Диссертация (1143626)
Текст из файла
Федеральное государственное автономное образовательноеучреждение высшего образованияСАНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТПЕТРА ВЕЛИКОГОНа правах рукописиНгуен Ван ФеПОВЫШЕНИЕ СКОРОСТИ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ МНОГОЧАСТОТНЫХ СИГНАЛОВПУТЁМ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХСПЕКТРАЛЬНЫХ ИМПУЛЬСОВСпециальность 05.12.04 – Радиотехника, в том числесистемы и устройства телевиденияДиссертация на соискание ученой степеникандидата технических наукНаучный руководитель – Гельгор Александр Леонидовичкандидат технических наук, доцентСАНКТ-ПЕТЕРБУРГ – 2018ОГЛАВЛЕНИЕСписок сокращений4Список обозначений6Введение8Глава 1.
Виды модуляции для многочастотных сигналов171.1. OFDM и SC-FDMA171.2. SEFDM191.3. FBMC, GFDM, UFMC22Цель и задачи работы27Глава 2. Методы синтеза оптимальных импульсов292.1. Линейные задачи292.2. Нелинейные задачи39Выводы по главе 246Глава 3. Алгоритмы приема сигналов с МСИ493.1. Алгоритм Витерби493.2. Алгоритм BCJR523.3. Сферичный алгоритм603.4. Подоптимальный алгоритм63Выводы по главе 367Глава 4. SEFDM-сигналы с модифицированными импульсами684.1. RRC-SEFDM694.2. PR-SEFDM784.3. Практический выигрыш от использования сигналов RRC-SEFDM и PRSEFDM822Выводы по главе 484Глава 5. Анализ эффективности сигналов RRC-SEFDM и PR-SEFDM865.1.
Описание модели865.2. Оценка эффективности сигналов RRC-SEFDM895.3. Оценка эффективности сигналов PR-SEFDM925.4. Оценка эффективности сигналов RRC-SEFDM и PR-SEFDM cиспользованием алгоритма M-BCJR95Выводы по главе 597Заключение99Список литературы105Приложение 11093Список сокращенийАКФ – автокорреляционная функция;АПВ – апостериорная вероятность;АТ – абонентский терминал;АФМ – амплитудно-фазовая манипуляция;БС – базовая станция;ДПФ – дискретное преобразование Фурье;ИХ – импульсная характеристика;КАМ – квадратурная амплитудная манипуляция;КИХ – конечная импульсная характеристика;МСИ – межсимвольная интерференция;ОБПФ – обратное дискретное преобразование Фурье;ЦП – циклический префикс;BEC – концентрация энергии (Band Energy Concentration);BER – вероятность битовой ошибки (Bit Error Rate);FBMC – множество поднесущих с использованием банка фильтров (Filter BankMulti-Carrier);FDL – потери в свободном евклидовом расстоянии (Free Distance Losses);FTN – быстрее чем Найквист (Faster than Nyquist);GC – групповая корреляция (Group Correlation);GFDM – сигнал с обобщенным частотным уплотнением (Generalized FrequencyDivision Multiplexing);LTE – долговременное развитие (Long-Term Evolution);OFDM – мультиплексирование с ортогональным частотным разделением каналов (Orthogonal Frequency Division Multiplexing);PC – парциальная корреляция (Partial Correlation);PR – частичный отклик (Partial Response);RC – приподнятый косинус (Raised Cosine);4RRC – корень из приподнятого косинуса (Root Raised Cosine);SC-FDMA – множественный доступ с частотным разделением каналов и однойнесущей (Single Carrier Frequency Division Multiple Access);SEFDM – Спектрально-эффективный сигнал с частотным уплотнением(Spectrally Efficient Frequency Division Multiplexing);SISO – с мягкими решениями на входе и на выходе (Soft Input Soft Output);UFMC – Универсальный фильтруемый сигнал на нескольких несущих (UniversalFiltered MultiCarrier).5Список обозначенийa(t) – импульс, использованный при формировании сигнала;ak – дискретные отсчёты импульса;BEC(W) – коэффициент концентрации мощности в полосе частот [–W/2, W/2];Сk – модуляционный символ, передаваемый на k-м тактовом интервале;d2св – квадрат свободного евклидова расстояния;EС – средний квадрат амплитуды точек сигнального созвездия;Fa(f) – преобразование Фурье импульса a(t);gx[k] – отсчёты автокорреляционной функции сигнала x(t), взятые в моменты времени kT;L – глубина МСИ;МС – размер сигнального созвездия;nk – отсчёты белого гауссовского шума;NSC – количество информационных поднесущих частот;N0 – односторонняя спектральная плотность средней мощности белого шума;NFFT – размер ДПФ/ОДПФ;Pош – битовая вероятность ошибки;R – скорость подачи информации в канал;T – длительность тактового интервала;W99% – ширина полосы частот, вычисленная по критерию 99% концентрацииэнергии;α – коэффициент частотного уплотнения поднесущих частот;β – коэффициент сглаживания RRC-импульса;αk – метрики состояний, вычисляемые в прямой рекурсии алгоритма BCJR;βk – метрики состояний, вычисляемые в обратной рекурсии алгоритма BCJR;γk – метрики перехода между состояниями в решётке в алгоритме BCJR;βE – удельные энергетические затраты;γ – спектральная эффективность;6ξk – нормированные значения ошибочных символов;ψ(t) – интерполирующий импульс;Δf – частотное разнесение соседних поднесущих частот.7ВведениеАктуальность темы диссертацииПовышение спектральной эффективности при передаче информации с помощью электромагнитных колебаний по-прежнему является актуальной задачей.В большинстве современных систем передачи информации используются сигналы без межсимвольной интерференции (МСИ) или с устранением МСИ приприёме, что обеспечивает возможность использования вычислительно простыхалгоритмов поэлементного приёма.
Тем не менее, еще в 1975 году Мазо доказалвозможность значительного повышения спектральной эффективности без энергетических потерь за счёт введения МСИ [20]. Его идея заключалась в том, чтобыпри использовании линейной модуляции с sinc-импульсом передавать модуляционные символы в 1/τ (0 < τ < 1) раз быстрее, чем требуется для устраненияМСИ при приёме. Для сигналов с sinc-импульсом это означает преодоление «барьера Найсквиста», поэтому такие сигналы были названы «быстрее, чем Найквист» – «Faster than Nyquist» (FTN). Мазо показал, что для сигналов FTN с сигнальным созвездием QPSK использование приёма в целом при 0,8 ≤ τ < 1 не приводит к энергетическим потерям. Использование τ = 0,8 эквивалентно передачеданных в нормированной полосе частот 0,8, т.е. обеспечивает 25% выигрыш вспектральной эффективности по отношению к лучшим по критерию максимумаспектральной эффективности сигналам без МСИ.
Под лучшими сигналами безМСИ понимаются сигналы с линейной модуляцией и sinc-импульсом. В [21]было предложено использовать идею FTN для семейства RRC-импульсов (RRCот англ. «Root Raised Cosine», что означает «корень из приподнятого косинуса»– форма энергетического спектра одного из импульсов данного семейства импульсов), к которым принадлежит sinc-импульс, использованный в оригинальной статье Мазо.
В [21] показано, что таким образом также удаётся заметно повысить спектральную эффективность без энергетических потерь.В развитие идеи введения МСИ Саид и Андерсон в 1998 году предложилиметодику синтеза оптимальных импульсов для сигналов с частичным откликом8(Partial-Response Signal, PRS) [22]. Это обеспечило дополнительный выигрыш вспектральной эффективности по отношению к сигналам FTN. Критерием оптимизационной задачи в [22] является максимизация свободного евклидова расстояния при условии фиксированного значения полосы частот, содержащей заданную долю мощности сигнала. Авторами были предложены импульсы, обеспечивающие передачу данных в нормированной полосе частот 0,76 без потерь в свободном евклидовом расстоянии. Это эквивалентно дополнительному 5% выигрышу в спектральной эффективности по отношению к сигналам FTN или 32%выигрышу в спектральной эффективности по отношению к лучшим сигналам безМСИ.С развитием беспроводных систем передачи информации возрастала актуальность вопросов повышения скорости передачи информации в многолучевыхканалах.
Решением, которое используется по сей день, является применение сигналов OFDM и помехоустойчивого кодирования с перемежением символов. Притаком подходе в приёмнике достаточно использовать простой одношаговый эквалайзер. С целью дополнительного повышения спектральной эффективностибыли предложены сигналы SEFDM [4], отличительной особенностью которых отсигналов OFDM является сближение поднесущих, что приводит к появлениюМСИ.
Отметим, что в данном случае речь идёт об интерференции между сигналами разных поднесущих, передаваемых в одном SEFDM-символе, поэтому иногда используют термин «межканальная интерференция», тем не менее, мы далеебудем использовать только термин МСИ, как это делается в современной литературе, считая, что из контекста ясно о каком варианте интерференции идёт речь.Интересным фактом является то, что идея перехода от сигналов OFDM к сигналам SEFDM является аналогом идеи перехода от сигналов с линейной модуляцией и sinc-импульсом к сигналам FTN, но реализована эта идея в спектральной,а не во временной области.В настоящее время имеется множество публикаций, посвящённых вычислительно эффективным алгоритмам формирования и приёма сигналов SEFDM.Перспективным алгоритмом формирования сигналов SEFDM является алгоритм,9который отличается от алгоритма формирования OFDM только тем, что послевыполнения ОДПФ отбрасываются несколько отсчётов сигнала [5].
В качествеалгоритмов приёма рассматриваются, в основном, вычислительно-эффективныемодификации алгоритма полного перебора, например, [26–28]. Однако, алгоритмы [26–27] оказываются практически нереализуемыми из-за большого количества состояний решётки, а алгоритм [28] позволяет работать только с небольшим количеством поднесущих.Учитывая сказанное выше, актуальным представляется попытка применения идей [21–22] для модификации сигналов SEFDM с целью дополнительногоповышения спектральной эффективности многочастотных сигналов.
Фактически, речь идёт о замене спектральных sinc-импульсов на спектральные RRCимпульсы или оптимальные спектральные импульсы. Под спектральным импульсом здесь и далее мы понимаем спектр поднесущей одного OFDM- илиSEFDM-символа; очевидно, что спектральный импульс является преобразованием Фурье от импульса во временной области, например, для сигналов OFDMимеем прямоугольный импульс во временной области и соответствующий емуспектральный sinc-импульс. Для предлагаемых сигналов, очевидно, необходимопредложить методы их эффективного формирования и обработки.
При постановке задачи поиска оптимального спектрального импульса необходимо выбратьи обосновать критерий оптимизации и дополнительные ограничения. Ожидается, что дополнительно к повышению спектральной эффективности использование новых спектральных импульсов позволит значительно упростить обработку сигналов SEFDM, в том числе, удастся применить подоптимальные алгоритмы приёма и тем самым значительно снизить вычислительную сложность обработки таких сигналов.Объектом исследования в работе являются многочастотные сигналы с неортогональными поднесущими.Предметом исследования являются спектральная эффективность и удельные энергетические затраты многочастотных сигналов со спектральными импульсами, обеспечивающими неортогональность поднесущих.10Целью работы является повышение спектральной эффективности при использовании многочастотных сигналов с управляемой межсимвольной интерференцией МСИ путём применения оптимальных спектральных импульсов иподоптимальных алгоритмов приёма при энергетических потерях в допустимыхпределах.Для достижения указанной цели требуется решить следующие задачи.1.Оптимизация формы спектрального импульса для минимизации энерге-тических потерь при фиксированной длительности сигнала.2.
Разработка вычислительно-эффективных алгоритмов обработки многочастотных сигналов с управляемой МСИ в спектральной области.3. Разработка методики формирования и обработки многочастотных сигналов со спектральными импульсами, обеспечивающими неортогональностьподнесущих.4. Разработка структурной схемы модема для передачи информации с использованием сигналов RRC-SEFDM и PR-SEFDM.5. Разработка имитационной модели для оценки помехоустойчивости приёма сигналов RRC-SEFDM и PR-SEFDM.6.Проведение имитационного эксперимента по приёму сигналов RRC-SEFDM и PR-SEFDM с целью оценки их эффективности в канале с аддитивнымбелым гауссовским шумом.Структура диссертацииДиссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, спискалитературы и одного приложения. Общий объем диссертационной работы составляет 112 страниц, в том числе 97 страниц основного текста, 58 рисунков, 9таблиц, списка литературы из 40 источников.Во введении обоснована актуальность и новизна темы исследования, сформулирована цель и основные задачи исследования, описана структура диссертационной работы.11В первой главе приведён аналитический обзор работ, посвящённых методам формирования многочастотных сигналов: OFDM и SC-FDMA, SEFDM,FBMC, GFDM, UFMC.
Характеристики
Тип файла PDF
PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.
Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
