44010802000011号5∑D⎞D⎪D22=哪里BN⎪是SNR（dB），L是数据包长度（∑ （d）（）k（1（d）（mod）d（mod）d图三. OFDM接收机框图。计算这个值。在MATLAB帮助中可以找到所使用的不同调制方案的方程。自由距离路径长度。PER值由[24]2.2.2. PER计算在BER模型被指定之后，现在描述PER≤1−1−d免费+9d=d自由LadPmod（七）下面给出每个理论模型(a) 模型1：通过插值的车辆网络模型[25]该模型是一个数学分析模型，其中dfree是自由距离，ad是长度为d的路径的数量，Pmod是定义为模dPER的计算，由下式给出：⎪⎧∑(d) （KBmod）k（1−b模）d−k1− tanh（aR（L）−bR（L）（γ+e ec））k=（d+1）/2PER（γ，L）=第二章（五）d奇数=γ位，c是偏移常数，a（L）和b（L）是参数be1−be⎪+2个D/2Be1−ber rk=d/2+1作为调制方案和编码的函数获得率(b) 模型2：在AWGN信道上没有编码的模型使用EVT[22]该模型是一个数学分析模型，使用Ex.用于PER计算的极值理论（EVT）这模型由SNR值描述，并且由下式给出：PER（γ）<$1−exp（−exp（−γ−aN））（6）其中γ是SNR，aN和bN是取决于调制方案的常数。(c) 模型3：PHY层[13个国家]该模型是PER的预测理论模型，其考虑了由于卷积解码过程而导致的PHY层的输出处的错误的不均匀性。输出位取决于输入位和代码的约束长度k，对于IEEE 802.11p [20] k 7。PER值由下式给出：PER（γ，L）=1−（1−λ（γ））L其中，γ是SNR，L是以比特为单位的分组的长度(d) 模型4：OFDM系统的PER上限模型，BER公式#1该模型描述了如何计算IEEE 802.11p系统中PER的上界。该模型的BER值与BER#1的理论模型独立地计算，并且考虑到卷积码参数（例如自由距离和PDmodmod）d− k⎨K6X. A. Flores Cabezas，M.C.Paredes，L.F.Urquiza-Aguiar等人粤公网安备44010802000011号e甚至会（八）其中bmod是调制方案mod的BER。(e) 模型5：OFDM系统的PER上限模型，BER模型#2它使用Eq。模型4的公式（7），但是代替使用BER #1的理论模型，使用先前描述的BER #2的理论(f) 模型6：OFDM系统的PER上限模型，BER模型#3它使用Eq。模型4的（7），但是代替使用BER#1的理论模型，使用BER#3的理论模型(g) 模型7：在AWGN信道上没有编码的模型，BER模型#1。该模型描述了在AWGN信道上不考虑编码方案而获得PER的一般方法。 该模型的BER值与BER #1的理论模型独立计算，PER由[22]给出PER（γ）=1−（1−be（γ））L，（9）其中，γ表示SNR，be（γ）是IEEE 802.11p中使用的每个调制方案的BER，以及（L）是以比特为单位的分组大小。(h) 模型8：在AWGN信道上没有编码的模型，具有BER模型#2。它使用Eq。模型7的（9），但是代替使用BER #1的理论模型，使用BER #2的理论模型(i) 模型9：在AWGN信道上没有编码的模型，具有BER模型#3。它使用Eq。模型7的（9），但是代替使用BER #1的理论模型，使用BER #3的理论模型X. A. Flores Cabezas，M.C.Paredes，L.F.Urquiza-Aguiar等人粤公网安备44010802000011号7==2.3. 辅助脚本辅助脚本设计用于处理、分析和呈现通过802.11p PHY和理论PER模型获得的数据。对于PER理论模型的评估，定义函数evaluate_models，其选择期望的理论模型并针对输入的SNR范围的每个SNR值执行该理论模型，并将结果保存在PER向量中，该PER向量是输出参数。PER_Extension脚本扩展模拟PER值的SNR域;进行此扩展是为了能够以图形方式表示每个配置的PER以及理论模型的结果。为了收集和合并由前面的脚本产生的数据，创建了函数Data_Consolidation此函数导入先前生成的数据文件，并以结构化的方式重命名它们以便于操作，将所有数据保存在.mat文件中。最后，为了显示结果，使用Selec_grip函数它以图形方式显示结果。可以选择只显示模拟结果，PER的每个理论模型的比较或每个配置的模拟和理论模型之间的比较。此外，它允许选择的无线信道的仿真结果的数字。可用的四个选项是：1.农村视线（LOS），2。城市LOS，3。高速公路和4。高速公路非视距（NLOS）。IEEE 802.11p PHY的仿真返回数据集以绘制结果。该模拟总共需要大约40 h，因此给出了先前生成的数据集。如果用户希望再次生成数据，则可以执行simulation_802_11_p对于生成的数据集，只执行Selec_grap3. 模拟结果和讨论在本节中，几张图展示了802.11p PHY仿真和理论模型的结果。要获得这些结果，请使用Selec_grap辅助脚本。此脚本为标准允许的每个数据传输速率配置以及所选衰落信道生成八个不同的数字。然而，我们目前只有两个数据传输速率和两个通道的结果，由于长度的限制。此外，脚本获得线性和对数标度的PER数字，但我们在下面仅以线性标度呈现结果。图4给出了16 QAM调制、编码速率12（12 Mbps传输速率）和农村LOS信道的PER与SNR的结果。它包括九个理论模型（标记为模型1，模型2，.. .）以虚线表示。它还包括802.11p PHY仿真（标记为仿真）的结果（以黑色实线表示）。我们可以观察到，与802.11p PHY仿真相比，Model 9获得了最接近的PER。图5给出了64 QAM调制、编码速率3/4（27 Mbps传输速率）和农村LOS信道的PER与SNR的结果。在这种情况下，Model 7最接近802.11p PHY仿真。图 6给出了16 QAM调制、编码速率12（12 Mbps传输速率）和高速公路NLOS信道的PER与SNR的结果。我们可以观察到802.11p PHY仿真的PER在PER0的所有模型的右侧<。8. 模型8最接近PHY仿真，但对于PER 0，SNR差异较大，约为4 dB。1.同样，图。图7给出了对于64 QAM调制、编码速率3/4（27Mbps传输）的见图4。16 QAM、r=12（12 Mbps）、农村LOS信道的理论模型与802.11p PHY仿真的比较图五. 64 QAM、r=3/ 4（27 Mbps）、农村LOS信道的理论模型与802.11p PHY仿真的比较速率）和高速公路NLOS信道。与上一个数字相比，我们可以观察到类似在这种情况下，模型1最接近PHY仿真，但对于PER 0具有约5dB的更大SNR差。1.从这些结果中，我们可以观察到，高速公路NLOS通道是对PER影响最大的通道，导致曲线向右移动。因此，需要更高的SNR来实现相同的PER。从结果可以看出，对于不同的传输速率和信道组合，最接近的理论模型在每种情况下是不同的。因此，我们可以根据传输速率和信道选择最接近的理论模型，以获得最佳结果。此外，我们可以将SNR偏移引入理论模型，以便获得对于所有传输速率最接近的模型。8X. A. Flores Cabezas，M.C.Paredes，L.F.Urquiza-Aguiar等人粤公网安备44010802000011号见图6。16 QAM、r=12（12 Mbps）、高速NLOS信道的理论模型与802.11p PHY仿真的比较见图7。64 QAM、r=3/ 4（27 Mbps）、高速NLOS信道的理论模型与802.11pPHY仿真的比较4. 影响PhySim-11 p允许可视化每个不同调制方案的PER及其各自的编码速率。在MATLAB中，没有计算具有四种调制（BPSK、QPSK、16QAM、64QAM）的PER的示例即使在WLAN工具箱[14]提供的示例中，也没有实现仿真模型的特征。此外，PER的几个理论模型的模拟包括与PHY模拟比较。此外，四个信道模型的相同的实现脚本可用于任何实现的IEEE 802.11标准，它使用OFDM作为传输技术，使其在其他研究课题的使用范围更大可以使用的标准是802.11a/g/n，考虑到它们不工作在相同的频率并且带宽也不同。例如，对于802.11g标准，带宽为20 MHz，因此对于相同的参数，数据速率将是表1中所示的数据速率的该仿真模型的另一个目的是获得PER的更好近似，以包括在网络仿真器（例如NS3）中。网络模拟器是模拟网络行为的重要工具，被广泛用于研究。然而，它们通常使用非常简化甚至不准确的PHY模型。完整的IEEE 802.11p物理层不能在NS- plemented，由于复杂性的限制。因此，获得最适合仿真PHY的理论模型将改善在网络仿真器中获得的结果。这项工作是提高网络仿真器中使用的PHY模型准确性的第一步。PhySim-11 p的代码是完整的，因此其他研究人员可以使用它来为PHY层添加其他功能，例如高功率放大器的效果，更真实的信道，信道估计等。可以使用相同的理论模型来选择最适合PHY的任何修改的理论模型5. 结论和今后的工作在本文中，我们提出了一个仿真模型，获得PER在802.11p物理层与MATLAB。我们还介绍了九个理论PER模型的实现，目的是分析哪一个模型最接近802.11 PHY仿真。根据所研究的理论模型，没有一个能够精确地适应所有的调制方案和编码速率。然而，可以根据情况使用不同的模型，使用SNR偏移来获得预期的结果。与MATLAB WLAN工具箱相比，我们的仿真模型是开源的，免费的，并允许访问用于802.11p PHY仿真的所有脚本和函数。此外，还提出了几种理论PER模型。对于未来的工作，我们计划在发射机中的高功率放大器（HPA）的效果建模竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作致谢提交人感谢厄瓜多尔国立政治学院提供的财政支持，对于项目PIJ-16-01 -“Modelamiento de la Packet Error Rate （ PER ）incluyendo condiciones de Peak-to-Average Power Ratio（PAPR）para transmisiones Ad-Hoc”“和PIJ-19-06 -”Se-“的开发，guidad enComunicaciones móviles cooperativas de 5G usando tecnologías decapa f í s i c a “ 。引用[1]PaulAnand，Chilamkurti Naveen，Daniel Alfred，Rho Seungmin章1 -简介：智能车载通信。In：Paul Anand，Chilamkurti Naveen，DanielAlfred，Rho Seungmin，editors.智能车辆网络和通信。Elsevier; 2017，p.1-20。[2]Nahar Kanchan，Sharma Swati，Chahal Manisha，Harit Sandeep.车载自组网MAC层拥塞控制研究综述。SSRNElectron J2019.[3]Sheikh Muhammad，梁军。交通管理系统中VANET安全服务的综合研究。无线通信移动计算2019;2019：1-23.X. 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