摘要：提出在测量信噪比基础上增加服从特定分布的随机数获得预测信噪比,并利用预测信噪比进行中继选择的低复杂度中继选择算法。进一步对算法性能进行分析,得到系统中断概率和平均误码率的表达式。仿真结果表明,所提算法在中断和误码率性能上优于基于最小均方误差预测的中继选择算法,复杂度远低于后者,尤其在高信道相关性时,所提算法能降低系统平均误码率约23%,降低系统中断概率约30%。

摘要：针对AOS系统中传统的混合自动重传请求算法在传输过程中难以同时兼顾数据传输的误码率和传输效益的问题,提出一种基于改进有效信噪比的混合自动重传请求算法。在基于有效信噪比的自动重传请求的基础上,采用长短期记忆网络和隐马尔科夫组成的混合模型预测有效信噪比的变化。根据不同时刻有效信噪比的变化关系动态调节汉明码的监督元数量,实现保证系统误码率的同时提升系统的吞吐率。仿真结果表明,该算法与传统II型混和自动重传请求算法和基于有效信噪比的混和自动重传请求算法相比,能够明显降低误码率,减少重传次数,提升系统的吞吐率。