Автореферат (1143625), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Разработана методика формирования и обработки многочастотных сигналов, у которых в качестве формы спектральных импульсов используются оптимальные импульсы или RRC-импульсы.3Практическая значимостьПредложена структурная схема модема для передачи и приёма сигналов RRC-SEFDM иPR-SEFDM, которые позволяют повысить спектральную эффективность передачи информации по отношению к сигналам OFDM. Предложена методика формирования и обработки сигналов RRC-SEFDM и PR-SEFDM в частотной области, что обеспечивает возможность простойзамены использования сигналов OFDM на сигналы RRC-SEFDM и PR-SEFDM. Предложенвычислительно-эффективный подоптимальный алгоритм приёма сигналов RRC-SEFDM и PRSEFDM.Апробация результатовМатериалы диссертационного исследования были представлены на конференциях:1.

Цифровая обработка сигналов и её применение, DSPA (г. Москва) в 2016 г., 2017 г.,2018 г.;2. Международная конференция по электронике, связи «IEEE Advanced Technologiesfor Communication – ATC» (г. Ханой, Вьетнам) в 2016 г.;3. Международная конференция по проводным и беспроводным сетям и системам нового поколения «NEW2AN» (г. Санкт-Петербург) в 2016, 2017 г.;4. Международная Черноморская конференция по связи и сетевым технологиям «IEEEBlackSeaCom» (г. Стамбул, Турция) в 2017 г.Структура и объем диссертацииДиссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературыи двух приложений.

Общий объем диссертационной работы составляет 112 страниц, в томчисле 97 страниц основного текста, 58 рисунков, 9 таблиц, списка литературы из 40 источников.КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫВо Введении кратко обоснованы актуальность и новизна темы исследования, приведеныцель, основные задачи исследования, сведения о структуре диссертационной работы.

В заключительной части Введения приведены сведения о научной новизне, практической и теоретической значимости полученных результатов, а также сформулированы положения, выносимыена защиту.В Первой главе приведён аналитический обзор работ, посвящённых методам формирования многочастотных сигналов: OFDM, SEFDM, FBMC, GFDM, UFMC. Сигналы OFDM используются в стандарте мобильной связи четвёртого поколения LTE на физическом уровне.Сигналы FBMC, GFDM, UFDM являются предложениями для перспективных стандартовсвязи; в этих сигналах предлагается использовать различные фильтры-прототипы, обеспечивающие квазиортогональность поднесущих.Сигналы SEFDM являются сигналами с управляемой МСИ, полученными в результатесближения поднесущих сигналов OFDM, что обеспечивает повышение спектральной эффективности. Идея формирования сигналов SEFDM аналогична идее формирования сигналовFTN, только реализована в частотной, а не во временной области.Предложена идея построения новых сигналов PR-SEFDM с использованием оптимальных спектральных импульсов в качестве формы спектра поднесущих.

Также предложена идеяпостроения сигналов RRC-SEFDM, которые отличаются от традиционных сигналов SEFDMприменением RRC-импульсов в качестве формы спектра поднесущих вместо sinc-импульса.В результате обзора литературы обоснована актуальность выбранной темы, сформулированы цель и основные задачи исследования.Во Второй главе описаны методики синтеза оптимальных импульсов для одночастотных сигналов с частичным откликом [3] и для многокомпонентных сигналов [9].Для многокомпонентных сигналов возможна постановка нелинейной оптимизационнойзадачи для нахождения формы финитных импульсов оптимальных по критерию минимизации4Рис.

1нормированной полосы частот, содержащей заданную долю мощности сигнала с дополнительными ограничениями на свободное евклидово расстояние или коэффициент групповой корреляции, определяющий уровень МСИ.Для сигналов с частичным откликом удаётся сформулировать линейную оптимизационную задачу, обеспечивающую нахождение оптимального дискретного импульса.Для решения Задачи 1 предлагается следующий подход. Спектр сигналов SEFDM рассматривается как сигнал с линейной модуляцией, поэтому для повышения помехоустойчивости возможно воспользоваться идеями, изложенными в [3] для синтеза оптимальных импульсов сигналов с частичным откликом.

При этом необходимо воспринимать нормированную полосу частот WεT, содержащую долю ε мощности, как нормированную длительность импульсаTε/T, в которой сосредоточенна ε доля энергии сигнала, где T – длительность SEFDM символа.На рис. 1 представлены примеры полученных оптимальных спектральных импульсов (синиекривые - слева) и соответствующих им временных импульсов (красные кривые - справа) приL = 8: (а) для T99%/T = 0,75, (б) для T99%/T = 0,5, (в) для T99%/T = 0,3.На рис. 2 показана зависимость значения нормированной длины импульса T99%/T от потери в свободном евклидовом расстоянии, FDL (Free Distance Loss), для полученных спектральных импульсов и сигнальных созвездий 2-PAM и 4-PAM.

Значение FDL рассчитано относительно случая без МСИ. Из анализа кривых видно, что при использовании сигналов с оптимальными импульсами есть возможность уменьшения нормированной длительности импульса T99%/T до значения 0,83 для L = 4, 0,80 для L = 8 и 0,76 для L = 12, 14 без потерь в свободном евклидовом расстоянии по сравнению со случаем без МСИ. Увеличение глубиныМСИ L приводит, во-первых, к уменьшению минимальных возможных значенийT99%/T, во-вторых, к всё меньшему дополнительному выигрышу; более того характеристики для L = 12 и для L = 14 практиче- (а)ски не отличаются.В Третьей главе описаны оптимальные алгоритмы приёма сигналов с управляемой МСИ: алгоритм Витерби [6] и сферичный алгоритм [8], реализующие оптимальный приём по критерию максимальногоправдоподобия ансамбля символов; алгоритм BCJR [7], оптимальный по критерию (б)максимума апостериорной вероятностикаждого символа.

Описаны подоптимальные алгоритмы, используемые для уменьРис. 25Таблица 1Вычислительная сложность обработки одного тактаO((N + L – 1)NS)O(2(N + L – 1)NS)O((N + L – 1)M)O(2(N + L – 1)M)АлгоритмВитербиBCJRM-ВитербиМ-BCJRшения вычислительной сложности: алгоритм M-Витерби [10], в памяти которого сохраняютсятолько M состояний с наименьшими метриками на каждом шаге; алгоритм M-BCJR [11], впамяти которого сохраняются M путей с наибольшими вероятностями на каждом шаге прямойрекурсии, а в обратной рекурсии вычисления производятся по путям, выжившим в прямойрекурсии.Для решения Задачи 2 в табл.

1 представлена вычислительная сложность обработки одного такта решётки по указанным выше алгоритмам, кроме сферичного алгоритма. Сферичный алгоритм сразу был исключён из рассмотрения по той причине, что он не эффективен вслучае обработки длинных последовательностей, т.е. большого числа поднесущих, а именнотакой случай является стандартным в современных системах связи.Из анализа табл. 1 следует, что алгоритмы Витерби и BCJR оказываются многократноболее вычислительно затратными, чем их подоптимальные версии, поэтому предлагается исследовать возможность применения именно подоптимальных алгоритмов.

В случае еслиподоптимальные алгоритмы смогут обеспечить результаты, близкие к оптимальным алгоритмам, выбор в пользу подоптимальных версий будет однозначным. Из двух вариантов М-Витерби и М-BCJR предлагается сделать выбор в пользу М-BCJR, так как хотя он обладает в двоебольшей вычислительной сложностью, тем не менее, он формирует мягкие решения о модуляционных символах, что повышает эффективность работы декодера помехоустойчивого кодаи, следовательно, повышает энергетическую эффективность передачи информации.В Четвёртой главе для решения Задачи 3 предложена методика формирования и обработки многочастотных сигналов SEFDM с модифицированными спектральными импульсами.Для многочастотных сигналов с использованием RRC-импульсов в качестве спектровподнесущих предложено название RRC-SEFDM.

Комплексная огибающая таких сигналов записывается следующим образом:x(t ) N SC /2 1 k  n  N SC /2Ck( n ) a  t  k 1    T  exp j 2 nf  t  k 1    T  ,где a(t) – финитный импульс следующего видаTt  (1   );1,2 1   TT  Ta(t )  1  cos  t  1       , (1   )  t  (1   );22  2 T  2T0,(1   )  t ;2и 0 ≤ β ≤ 1 – коэффициент сглаживания; (1 + β)T – длительность символа RRC-SEFDM; NSC –количество поднесущих частот; Ck( n ) – модуляционный символ n-ой поднесущей k-го SEFDMсимвола; ∆f = α/T – частотный разнос между соседними поднесущими частотами; α – коэффициент частотного уплотнения поднесущих частот, α ∈ (0, 1].

Характеристики

Список файлов диссертации