假设在长、宽和高分别为6m、6m和4m的空房间内，距屋顶中心下方0.5m处安装垂直指向地面的 LED用于照明和通信，选用欧司朗LUW W5SM系列白光LED，调制带宽为 BLED=50MHz，室温时线性工作区信号范围为 imin=0.1，imax=1。用户随机分布在高度为0.85m的室内工作平台，PD的接收面积AR=1cm2，墙面反射率ρi=0.8，在三维方向上将室内墙面按照间隔0.1m划分成小反射单元，那么ΔA=0.01m2。按照第2章建立离散多径信道模型。
NOMA-DCO-OFDM系统IFFT长度N=64，子信道数NSC=31，信号 xIFFT的标准差σ0=0.2368，要求p1，m+p2，m+…+pU，m=Nσ02/（N-2）。LED的调制符号周期 Tsym=1/（2BLED），DCO-OFDM符号周期 TOFDM=NTsym，DCO-OFDM的子载波带宽WSC=1/NTsym=1.5625×106Hz，直流偏置BDC=3dB。高斯白噪声功率谱密度N0=10-21A2/Hz[7]。
当用户在室内随机分布时，用户的信道增益随机，对应的系统和速率也随机变化。因此，求系统和速率采用统计平均的方法。每次随机产生U个用户的室内位置，然后得到每个用户的多径信道模型，再得到每个用户在第m个子信道的归一化信道增益Πv（m），根据Πv（m）计算出功率分配因子，最后计算出系统和速率。仿真时每循环一次得到一个系统和速率，经多次循环后，将系统和速率求平均就得到平均系统和速率，以下仿真循环次数为500次。
由用户多径信道建模可知，用户的信道增益与LED的半功率角θ1/2和PD的FOV角ΨFOV有关，通过优化可以获得更大的系统平均和速率。当ΨFOV=60o、αSPA=αFTPA=0.4时，系统平均和速率随着半功率角的变化如图7.3所示。可以看出，当θ1/2=75o时，三种功率分配方法的平均和速率都对应最大，当θ1/2=30o时平均和速率几乎不随用户数的变化而变化。随着用户数的增大，采用不同θ1/2，FTPA算法的平均和速率变化范围较小，集中在区间73～76Mb/s，也就是说用户数和LED半功率角对系统的平均和速率影响较小，而采用GRPA和SPA算法时，θ1/2对系统的平均和速率影响很大。
图7.3 LED半功率角不同时系统平均和速率
当θ1/2=75o，αSPA=αFTPA=0.4时，随着用户数的增大，ΨFOV取不同值时系统平均和速率如图7.4所示。可以看出，ΨFOV较大时系统平均和速率比较大，FTPA算法和SPA算法在ΨFOV=70o时有较大的系统平均和速率。采用GRPA算法时，ΨFOV=80o的性能最好。采用FTPA算法时，随着用户数的增大，系统平均和速率受到ΨFOV角度的影响较小。而采用GRPA和SPA算法时，ΨFOV对系统的平均和速率影响较大。(www.xing528.com)
图7.4 视场角不同时系统平均和速率
FTPA和SPA功率分配方法分别与系数αSPA和αFTPA有关，当θ1/2=75o、ΨFOV=70o时，图7.5所示为系数αSPA和αFTPA变化时的系统平均和速率。可以看出，随着αFTPA的变化和速率变化范围较小，αFTPA=0.7时系统平均和速率较大，且随着用户的增大，平均和速率变几乎不变。αSPA=0.4时SPA算法性能最好，随着αSPA取不同的值，系统平均和速率变化范围较大，也就是αSPA对平均和速率影响很大。
图7.5 分配系数不同时系统平均和速率
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