CN103281716A - 一种基于信道场景分类的移动通信信号的信噪比预测方法 - Google Patents

一种基于信道场景分类的移动通信信号的信噪比预测方法 Download PDF

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CN103281716A CN2013102253895A CN201310225389A CN103281716A CN 103281716 A CN103281716 A CN 103281716A CN 2013102253895 A CN2013102253895 A CN 2013102253895A CN 201310225389 A CN201310225389 A CN 201310225389A CN 103281716 A CN103281716 A CN 103281716A
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Abstract

本发明公开了一种基于信道场景分类的移动通信信号的信噪比预测方法，包括如下步骤：1.测量
Figure 2013102253895100004DEST_PATH_IMAGE002
时刻的信噪比
Figure 2013102253895100004DEST_PATH_IMAGE004
并与
Figure 2013102253895100004DEST_PATH_IMAGE006
时刻预测的时刻预测信噪比
Figure 2013102253895100004DEST_PATH_IMAGE008
进行比较，得出
Figure 201269DEST_PATH_IMAGE002
时刻测量信噪比与预测信噪比的偏差值
Figure DEST_PATH_IMAGE010
；2.当
Figure DEST_PATH_IMAGE012
Figure DEST_PATH_IMAGE014
Figure DEST_PATH_IMAGE016
时，将当前信道变化场景判为信道缓变场景，采用信道缓变场景的预测方案预测
Figure DEST_PATH_IMAGE018
时刻的预测信噪比值；3.当
Figure 989359DEST_PATH_IMAGE010
Figure DEST_PATH_IMAGE020
时，将当前信道变化场景判为信道中等变化场景，采用信道中等变化场景的预测方案预测
Figure 538469DEST_PATH_IMAGE018
时刻的预测信噪比值；4.当
Figure 997001DEST_PATH_IMAGE010
Figure 87317DEST_PATH_IMAGE014
Figure DEST_PATH_IMAGE022
时，将当前信道变化场景判为信道突变场景，采用信道突变场景的预测方案预测
Figure 144266DEST_PATH_IMAGE018
时刻的预测信噪比值；5.令
Figure DEST_PATH_IMAGE024
，返回步骤1。本发明能很好地应对传统预测技术失效的信道场景，能够快速准确地跟踪信噪比的变化，使整个***的性能得到提高。

Description

一种基于信道场景分类的移动通信信号的信噪比预测方法
技术领域
本发明涉及移动通信领域，具体涉及一种基于信道场景分类的移动通信信号的信噪比预测方法。
背景技术
无线通信和有线通信最重要的区别是信道的随机变化性，主要是指信道传输环境的开放性与信道参量的时变性，引起信道频率选择性衰落和时变衰落，接收机和发射机的移动也导致了接收环境的复杂性和接收地点的随机性。传统的思想是保证***能够在较为恶劣的信道条件下保持正常通信，一般通过增加发射机的发射功率，降低调制阶数和提高纠错编码的冗余度等方式来实现通信的可靠性。这种方法固然能保证通信质量，但当信道条件较好时就会造成很大的资源浪费，而且随着无线通信技术的发展，通信业务的需求量也在不断增加，频谱资源日益紧张。因此，传统的技术已经不能满足人们的需求，人们开始采用根据信道与业务要求的变化改变***中某些参数的自适应技术来优化无线通信***，提高频谱利用率。
链路自适应技术能够根据无线信道的时变特性，在保证通信可靠性的前提下，尽可能的提高频谱利用率。自适应调制技术的核心思想是接收端对信道进行估计，将信道状态信息（如信噪比等）反馈回发送端，发送端再根据信道状态信息通过判决准则来自适应调整调制方式，以达到频带利用率和通信可靠性的平衡。但是，由于接收端测量和计算信噪比的时间与发射端发送数据的时间存在一定的时延，这两个时间点的信噪比的差别可能是比较大的，如果以测量时的信噪比为依据选取调制和编码方式，可能导致错误的决策，给***带来严重的损害。
为了应对这种过时信道状态信息对***的影响，可以通过预测发射端发送数据时的信噪比来决定调制、信道编码等传输技术的选取，以提高***的通信性能。然而，当进行信噪比预测时，预测信噪比与测量信噪比之间可能存在较大的偏差。如果将预测信噪比应用在自适应***中，根据预测信噪比值选择具体的传输技术，那么不准确的预测信噪比就可能导致***性能受到严重影响，因此信噪比预测方法的准确与否是克服过时信道状态信息影响的关键。传统的信噪比预测方法只适用于信道状态缓慢变化的情况，当信道在短时间内发生较大的变化甚至突变时，信噪比预测偏差将会很大，传统的预测方法就会失效，从而导致应用信噪比预测技术的自适应通信***性能受到严重的损害。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种基于信道变化场景分类的信噪比预测方法，根据信道特性变化对信号信噪比的影响程度将信号传输场景划分为信道缓变、信道中等变化、信道突变三种场景，并针对不同的场景采取相应的信噪比预测方法。
本发明的有益效果：
（1）本发明提出的基于信道场景分类的信噪比预测方法根据实际信道特性的变化情况，建立了典型的信道特性变化场景，并针对每一种场景，提出了相应的信噪比预测方案，特别是能很好地应对传统预测技术失效的信道场景，这样当信道在短时间内发生较大的变化甚至突变时，就能够快速准确地跟踪信噪比的变化，从而使整个***的性能得到提高。
（2）在链路自适应通信***中，由于信噪比测量与发送信号之间存在时延，两时间点之间的信噪比会存在差别，这种过时信道信息可能对***性能造成较大损害，本发明能有效预测将来某一时间的信噪比，从而可以有效抑制过时信道信息给***性能造成的损害，具有十分重要的应用价值和科学意义。
本发明通过下述的技术方案实现。
首先，对信号传输场景作如下定义：
信道缓变场景：当
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE001
时刻的测量信噪比和预测信噪比的偏差绝对值大于或等于零且小于
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE003
时，信噪比的测量轨迹和预测轨迹基本吻合，这种情况通常发生在信道传输特性对信号信噪比的影响呈现相对缓慢变化的场景中，本发明称此类场景为信道缓变场景。
信道中等变化场景：当时刻的测量信噪比和预测信噪比的偏差绝对值
Figure 495063DEST_PATH_IMAGE002
大于或等于且小于
Figure 760447DEST_PATH_IMAGE004
时，信噪比的测量轨迹明显偏离了预测轨迹，这种情况通常发生在信道传输特性对信号信噪比的影响呈现中等程度变化的场景中，本发明称此类场景为信道中等变化场景。
信道突变场景：当
Figure 25206DEST_PATH_IMAGE001
时刻的测量信噪比和预测信噪比的偏差绝对值大于或等于时，信噪比的测量轨迹突然大幅度偏离了预测轨迹，这种情况通常发生在信道传输特性对信号信噪比的影响呈现大幅度突然变化的场景中，本发明称此类场景为信道突变场景。
根据突变发生的具体情况，信道突变场景又分为信道回归突变场景和信道非回归突变场景：
（1）信道回归突变场景：信道回归突变场景的主要特征在于当信噪比的测量轨迹突然大幅度偏离预测轨迹后，在短时间内又返回到原预测轨迹。
（2）信道非回归突变场景：信道非回归突变场景的主要特征在于当信噪比的测量轨迹突然大幅度偏离预测轨迹后，在短时间内不再返回到原预测轨迹。
本发明中，***预测器指当前***进行信噪比预测所采用的预测器，即输出预测信噪比值的预测器。保留预测器用于信道突变场景的解决方案中，指满足flag为0的条件下，如果信道在i时刻发生突变，则i-1时刻的***预测器成为保留预测器，保留预测器输出的预测信噪比称为保留预测信噪比，保留预测器以保留预测信噪比值作为保留预测器的输入，同时输出下一时刻的保留预测信噪比值。当保留预测器成为***预测器时，保留预测信噪比即成为预测信噪比。
一种基于信道场景分类的移动通信信号的信噪比预测方法，包括如下步骤：
（1）初始化计时器
Figure 768089DEST_PATH_IMAGE006
；
（2）测量和计算
Figure 733771DEST_PATH_IMAGE001
时刻的测量信噪比值
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE007
，并与
Figure 39987DEST_PATH_IMAGE008
时刻预测的
Figure 685120DEST_PATH_IMAGE001
时刻的预测信噪比值
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE009
进行比较，得出
Figure 709576DEST_PATH_IMAGE001
时刻测量信噪比值与预测信噪比值的偏差绝对值
Figure 213370DEST_PATH_IMAGE005
；
（3）当偏差绝对值
Figure 436410DEST_PATH_IMAGE002
处于区间
Figure 246DEST_PATH_IMAGE010
中时，将
Figure 308737DEST_PATH_IMAGE001
时刻的信道变化场景判为信道缓变场景，采用信道缓变场景的信噪比预测方案预测时刻的预测信噪比值；进一步判断
Figure 806102DEST_PATH_IMAGE012
是否等于零，如果等于零，直接输出
Figure 899960DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值；如果
Figure 821648DEST_PATH_IMAGE012
不等于零，比较计时器
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE013
和溢出门限；如果
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE015
，则重置
Figure 587665DEST_PATH_IMAGE006
；如果
Figure 788226DEST_PATH_IMAGE016
，则
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE017
，同时利用保留预测器在
Figure 880816DEST_PATH_IMAGE001
时刻的保留预测信噪比值，预测
Figure 976948DEST_PATH_IMAGE011
时刻的保留预测信噪比值；接着，输出
Figure 626235DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值；
（4）当偏差绝对值
Figure 943953DEST_PATH_IMAGE005
处于区间中时，将
Figure 525293DEST_PATH_IMAGE001
时刻的信道变化场景判为信道中等变化场景，采用信道中等变化场景的信噪比预测方案预测
Figure 978271DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值；进一步判断
Figure 165144DEST_PATH_IMAGE012
是否等于零，如果等于零，直接输出
Figure 412585DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值；如果
Figure 404681DEST_PATH_IMAGE012
不等于零，比较计时器
Figure 395771DEST_PATH_IMAGE013
和溢出门限
Figure 422502DEST_PATH_IMAGE014
；如果
Figure 840845DEST_PATH_IMAGE015
，则重置
Figure 523499DEST_PATH_IMAGE006
；如果
Figure 304897DEST_PATH_IMAGE016
，则
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE019
，同时利用保留预测器在
Figure 327080DEST_PATH_IMAGE001
时刻的保留预测信噪比值，预测
Figure 165592DEST_PATH_IMAGE011
时刻的保留预测信噪比值；接着，输出
Figure 883012DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值；
（5）当偏差绝对值
Figure 465172DEST_PATH_IMAGE005
处于区间
Figure 217227DEST_PATH_IMAGE020
中时，将
Figure 229570DEST_PATH_IMAGE001
时刻的信道变化场景判为信道突变场景；进一步判断是否等于零，如果等于零，则将
Figure 820138DEST_PATH_IMAGE001
时刻的信道变化场景进一步细判为信道非回归突变场景，采用信道非回归突变场景的信噪比预测方案预测
Figure 489016DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值，设置
Figure 607014DEST_PATH_IMAGE019
，，利用保留预测器在
Figure 299026DEST_PATH_IMAGE001
时刻的保留预测信噪比值，预测
Figure 488568DEST_PATH_IMAGE011
时刻的保留预测信噪比值；接着输出
Figure 949636DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值；如果
Figure 241465DEST_PATH_IMAGE012
不等于零，比较计时器
Figure 670041DEST_PATH_IMAGE013
和溢出门限
Figure 148427DEST_PATH_IMAGE014
；如果
Figure 713269DEST_PATH_IMAGE015
，则重置
Figure 251698DEST_PATH_IMAGE006
，将
Figure 901991DEST_PATH_IMAGE001
时刻的信道变化场景进一步细判为信道非回归突变场景，采用信道非回归突变场景的信噪比预测方案预测
Figure 184068DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值，设置
Figure 594628DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 303958DEST_PATH_IMAGE022
，利用保留预测器在
Figure 254596DEST_PATH_IMAGE001
时刻的保留预测信噪比值，预测
Figure 324052DEST_PATH_IMAGE011
时刻的保留预测信噪比值；接着输出
Figure 614219DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值；如果
Figure 681401DEST_PATH_IMAGE016
，进一步判断
Figure 306287DEST_PATH_IMAGE001
时刻测量信噪比和保留预测信噪比的偏差绝对值
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE023
是否处于区间
Figure 120046DEST_PATH_IMAGE024
中，如果
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE025
处在
Figure 451671DEST_PATH_IMAGE010
中，则将
Figure 502803DEST_PATH_IMAGE001
时刻的信道变化场景进一步细判为信道回归突变场景，采用信道回归突变场景的信噪比预测方案预测
Figure 614985DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值，重置
Figure 776976DEST_PATH_IMAGE006
，输出时刻的预测信噪比值；如果
Figure 247457DEST_PATH_IMAGE025
不处在
Figure 849864DEST_PATH_IMAGE010
中，则将
Figure 815546DEST_PATH_IMAGE001
时刻的信道变化场景进一步细判为信道非回归突变场景，采用信道非回归突变场景的信噪比预测方案预测时刻的预测信噪比值，设置
Figure 577015DEST_PATH_IMAGE019
，利用保留预测器在
Figure 398209DEST_PATH_IMAGE001
时刻的保留预测信噪比值，预测
Figure 902003DEST_PATH_IMAGE011
时刻的保留预测信噪比值；接着输出
Figure 390622DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值；
（6）令
Figure 954458DEST_PATH_IMAGE026
，返回步骤（2）；
其中：；
Figure 203562DEST_PATH_IMAGE028
。
所述信道缓变场景的信噪比预测方案：
在信道缓变场景的信噪比预测方案中，利用下面的***预测器进行信噪比的预测。
设置***预测器的初始值
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 697997DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 41122DEST_PATH_IMAGE029
为
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE031
时刻预测的1时刻的预测信噪比值，取任意正数；
Figure 962811DEST_PATH_IMAGE030
是1时刻的预测均方误差，取任意正数；具体预测公式如下：
Figure 509330DEST_PATH_IMAGE032
<
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE033
>
Figure 556525DEST_PATH_IMAGE034
<
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE035
>
Figure 691840DEST_PATH_IMAGE036
<
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE037
>
Figure 784430DEST_PATH_IMAGE038
表示
Figure 67513DEST_PATH_IMAGE001
时刻的测量信噪比值，为***预测器的输入；
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE039
表示时刻预测的i+1时刻的预测信噪比值，为***预测器的输出；
Figure 709551DEST_PATH_IMAGE040
是状态***参数；
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE041
是测量***参数，
Figure 159993DEST_PATH_IMAGE042
是
Figure 743421DEST_PATH_IMAGE001
时刻预测增益，是个随时间变化的量，每次预测之后，
Figure 196399DEST_PATH_IMAGE042
就调整一次，并逐渐趋于稳定；
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE043
是
Figure 40727DEST_PATH_IMAGE001
时刻预测均方误差，
Figure 540366DEST_PATH_IMAGE044
是时刻预测均方误差，并且
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE045
，即***运行时均方误差会随着
Figure 726814DEST_PATH_IMAGE001
的增大而减小到一个稳定值；是状态噪声功率，
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE047
是测量噪声功率，状态噪声和测量噪声均为零均值高斯白噪声，功率不随***状态的变化而变化。
已知时刻预测的时刻的预测信噪比
Figure 573624DEST_PATH_IMAGE009
与
Figure 454861DEST_PATH_IMAGE001
时刻的测量信噪比
Figure 309684DEST_PATH_IMAGE007
，利用预测公式<
Figure 276372DEST_PATH_IMAGE033
>、<
Figure 609265DEST_PATH_IMAGE035
>、 <
Figure 610588DEST_PATH_IMAGE037
>可以得到
Figure 370733DEST_PATH_IMAGE001
时刻预测的时刻的预测信噪比
Figure 952511DEST_PATH_IMAGE048
。
所述信道中等变化场景的信噪比预测方案：
通过在
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE049
和之间等间距内插样点的方法提高信道中等变化场景中的信噪比预测精度。在
Figure 926338DEST_PATH_IMAGE001
时刻，首先保存***预测器
Figure 805301DEST_PATH_IMAGE001
时刻的状态S，然后将和之间内插j个样点时的
Figure 685423DEST_PATH_IMAGE001
时刻的候选预测信噪比值与测量信噪比值之间的偏差绝对值
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE051
初始化为0，其中j=1，2，……，h（h为最大可内插样点数）；初始化j=0，执行以下步骤：
（1）令j=j+1，在
Figure 238633DEST_PATH_IMAGE049
和
Figure 451440DEST_PATH_IMAGE050
之间内插j个样点，内插方法如下：
Figure 284791DEST_PATH_IMAGE052
<
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE053
>
其中
Figure 682274DEST_PATH_IMAGE054
；
（2）令：
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE055
；
……
Figure 535830DEST_PATH_IMAGE056
；
将
Figure 739278DEST_PATH_IMAGE058
，
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE059
……
Figure 364819DEST_PATH_IMAGE060
依次作为***预测器的输入，利用预测公式<
Figure 323417DEST_PATH_IMAGE033
>、<
Figure 211738DEST_PATH_IMAGE035
>、 <>进行预测，并将输入
Figure 571361DEST_PATH_IMAGE060
时的预测信噪比值作为
Figure 700860DEST_PATH_IMAGE001
时刻的候选预测信噪比值，计算
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE061
并保存内插样点信息及相应的预测器状态，包括预测公式<>、<
Figure 636377DEST_PATH_IMAGE035
>、 <
Figure 295897DEST_PATH_IMAGE037
>中各参量的值。
（3）判断j的值是否达到最大可内插样点数h；如果j小于h，***预测器重置为状态S，并返回步骤（1）；如果j大于或等于h，执行下一步骤。
（4）搜索
Figure 347030DEST_PATH_IMAGE051
中的最小值
Figure 459211DEST_PATH_IMAGE062
，将
Figure 621202DEST_PATH_IMAGE061
为
Figure 869650DEST_PATH_IMAGE062
时对应的预测器作为***预测器，当存在两种或者两种以上样点内插方式对应的
Figure 91684DEST_PATH_IMAGE061
都为
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE063
时，选择j较小时对应的预测器作为***预测器，并将输入
Figure 631774DEST_PATH_IMAGE064
时的预测信噪比值作为
Figure 784407DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值。
所述信道突变场景的信噪比预测方案：
如前定义所述，信道突变分为信道回归突变和信道非回归突变两个场景，下面分别给出两个场景中的信噪比预测方案。
（一）信道回归突变的信噪比预测方案：
（1）将保留预测器设置为***预测器；
（2）将时刻的测量信噪比值作为***预测器的输入，代入预测公式<
Figure 280296DEST_PATH_IMAGE033
>、<
Figure 367070DEST_PATH_IMAGE035
>、 <>进行预测，得到
Figure 362412DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值。
（二）信道非回归突变的信噪比预测方案：
（1）为了使***预测器能适应信道的突变，本发明采用变间距内插样本的方法提高信道非回归突变情景下的预测精度。在
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE065
和
Figure 660669DEST_PATH_IMAGE007
之间内插m个样值，第一个内插点与
Figure 172422DEST_PATH_IMAGE065
的间距为d，第二内插点与第一个内插点的间距为2d，第三个内插点与第二个内插点的间距为3d，依次类推。于是有：
Figure 729174DEST_PATH_IMAGE066
<
Figure 2013102253895100002DEST_PATH_IMAGE067
>
其中
Figure 744404DEST_PATH_IMAGE068
；
（2）令：
Figure DEST_PATH_IMAGE069
；
Figure 669022DEST_PATH_IMAGE070
；
……
Figure DEST_PATH_IMAGE071
；
；
将
Figure DEST_PATH_IMAGE073
，
Figure 700618DEST_PATH_IMAGE074
……依次作为***预测器的输入，利用预测公式<
Figure 803889DEST_PATH_IMAGE033
>、<>、 <
Figure 976737DEST_PATH_IMAGE037
>进行预测，并将输入
Figure 779608DEST_PATH_IMAGE007
时的预测信噪比值作为
Figure 105416DEST_PATH_IMAGE011
时刻的预测信噪比值。
附图说明
图1为一种基于信道场景分类的移动通信信号的信噪比预测方法流程图。
图2为本发明中的信道缓变场景下信噪比预测方案流程图。
图3为本发明中的信道中等变化场景下信噪比预测方案流程图。
图4为本发明中的信道回归突变场景下信噪比预测方案流程图。
图5为本发明中的信道非回归突变场景下信噪比预测方案流程图。
具体实施方式
下面给出3个实施例用以说明本发明的应用效果。
实施例1，信道缓变场景的信噪比预测：
（1）初始化计时器；
（2）设定测量信噪比值
Figure 66123DEST_PATH_IMAGE007
（dB）：u(1)=17.99；u(2)=18.28；u(3)=18.54；u(4)=18.88；u(5)=19.24；u(6)=19.47；u(7)=19.70；u(8)=20.02；u(9)=20.37；u(10)=20.68。
设置（dB），
Figure 176031DEST_PATH_IMAGE076
（dB）；设置***预测器的两个初始值：
Figure 423473DEST_PATH_IMAGE029
=15（dB），=10；给定
Figure 672237DEST_PATH_IMAGE046
=
Figure 698968DEST_PATH_IMAGE047
=4（dBw），参数
Figure 117311DEST_PATH_IMAGE040
=
Figure 599632DEST_PATH_IMAGE041
=1；
前面9个时刻都适用于缓变场景，从开始依次输入，每次仅输入一个信噪比值，运用如下预测公式：
Figure 581364DEST_PATH_IMAGE032
<
Figure 213333DEST_PATH_IMAGE033
>
Figure 51845DEST_PATH_IMAGE034
<
Figure 34845DEST_PATH_IMAGE035
>
Figure 617005DEST_PATH_IMAGE036
<
Figure 103481DEST_PATH_IMAGE037
>
将初始值
Figure 381403DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 586119DEST_PATH_IMAGE030
带入预测公式<
Figure 971970DEST_PATH_IMAGE033
>、<>、 <
Figure 758846DEST_PATH_IMAGE037
>，迭代9次之后，可得到
Figure 450859DEST_PATH_IMAGE001
=10时刻的信噪比预测值
Figure 374821DEST_PATH_IMAGE078
为20.17（dB）。
Figure 835890DEST_PATH_IMAGE001
=10时刻的测量信噪比值和预测信噪比值的偏差绝对值；由于处于区间中，则将当前信道变化场景判为信道缓变场景。将
Figure 505147DEST_PATH_IMAGE001
=10时刻的预测信噪比值
Figure 983533DEST_PATH_IMAGE078
和测量信噪比值
Figure 813955DEST_PATH_IMAGE082
代入公式<
Figure 86804DEST_PATH_IMAGE033
>就可以得到
Figure 5606DEST_PATH_IMAGE001
=11时刻的预测信噪比值
Figure DEST_PATH_IMAGE083
=20.48（dB）。
（3）判断
Figure 209054DEST_PATH_IMAGE012
是否等于零：
此时不为零，直接输出
Figure 337733DEST_PATH_IMAGE001
=11时刻的预测信噪比值20.48（dB）。
实施例2，信道中等变化场景的信噪比预测：
（1）初始化计时器
Figure 491634DEST_PATH_IMAGE006
；
（2）设定测量信噪比值
Figure 561090DEST_PATH_IMAGE007
（dB）：u(1)=17.99；u(2)=18.28；u(3)=18.54；u(4)=18.88；u(5)=19.24；u(6)=19.47；u(7)=19.70；u(8)=20.02；u(9)=20.37；u(10)=23.68。
设置（dB），
Figure 41137DEST_PATH_IMAGE076
（dB）；设置***预测器的两个初始值：
Figure 921369DEST_PATH_IMAGE029
=15（dB），
Figure 546254DEST_PATH_IMAGE030
=10；给定
Figure 904554DEST_PATH_IMAGE046
=
Figure 564074DEST_PATH_IMAGE047
=4（dBw），参数
Figure 349628DEST_PATH_IMAGE040
==1；
前面9个时刻都适用于缓变场景，从
Figure 461809DEST_PATH_IMAGE077
开始依次输入，每次仅输入一个信噪比值，将初始值
Figure 623800DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 140757DEST_PATH_IMAGE030
带入预测公式<
Figure 362791DEST_PATH_IMAGE033
>、<
Figure 899951DEST_PATH_IMAGE035
>、 <
Figure 849322DEST_PATH_IMAGE037
>，迭代9次之后，可得到
Figure 968587DEST_PATH_IMAGE001
=10时刻的预测信噪比值
Figure 610790DEST_PATH_IMAGE078
为20.17（dB）。
Figure 448296DEST_PATH_IMAGE001
=10时刻的测量信噪比值和预测信噪比值的偏差绝对值
Figure 192568DEST_PATH_IMAGE084
；由于
Figure DEST_PATH_IMAGE085
处于区间
Figure 353291DEST_PATH_IMAGE086
中，则将=10时刻的信道变化场景判为信道中等变化场景。内插公式为：
Figure 917128DEST_PATH_IMAGE052
<
Figure 491197DEST_PATH_IMAGE053
>
设定最大可内插样点数：
 由公式<
Figure 720053DEST_PATH_IMAGE053
>在
Figure 813911DEST_PATH_IMAGE088
与
Figure DEST_PATH_IMAGE089
之间依次内插1个样点值22.025，将内插值和
Figure 534316DEST_PATH_IMAGE082
依次作为***预测器的输入，由公式<
Figure 645492DEST_PATH_IMAGE033
>、<
Figure 843124DEST_PATH_IMAGE035
>、 <
Figure 748763DEST_PATH_IMAGE037
>得到
Figure DEST_PATH_IMAGE091
，。
‚ 由公式<
Figure 605434DEST_PATH_IMAGE053
>在
Figure 673884DEST_PATH_IMAGE088
与之间依次内插2个样点值21.47，
Figure DEST_PATH_IMAGE093
22.58，将2个内插值与
Figure 895153DEST_PATH_IMAGE082
依次作为***预测器的输入，由公式<
Figure 67377DEST_PATH_IMAGE033
>、<
Figure 314819DEST_PATH_IMAGE035
>、 <
Figure 575423DEST_PATH_IMAGE037
>得到，
Figure DEST_PATH_IMAGE095
。
ƒ 由公式<
Figure 530927DEST_PATH_IMAGE053
>在
Figure 198537DEST_PATH_IMAGE088
与
Figure 428661DEST_PATH_IMAGE089
之间依次内插3个样点值
Figure 472710DEST_PATH_IMAGE090
21.20，
Figure 104679DEST_PATH_IMAGE093
22.03，
Figure 957840DEST_PATH_IMAGE096
22.85，将3个内插值与
Figure 940839DEST_PATH_IMAGE082
依次作为***预测器的输入，由公式<
Figure 522999DEST_PATH_IMAGE033
>、<
Figure 9475DEST_PATH_IMAGE035
>、 <
Figure 284468DEST_PATH_IMAGE037
>得到，
Figure 676135DEST_PATH_IMAGE098
。
（3）判断出插值数已经达到最大可内插样点数3，故搜索
Figure 547139DEST_PATH_IMAGE051
（此例中j=1,2,3）中的最小值
Figure 405898DEST_PATH_IMAGE062
，得出
Figure DEST_PATH_IMAGE099
，故将内插3个值时对应的预测器作为***预测器，输出
Figure 727158DEST_PATH_IMAGE001
=11时刻的预测信噪比值
Figure 402859DEST_PATH_IMAGE097
（dB）。
实施例3，信道突变场景的信噪比预测：
（1）初始化计时器
Figure 343133DEST_PATH_IMAGE006
；
（2）设定测量信噪比值（dB）：u(1)=17.99；u(2)=18.28；u(3)=18.54；u(4)=18.88；u(5)=19.24；u(6)=19.47；u(7)=19.70；u(8)=20.02；u(9)=20.37；u(10)=26.68；u(11)=21.14。
设置
Figure 155417DEST_PATH_IMAGE075
（dB），
Figure 586923DEST_PATH_IMAGE100
（dB）；设置***预测器的两个初始值：=15（dB），
Figure 630151DEST_PATH_IMAGE030
=10；给定
Figure 168580DEST_PATH_IMAGE046
=
Figure 818873DEST_PATH_IMAGE047
=4（dBw），参数
Figure 100950DEST_PATH_IMAGE040
=1，c=0.95；
前面9个时刻都适用于缓变场景，从
Figure 785878DEST_PATH_IMAGE077
开始依次输入，每次仅输入一个信噪比值，将初始值和
Figure 635727DEST_PATH_IMAGE030
带入预测公式<
Figure 455915DEST_PATH_IMAGE033
>、<
Figure 995350DEST_PATH_IMAGE035
>、 <>，迭代9次之后，可得到=10时刻的预测信噪比值
Figure 983400DEST_PATH_IMAGE078
为
Figure DEST_PATH_IMAGE101
（dB）。
Figure 306235DEST_PATH_IMAGE001
=10时刻的测量信噪比值和预测信噪比值的偏差绝对值
Figure 606635DEST_PATH_IMAGE102
；由于
Figure 469549DEST_PATH_IMAGE080
处于区间中，则将=10时刻信道变化场景判为信道突变场景；设定溢出门限
Figure 332518DEST_PATH_IMAGE104
。
（3）进一步判断出此时的
Figure DEST_PATH_IMAGE105
，则将当前信道变化场景进一步细判为信道非回归突变场景，采用信道非回归突变场景的信噪比预测方案预测
Figure 744432DEST_PATH_IMAGE001
=11时刻的预测信噪比值
Figure 829063DEST_PATH_IMAGE083
。
（4）采用变间距内插样本的方法提高信道非回归突变情境下的预测精度。内插公式为： <
Figure 163278DEST_PATH_IMAGE067
>
设定内插点数
Figure 805481DEST_PATH_IMAGE106
。由公式<
Figure 642987DEST_PATH_IMAGE067
>在
Figure 396048DEST_PATH_IMAGE088
与
Figure DEST_PATH_IMAGE107
之间依次内插15个样点值y（1）=20.4164，y（3）=20.5092，y（6）=20.6484，y（10）=20.8340，y（15）=21.0660 ，y（21）=21.3443 ，y（28）=21.6691 ，y（36）=22.0403 ，y（45）=22.4579， y（55）=22.9218 ，y（66）=23.4322 ，y（78）=23.9890 ，y（91）=24.5921 ，y（105）=25.2417 ，y（120）=25.9376，将15个插值与
Figure 369820DEST_PATH_IMAGE107
依次作为***预测器的输入，由公式<
Figure 185854DEST_PATH_IMAGE033
>、<
Figure 245077DEST_PATH_IMAGE035
>、 <>得到
Figure 82638DEST_PATH_IMAGE108
（dB）。
（5）
Figure DEST_PATH_IMAGE109
增加1，此时
Figure 4326DEST_PATH_IMAGE110
，设置
Figure DEST_PATH_IMAGE111
。
（6）将10时刻的保留预测信噪比值
Figure 740726DEST_PATH_IMAGE112
（dB）作为保留预测器的输入，通过公式<
Figure 586322DEST_PATH_IMAGE033
>、<
Figure 783954DEST_PATH_IMAGE035
>、 <
Figure 689593DEST_PATH_IMAGE037
>预测
Figure 972676DEST_PATH_IMAGE001
=11时刻的保留预测信噪比值
Figure DEST_PATH_IMAGE113
（dB）。
（7）输出
Figure 621963DEST_PATH_IMAGE001
=11时刻的预测信噪比值
Figure 939681DEST_PATH_IMAGE108
（dB）。
（8）
Figure 16221DEST_PATH_IMAGE001
增加1，此时
Figure 535669DEST_PATH_IMAGE001
=11，。
（9）
Figure 160871DEST_PATH_IMAGE001
=11时的测量信噪比值与预测信噪比值的偏差绝对值。由于|e(11)|处于区间
Figure 400409DEST_PATH_IMAGE103
中，则将
Figure 391498DEST_PATH_IMAGE001
=11时刻信道变化场景判为信道突变场景。
（10）判断出
Figure DEST_PATH_IMAGE115
，
Figure 545793DEST_PATH_IMAGE116
，偏差绝对值
Figure DEST_PATH_IMAGE117
处于区间
Figure 151086DEST_PATH_IMAGE118
中，则将
Figure 646790DEST_PATH_IMAGE001
=11时刻信道变化场景进一步细判为信道回归突变场景，将保留预测器设置为***预测器。
（11）将11时刻的测量信噪比值u(11)=
Figure DEST_PATH_IMAGE119
（dB）作为***预测器的输入，通过公式<
Figure 362942DEST_PATH_IMAGE033
>、<>、 <
Figure 99002DEST_PATH_IMAGE037
>进行预测，得到
Figure 68620DEST_PATH_IMAGE120
（dB）。
（12）重置
Figure DEST_PATH_IMAGE121
，，输出
Figure 340518DEST_PATH_IMAGE001
=12时刻的预测信噪比值（dB）。

Claims (5)

1.一种基于信道场景分类的移动通信信号的信噪比预测方法，包括如下步骤：
（1）初始化计时器
Figure 2013102253895100001DEST_PATH_IMAGE001
；
（2）测量和计算
Figure 157922DEST_PATH_IMAGE002
时刻的测量信噪比值
Figure 2013102253895100001DEST_PATH_IMAGE003
，并与
Figure 760330DEST_PATH_IMAGE004
时刻预测的
Figure 850645DEST_PATH_IMAGE002
时刻的预测信噪比值
Figure 2013102253895100001DEST_PATH_IMAGE005
进行比较，得出
Figure 219179DEST_PATH_IMAGE002
时刻测量信噪比值与预测信噪比值的偏差绝对值；
（3）当偏差绝对值
Figure 2013102253895100001DEST_PATH_IMAGE007
处于区间
Figure 685505DEST_PATH_IMAGE008
中时，将
Figure 126982DEST_PATH_IMAGE002
时刻的信道变化场景判为信道缓变场景，采用信道缓变场景的信噪比预测方案预测
Figure 2013102253895100001DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值；进一步判断
Figure 802552DEST_PATH_IMAGE010
是否等于零，如果等于零，直接输出时刻的预测信噪比值；如果
Figure 425611DEST_PATH_IMAGE010
不等于零，比较计时器
Figure DEST_PATH_IMAGE011
和溢出门限；如果
Figure 2013102253895100001DEST_PATH_IMAGE013
，则重置；如果
Figure 809296DEST_PATH_IMAGE014
，则
Figure 2013102253895100001DEST_PATH_IMAGE015
，同时利用保留预测器在时刻的保留预测信噪比值，预测
Figure 778575DEST_PATH_IMAGE009
时刻的保留预测信噪比值；接着，输出
Figure 851573DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值；
（4）当偏差绝对值
Figure 134043DEST_PATH_IMAGE006
处于区间
Figure 292492DEST_PATH_IMAGE016
中时，将
Figure 817146DEST_PATH_IMAGE002
时刻的信道变化场景判为信道中等变化场景，采用信道中等变化场景的信噪比预测方案预测时刻的预测信噪比值；进一步判断
Figure 195092DEST_PATH_IMAGE010
是否等于零，如果等于零，直接输出
Figure 840837DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值；如果
Figure 903602DEST_PATH_IMAGE010
不等于零，比较计时器
Figure 951193DEST_PATH_IMAGE011
和溢出门限
Figure 575465DEST_PATH_IMAGE012
；如果
Figure 708506DEST_PATH_IMAGE013
，则重置
Figure 574962DEST_PATH_IMAGE001
；如果
Figure 477059DEST_PATH_IMAGE014
，则，同时利用保留预测器在
Figure 331621DEST_PATH_IMAGE002
时刻的保留预测信噪比值，预测
Figure 437111DEST_PATH_IMAGE009
时刻的保留预测信噪比值；接着，输出
Figure 356525DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值；
（5）当偏差绝对值
Figure 365326DEST_PATH_IMAGE006
处于区间
Figure 79204DEST_PATH_IMAGE018
中时，将
Figure 937570DEST_PATH_IMAGE002
时刻的信道变化场景判为信道突变场景；进一步判断是否等于零，如果等于零，则将
Figure 317790DEST_PATH_IMAGE002
时刻的信道变化场景进一步细判为信道非回归突变场景，采用信道非回归突变场景的信噪比预测方案预测
Figure 218881DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值，设置
Figure 548232DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 2013102253895100001DEST_PATH_IMAGE019
，利用保留预测器在
Figure 49927DEST_PATH_IMAGE002
时刻的保留预测信噪比值，预测
Figure 328593DEST_PATH_IMAGE009
时刻的保留预测信噪比值；接着输出时刻的预测信噪比值；如果
Figure 715767DEST_PATH_IMAGE010
不等于零，比较计时器
Figure 515095DEST_PATH_IMAGE011
和溢出门限；如果
Figure 851530DEST_PATH_IMAGE013
，则重置
Figure 343691DEST_PATH_IMAGE001
，将
Figure 634252DEST_PATH_IMAGE002
时刻的信道变化场景进一步细判为信道非回归突变场景，采用信道非回归突变场景的信噪比预测方案预测
Figure 237271DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值，设置
Figure 693792DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 91275DEST_PATH_IMAGE020
，利用保留预测器在
Figure 131781DEST_PATH_IMAGE002
时刻的保留预测信噪比值，预测
Figure 272912DEST_PATH_IMAGE009
时刻的保留预测信噪比值；接着输出
Figure 583939DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值；如果
Figure 152324DEST_PATH_IMAGE014
，进一步判断
Figure 683055DEST_PATH_IMAGE002
时刻测量信噪比和保留预测信噪比的偏差绝对值
Figure 2013102253895100001DEST_PATH_IMAGE021
是否处于区间中，如果
Figure DEST_PATH_IMAGE023
处在
Figure 167312DEST_PATH_IMAGE008
中，则将时刻的信道变化场景进一步细判为信道回归突变场景，采用信道回归突变场景的信噪比预测方案预测
Figure 423161DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值，重置
Figure 906095DEST_PATH_IMAGE001
，输出
Figure 693179DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值；如果
Figure 603366DEST_PATH_IMAGE023
不处在
Figure 341646DEST_PATH_IMAGE008
中，则将
Figure 628271DEST_PATH_IMAGE002
时刻的信道变化场景进一步细判为信道非回归突变场景，采用信道非回归突变场景的信噪比预测方案预测
Figure 266932DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值，设置
Figure 613599DEST_PATH_IMAGE017
，利用保留预测器在
Figure 839176DEST_PATH_IMAGE002
时刻的保留预测信噪比值，预测
Figure 990145DEST_PATH_IMAGE009
时刻的保留预测信噪比值；接着输出
Figure 234044DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值；
（6）令
Figure 502346DEST_PATH_IMAGE024
，返回步骤（2）；
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
；
Figure 776070DEST_PATH_IMAGE026
。
2.根据权利要求1所述的信噪比预测方法，其中步骤（3）中所述的信道缓变场景的信噪比预测方案，如下所述：
设置***预测器的初始值
Figure DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 217547DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 315953DEST_PATH_IMAGE027
为时刻预测的1时刻的预测信噪比值，取任意正数；
Figure 318937DEST_PATH_IMAGE028
是1时刻的预测均方误差，取任意正数；具体预测公式如下：
；
Figure DEST_PATH_IMAGE031
；
Figure 997229DEST_PATH_IMAGE032
；
上述式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE033
表示
Figure 28770DEST_PATH_IMAGE002
时刻的测量信噪比值，为***预测器的输入；
Figure 888142DEST_PATH_IMAGE034
表示
Figure 811492DEST_PATH_IMAGE002
时刻预测的
Figure 47301DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值，为***预测器的输出；
Figure DEST_PATH_IMAGE035
是状态***参数；
Figure 933349DEST_PATH_IMAGE036
是测量***参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
是
Figure 275206DEST_PATH_IMAGE002
时刻的预测增益；
Figure 184388DEST_PATH_IMAGE038
是时刻的预测均方误差，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
是
Figure 200327DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测均方误差，并且
Figure 152234DEST_PATH_IMAGE040
；是状态噪声功率；
Figure 109563DEST_PATH_IMAGE042
是测量噪声功率。
3.根据权利要求1所述的信噪比预测方法，其中步骤（4）中所述的信道中等变化场景的信噪比预测方案，如下所述：
在
Figure 421596DEST_PATH_IMAGE002
时刻，首先保存***预测器
Figure 219919DEST_PATH_IMAGE002
时刻的状态S，然后将
Figure DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure 894790DEST_PATH_IMAGE044
之间内插j个样点时的
Figure 27831DEST_PATH_IMAGE002
时刻的候选预测信噪比值与测量信噪比值之间的偏差绝对值
Figure DEST_PATH_IMAGE045
初始化为0，其中j=1，2，……，h（h为最大可内插样点数）；初始化j=0，执行以下步骤：
（1）令j=j+1，在
Figure 956604DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure 107968DEST_PATH_IMAGE044
之间内插j个样点，内插方法如下：
Figure 650945DEST_PATH_IMAGE046
；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE047
；
（2）令 ：
Figure 133267DEST_PATH_IMAGE048
；
……
Figure DEST_PATH_IMAGE049
；
；
将
Figure DEST_PATH_IMAGE051
，
Figure 933918DEST_PATH_IMAGE052
……
Figure DEST_PATH_IMAGE053
依次作为***预测器的输入，利用预测公式
Figure 523162DEST_PATH_IMAGE030
、和
Figure 340519DEST_PATH_IMAGE032
进行预测，并将输入
Figure 702362DEST_PATH_IMAGE053
时的预测信噪比值作为
Figure DEST_PATH_IMAGE055
时刻的候选预测信噪比值，计算
Figure 164305DEST_PATH_IMAGE056
并保存内插样点信息及相应的预测器状态，包括上述预测公式中各参量的值；
（3）判断j的值是否达到最大可内插样点数h；如果j小于h，***预测器重置为状态S，并返回步骤（1）；如果j大于或等于h，执行下一步骤；
（4）搜索中的最小值
Figure DEST_PATH_IMAGE057
，将
Figure 302342DEST_PATH_IMAGE056
为
Figure 285735DEST_PATH_IMAGE057
时对应的预测器作为***预测器，当存在两种或者两种以上样点内插方式对应的
Figure 606995DEST_PATH_IMAGE056
都为
Figure 908794DEST_PATH_IMAGE058
时，选择j较小时对应的预测器作为***预测器，并将输入
Figure DEST_PATH_IMAGE059
时的预测信噪比值作为
Figure 285287DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值。
4. 根据权利要求1所述的信噪比预测方法，其中步骤（5）中所述的信道回归突变场景的信噪比预测方案如下：
（1）将保留预测器设置为***预测器；
（2）将时刻的测量信噪比作为***预测器的输入，代入公式
Figure 848303DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure 152246DEST_PATH_IMAGE031
和
中进行预测，得到
Figure 459390DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值。
5. 根据权利要求1所述的信噪比预测方法，其中步骤（5）中所述的信道非回归突变场景的信噪比预测方案如下：
（1）在
Figure 873185DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure 398844DEST_PATH_IMAGE044
之间内插m个样值，于是有：
Figure 54822DEST_PATH_IMAGE060
；其中；
（2）令：
Figure 428166DEST_PATH_IMAGE062
；
Figure DEST_PATH_IMAGE063
；
……
Figure 311065DEST_PATH_IMAGE064
；
Figure DEST_PATH_IMAGE065
；
将， ……
Figure 659055DEST_PATH_IMAGE068
依次作为***预测器的输入，利用预测公式
、
Figure 626191DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure 378640DEST_PATH_IMAGE032
进行预测，并将输入
Figure 127153DEST_PATH_IMAGE033
时的预测信噪比值作为
Figure 147193DEST_PATH_IMAGE009
时刻的预测信噪比值。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103905155A (zh) * 2014-04-10 2014-07-02 广西师范大学 一种基于信噪比统计参量的链路自适应传输方法
CN105846959A (zh) * 2016-04-18 2016-08-10 中国电子科技集团公司第二十研究所 基于信道质量预测的卫星自适应编码调制方法
WO2023206114A1 (en) * 2022-04-27 2023-11-02 Qualcomm Incorporated Inference error information feedback for machine learning-based inferences

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6690746B1 (en) * 1999-06-11 2004-02-10 Southwest Research Institute Signal recognizer for communications signals
CN101674270A (zh) * 2009-10-16 2010-03-17 电子科技大学 一种低信噪比相移键控调制信号的识别方法
CN101834819A (zh) * 2010-05-14 2010-09-15 哈尔滨工业大学 基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置和数字调制方式识别装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6690746B1 (en) * 1999-06-11 2004-02-10 Southwest Research Institute Signal recognizer for communications signals
CN101674270A (zh) * 2009-10-16 2010-03-17 电子科技大学 一种低信噪比相移键控调制信号的识别方法
CN101834819A (zh) * 2010-05-14 2010-09-15 哈尔滨工业大学 基于平行判决的模拟数字混合调制方式识别装置和数字调制方式识别装置

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103905155A (zh) * 2014-04-10 2014-07-02 广西师范大学 一种基于信噪比统计参量的链路自适应传输方法
CN103905155B (zh) * 2014-04-10 2017-04-05 广西师范大学 一种基于信噪比统计参量的链路自适应传输方法
CN105846959A (zh) * 2016-04-18 2016-08-10 中国电子科技集团公司第二十研究所 基于信道质量预测的卫星自适应编码调制方法
CN105846959B (zh) * 2016-04-18 2019-01-11 中国电子科技集团公司第二十研究所 基于信道质量预测的卫星自适应编码调制方法
WO2023206114A1 (en) * 2022-04-27 2023-11-02 Qualcomm Incorporated Inference error information feedback for machine learning-based inferences

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