Resumen

Introducimos la estrategia de entrenamiento superpuesto en la red de retransmisión unidireccional (OWRN) de múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO) para realizar la estimación individual del canal en el destino. Mediante la superposición de un grupo de vectores de entrenamiento adicionales en el relé sujeto a la asignación de potencia, las estimaciones separadas de los canales fuente-relé y relé-destino pueden obtenerse directamente en el destino, y la conformidad con la estrategia AF de dos saltos puede garantizarse al mismo tiempo. El límite inferior bayesiano de Cramér-Rao (CRLB) se deriva para la estimación de dos conjuntos de canales MIMO con desvanecimiento plano bajo parámetros de canal aleatorios y se explota además para diseñar los vectores de entrenamiento óptimos. Se aplica un algoritmo específico de estimación del canal subóptimo en la OWRN MIMO AF utilizando las secuencias de entrenamiento óptimas, y se proporciona el rendimiento del error cuadrático medio normalizado para la estimación con el fin de verificar los resultados del CRLB bayesiano.

• Materias:Redes de telecomunicaciones Radar Teoría de Antenas Onda electromagnética Redes Inalámbricas
• Subjects:Telecommunications networks Radar Antenna theory Electromagnetic waves Wireless Networks
• Palabras claves:red de retransmisión, estrategia hop af, forma bayesiana cramér, parámetros aleatorios del canal, secuencia de entrenamiento óptima, retransmisión, canal específico subóptimo, resultados bayesianos crlb, rendimiento del error cuadrado, vector de entrenamiento óptimo
• Keywords:way relay network, hop af strategy, form bayesian cramér, random channel parameters, optimal training sequence, relay, specific suboptimal channel, bayesian crlb results, square error performance, optimal training vector