OFDM系统总体资源效率测度
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OFDM系统的信道估计和信号均衡技术的研究一、本文概述正交频分复用(OFDM)技术是现代无线通信系统中广泛使用的一种高效调制技术,它通过将高速数据流分割成多个较低速度的子数据流,并在多个正交子载波上并行传输,从而实现了在复杂和多径环境中高速数据传输的能力。
然而,这种并行传输方式也使得OFDM系统对信道失真和干扰非常敏感,因此,信道估计和信号均衡技术成为提高OFDM系统性能的关键。
本文旨在全面深入地研究OFDM系统中的信道估计和信号均衡技术,包括其基本原理、算法实现以及在实际系统中的应用。
我们将首先概述信道估计和信号均衡的基本概念和原理,分析它们对OFDM系统性能的影响。
然后,我们将详细介绍几种常用的信道估计和信号均衡算法,包括最小均方误差(MMSE)估计、最大似然(ML)估计、线性均衡和非线性均衡等,并比较它们的性能和复杂度。
本文还将探讨信道估计和信号均衡技术在不同应用场景中的优化方法,例如,在高速移动环境、多输入多输出(MIMO)系统以及认知无线电系统中的应用。
我们将通过理论分析和仿真实验,评估这些优化方法在不同场景下的性能,并提出可能的改进方案。
本文将总结信道估计和信号均衡技术在OFDM系统中的重要性和挑战,展望未来的研究方向和应用前景。
我们希望通过本文的研究,能够为OFDM系统的性能提升和实际应用提供有益的理论支持和实践指导。
二、OFDM系统基本原理正交频分复用(OFDM)是一种无线通信技术,它将高速数据流分割成多个较低速度的子数据流,然后在多个正交子载波上并行传输。
这种技术结合了频率分集和多路复用,显著提高了频谱利用率,增强了系统对多径干扰和频率选择性衰减的鲁棒性。
OFDM的基本原理在于,通过快速傅里叶变换(FFT)将频域信号转换为时域信号,然后在时域中插入循环前缀(CP),以减少多径干扰产生的干扰。
每个子载波上的数据符号都是经过调制的,可以独立地进行检测和解码,从而实现了子载波之间的正交性。
OFDM技术的优缺点分析OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)在现代通信领域中被广泛采用。
它被用于无线、有线、光纤、移动通信等多种通信领域,具有很多优点,但也有一些缺点。
在本文中,我们将分析 OFDM 技术的优缺点。
优点抗多径衰落OFDM 技术最主要的优点之一是它对多路径的抵抗能力更强。
多路径干扰结果在接收端的干扰众多,会充值干扰的严重性和接收端信号与噪声比的损失。
OFDM技术能够迅速适应不同的传播环境,这样即使在多路径存在的情况下,OFDM技术依旧可以提供更好的通信质量。
节省频谱资源OFDM 技术使用宽带载波和子载波,在信道带宽一定的情况下,能将多路信号进行复用,这有效地节省了频谱资源。
在传统的单载波调制技术中,因为每个信道占用很多的频谱带宽,多个信道之间必须保持空白频带以避免干扰。
而 OFDM 技术通过对载波的正交调制,能够充分利用频谱资源,实现了更高的频谱效率。
抵抗噪声OFDM 技术通过将一个大数据流分成多个子数据流传输,使每个子数据流对噪声的抵抗能力更强。
即使某个子数据流受到干扰,其他子数据流也能保证正常传输,从而提高了系统的抗噪声能力。
缺点复杂性高OFDM 技术使用多个载波和子载波,相应的需要更多的计算量和处理能力。
在实现 OFDM 技术之前,必须进行大量的算法计算、工程设计和设备调试。
因此,OFDM 技术的设计成本和开发难度比传统的单载波调制技术更高。
灵敏度低OFDM 技术通过将一个大数据流分成多个子数据流传输,会导致数据包传输精度受到影响。
如果某个子数据流发生错误,传输精度就会下降,从而影响到整个数据包的传输精度。
这也就意味着 OFDM 技术的灵敏度要低于传统的单载波调制技术。
时序同步问题OFDM 技术需要在发送和接收端分别处理正交载波。
为了使正交载波相互之间保持正交关系,必须对正交载波进行同步处理。
因此,在 OFDM 技术中需要解决时序同步问题,这对系统设计和运行产生了比较大的复杂性。
OFDM中认知无线电频谱检测摘要:简述了认知无线电的背景和概念,介绍了认知无线电常用的两种检测方法:匹配滤波器法和能量检测法。
针对认知无线电和OFDM系统的特性提出了认知OFDM系统授权用户检测方法,该方法是基于OFDM的能量检测法。
仿真表明通过选择适当的判决门限可以使系统总的误检概率最小,并通过感知时间优化,可以有效地提高认知OFDM系统的信道传输效率。
关键词:认知无线电; OFDM;匹配滤波器法;能量检测法;感知时间无线电通信频谱是一种宝贵的资源,目前采用的是基于频谱授权的静态频带分配的原则。
随着无线通信技术的高速发展,无线电用户数量急剧增加,频谱资源贫乏的问题日趋严重。
认知无线电基于软件无线电,是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术[1]。
具有认知功能的无线通信设备可以感知周围的环境,并能根据输入激励的变化实时地调整其传输参数,在有限信号空间中以最优的方式有效地传送信息,以实现无论何时何地都能保证通信的高可靠性和无线频谱利用的高效性。
认知无线电的一个认知周期要经历3个基本过程:感知频谱环境、信道识别、功率控制和频谱管理。
认知无线电技术最显著的特征是能够感知并分析特定区域的频段,找出适合通信的“频谱空穴”,利用某些特定的技术和处理,在不影响已有通信系统的前提下进行工作。
因而,认知无线电系统传输信号时首先要感知该地无线电频谱环境,即频谱检测和“频谱空穴”搜寻与判定[2]。
下一代移动通信的链路层调制方式主要采用OFDM形式,因此认知无线电与OFDM系统之间的频谱共享已是必然趋势。
OFDM 的多载波调制技术以及自适应型功率分配给认知无线电更带来了巨大的灵活性。
本文采用能量检测法,将认知无线电频谱空穴检测与OFDM相结合,提出了一种多载波检测方法。
1 认知无线电信号检测方法 1.1 匹配滤波器检测法匹配滤波器是信号检测中的一种比较常用的方法,它能使接收信号的信噪比最大化。
在认知无线电设备中使用匹配滤波器,实际上完成的是解调授权用户的信号,这样认知无线电用户就要知道授权用户的物理层和媒体控制层的信息:调制方式、时序、脉冲形状、封装格式等,利用这些信息来实现与待检测信号在时域和频域上的同步,从而解调信号[3]。
第38卷第12期2016年12月现代雷达Modern RadarVol .38 No . 12Dec . 2016•數据处理•DOI : 10.16592/ j. cnki. 1004-7859. 2016.12.014多播认知OFDM 网络能量效率最大化资源分配算法王丼隽\钱芳2(1.中国船舶工业综合技术经济研究院,北京100081)(2.南京理工大学计算机科学与工程学院,南京210094)摘要:将认知无线电技术与正交频分复用(OFDM)相结合是解决目前频谱资源匮乏的首选方案之一。
通过采用多播技术,将对同一内容感兴趣的用户作为一个多播组,为系统提供多播业务,使得相同的无线网络资源能够服务更多的用户,有效 地利用有限的频谱资源以及发射功率,有效缓解目前频谱资源紧缺现状,具有重要意义。
通过对认知OFDM 系统的单播 多播等方面进行归纳分析,介绍了不同的资源分配方法,研究了基于能量效率最大化的认知OFDM 系统多播资源分配问 题,并分析了解决方法,仿真结果表明该算法的有效性。
关键词:认知无线电;正交频分复用系统;多播中图分类号:TN925 文献标志码:A 文章编号= 1004-7859 (2016) 12-0069-04Energy-efficient Resource Allocation for Multicasting CognitiveRadio OFDM NetworkWANG Huijun 1 ,QIAN Fang 2(1. China Institute of Marine Technology and Economy , Beijing 100081, China )(2. School of Computer Science and Technology ,Nanjing University of Science and Technology , Nanjing 210094 , China )Abstract :Cognitive radio is one of the preferred schemes in solving scarce resources of spectrum nowadays, and its combinationwith orthogonal frequency division multiplexing ( OFDM) system has received lots of attention. It is well suited to apply multicast by grouping the users interested in the same content and providing multicast service for them. Therefore, how to efficiently develop multicast delivery in OFDM-based cognitive networks is of vital significance. In order to make full use of the limited resources of spectrum and transmission power and to relieve the situation of scarce spectrum resources, different methods of resource allocation for cognitive OFDM radio network in view of unicasting and multicasting is given. Based on energy efficiency, resource allocation for multicasting cognitive OFDM system is researched, and feasible direction method is used to solve the problem is analyzed. The effectiveness is verified by simulation.Key words :cognitive radio ; orthogonal frequency division multiplexing system; multicasting段,即“频谱空洞”,通过“机会式”接入的方式使用授权用户暂未使用的授权频段,使得授权频谱被“二次 利用”。
OFDMA系统资源优化综述李君;吴明敏;王秀敏;李正权【期刊名称】《中国计量学院学报》【年(卷),期】2014(025)004【摘要】在正交频分多址(OFDMA)系统中,有效的资源分配可以充分发挥系统性能.目前的资源优化主要分为频谱效率优化与系统能效优化两个方面.频谱效率优化即在给定的总功率下,最大化系统总容量;系统根据信道状态信息,分步对子载波和功率进行分配.根据不同的业务需求,频谱效率优化又细分为仅考虑频谱效率的优化以及考虑用户公平性与复杂通信环境下的优化.系统能效优化是在保证系统总容量的同时,降低系统的总功率消耗.能效优化算法采用了分式规划、约束条件松弛与拉格朗日对偶分解等最优化理论的方法进行资源分配的优化.在加入不同约束的考虑下,能效优化算法分为保证用户公平性、回程线路容量、通信安全等不同的能效优化方案.但是,这两方面的资源优化对不完整信道信息的情况考虑较少,对于多业务的资源分配,未能针对业务多样性进行高效资源优化.另外,资源优化在跨层资源分配上仍有不足.【总页数】8页(P451-458)【作者】李君;吴明敏;王秀敏;李正权【作者单位】中国计量学院信息工程学院浙江杭州310018;中国计量学院信息工程学院浙江杭州310018;中国计量学院信息工程学院浙江杭州310018;中国计量学院信息工程学院浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TN911【相关文献】1.基于改进智能水滴算法的多用户OFDMA系统资源分配 [J], 刘紫燕;毛攀;吴俊熊;冯丽2.基于比例速率保证的信道误差OFDMA中继系统资源分配 [J], 霍龙3.基于能量效率的OFDMA系统资源分配 [J], 王振朝;李国强4.基于非合作博弈的OFDMA-WLAN系统资源分配算法研究 [J], 杨帆;张小松;明勇5.基于能效的OFDMA系统资源分配研究 [J], 毛攀;刘紫燕因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
62《广播电视网络》 2020年第2期 总第362期1 引言DOCSIS 3.1在频谱扩展、OFDM 调制、LDPC 编码等方面体现出先进的技术优势。
目前,不少国外运营商已经开始大规模部署DOCSIS 3.1,部分国内运营商也开始进行小范围的DOCSIS 3.1试点。
然而随着DOCSIS 3.1的部署,我们发现原有的对DOCSIS 3.0/2.0的测试方法和评价体系已不再适用于DOCSIS 3.1,原来的MER、BER 等指标也难以用来评价DOCSIS 3.1,尤其是对OFDM 载波的测试和评价。
OFDM 具有A、B、C、D 等多种运行配置,每种运行配置中又包含了不同的QAM 调制方式,如1024QAM、2048QAM、4096QAM 等。
如何在对现有网络资源整改最小的情况下,使OFDM 能以更高的运行配置工作,具有更高频谱的效率,提升数据吞吐率,甚至确保通道级2048QAM 或4096QAM 支撑多套4K 和8K 视频的传输,是运营商所面临的技术问题。
2 OFDM 简介在DOCSIS 2.0/3.0系统里,信号被调制到单个8MHz(美国为6MHz)的载波上进行传输,QAM(SC-QAM)调制针对的是单个载波。
DOCSIS 3.1则采用了OFDM 调制技术,OFDM 载波频宽可到达24MHz~192MHz,每个子载波频宽约25kHz~50kHz,一个OFDM 载波理论上最多可以有8000个子载波。
信号不再绑定于某一个频点上进行传输,而是分散在多个子载波中进行传输。
在DOCSIS 2.0/3.0系统中,当链路出现了问题时,整个频宽的所有频点将不得不降低调制阶次,甚至无法通信。
采用OFDM 调制后,当噪声入侵或其他问题导致某个或某些子载波出现问题时,OFDM 只需降低该子载波的调制阶次,或将其与相邻的没有问题的子载波进行关联,便可保证信号高效率的传输。
同时,OFDM 运行不同子载波时采用不同的调制方式,可通过配置文件的方式指定每个子载波以所能实现的最高调制方式工作,多个配置文件同时下发,可确保整个系统以理论上的最高效率工作。
ofdm基本原理OFDM基本原理。
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)是一种多载波调制技术,它在无线通信系统中得到了广泛的应用。
它的基本原理是将高速数据流分成多个低速数据流,然后分别通过不同的载波进行传输。
在接收端,将这些低速数据流重新合并成高速数据流。
OFDM技术在抗多径衰落、抗频率选择性衰落、抗窄带干扰等方面具有很强的优势,因此被广泛应用于4G、5G等无线通信系统中。
OFDM技术的基本原理包括以下几个方面:1. 子载波间正交性。
在OFDM系统中,将高速数据流分成多个低速数据流后,每个低速数据流都分配给一个子载波进行传输。
为了避免不同子载波之间的干扰,要求这些子载波之间是正交的。
这意味着它们的频率间隔必须是整数倍的倒数,以确保它们在频域上不会相互干扰。
2. 载波间隔选择。
在OFDM系统中,选择合适的载波间隔对于系统性能至关重要。
合适的载波间隔可以有效地降低子载波之间的干扰,提高系统的容量和鲁棒性。
一般来说,载波间隔越大,系统的容量越大,但同时也会增加系统的复杂度。
3. 多径衰落的处理。
在无线通信系统中,由于信号在传播过程中会受到多径传播的影响,导致接收端收到的信号存在时延扩展和频率选择性衰落。
OFDM技术通过将高速数据流分成多个低速数据流并分别传输,可以有效地抵抗多径衰落的影响,提高系统的抗干扰能力。
4. 频谱利用效率高。
由于OFDM技术将高速数据流分成多个低速数据流并分别传输,因此可以充分利用频谱资源,提高系统的频谱利用效率。
这对于无线通信系统来说是非常重要的,特别是在频谱资源紧张的情况下。
5. 抗干扰能力强。
由于OFDM技术将高速数据流分成多个低速数据流并分别传输,因此可以在一定程度上抵抗窄带干扰。
这对于提高系统的抗干扰能力具有重要意义。
综上所述,OFDM技术通过将高速数据流分成多个低速数据流并分别传输,利用子载波间的正交性和合适的载波间隔,有效地处理多径衰落,提高频谱利用效率和抗干扰能力,因此在无线通信系统中得到了广泛的应用。
OFDM技术及其性能分析 2007年4月19日13:51 中国联通网站摘要随着越来越多的无线设备走进人们的生活,大量的多媒体业务也随之出现了,由于传送多媒体业务需要一定的带宽的保证,传统的无线网络的带宽在扩展多媒体业务方面也显出了一定的不足。
OFDM调制技术的出现,从一定程度上解决了用户对带宽的要求。
而且OFDM调制技术也是针对无线网络设计的,能够更加充分地利用现有的带宽,而且能够很好地对抗频率选择性衰落或窄带干扰。
在4G的标准中将会被作为底层的调制技术以提供更高的传输质量。
1、OFDM简介在传统的多载波通信系统中,整个系统频带被划分为若干个互相分离的子信道,也就是所谓的载波。
为了避免信道之间的干扰,在信道之间通常有一定宽度的保护间隔,接收端通过滤波器把各个子信道分离之后接收所需信息。
这样虽然可以避免不同信道的互相干扰,但却以牺牲频率利用率为代价。
而且当子信道数量很大的时候,大量分离各子信道信号的滤波器的设置就成了几乎不可能的事情。
20世纪中期,人们提出了频带混叠的多载波通信方案,选择相互之间正交的载波频率作子载波,也就是我们所说的正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)技术。
这种“正交”表示的是载波频率间精确的数学关系。
按照这种设想,OFDM既能充分利用信道带宽,也可以避免使用高速均衡和抗突发噪声差错。
目前,OFDM已经被国外的多个标准采用,如IEEE802.11a和ETSI(欧洲通信标准学会)的HiperL-AN/2标准同样采用OFDM作为调制方式,有线传输系统的应用也同样采用了基于OFDM的调制复用技术,如在xDSL中的离散多音频系统和有线调制器应用。
OFDM是一种特殊的多载波调制技术,用户的信息首先要经过串行到并行的转换,转变成多个低速率的数据码流,通过编码之后,调制为射频信号,传统的调制技术在同一个时刻只能用一种频率进行数据的传送,而OFDM则可以在正交的频率上同时发送多路信号,可以说是并行的传送多路信号,这样OFDM能够充分地利用信道的带宽。
OFDM系统的信道估计技术讨论OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)是一种常用的多载波调制技术,因其具有抗多径衰落、抗频率选择性衰落及高频谱利用效率等优点,已被广泛应用于无线通信系统中。
在OFDM系统中,信道估计是一项关键的技术,用于获取信道状态信息(CSI),以便在接收端进行信号解调和数据检测。
本文将对OFDM系统的信道估计技术进行讨论,包括常用的信道估计方法、优缺点及发展趋势。
一、信道估计方法1. 基于导频的信道估计基于导频的信道估计是一种直接利用已知的导频信号进行信道估计的方法。
在OFDM系统中,通常会对已知的导频位置处的信号进行采样、插值等处理,以得到接收端的信道估计结果。
这种方法的优点是简单易行,但需要额外的导频资源,并且在频率选择性衰落的信道环境下效果不佳。
2. 基于估计误差的信道估计基于估计误差的信道估计是一种利用已知数据符号和估计的数据符号之间的误差来进行信道估计的方法。
通过比较已知数据符号和接收到的数据符号的差异,可以得到信道估计信息。
这种方法不需要额外的导频资源,但对信号干扰和噪声敏感。
二、信道估计的优缺点1. 优点(1)提高系统容量:通过准确的信道估计,可以提高系统的传输容量和频谱利用效率;(2)减小误码率:信道估计可以帮助减小接收端的误码率,提高系统的性能和可靠性;(3)增强抗干扰能力:准确的信道估计可以帮助系统抵御多径衰落、干扰等影响。
2. 缺点(1)额外开销:一些信道估计方法需要额外的导频或Pilot信号资源,会增加系统的开销;(2)复杂度高:某些信道估计算法的复杂度较高,需要大量计算资源和时间。
三、信道估计的发展趋势1. 神经网络信道估计随着深度学习技术的快速发展,神经网络已被广泛应用于信道估计领域。
通过神经网络技术,可以实现非线性信道补偿和自适应信道估计,提高信道估计的准确性和性能。
2. 多用户信道估计在多用户OFDM系统中,不同用户间的信道参数可能存在相关性,因此可以借助多用户之间的信道估计信息进行联合估计,提高整个系统的信道估计性能。
OFDM系统中编码多播资源分配方法的研究中期报告1. 研究背景和意义OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统在宽带通信领域中得到了广泛应用,是目前最常使用的多载波调制技术之一。
OFDM 系统具有抗多径衰落、高频谱利用效率和适应性调制等优点。
然而,OFDM系统中的多播服务却面临着一些挑战,例如多播资源的分配、信道状态的变化等。
编码多播技术可以提高OFDM系统中多播服务的传输效率。
在编码多播系统中,一个多播信号被编码成多个子信号,这些子信号可以在同一个频带内同时进行传输。
因此,编码多播技术可以提高OFDM系统的频谱利用效率和数据传输率。
本文的研究旨在探讨OFDM系统中编码多播资源分配的方法,并研究不同分配方案对系统性能的影响,为OFDM系统中多播传输的优化提供参考。
2. 研究现状OFDM系统中多播资源分配的方法有很多种。
目前较为常见的方法包括小区内可重用资源分配、小区外可重用资源分配和编码多播资源分配。
小区内可重用资源分配是一种常用的多播资源分配方法。
在此方案中,将多个用户划分为不同的组,每个用户组共享一个小区的资源池。
该方法的性能较好,但受到信道变化的影响较大。
小区外可重用资源分配是另一种常用的多播资源分配方法。
在这种方法中,多个用户组可以共享多个小区的资源池。
该方法可以在分配资源的同时,避免多个用户之间的干扰。
但是该方法的复杂度较高。
编码多播资源分配是一种新兴的多播资源分配方法。
在编码多播系统中,多个用户组可以共享同一个小区的资源池,并采用编码技术将数据进行分组和编码,以提高传输效率。
该方法利用了编码技术的威力,可以更好地应对信道变化和多播服务的提高。
3. 研究内容和进展本研究的重点是探讨OFDM系统中编码多播资源分配的方法。
首先,在理论模型的基础上,研究了编码多播资源分配的优化问题,以确定系统的最佳分配方案。
其次,研究了编码多播资源分配方案对OFDM系统性能的影响,包括系统的频谱利用率、误码率、吞吐率等指标。
OFDM无线网络资源分配技术研究的开题报告一、选题背景OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,正交频分复用)技术已经被广泛应用于无线通信领域,如广播、无线局域网、移动通信等。
在OFDM系统的数据传输中,资源分配是十分重要的环节。
合理的资源分配可以提高无线网络的效率和容量,同时降低用户的通信成本。
因此,OFDM无线网络资源分配技术的研究显得尤为重要。
二、研究目的及意义本研究旨在探究OFDM无线网络资源分配策略,分析和比较不同的资源分配技术的优缺点,进一步提升OFDM无线网络的效率和容量。
本研究将从以下几个方面展开:1. OFDM无线资源分配技术的概述和分类;2. 基于QoS(Quality of Service)的OFDM资源分配技术研究;3. 基于功率控制的OFDM资源分配技术研究;4. 基于信令及接入控制的OFDM资源分配技术研究;5. 对比分析各种资源分配技术的优缺点;6. 通过仿真实验验证各种资源分配技术的有效性和可行性。
三、研究内容及方法(一)研究内容1. OFDM无线资源分配技术的概述和分类对OFDM技术的资源分配技术进行概述和分类,包括无线资源分配技术、子载波分配技术、码字分配技术等。
2. 基于QoS的OFDM资源分配技术研究分析和研究基于QoS的OFDM资源分配技术,通过QoS参数设计,提高无线网络的效率和容量。
3. 基于功率控制的OFDM资源分配技术研究分析和研究基于功率控制的OFDM资源分配技术,通过控制功率大小,避免干扰和提高数据传输速率。
4. 基于信令及接入控制的OFDM资源分配技术研究分析和研究基于信令及接入控制的OFDM资源分配技术,通过控制接入资源和信令传输,提高无线网络的效率和容量。
5. 对比分析各种资源分配技术的优缺点对比分析各种OFDM资源分配技术的优缺点,为技术选择提供参考。
6. 仿真实验验证各种资源分配技术的有效性和可行性利用MATLAB等仿真工具对各种OFDM资源分配技术进行仿真实验,验证各种技术的有效性和可行性。
MIMO OFDM通信系统的无线资源管理技术研究MIMO OFDM通信系统的无线资源管理技术研究一、引言随着无线通信技术的迅猛发展,为了满足日益增长的用户需求和提高系统容量,多输入多输出(MIMO)和正交频分多址(OFDM)成为当下主流的通信技术。
MIMO OFDM通信系统结合了这两种技术的优势,具有更高的频谱效率和抗干扰能力,被广泛应用于4G和5G无线通信系统中。
然而,MIMO OFDM通信系统面临的一个重要挑战是如何进行有效的无线资源管理,以保证系统的性能和服务质量。
二、MIMO OFDM通信系统概述MIMO OFDM通信系统通过利用多个天线和频域资源来增加系统容量和提高系统性能。
其中,MIMO技术利用多个天线实现了空间复用和空间多样性,提高了系统的容量和可靠性。
OFDM技术将频域资源划分成多个子载波,通过将数据分散到不同的子载波上,提高了系统的频谱效率和抗干扰能力。
MIMO OFDM通信系统将这两种技术结合起来,能够同时实现空间复用和频率复用,进一步提高系统性能。
三、MIMO OFDM通信系统的无线资源管理挑战MIMO OFDM通信系统的无线资源管理涉及到信道分配、功率控制和调制等方面。
首先,由于MIMO技术需要分配多个天线进行数据传输,因此需要有效的信道分配算法来最大化系统容量和保证用户的服务质量。
其次,功率控制是实现无线资源管理的重要手段,合理的功率控制可以提高系统容量并降低功率消耗。
最后,调制方案的选择也是无线资源管理的一个关键问题,不同的调制方案在不同的信道条件下具有不同的性能表现。
四、MIMO OFDM通信系统的无线资源管理技术为了解决MIMO OFDM通信系统的无线资源管理挑战,研究者们提出了多种技术和算法。
首先,基于信道状态信息的分配算法可以根据用户的需求和信道质量来动态地分配天线和子载波资源,以实现最大化的系统容量。
其次,功率控制算法可根据信道质量和用户需求来动态调整发送功率,以实现功率的有效利用和降低干扰。
BIT 3.68usTS575us0.577ms156.25bitTDMA 4.616msTCH26帧复帧120.016ms TDMA每个用户1TS每个TS114信令51帧复帧235.416ms每个MR需要4TS456测量报告MR包含:手机信息、接收到得下行LEV,RQ,手机的发射功率等级、邻区BCCH\BISC\LEV115kbpsGPRS理论最高速384kbps6时隙EDGE理论最高速每时隙速率64kbpsGPRS推荐的CS-1和CS-2信道编码方案时,数据速率仅为9.05Kbit/s和13.4Kbit/s(包括RLC块字头)。
但能够保证实现小区的100%和90%覆盖时,能满足同频道干扰C/I 9dB要求。
原因是CS-1和CS-2编码方案RLC(无线链路控制)块中的半速率和1/3速率比特用于前向纠错FEC,因此降低了C/I要求。
因此目前GPRS应主要采用CS-1和CS-2编码方案。
能满足现有电路设计要求。
虽然CS-3和CS-4编码方案数据速率较高为15.6Kbit/s和21.4Kbit/s(包括RLC块字头),它是通过减少和取消纠错比特换取数据速率的提高。
因此CS-3和CS-4编码方案要求较高的C/I值。
仅适合能满足较高的C/I值的特殊地区使用。
关于TA非要收发帧一一对应?如果不对应,只要有专用TA测量机制,则,可以牺牲通话双方的及时性,增大系统时延,手机提前数个TS甚至在下一个TDMA再发送上行信则正常小区可以不必牺牲容量获得大TA覆盖能力。
bit信息bit信息需要时间:480.064ms 即每秒上报2个测量报告。
邻区BCCH\BISC\LEV关于(双时隙伪LTE机制)改造GPRS系统猜想对语音业务:保持现状不改变。
对数据业务:上行 不做改变。
改变下行带宽。
比如使用16个burst并行为组,则单组码信息量为2^16=65536,时长为8个BURST,信息量为相当于287.4个burst,倍率为35.9倍。
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn OFDM系统总体资源效率测度 作者:刘金铸,段德平,王林 来源:《电脑知识与技术》2011年第04期
摘要:该文引用了数字调制系统总体资源效率的测度算法,测算了正交频分复用(OFDM)系统的性能。通过OFDM信号在几种典型的调制方式下资源效率的比较,可以得出OFDM信号在256QAM调制下的性能更接近于理想系统的性能。
关键词:正交频分复用;整体资源效率;带宽效率;误码率;信道容量 中图分类号:TP273文献标识码:A文章编号:1009-3044(2011)04-0913-03 Overall Resource Efficiency Measure of OFDM System LIU Jin-zhu, DUAN De-ping, WANG Lin (College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China)
Abstract: An algorithm of overall resource efficiency measure of digital modulations is cited to calculate the performence of OFDM system. Based on the comparion of tipical modulations of OFDM,the performance of OFDM is more close to the ideal system of the 256QAM modulations.
Key words: OFDM; overall resource efficiency; bandwidth efficiency; bit error rate; channel capicity
误码率和带宽效率是数字调制系统资源效率的两个基本指标。对于评估数字调制方式或通信系统的资源效率,已经出现过很多文献分析了误码率和带宽效率的关系,也就是说,带宽效率的增加是以牺牲误码率为代价的,反之已然。众所周知,对于一个数字调制系统,误码率和带宽效率是相互制约的,它们之间有一个权衡。然而,没有一个人完整地把这种权衡测算出来。文献[1]和文献[2]涉及到这种权衡,但作者却没有详细地介绍它。我们很必要用一种有效地方法把这种权衡算出来,例如对于OFDM信号,带宽效率增加,误码率会减小。设计一种通信系统或者开发一种新型的数字调制方式,数字调制方式之间总是需要做性能比较。而文献[3]很详细地介绍了一种数字调制系统的资源效率的测度方法。
1 数字调制方式总体资源效率测度方法 假设一种数字调制系统,在高斯白噪声条件下,它的带宽为W,接收信号的平均功率为S,所达到的比特速率为Rb和误码率为Pb,由文献[3]它的归一化带宽μ定义为:
μ=W/Rb (1) 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 它的归一化能量Eb(每比特的能量)定义为: Eb=S/Rb (2) 它的归一化信噪比γb定义为: γb=(S/N0)/Rb=Eb/N0(3) 其中N0为高斯白噪声的功率谱密度。假设γb和Pb的关系表示如下: Pb=f(γb )(4) 假设给定的误码率为Pb,那么这种数字调制方式的归一化信噪比为可以表示为: γb =f-1(Pb) (5) 我们假设一种调制系统,它的误码率趋向于0,它的信道容量为C,带宽为W,平均能量为S,我们称这种调制系统为相应的理想的系统。由香农定理:
C=Wlog2[1+S/(WN0)] (6) 这种理想系统的归一化带宽定义为: μc=W/C (7) 它的归一化信噪比为: γbC=(S/N0)/C(8) 由公式(7)和(8),公式(6)可以写成: μclog2(1+γbC/μC)-1=0 (9) 图1表明,数字调制方式的条件平面图是由归一化的带宽μ和归一化的信噪比γb构成。图中的曲线1对应公式(9),它表示任意一种数字调制方式的最少资源需求的理论极限。假设误码率为Pb,任何一种数字调制方式在图1中占有一个资源需求点。图中数字调制方式的条件点的位置表明了它的资源条件、极限能量特性和极限带宽特性,点与曲线1的距离表明了它的资源需求和理论极限的误差。
如果给定的误码率是足够小,由此我们可以得出Rb<C。从公式(1)、(3)、(7)和(8),得到μC/μ=Rb/C<1,γbC/γb= Rb/C<1。用β表示Rb/C,则 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn β=Rb/C=μC/μ=γbC/γb<1(10) 用公式(10)代入(6),结合公式(1)、(2)、(3),得到: (11) 假设有一个数字调制系统,系统SYS A,它的参数为:WA,SA ,RbA ,PbA ,μA ,和γbA,它在图1中的位置为点A(γbA,μA),IS A表示SYS A相应的理想系统,它的参数为:CA,μCA和γbCA,相对应于图1中点B(γbCA, μCA)。SYS A和IS A的所有参数在这里和前面表示的意义一样。由于μCA和γbCA满足公式(9)和(10),那么他们肯定是下面这个方程的解:
(12) 方程(12)对应于图1中的曲线1和线段OA,因此曲线1和曲线OA的交点B(γbCA, μCA)表示理想系统IS A的资源需求点。
事实上,归一化的带宽μ是带宽效率η(η=Rb/W)的倒数,而本质上,它表示的是一种资源需求而不是资源效率。在文献[4]中,带宽效率η和归一化的信噪比γb组成的图表明了各种数字调制方式的特性。但事实上,这个图标很难表明深刻的意义,因为它的纵轴选择了不合适的变量。
2 OFDM系统总体资源效率测度方法 1) 假设 OFDM系统在传输过程中子载波的数为1,以MPSK调制信号,设符号周期为Tb,那么信号在传输过程中的带宽为B=2/Tb,它的比特速率,它的归一化带宽μM:
(13) 在大信噪比情况下,等M机制PSK信号相关检测时,误码性能Pb可表示为: (14) 2) 假设 OFDM系统在传输过程中子载波的数为N,以2PSK调制信号, 设符号周期为Tb, 那么信号在传输过程中的带宽,它的比特速率Rb为:Rb=N/Tb,它的归一化带宽μN:
(15) 其误码率为PE(M)可表示为: (16) 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 3 OFDM系统在不同数字调制方式之间的比较 由以上,OFDM系统的归一化带宽 的值由公式(13)、(15)得出。这里,我们假设OFDM系统的误码率为Pb=10-5,它的归一化信噪比γb可以根据公式(14)、(16)算出来,它的总体资源效率β可以根据公式(11)算出来。因此,由μ、γb和β这三个参数,OFDM信号的性能在各种数字调制系统之间就可以作对比。
图2中的曲线1对应于公式(9),表征了OFDM系统在理想条件下的资源需求的理论极限,P1、P2、P3、P4、Q1、Q2、Q3、Q4的位置分别表示OFDM在2PSK,4PSK,8PSK,16PSK,4QAM,16QAM,64QAM,和256QAM这几种调制方式下的资源点的位置,表1分别给出了它们的参数μ、γb和β。计算过程中我们假设所有数字调试方式的基带波形是正方形,它的带宽是频谱的主瓣(文献[5]),接收器为达到误码率最低最佳接收器,OFDM信号的子载波数为10000。在分析中我们主要研究OFDM信号在2PSK,4PSK,8PSK,16PSK,4QAM,16QAM,64QAM,和256QAM这几种调制方式下的性能比较,在OFDM信号中都不考虑保护间隔和间隔频率。
从表1中所列出来的OFDM信号在几种数字调制系统的性能值可以看出,OFDM/2PSK的整体资源效率最低,OFDM/256QAM的整体资源效率最高。我们将OFDM/2PSK信号和OFDM/256QAM信号最对比,OFDM/256QAM的整体资源效率要高的多,也就是说OFDM/256QAM信号最接近整体资源效率的理论值,它的比特速率接近于信道容量。OFDM/256QAM信号的带宽效率为1/0.1251=7.9936bit/s/Hz,OFDM/2PSK信号的带宽效率为1bit/s/Hz,但OFDM/256QAM信号比OFDM/2PSK信号的信噪比也增加了?驻?酌b=42.5032-9.5879=32.9135bit。从公式(11)可以看出即使OFDM/256QAM信号的信噪比为109.9204,它所达到的资源效率?茁值和2PSK信号差不多。
除此之外,从图2和表1可以看出OFDM信号在QAM调制方式下比PSK调制方式下的资源效率要高,OFDM/M-QAM信号比M-QAM信号的资源效率要高。OFDM/M-QAM信号和OFDM/M-PSK信号的资源效率都随着M值的增加而增加,也就是说,M值越大,它的频带利用率也就越高[6]。
4 结论 本文将归一化带宽和归一化信噪比结合起来作为测算OFDM系统性能的一种方法,基于这种方法, OFDM信号在各种数字调制方式下的性能可以做明确的比较。它不仅可以计算OFDM系统的性能,同样可以测算一种新型的数字调制系统的误码率性能和总体资源效率,比如mimo系统的性能。
参考文献: [1] Ohno S,Teo K A D.Universal BER performance ordering of MIMO systems over flat channels[J].IEEE Trans Wirel Commun,2007,6(10):3678-3687.