注水演算法
❶ 注水演算法具體原理是什麼
基本原理：
信噪比（即信號功率譜與雜訊功率譜之和）為常數時，系統才能達到總信道容量最大的要求。
當SNR很大時，Pi等功率分配，注水演算法功效消失。
在功率分配的問題中，只有滿足注水定理時，才能達到信道容量最大化。
也就是說信噪比大的信道分得的功率多，信噪比小的信道分得的功率少。
使用拉格朗日乘子分配信道功率Pi使得信道容量最大。
Pi＝(
1/(lambda)i—u
)+
❷ 兩功率分配策略和三功率分配策略的區別
本文主要研究的是多用戶MIMO系統的功率分配策略。從單用戶系統開始，分析了其「注水演算法」，把其與「均勻分配」策略作了比較；進而研究了其推廣演算法——上行多用戶「迭代注水」演算法，針對其缺少用戶間功率分配導致用戶較多時出現的頻譜效率降低的現象提出了一種改進的演算法，加入了用戶間的功率分配內容；進而結合時分策略對改進的演算法進行了進一步的簡化；並通過建立與下行多用戶系統對偶的上行多用戶系統的方式，把改進的上行多用戶「迭代注水」演算法做了相應的改動，運用到下行，來取得下行多用戶系統的可達速率，對下行廣播信道的容量區域這一開放性問題作了初...
❸ water filling是什麼意思
water filling
英[ˈwɔ:tə ˈfɪlɪŋ] 美[ˈwɔtɚ ˈfɪlɪŋ]
[詞典] 充水;
[網路] 注水; 注水演算法; 注水定理;
[例句]An oil tank ′ s foundation was consolidated by water filling preloading method.
採用油罐充水預壓的方法加固某油罐地基。
❹ ppr水管 ，ppr25管，35米，請問大俠注水量是多少，求演算法
≈1.4立方
❺ 請教一道小學數學題（注水和放水題），求解題思路，謝謝！
以全部的水為單位「1」，那麼：
進水管每小時進水1/3，出水管每小時出水1/4
所以，同時開放，注滿的時間是：1÷[(1/3)-(1/4)]=12分鍾
❻ MIMO技術原理及應用的圖書目錄
第1章 緒論
1.1 MIMO系統的提出
1.2 MIMO系統的特徵及研究進展
1.2.1 MIMO系統的主要特徵
1.2.2 已取得的進展
1.3 存在的問題
參考文獻
第2章 MIMO信道建模
2.1 無線信道建模的必要性
2.1.1 大尺度衰落及其典型模型
2.1.2 小尺度衰落及其典型模型
2.1.3 信道的一階和二階統計量
2.2 MIMO信道建模的研究現狀
2.2.1 MIMO信道建模的必要性
2.2.2 從SISO信道到MIMO信道的演變
2.2.3 MIMO信道建模方法的分類
2.2.4 MIMO信道典型模型
2.3 MIMO信道建模兩個實例研究
2.3.1 MIMO無線信道參數
2.3.2 MIMO信道的空間相關性
2.3.3 基於Kronecker的MIMO信道模型
2.3.4 單環及改進型單環MIMO信道模型
參考文獻
第3章 衰落信道的容量
3.1 高斯信道下的信道容量
3.2 平坦衰落信道的容量
3.2.1 信道與系統模型
3.2.2 接收機知道信道狀態信息，發射機知道信道分布
3.2.3 發射機與接收機均已知信道狀態信息
3.2.4 分集接收機的容量
3.2.5 相關Nakagami信道分集接收機的容量
3.3 頻率選擇性衰落信道的容量
3.3.1 時不變頻率選擇信道
3.3.2 時變頻率選擇信道
參考文獻
第4章 MIMO信道的容量
4.1 獨立衰落下單用戶MIMO系統的容量
4.2 信道系數固定時的MIMO系統容量
4.2.1 循環對稱復高斯隨機向量
4.2.2 通過互信息推導MIMO系統的容量
4.2.3 通過信道矩陣的奇異值推導MIMO系統的容量
4.3 信道系數隨機變化時的MIMO系統容量
4.3.1 容量的定義
4.3.2 MIMO系統的各態歷經容量
4.4 MIMO系統的容量實例及模擬分析
4.4.1 單輸入單輸出(SISO)系統的容量
4.4.2 SIMO系統的容量
4.4.3 MISO系統的容量
4.4.4 兩種典型的MIMO系統容量
4.5 相關衰落下單用戶M1MO系統容量
4.5.1 接收機能准確估計信道，發射機不能估計信道
4.5.2 接收機和發射機均不能估計信道
4.5.3 頻率選擇性衰落相關信道下MIMO=OFDM系統容量
4.6 多用戶：MIMO系統容量分析
4.6.1 MIMOMAC系統
4.6.2 MIMOBC系統
4.6.3 MIMO-MAC和MIMOBC的對偶性
4.6.4 迭代注水演算法
4.7 基於訓練序列估計的MIMO系統容量
4.7.1 基於訓練序列信道估計的MIMO系統模型
4.7.2 基於訓練序列的信道估計值的推導證明
4.7.3 等效的系統模型
4.7.4 基於訓練序列估計的信道容量
參考文獻
第5章 分集技術
5.1 分集類型
5.2 分集增益與編碼增益
5.3 接收分集系統模型
5.4.發射分集
5.4.1 發射機不知信道狀態MISO
5.4.2 發射機已知信道狀態：MISO
5.4.3 發射機已知信道狀態：MIMO
5.5 矩分析方法在分集技術中的運用
參考文獻
第6章 空時編碼技術
6.1 空時編碼技術基礎
6.1.1 空時編碼模型
6.1.2 空時編碼的性能分析
6.2 空時編碼設計准則
6.2.1 慢衰落瑞利信道的編碼設計准則
6.2.2 快衰落瑞利信道的編碼設計准則
6.3 空時編碼的性能指標
6.4 空時編碼的成對差錯概率的准確估算
6.5 空時格形碼性能分析
6.5.1 空時格形碼的編碼方案
6.5.2 空時格形碼的解碼方案
6.5.3 空時格形碼的性能分析
6.6 基於正交設計的空時分組碼
6.6.1 Alamouti發射分集方案
6.6.2 空時分組編碼的正交設計
6.6.3 准正交空時編碼的基本原理和設計准則
6.7 基於星座旋轉的滿分集的准正交空時編碼
6.7.1 滿分集的准正交空時編碼設計
6.7.2 滿分集的准正交空時編碼的性能指標
6.8 空時編碼器
6.8.1 空時信號的構建
6.8.2 空時碼的性能
6.9 差分空時碼
6.9.1 單天線系統中的差分空時碼
6.9.2 MIMO系統中的差分空時碼
參考文獻
第7章 MIMO系統檢測演算法
7.1 單小區情況單用戶MIMO系統模型
7.2 最大似然檢測
7.3 線性檢測演算法
7.3.1 基於迫零准則
7.3.2 基於：MMSE准則
7.3.3 串列干擾抵消演算法
7.4 非線性檢測演算法
7.4.1 QR分解演算法
7.4.2 MMSE意義上的SQRD
7.5 結合格縮減技術的檢測
7.5.1 基本原理
7.5.2 格縮減技術
7.5.3 格縮減輔助的檢測演算法
7.5.4 格縮減輔助的線性檢測
7.5.5 格縮減輔助的BLAST非線性檢測
7.6 球形解碼演算法(SDA)
7.6.1 FP演算法
7.6.2 VB演算法
7.6.3 SE-VB演算法
7.6.4 自動球形解碼演算法
7.6.5 各種改進版本的k-bestSDA
7.7 Q1w演算法
7.8 半定鬆弛演算法
7.8.1 關於鬆弛的基本概念
7.8.2 半定鬆弛最大似然檢測
7.9 分枝定界演算法
7.10 堆棧演算法
7.11 智能檢測演算法
7.11.1 禁忌搜索檢測
7.11.2 粒子群優化
7.12 蒙特卡羅統計等演算法
參考文獻
第8章 MIMO中繼信道
8.1 協同通信
8.1.1 協同MIMO技術
8.1.2 協同中繼傳輸
8.1.3 用戶協同傳輸
8.1.4 協同通信技術特徵
8.2 加性高斯信道協同無線信道容量
8.2.1 三節點中繼信道模型
8.2.2 半雙工協同中繼方法
8.2.3 半雙工解碼前向中繼
8.2.4 半雙工放大前向中繼
8.2.5 半雙工選擇性中繼
8.2.6 半雙工增量中繼
8.3 多節點高斯協同中繼信道
8.4 衰落信道.MIMO協同中繼系統容量
8.4.1 傳統MIMO信道容量
8.4.2 MIMO協同中繼系統容量
8.5 協同中繼系統的功率分配
8.5.1 中繼鏈路系統模型
8.5.2 中斷概率相等功率分配策略
8.5.3 DF中繼鏈路功率分配策略
8.5.4 AF中繼鏈路功率分配策略
8.5.5 模擬分析
8.5.6 MIMO協同中繼系統的功率分配
8.5.7 模擬分析
8.6 協同功率分配
8.6.1 三節點兩跳中繼網路
8.6.2 多節點兩跳中繼網路
參考文獻
第9章 MIMO.OFDM系統
9.1 OFDM系統基本概念
9.2 OFDM的系統結構框圖
9.2.1 OFDM主要功能模塊
9.2.2 串並變換
9.2.3 子載波調制
9.2.4 DFT的實現
9.2.5 保護間隔和循環前綴
9.2.6 OFDM系統的缺點
9.3 基於IEEE802.16的WiMAX系統
9.3.1 IEEE802.16無線接入標准
9.3.2 WiMAX論壇
9.3.3 物理層關鍵技術
9.3.4 IEEE802.16物理層簡單介紹
9.3.5 IEEE802.16e的網路結構
9.4 IEEE802.11無線區域網標准
9.5 LTE系統簡介
參考文獻
第10章 MIMO天線設計
10.1 概述
10.2 MIMO多天線與傳統天線設計的比較
10.3 MIMO天線設計基礎
10.3.1 MIMO天線單元設計要求
10.3.2 設計思想
10.4 天線設計准則
10.5 MIMO移動台天線設計
10.6 MIMO基站天線設計案例
10.7 多模式天線在MIMO系統中的應用
10.7.1 同軸波導饋電的雙錐天線
10.7.2 自補償阿基米德四臂
螺旋天線
參考文獻
❼ 求注水演算法詳細注釋
兩個限制條件：1.每個信道上分配的功率為pi，則所有信道分配功率之和為總功率P:ΣPi=P。
2.Pi的分配使得平均速率R=Σlog2(1+Pi*hi/N)最大。
❽ 正在注水水的鐵桶的重心如何變化據說用杠桿可以求，具體怎麼個演算法，請解釋詳細。
隨著水位的升高，重心先下降，再升高。假如不計鐵桶的重力，則重心最高會在水滿時到達桶的一半高度。
❾ 注水演算法具體原理是什麼
注水演算法是根據某種准則，並根據信道狀況對發送功率進行自適應分配，通常是信道狀況好的時刻，多分配功率，信道差的時候，少分配功率，從而最大化傳輸速率。實現功率的「注水」分配，發送端必須知道CSI。
❿ 用MATLAB實現注水演算法、平均功率分配演算法與約束注水 演算法系統吞吐量的比較
clear all
close all
clc
nt_V = [1 2 3 2 4];
nr_V = [1 2 2 3 4];
N0 = 1e-4;
B = 1;
Iteration = 1e2; % must be grater than 1e2
SNR_V_db = [-10:3:20];
SNR_V = 10.^(SNR_V_db/10);
color = ['b';'r';'g';'k';'m'];
notation = ['-o';'->';'<-';'-^';'-s'];
for(k = 1 : 5)
nt = nt_V(k);
nr = nr_V(k);
for(i = 1 : length(SNR_V))
Pt = N0 * SNR_V(i);
for(j = 1 : Iteration)
H = random('rayleigh',1,nr,nt);
[S V D] = svd(H);
landas(:,j) = diag(V);
[Capacity(i,j) PowerAllo] = WaterFilling_alg(Pt,landas(:,j),B,N0);
end
end
f1 = figure(1);
hold on
plot(SNR_V_db,mean(Capacity'),notation(k,:),'color',color(k,:))
clear landas
end
f1 = figure(1)
legend_str = [];
for( i = 1 : length(nt_V))
legend_str =[ legend_str ;...
{['nt = ',num2str(nt_V(i)),' , nr = ',num2str(nr_V(i))]}];
end
legend(legend_str)
grid on
set(f1,'color',[1 1 1])
xlabel('SNR in dB')
ylabel('Capacity bits/s/Hz')
function [Capacity PowerAllo] = WaterFilling_alg(PtotA,ChA,B,N0);
%
% WaterFilling in Optimising the Capacity
%===============
% Initialization
%===============
ChA = ChA + eps;
NA = length(ChA); % the number of subchannels allocated to
H = ChA.^2/(B*N0); % the parameter relate to SNR in subchannels
% assign the power to subchannel
PowerAllo = (PtotA + sum(1./H))/NA - 1./H;
while(length(find(PowerAllo < 0 ))>0)
IndexN = find(PowerAllo <= 0 );
IndexP = find(PowerAllo > 0);
MP = length(IndexP);
PowerAllo(IndexN) = 0;
ChAT = ChA(IndexP);
HT = ChAT.^2/(B*N0);
PowerAlloT = (PtotA + sum(1./HT))/MP - 1./HT;
PowerAllo(IndexP) = PowerAlloT;
end
PowerAllo = PowerAllo.';
Capacity = sum(log2(1+ PowerAllo.' .* H));