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  • MCS速率计算公式

    千次阅读 2015-07-27 17:44:35
    MCS速率计算公式 HT20的方式。 MCS索引 调制方式 子载波个数 52/56 数据载波为总子载波-4。 FEC 有效信息和整个编码的比率 3/4 或是5/6 空间流数 1/2 信息符号间隔GI 800...

     

    MCS速率计算公式

    HT20的方式。

    MCS索引

    调制方式

    子载波个数

    52/56

    数据载波为总子载波-4。

    FEC

    有效信息和整个编码的比率

    3/4 或是5/6

    空间流数

    1/2

    信息符号间隔GI

    800ns

    的速率

    信息符号间隔GI

    400ns

    的速率

    0

    BPSK

    56

    1/2

    1

    6.5

    7.2

    1

    QPSK

    56

    1/2

    1

    13

    14.4

    2

    QPSK

    56

    3/4

    1

    19.5

    21.7

    3

    16-QAM

    56

    1/2

    1

    26

    28.9

    4

    16-QAM

    56

    3/4

    1

    39

    43.3

    5

    64-QAM

    56

    2/3

    1

    52 

    57.8

    6

    64-QAM

    56

    3/4

    1

    58.5

    65.0

    7

    64-QAM

    56

    5/6

    1

    65.0

    72.2

    8

    BPSK

    56

    1/2

    2

    13

    14.4

    9

    QPSK

    56

    1/2

    2

    26

    28.9

    10

    QPSK

    56

    3/4

    2

    39

    43.3

    11

    16-QAM

    56

    1/2

    2

    52

    57.8

    12

    16-QAM

    56

    3/4

    2

    78

    86.7

    13

    64-QAM

    56

    2/3

    2

    104

    115.6

    14

    64-QAM

    56

    3/4

    2

    117

    130.0

    15

    64-QAM

    56

    5/6

    2

    130

    144.4

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    1.1. MCS0速率的计算过程。

    条件1:56个子载波中数据载波为52个。

    条件2:一个信息符号占用4微秒的时间,它=有效传输时间+GI.

    条件3:有效数据/(有效数据+纠错数据) = 1/2 就是FEC。

    条件4:调制方式表示一个子载波在4微秒内,它携带多少个bit位。

    BPSK只携带1位。QPSK则是2位。QPSK则是4位。64-QAM则是6位。

     

    1.2. 计算开始:

    条件4与条件1

    1*52 = 52位;

    再结合条件2

    52bit在4微秒传输,那1秒传输多少?

    (52/4)*1M = 13mbps

    再结合条件3

    则13/2 =6.5mbps的有效数据速率。

    其他的速率大家自己计算啊。

     

    MCS8-15比0-7多一个空间流,这是MIMO的技术。那么8-15分别0-7的两倍。


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  • 磁盘容量的计算公式

    千次阅读 2019-06-16 20:40:49
    公式: 有效储存区域=(外直径-内直径)÷2 磁道数= 圆柱面数量=有效储存区域×磁道密度 总磁道数= 记录面数×磁道密度×有效储存区域 每磁道的信息量=内层位密度×内层周长 面信息量=磁道数×每磁道信息量 非...

    公式:

    • 有效储存区域=(外直径-内直径)÷2
    • 磁道数= 圆柱面数量=有效储存区域×磁道密度
    • 总磁道数= 记录面数×磁道密度×有效储存区域
    • 每磁道的信息量=内层位密度×内层周长
    • 面信息量=磁道数×每磁道信息量
    • 非格式化盘组总容量=面信息量×面数
    • 格式化容量=总磁道数×每道扇区数×扇区容量
    • 平均数据传输速率=最内圈直径×3.14×位密度×盘片转速
       
    • 平均等待时间 
    • eg:
    • 如果某硬盘的平均等待时间(指需要读/写的扇区旋转到磁头下面
    • 的平均时间)为10ms,则该硬盘的转速约为? 

    解析:

    • “有存取方式分类可知,磁盘采取直接存取方式,寻址时间分为两个部分,其一是磁头寻找目标磁道的找道时间t(s),其二是找道磁道后
    • 磁头等待欲读写的磁道区段旋转到磁头正下方所需要的等待时间t(w).由于从最外磁道找到最里圈磁道和寻找相邻磁道所需时间是不等的,而且磁头等待不同区段所花的时间也不等,因此取其平均值
    • 称作平均寻址时间T(a),它是平均找道时间t(sa)和平均等待时间t(wa)之和:
    • T(a)=t(sa)+t(wa)=[t(s max)+t(s min)]/2+[t(w max)+t(w min)]/2”原文结束。
    • 老师一顿验算....省略n行(原谅我得无奈吧)。得出结果:
    • T(a)=1/2v (v为磁盘转速 单位:转/s)。
    • 所以10ms=1/(2v) v=50转/s=3000转/分.
       
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  • 本文主要介绍mASK调制格式在AWGN信道下的互信息,也可称为可达信息速率。考虑一个AWGN信道Y=X+n。X为发送信息,此处指mASK调制格式的不同...在本文计算的互信息也可称为mASK调制格式下的可达信息速率。根据公式[1] ...

    本文主要介绍mASK调制格式在AWGN信道下的互信息,也可称为可达信息速率。

    考虑一个AWGN信道Y=X+n。

    X为发送信息,此处指mASK调制格式的不同星座点,y为接收信息,n为加性高斯白噪声。互信息I(X;Y)是信息论中的概念,表示在给定Y知识的条件下X不确定度的缩减量。在本文计算的互信息也可称为mASK调制格式下的可达信息速率。

    根据公式[1]

                                  (1)

    其中p(k)表示第k个星座点的先验概率,本文只讨论均匀分布情况,即p(k)=1/m。(PS: p(k)的不同分布会导致计算的互信息的不同,互信息的最大值即mASK在AWGN信道下的信道容量。这也从信息论的角度解释了概率整形的原理,即通过改变发送信息星座点的概率来使信道的可达性速率变大。)p(y|x)表示信道的转移概率。

    根据公式(1)计算互信息的方法主要有两种,一种是直接计算积分,另一种是通过Monte Carlo 仿真计算。本文先介绍第一种直接计算积分的方法。计算的MATLAB代码如下:

    mASK_capacity_awgn_numerical.m

    %此程序为计算m-ASK调制格式在AWGN信道下的可达信息速率,即互信息I(X;Y)
    %此程序采用的方法是数值计算的方法,即求积分的方法
    %writen by FJF,20180326,看风景的心情
    
    clear
    clc
    
    d = 2; % 星座点的距离
    mod_order = 2; %ASK的阶数,2表示2ASK,4表示4ASK
    ask = (1:mod_order)*d; %存储ASK调制格式的幅度
    ask = ask - mean(ask); 
    pask=ones(1,length(ask)) * 1/ length(ask); %假设每个幅度等概率分布
    snr_dB=[0:0.1:30]; %信噪比,根据不同的调制阶数可调整
    
    for index_snr_dB=1:length(snr_dB)
        index_snr_dB
        global paramet;
        paramet=struct('snr_dB',snr_dB(index_snr_dB),...
            'ask',ask,...
            'pask',pask);
        fun=@sub_fy_awgn;
        y_start=10*min(ask);
        y_end=10*max(ask);
        c(index_snr_dB)=integral(fun,y_start,y_end);
    end
    
    plot(snr_dB,c);
    grid on
    legend(['Uniform ' num2str(mod_order) '-ASK']);

    sub_fy_awgn.m

    function z=sub_fy_awgn(y)
    %此函数用于计算被积函数,输入为被积函数的自变量序列,输出为被积函数的相应输出值
    global paramet;
    snr=10^(paramet.snr_dB/10);
    signal_power=sum(paramet.ask.*paramet.ask.*paramet.pask);
    yita_squ=signal_power/snr;
    ask=paramet.ask;
    pask=paramet.pask;
    
    temp_p=zeros(length(ask),length(y));
    for index_ask=1:length(ask)
        temp_p(index_ask,:)=post_probality(y,ask(index_ask),yita_squ);
        %             pask_new(index_ask)=mean(x==ask(index_ask));
    end
    z_temp=zeros(length(ask),length(y));
    for index_ask=1:length(ask)
        z_temp(index_ask,:)=temp_p(index_ask,:).*log2(temp_p(index_ask,:)./(pask*temp_p));
    end
    z_temp(temp_p==0)=0;
    z_temp(z_temp==inf)=0;
    z=pask*z_temp;

    post_probality.m

    function p=post_probality(y,ask,yita_squ)
    %此函数用于计算高斯信道的转移概率
    p=(2*pi*yita_squ)^(-0.5)*exp(-(y-ask).^2/(2*yita_squ));

    具体的均匀分布情况下mASK调制格式的互信息计算结果如下:


    参考文献:

    [1] Ungerboeck G. Channel coding with multilevel/phase signals[J]. IEEE transactions on Information Theory, 1982, 28(1): 55-67.

    版权声明:本文为FJF本人原创,不作任何商业用途。欢迎转载,转载请标明出处。同时也欢迎大家与我讨论相关问题

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  • 本文探究mASK调制在AWGN信道下的可达信息速率用Monte Carlo仿真计算的方法。参考我的上一篇博文《mASK 调制在AWGN信道下的可...在计算公式(1) (1)时采用Monte Carlo仿真的方法代替其中的积分,具体的公式可变换为 ...

    本文探究mASK调制在AWGN信道下的可达信息速率用Monte Carlo仿真计算的方法。参考我的上一篇博文《mASK 调制在AWGN信道下的可达信息速率的积分计算》,解决的方法相同,只是采用的方法不同。在计算公式(1)

                                          (1)

    时采用Monte Carlo仿真的方法代替其中的积分,具体的公式可变换为

                          (2)

    通过仿真产生发送序列,加入高斯白噪声后在产生接收序列y,根据公式(2)即可进行计算mASK信号在AWGN信道下的可达信息速率。该方法的具体matlab代码如下:

    capacity_mASK_simulation。m

    %此程序为计算m-ASK调制格式在AWGN信道下的可达信息速率,即互信息I(X;Y)
    %此程序采用的方法是Monte Carlo 仿真方法
    %written by FJF,20180327,看风景的心情
    clear
    clc
    
    d = 2; % 星座点的距离
    mod_order = 32; %ASK的阶数,2表示2ASK,4表示4ASK
    ask = (1:mod_order)*d;
    ask = ask - mean(ask);
    pask=ones(1,length(ask)) * 1/ length(ask); % 等概率分布
    snr_dB=[0:0.1:50];
    itera=20; %总的迭代次数
    times=100000; %每次迭代的仿真数目
    signal_power=sum(pask.*ask.*ask); %发送信号功率
    
    for index_snr_dB=1:length(snr_dB)
        snr_dB(index_snr_dB)
        snr=10^(snr_dB(index_snr_dB)/10);
        yita_squ=signal_power/snr; %高斯噪声的方差
        yita=sqrt(yita_squ);
        
        c_temp=zeros(1,itera);
        for index_itera=1:itera
            index_itera
            Noise=yita*randn(1,times); %产生的高斯噪声序列
            
            x_time=rand(1,times);
            pask_cum=cumsum(pask);
            x=zeros(1,times);  %x表示发送的信号电平
            x(x_time<=pask_cum(1))=ask(1);
            for index_ask=2:length(ask)
                x(x_time>pask_cum(index_ask-1)&x_time<=pask_cum(index_ask))=ask(index_ask);
            end
            
            y=x+Noise; %y表示接收的信号
            temp_p=zeros(length(ask),times);
            for index_ask=1:length(ask)
                temp_p(index_ask,:)=post_probality(y,ask(index_ask),yita_squ);
            end
            c_temp(index_itera)=mean(log2(post_probality(y,x,yita_squ)./(pask*temp_p)));
        end
        c(index_snr_dB)=mean(c_temp);
    end
        
    plot(snr_dB,c);
    grid on
    legend(['Uniform ' num2str(mod_order) '-ASK']);

    post_probality.m

    function p=post_probality(y,ask,yita_squ)
    p=(2*pi*yita_squ)^(-0.5)*exp(-(y-ask).^2/(2*yita_squ));

    具体的运算结果如下:


    可以发现此结果与上一篇博文中用积分法算的结果相同。

    版权声明:本文为FJF本人原创,不作任何商业用途。欢迎转载,转载请标明出处。同时也欢迎大家与我讨论相关问题


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