关键字gydF4y2Ba |
| 多输入多输出(MIMO)、波束形成、离散小波变换(DWT)、零强迫(ZF)、码间干扰(ISI)、最小均方误差(MMSE)gydF4y2Ba |
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介绍gydF4y2Ba |
| 在通信世界中，通信系统中的任何问题通常被分为两个主要部分，即信源编码和信道编码。在许多方面，可以假设这些技术是相互关联的，这为我们提供了一些非常重要的算法和技术，然后可以用来解决这些问题。当使用源编码一词时，它通常指的是对数据的某种类型的离散表示进行排序，以减少传输序列中存在的冗余，但另一方面，信道编码定义了引入离散传输方案的失真，以最小化信道对符号的失真影响。文献中提出了许多不同的信道编码技术，但只有当数据流必须通过的信道是已知的，并且该信息可以通过使用闭环到发射机从接收机的均衡器获得时，才能实现最佳性能。gydF4y2Ba |
| 随着对多类交通的高性能系统需求的不断增加，研究人员提出用基于滤波器组的多速率小波变换取代传统的基于傅里叶的OFDM[1-6]系统可以提供一些额外的优势，如多分辨率分析，允许在空间或时频域研究信号。小波变换的另一个主要贡献是它的频谱效率更高，因为输入数据流被分为近似和详细的系数，提供传输序列的土地和树林，如图1所示，对于正弦波的和。现在，这个概念密切遵循OFDM传输结构，传输序列被分为许多子载波，但它们彼此正交，正交性有时被多径[7]严重破坏，这将使这些子载波重叠，导致ICI，使均衡器难以决定什么是真正的传输序列，这就需要插入保护带，以便及时分离符号，使它们不会重叠，从而使该方案适用于多路传输。FFT还有另一个问题，那就是导致符号间干扰的泄漏，但是在小波的情况下，小波提供了近似系数的小树林和详细的土地，就像在膛线过程中一样，即使小波损坏了，它仍然可以很容易地与土地区分，不需要插入保护带，小波中的泄漏几乎可以忽略不计，主要能量集中在主瓣上，这使得这种变换对于任何类型的不可靠信道都是一个完美的选择。在传输系统的一端采用半带低通滤波器和半带高通滤波器，另一端采用共轭镜像滤波器，采用完美重构正交镜滤波器组来保持符号的正交性。gydF4y2Ba |
| 这种变换还有一个优点，即信号被划分为各个分量，并且每个分量在频谱中被分配到不同的频带，这与将信号划分为单个正弦信号(如从O(Nlog2N)到O(N)[8]的傅里叶变换)相比，降低了计算复杂度。gydF4y2Ba |
| 小波变换的基函数可以通过多分辨率分析在空间上进行局部化，谐波可以很容易地区分。gydF4y2Ba |
| 另一种提高可靠性和提高传输或接收数据速率的方法是采用多输入多输出系统，因为它们可以通过在空间中创建多个通道而不使用任何额外带宽[10]来利用空间多样性或时间多样性。与SISO系统[11]相比，MIMO系统成功背后的主要原因是它们具有更高的频谱效率，并且在特定误码率水平下匹配给定吞吐量所需的传输功率更低。在[12]中比较了WPM多码分多址系统与传统多码分多址系统的性能。在[13]中再次研究了WPM-MIMO在AWGN信道中的性能，结果表明WMCM系统在AWGN信道中的性能更好，MIMO系统提高了系统性能。gydF4y2Ba |
| 提出了一种新的基于小波的系统，该系统利用小波变换的时频局部化和发射分集技术结合波束形成实现了下一代无线系统(NGWS)的高速率数据传输和可靠性。考虑了两种不同的均衡技术的性能，因为小波域内的符号没有卷积对应物，这可能会导致ISI。研究采用瑞利多径衰落信道和AWGN。gydF4y2Ba |
| 本文的其余部分分为以下几个部分。第二节介绍了小波分析和完善重构的概念，第三节详细介绍了系统模型，第四节讨论了误差概率，第五节讨论了仿真结果，第六节给出了结论。gydF4y2Ba |
2小波分析简介gydF4y2Ba |
| 信号可以分解成它们的组成成分，每个都对应于不同的尺度，每个都在不同的频率范围内使用小波变换，允许通过改变特定感兴趣的分量的频率尺度来更有效地研究信号。gydF4y2Ba |
| 小波，顾名思义，是一种快速衰减的波状振荡，用于表示母函数或母小波，子小波从母小波中生成，实际上只是缩放和平移的副本[10]。小波有无限组基函数，其中任何一组基函数都可以用于信号研究，这使得它不同于任何其他已知的信号分析方法。gydF4y2Ba |
| 连续小波变换在数学上定义为[10]:gydF4y2Ba |
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| 其中“x”表示标度因子，“z”为平移参数，“ψx,z t”表示母小波。在连续形式中，数据携带冗余信息，转换将需要广泛的分析计算，为此，我们寻求离散表示，以便能够为该技术的实际应用设计一个可行的反变换函数。gydF4y2Ba |
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| 离散后的母小波如下所示:gydF4y2Ba |
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| 任意随机信号s[n]与标度和小波函数的乘积为我们提供了所需的DWT[10]，如下图所示。gydF4y2Ba |
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| 式中，φ t为标度函数，ψ(t)为小波函数。这些函数是在a (a = 1,2…，m)和平移b(1,2 ... .)处的离散值在多载波调制系统中，用于实现由半带高通g(b)和半带低通h(b)滤波器组成的DWT的完美重构正交镜滤波器组(PR-QMF)的滤波器遵循(7)中的关系，如果一个滤波器的脉冲响应已知，其余滤波器可以很容易地使用(7)计算;gydF4y2Ba |
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| 这些滤波器必须满足条件gydF4y2Ba |
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| 所得到的DWT的近似系数和详细系数的形式为:gydF4y2Ba |
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| 小波信号的移动和平移根据z变换关系(X z = n X m z−α，其中z−α = e−jαw)在复合符号中引起因子“α”的延迟，并且需要相邻的匹配滤波器来完美地重建信号。这个条件可以用数学形式表示为[14]。gydF4y2Ba |
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3系统模型gydF4y2Ba |
| 系统模型的一般表示形式如图1所示。，where the discretized and modulated bit stream is first converted from serial to parallel and then passed through the synthesis filter bank. There is a trade off present between the levels of synthesis and decomposition that are employed and the system latency which can be optimized according to the application requirement or the channel requirements. Before the parallel symbol streams pass through the filters within the filter bank they are upconverted which increases the signal resolution in order to provide a very detailed description of the signal and to provide a more accurate approximation. After the required N level of synthesizing the synthesized wavelet symbol is then propagated through the multipath fading channel using the transmission scheme. At the receiver the received signal is equalized to remove any unwanted channel effects and then passed to the analysis filter bank where it is decomposed and down sampled and the channel state information is also sent to the transmitter to adjust the next transmission sequence according to the channel conditions. |
| A.发射机中的DWTgydF4y2Ba |
| 与图像处理不同，在多载波系统中，在发射机处应用小波反变换，以合成传输序列，如图2a所示。，使用PRQMF。符号和滤波器之间的这种卷积在数学上可以描述为;gydF4y2Ba |
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| IDWT的过程也被称为合成过程。然后，该合成信号在噪声存在的情况下通过瑞利多径衰落信道传播。为了更好的理解小波符号和通道的卷积过程，请参考作者[1]。gydF4y2Ba |
| B.多径瑞利信道和AWGN中的DWT信号gydF4y2Ba |
| 当信号在信道中传播时，由于衰落(平坦衰落或频率选择性衰落)，信号会发生相位和幅度畸变。除了多径环境中的这些变化外，反射和衍射效应还会导致许多多个延时信号副本到达接收机，如果这些副本破坏性地组合在一起，将丢失所有信息。多径信道造成的影响可以用数学形式概括为:gydF4y2Ba |
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| (12)中信号通过通道的振幅变化和时间延迟用am t， τ表示，τ M是在时间实例t时第M条多路径的相移。多路径求和极限为1到M，具有狄拉克δ•。gydF4y2Ba |
| C.接收机中的DWTgydF4y2Ba |
| 均衡后的接收信号通过共轭LPF传递gydF4y2Bah *gydF4y2Ba（gydF4y2Ba- bgydF4y2Ba)和HPFgydF4y2BaggydF4y2Ba* (gydF4y2Ba- bgydF4y2Ba)．信号在分析滤波器组中被分解为其组成的近似系数和详细系数，然后向下采样以进一步将冗余降低2倍。该过程再次重复，直到成功检索所需的N个数据流。然后使用串行到并行转换器将这些并行流转换回串行，然后进行反映射。gydF4y2Ba |
四、出错概率gydF4y2Ba |
| 在AWGN存在的情况下进行清醒检测的瞬时误差概率可以用数学表达式表示为:gydF4y2Ba |
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| 为了提高瞬时误差概率，可以应用波束形成，它将在接收机处对齐两个不同的传入信号的相位，以便对两个传入信号流进行构造组合，以实现高分集增益。否则，通过不同天线元件传输的信号将通过两个独立的瑞利多径信道传输，并且由于接收波形在接收机处的相位差，只能提供类似于SISO的性能。在数学上，该技术的实现可以实现为:gydF4y2Ba |
| 若“s”为传输符号，则“h”为信道脉冲响应;gydF4y2Ba |
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| 信道对AWGN的增加表示为n。对于有两个发射天线(14)的发射分集系统，可以修改为我们有两个独立的信道而不是一个gydF4y2Ba |
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| 让我们假设信道估计反馈回路为我们提供了CSI，信道相位为gydF4y2BaegydF4y2Bajφ1gydF4y2Ba而且gydF4y2BaegydF4y2Bajφ2gydF4y2Ba分别。它们(15)可以进一步修改以添加该信息，并可以计算转向矩阵。gydF4y2Ba |
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| 由于信道知识和转向矩阵的结果，我们可以成功地建设性地结合两个传入信号流，以实现最大的分集增益。gydF4y2Ba |
五、仿真结果与讨论gydF4y2Ba |
| 所有的模拟都是用蒙特卡罗模拟进行的。表(1)总结了实验中使用的基本参数。gydF4y2Ba |
| 的第一部分性能研究是为了验证这个理论,指出小波变换将超越传统的OFDM系统,因为它是一种行业标准和被广泛接受,但在图4中,可以看到周围的方方面面身手地区尤其离散小波变换提供大约3分贝增益的db可以联系到的CP使得变换幽灵似地有效,另一个2分贝增益也证明了使用基于滤波器的概念由于携带信息的系数将信息划分为近似部分和详细部分，即使在多径信道的降级影响以及合成的小波符号与信道的线性卷积引起的ISI后，数据仍能以较小的误差恢复。gydF4y2Ba |
| 想到的下一个重要的问题是,这个增益可以提高利用一些其他类型的均衡的方法,但是在图5中可以看出,ZF和MMSE均衡算法执行,ZF产生额外的噪音和MMSE有额外的ISI这就是为什么均衡分布在不同的小波域的小波仍然是具有挑战性的,即使这两个算法显示FFT-OFDM系统中使用时性能差异。gydF4y2Ba |
| 为了进一步增强系统的能力，采用了MIMO，但采用了一种特殊的方式，即利用CSI结合前向误差校正，结果显示，仅2个发射1个接收天线与使用根据信道相位知识计算的矩阵控制信号流之间的性能差异显著，如图5所示。这里需要注意的另一件重要的事情是，即使在相同的比较参数下，双正交和反向双正交的性能也不同，因为重建性质不同，关于小波主题的更多细节请参阅[9]。gydF4y2Ba |
六。结论gydF4y2Ba |
| 结果表明，由于小波变换在多径环境下的有效性，它对于多载波调制系统和任何类型的不可靠信道都是一种较好的方案。同时，小波变换可以有效地节省因系统设计而造成的带宽浪费。此外，在DWT-MIMO系统中使用FEC显示出显著的性能改进，与简单的两个发射和一个接收天线系统相比，增益约为18dB。从结果中可以看到的另一件事是，并非所有的小波族都表现相同，这可以形成一个有趣的未来贡献，以深入了解小波族及其行为以及最佳分解级别和滤波顺序。gydF4y2Ba |
鸣谢gydF4y2Ba |
| 这项工作是在ENIAC JU 2010工作计划和FCT (Fundação para a Ciência e Tecnologia)下的ARTEMOS项目框架内进行的。gydF4y2Ba |
| 同时也感谢大同股份有限公司对本文的支持。英国，在KTP项目编号008734下与布拉德福德大学合作。gydF4y2Ba |
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表格一览gydF4y2Ba |
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| 表1gydF4y2Ba |
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数字一览gydF4y2Ba |
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| 图1gydF4y2Ba |
图2gydF4y2Ba |
图3gydF4y2Ba |
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| 图4gydF4y2Ba |
图5gydF4y2Ba |
图6gydF4y2Ba |
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参考文献gydF4y2Ba |
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