• AMC
• Goodput
• SC-FDMA

All’inizio avevamo analizzato il sistema SC-FDMA, facendo sempre un confronto breve col sistema OFDMA, accennando alcune delle differenze principali tra questi due sistemi, come per esempio il PAPR, rivelazione del simbolo (tempo / frequenza), modalità di trasmissione (sequenziale / in parallelo), etc. In seguito abbiamo visto le tecniche MIMO come un modo molto efficiente per migliorare le prestazioni del sistema SC-FDMA (efficienza spettrale, PER).
Successivamente, abbiamo esteso il problema al sistema codificato. Tenendo sempre presente la tendenza degli standard d’oggi (LTE, WiMAX) nel far convergere i sistemi di telecomunicazioni nel futuro, considerando come unità principale di informazione il pacchetto IP, abbiamo proseguito analizzando le prestazioni del sistema BICM SC-FDMA al livello del pacchetto. Abbiamo visto che Spatial Multiplexing può migliorare notevolmente l’efficienza spettrale nelle zone di SNR elevato, mentre la precodifica SC-SFBC (Alamouti) può rendere il sistema molto più robusto nelle condizioni meno favorevoli del canale. In seguito abbiamo esteso le nostre considerazioni al sistema BICM SC-FDMA Adattativo. Si è osservato che la modulazione e codifica adattativa rendono il sistema molto più flessibile nei confronti delle condizioni del canale, ovvero usando queste tecniche si possono migliorare notevolmente le prestazioni del sistema. Tuttavia, considerando il sistema adattativo nel suo complesso si è osservato che per rendere possibile l’adattamento nella trasmissione bisogna che si effettui una valutazione efficiente delle condizioni del canale che successivamente deve essere mandata sia al ricevitore che al trasmettitore. Inoltre, tenendo presente che nei sistemi di telecomunicazioni con i mezzi mobili le condizioni del canale variano velocemente, si nota che la valutazione del canale deve essere sufficientemente accurata e semplice dal punto di vista implementativo.
Perciò, abbiamo introdotto una Link Quality Metric, denominata , che in una maniera semplice riesce a mappare le condizioni del canale istantanee nella PER del sistema. Nelle analisi condotte abbiamo visto che le prestazioni del dipendono dalla accuratezza della approssimazione del canale col canale Gaussiano equivalente.
Successivamente abbiamo usato la PER istantanea, stimata per ottenere un algoritmo di bassa complessità per la massimizzazione di goodput del sistema. Infine, si è verificato che l’algoritmo che è stato implemementato effettua un adattamento della modulazione e codifica in modo che si massimizzi il goodput per ogni valore di SNR, ed inoltre, il goodput ottenuto con questo algoritmo supera le prestazioni medie del sistema.