СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ SVD И UCD ДИАГРАММООБРАЗУЮЩИХ схем ДЛЯ СИСТЕМ С АДАПТИВНЫМИ АНТЕННАМИ

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ SVD И UCD ДИАГРАММООБРАЗУЮЩИХ схем ДЛЯ СИСТЕМ С АДАПТИВНЫМИ АНТЕННАМИ

Основной задачей при создании современных систем связи является увеличение помехоустойчивости и скорости передачи данных. Перспективный путь решения этой проблемы заключается в использовании систем с многоэлементными антеннами. В таких системах возможна одновременная передача данных по так называемым пространственным подканалам, формируемым с помощью адаптивных передающей и приемной диаграммообразующих схем. Наиболее популярным подходом к формированию таких подканалов является метод сингулярного разложения (SVD – Singular Value Decomposition) матрицы канала [1]. Диаграммообразующие весовые коэффициенты в этом случае задаются собственными векторами матрицы, а коэффициент усиления пространственных подканалов определяется квадратом соответствующего сингулярного числа. Основными преимуществами данного подхода является линейность обработки сигнала на передающем и приемном концах системы, а также максимальная пропускная способность системы. Стоит отметить, что при передаче информации по каналу с высокой пространственной корреляцией разброс сингулярных значений матрицы может быть существенным, что приводит к значительному различию в отношении сигнал–шум в каждом пространственном подканале, формируемом с помощью SVD-метода. Использование фиксированной модуляции и кодирования на все пространственные подканалы в этом случае приводит к снижению помехоустойчивости системы, а применение специальных процедур компенсации данного разброса требует разработки алгоритмов адаптации, а также вносит дополнительные затраты на передачу служебной информации. Альтернативным подходом к формированию пространственных подканалов является равномерное разложение (UCD – Uniform Channel Decomposition) канальной матрицы [2]. Данный метод позволяет сформировать пространственные подканалы с одинаковым отношением сигнал – шум без потерь в пропускной способности. Стоит отметить, что данный подход требует использования нелинейных алгоритмов обработки принятого сигнала, что приводит к усложнению реализации приемника.

Целью данной работы является количественная оценка и сравнительных анализ помехоустойчивости двух диаграммообразующих схем на примере WiMAX стандарта 802.16-2005 [3]. Число антенн на передающей станции составляло 4, а на приемной 2. Коэффициент корреляции сигнала на передающей и приемной антеннах составлял 0.7. Для каждой пары передающей и приемной антенны формировалась случайная реализация импульсной характеристики релеевского многолучевого канала со средним профилем мощности, задаваемым ITU рекомендациями [4]. Ширина полосы передачи сигнала в моделируемой системе составляла 10 МГц, а задержка передачи служебной информации 10 мс.

Рис. 2

Рис. 1

Результаты моделирования для UCD- и SVD-методов формирования пространственных подканалов представлены на рис. 1 и рис. 2 соответственно. В качестве меры помехоустойчивости использовалась зависимость вероятности пакетной ошибки от отношения сигнал – шум для различных видов модуляции и кодирования, поддерживаемых стандартом 802.16-2005. Легко видеть, что UCD обеспечивает существенное повышение надежности передачи данных (порядка 1–3 дБ) по сравнению с SVD-методом.

1. 
   Andersen J.B. //IEEE Antennas Propagat. Magazine. 2000. V. 42, No.2. P.12.
   
2. 
   Yi J. //IEEE Trans. Signal Processing. 2005. V.53, No.11. P.4283.
   
3. 
   IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks, Pt. 16: Air Interface for Fixed and Mobile Broadband Wireless Access Systems, Amendment 2: Physical and Medium Access Control Layers for Combined Fixed and Mobile Operation in Licensed Bands and Corrigendum 1, 2005.
   
4. 
   Recommendation ITU-R M.1225, 1997.
   

Быстрый алгоритм максимально правдоподобной демодуляции пространственно-временных квазиортогональных кодов

А.В. Давыдов, А.А. Мальцев

Нижегородский госуниверситет

Пространственно-временное кодирование в системах с многоэлементными антеннами – наилучший способ повышения спектральной эффективности системы и надежности передачи данных. Одной из основных задач при использовании таких схем является разработка эффективных процедур декодирования принятых сигналов. В силу высокой вычислительной сложности применение алгоритма максимально правдоподобной оценки, как правило, не рассматривалось для практических приложений. В данной работе предлагается процедура декодирования квазиортогональных кодов, обеспечивающая оптимальные характеристики помехоустойчивости и приемлемую для практической реализации сложность. Без ограничения общности рассмотрим алгоритм на примере квазиортогонального кода, полученного путем параллельной передачи двух ортогональных кодов Аламоути [1] (см. рис.). Пространственно-временной сигнал в этом случае может быть записан в следующем виде

Рис.
,

где строки матрицы С соответствуют пространственным каналам, а столбцы – временному интервалу передачи. Модель принятого сигнала за два интервала времени можно представить в следующем виде

,

где y – принятый сигнальный вектор, H – эквивалентная пространственно-временная матрица канала, s⁽¹⁾= [s₁ s₂]^T, s⁽²⁾=[s₃ s₄]^T переданные сигнальные векторы, соответствующие двум матрицам Аламоути, и n – аддитивный белый гауссовский шум. В силу структуры кода С матрица эквивалентного канала H может быть представлена в виде блочной матрицы

.

При этом выполняются следующие условия ортогональности A^HA=α І и B^HB=β I. Заметим, что в общем случае в силу квазиортогональности кода A^HB≠ γ I.

Рассмотрим задачу максимально правдоподобной оценки переданного сигнального вектора для канала с аддитивным белым гауссовским шумом

.

Вычислим для каждого возможного значения сигнала s⁽²⁾ максимально правдоподобную оценку s_e⁽¹⁾

,

где slice(·) является операцией жесткого детектирования сигнала, а α – скалярной величиной. Для полученного множества гипотез G={s_e⁽¹⁾(s⁽²⁾)} определяем пару сигналов s_e⁽¹⁾(s⁽²⁾), обеспечивающую минимальное значение квадрата нормы расстояния между принятым сигналом и гипотезой. Сложность алгоритма в этом случае определяется мощностью множества G и составляет M^N-2, где M – число точек сигнального созвездия, N – число передающих антенн. Отметим, что сложность алгоритма, предложенного в работе [2], в рассматриваемом случае составляет M^N-1, что в М раз больше предложенного метода. Обобщение данного алгоритма на случай произвольного квазиортогонального кода очевидно.

1. 
   Alamouti S.M. //IEEE J. Select Areas Commun. 1998. V.16, No.8. P.1451.
   
2. 
   Lomnitz Y. // USA Patent Application P23744.
   

жүктеу/скачать 1.65 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: