注水算法

❶ 注水算法具体原理是什么

基本原理：
信噪比（即信号功率谱与噪声功率谱之和）为常数时，系统才能达到总信道容量最大的要求。
当SNR很大时，Pi等功率分配，注水算法功效消失。
在功率分配的问题中，只有满足注水定理时，才能达到信道容量最大化。
也就是说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 两功率分配策略和三功率分配策略的区别

本文主要研究的是多用户MIMO系统的功率分配策略。从单用户系统开始，分析了其“注水算法”，把其与“均匀分配”策略作了比较；进而研究了其推广算法——上行多用户“迭代注水”算法，针对其缺少用户间功率分配导致用户较多时出现的频谱效率降低的现象提出了一种改进的算法，加入了用户间的功率分配内容；进而结合时分策略对改进的算法进行了进一步的简化；并通过建立与下行多用户系统对偶的上行多用户系统的方式，把改进的上行多用户“迭代注水”算法做了相应的改动，运用到下行，来取得下行多用户系统的可达速率，对下行广播信道的容量区域这一开放性问题作了初...

❸ water filling是什么意思

water filling
英[ˈwɔ:tə ˈfɪlɪŋ] 美[ˈwɔtɚ ˈfɪlɪŋ]
[词典] 充水;
[网络] 注水; 注水算法; 注水定理;
[例句]An oil tank ′ s foundation was consolidated by water filling preloading method.
采用油罐充水预压的方法加固某油罐地基。

❹ ppr水管 ，ppr25管，35米，请问大侠注水量是多少，求算法

≈1.4立方

❺ 请教一道小学数学题（注水和放水题），求解题思路，谢谢！

以全部的水为单位“1”，那么：
进水管每小时进水1/3，出水管每小时出水1/4
所以，同时开放，注满的时间是：1÷[(1/3)-(1/4)]=12分钟

❻ MIMO技术原理及应用的图书目录

第1章 绪论
1.1 MIMO系统的提出
1.2 MIMO系统的特征及研究进展
1.2.1 MIMO系统的主要特征
1.2.2 已取得的进展
1.3 存在的问题
参考文献
第2章 MIMO信道建模
2.1 无线信道建模的必要性
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 信道的一阶和二阶统计量
2.2 MIMO信道建模的研究现状
2.2.1 MIMO信道建模的必要性
2.2.2 从SISO信道到MIMO信道的演变
2.2.3 MIMO信道建模方法的分类
2.2.4 MIMO信道典型模型
2.3 MIMO信道建模两个实例研究
2.3.1 MIMO无线信道参数
2.3.2 MIMO信道的空间相关性
2.3.3 基于Kronecker的MIMO信道模型
2.3.4 单环及改进型单环MIMO信道模型
参考文献
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 信道与系统模型
3.2.2 接收机知道信道状态信息，发射机知道信道分布
3.2.3 发射机与接收机均已知信道状态信息
3.2.4 分集接收机的容量
3.2.5 相关Nakagami信道分集接收机的容量
3.3 频率选择性衰落信道的容量
3.3.1 时不变频率选择信道
3.3.2 时变频率选择信道
参考文献
第4章 MIMO信道的容量
4.1 独立衰落下单用户MIMO系统的容量
4.2 信道系数固定时的MIMO系统容量
4.2.1 循环对称复高斯随机向量
4.2.2 通过互信息推导MIMO系统的容量
4.2.3 通过信道矩阵的奇异值推导MIMO系统的容量
4.3 信道系数随机变化时的MIMO系统容量
4.3.1 容量的定义
4.3.2 MIMO系统的各态历经容量
4.4 MIMO系统的容量实例及仿真分析
4.4.1 单输入单输出(SISO)系统的容量
4.4.2 SIMO系统的容量
4.4.3 MISO系统的容量
4.4.4 两种典型的MIMO系统容量
4.5 相关衰落下单用户M1MO系统容量
4.5.1 接收机能准确估计信道，发射机不能估计信道
4.5.2 接收机和发射机均不能估计信道
4.5.3 频率选择性衰落相关信道下MIMO=OFDM系统容量
4.6 多用户：MIMO系统容量分析
4.6.1 MIMOMAC系统
4.6.2 MIMOBC系统
4.6.3 MIMO-MAC和MIMOBC的对偶性
4.6.4 迭代注水算法
4.7 基于训练序列估计的MIMO系统容量
4.7.1 基于训练序列信道估计的MIMO系统模型
4.7.2 基于训练序列的信道估计值的推导证明
4.7.3 等效的系统模型
4.7.4 基于训练序列估计的信道容量
参考文献
第5章 分集技术
5.1 分集类型
5.2 分集增益与编码增益
5.3 接收分集系统模型
5.4.发射分集
5.4.1 发射机不知信道状态MISO
5.4.2 发射机已知信道状态：MISO
5.4.3 发射机已知信道状态：MIMO
5.5 矩分析方法在分集技术中的运用
参考文献
第6章 空时编码技术
6.1 空时编码技术基础
6.1.1 空时编码模型
6.1.2 空时编码的性能分析
6.2 空时编码设计准则
6.2.1 慢衰落瑞利信道的编码设计准则
6.2.2 快衰落瑞利信道的编码设计准则
6.3 空时编码的性能指标
6.4 空时编码的成对差错概率的准确估算
6.5 空时格形码性能分析
6.5.1 空时格形码的编码方案
6.5.2 空时格形码的译码方案
6.5.3 空时格形码的性能分析
6.6 基于正交设计的空时分组码
6.6.1 Alamouti发射分集方案
6.6.2 空时分组编码的正交设计
6.6.3 准正交空时编码的基本原理和设计准则
6.7 基于星座旋转的满分集的准正交空时编码
6.7.1 满分集的准正交空时编码设计
6.7.2 满分集的准正交空时编码的性能指标
6.8 空时编码器
6.8.1 空时信号的构建
6.8.2 空时码的性能
6.9 差分空时码
6.9.1 单天线系统中的差分空时码
6.9.2 MIMO系统中的差分空时码
参考文献
第7章 MIMO系统检测算法
7.1 单小区情况单用户MIMO系统模型
7.2 最大似然检测
7.3 线性检测算法
7.3.1 基于迫零准则
7.3.2 基于：MMSE准则
7.3.3 串行干扰抵消算法
7.4 非线性检测算法
7.4.1 QR分解算法
7.4.2 MMSE意义上的SQRD
7.5 结合格缩减技术的检测
7.5.1 基本原理
7.5.2 格缩减技术
7.5.3 格缩减辅助的检测算法
7.5.4 格缩减辅助的线性检测
7.5.5 格缩减辅助的BLAST非线性检测
7.6 球形译码算法(SDA)
7.6.1 FP算法
7.6.2 VB算法
7.6.3 SE-VB算法
7.6.4 自动球形译码算法
7.6.5 各种改进版本的k-bestSDA
7.7 Q1w算法
7.8 半定松弛算法
7.8.1 关于松弛的基本概念
7.8.2 半定松弛最大似然检测
7.9 分枝定界算法
7.10 堆栈算法
7.11 智能检测算法
7.11.1 禁忌搜索检测
7.11.2 粒子群优化
7.12 蒙特卡罗统计等算法
参考文献
第8章 MIMO中继信道
8.1 协同通信
8.1.1 协同MIMO技术
8.1.2 协同中继传输
8.1.3 用户协同传输
8.1.4 协同通信技术特征
8.2 加性高斯信道协同无线信道容量
8.2.1 三节点中继信道模型
8.2.2 半双工协同中继方法
8.2.3 半双工解码前向中继
8.2.4 半双工放大前向中继
8.2.5 半双工选择性中继
8.2.6 半双工增量中继
8.3 多节点高斯协同中继信道
8.4 衰落信道.MIMO协同中继系统容量
8.4.1 传统MIMO信道容量
8.4.2 MIMO协同中继系统容量
8.5 协同中继系统的功率分配
8.5.1 中继链路系统模型
8.5.2 中断概率相等功率分配策略
8.5.3 DF中继链路功率分配策略
8.5.4 AF中继链路功率分配策略
8.5.5 仿真分析
8.5.6 MIMO协同中继系统的功率分配
8.5.7 仿真分析
8.6 协同功率分配
8.6.1 三节点两跳中继网络
8.6.2 多节点两跳中继网络
参考文献
第9章 MIMO.OFDM系统
9.1 OFDM系统基本概念
9.2 OFDM的系统结构框图
9.2.1 OFDM主要功能模块
9.2.2 串并变换
9.2.3 子载波调制
9.2.4 DFT的实现
9.2.5 保护间隔和循环前缀
9.2.6 OFDM系统的缺点
9.3 基于IEEE802.16的WiMAX系统
9.3.1 IEEE802.16无线接入标准
9.3.2 WiMAX论坛
9.3.3 物理层关键技术
9.3.4 IEEE802.16物理层简单介绍
9.3.5 IEEE802.16e的网络结构
9.4 IEEE802.11无线局域网标准
9.5 LTE系统简介
参考文献
第10章 MIMO天线设计
10.1 概述
10.2 MIMO多天线与传统天线设计的比较
10.3 MIMO天线设计基础
10.3.1 MIMO天线单元设计要求
10.3.2 设计思想
10.4 天线设计准则
10.5 MIMO移动台天线设计
10.6 MIMO基站天线设计案例
10.7 多模式天线在MIMO系统中的应用
10.7.1 同轴波导馈电的双锥天线
10.7.2 自补偿阿基米德四臂
螺旋天线
参考文献

❼ 求注水算法详细注释

两个限制条件：1.每个信道上分配的功率为pi，则所有信道分配功率之和为总功率P:ΣPi=P。
2.Pi的分配使得平均速率R=Σlog2(1+Pi*hi/N)最大。

❽ 正在注水水的铁桶的重心如何变化据说用杠杆可以求，具体怎么个算法，请解释详细。

随着水位的升高，重心先下降，再升高。假如不计铁桶的重力，则重心最高会在水满时到达桶的一半高度。

❾ 注水算法具体原理是什么

注水算法是根据某种准则，并根据信道状况对发送功率进行自适应分配，通常是信道状况好的时刻，多分配功率，信道差的时候，少分配功率，从而最大化传输速率。实现功率的“注水”分配，发送端必须知道CSI。

❿ 用MATLAB实现注水算法、平均功率分配算法与约束注水 算法系统吞吐量的比较

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));