SEFDM

Transcript

1. Актуальность диссертационной работы Спектральная эффективность сигналов «вниз» в единицах спектральной эффективности стандарта HSDPA3.6 повышение спектральной эффективности в основном за счет сигнально-кодовых конструкций повышение спектральной эффективности в основном за счет использования MIMO Рис.1. Рост спектральной эффективности в системах сотовой связи Рис.2. Влияние режима работы усилителя на сигнальные созвездия 2
2. TOFDM TБПФ TG Tp TUFMC TБПФ TFBMC ~TБПФ Nф /2 Nф /2 Рис.3. Альтернативы OFDM-технологии Рис.5. Ключевые показатели эффективности для альтернатив OFDM-технологии Актуальность диссертационной работы Рис.6. Внутрисимвольная интерференция для Faster-Then-Nyquist сигналов. Рис.7. Причины формирования внутрисимвольной интерференции в SEFDM сигналах. OFDM SEFDM α=0.6 Не использовано 40% спектра Внутрисимвольная интерференция α=0.8 Внутрисимвольная интерференция 3 Рис.4. Временные диаграммы FDM-сигналов Вычислительная сложность Спектральная эффективность Пик фактор Внеполосные излучения BER OFDM FBMC UFMC Фильтр на всю полосу Фильтр на каждую поднесущую Фильтр на группы поднесущих
3. Целью диссертации является повышение спектральной и энергетической эффективности систем радиосвязи при различных условиях распространения сигнала на основе использования технологии неортогонального частотного мультиплексирования. Задачи исследования: ❑ построение моделей систем связи, использующих многочастотную передачу с гребенчатой фильтрацией, многочастотную передачу с универсальной фильтрацией и спектрально эффективные сигналы с частотным мультиплексированием, для проведения их сравнительного анализа; ❑ разработка алгоритмов обработки спектрально эффективных сигналов с частотным мультиплексированием в канале с белым гауссовским шумом, включая алгоритмы глубокого обучения ❑ разработка алгоритмов обработки спектрально эффективных сигналов с частотным мультиплексированием в частотно-селективных каналах, включая алгоритмы глубокого обучения ❑ разработка способов повышения помехоустойчивости спектрально эффективных сигналов с частотным мультиплексированием в каналах с различными свойствами. 3 Цели и задачи исследования 4
4. Рис. 8. Блок схема системы, использующей OFDM-сигнал Рис. 9. Блок схема системы, использующей FBMC-сигнал Рис. 10. Блок схема системы, использующей UFMC-сигнал О Д П Ф S P S0 S1 SN-1 X0 X1 XN-1 канал О Д П Ф S0 S1 SN-1 P S Удаление ЦП Добавление ЦП О Д П Ф S P S0 S1 SN-1 игнорируются X0 X1 XN-1 } { Добавление ЦП канал О Д П Ф S0 S1 SN-1 P S Удаление ЦП { игнорируются Блок-схемы систем, использующих сигналы с частотным мультиплексированием Рис. 11. Блок схема системы, использующей SEFDM-сигнал h(t) h(t-T/2) Re{S0 } Im{S0 } ej0(2πt/T+π/2) Σ h(t) h(t-T/2) Re{SN-1 } Im{SN-1 } ej(N-1)(2πt/T+π/2) канал ej0(2πt/T+π/2) ej(N-1)(2πt/T+π/2) Re{} Im{} h(t) h(t-T/2) Re{S 0 } Im{S 0 } Re{} Im{} h(t) h(t-T/2) Re{S N-1 } Im{S N-1 } Пред. обработка во временной области БПФ 0 Обработка символов в частотной области ОДПФ ОДПФ ОДПФ Фильтр F1 Фильтр F2 Фильтр FN канал 5
5. OFDM FBMC UFMC SEFDM α = 0,9 α = 0,8 α = 0,7 α = 0,6 α = 0,5 Вычислительные затраты, операций 1792 12288 11776 1792 1792 1792 1792 1792 Спектральная эффективность 1 1.15 1.11 1.11 1.25 1.43 1.67 2 Пик-фактор, дБ 7.8 7.8 6.9 7.8 7.7 7.6 7.6 7.8 EVM, % 0 0 0 33.5 50.1 66.2 83.1 98.8 Сравнительный анализ спектрально эффективных сигналов с частотным мультиплексированием • FBMC и UFMC позволяют увеличить спектральную эффективность на 10-15% без ухудшения помехоустойчивости. Вычислительная сложность увеличивается на порядок. • SEFDM позволяет увеличить спектральную эффективность сигнала до 2 раз. Помехоустойчивость таких сигналов значительно ухудшается. Требуется разработка алгоритмов детектирования SEFDM, позволяющих снизить влияние интерференции между поднесущими частотами. Рис. 12. Кривые помехоустойчивости в канале с АБГШ Таблица 1. Сравнительная таблица спектрально эффективных сигналов 6
6. Прием спектрально эффективных сигналов в канале с АБГШ 7
7. Методы демодуляции спектрально эффективных сигналов Принятый SEFDM сигнал описывается линейной статистической моделью: = + Y FS W Обнаружение SEFDM максимального правдоподобия сводится к задаче минимизации НМК: * 2 2 * 2 2 min || || min || || , , N Q − = −  R F FS R CS S R = F Y ( ) , exp 2 / k n F j kn N =   Метод форсирования нуля (ZF): 1 1 1 * , N ZF Z − − − =  = = + C C C C F S S R S W Линейный детектор МСКО (MMSE): 1 H H MMSE SNR −   = +     I C CC S R ( ) ( ) ( ) ( ) 1 0 1 exp 2 1 2 ( ) 1 , exp 2 1 exp Q k j m n j m n k c m n Q Q Q j m n Q     − =     − −   −   = =     −     −          - матрица взаимной корреляции между поднесущими 8 где , (1) (2) (3) (4)
8. 1 − = -1 * C VΣ U  = ζ -1 * C VΣ U 𝚺 𝜁 −1 = 𝑑𝑖𝑎𝑔( Τ 1 𝜎1 , Τ 1 𝜎2 , … , Τ 1 𝜎𝜁 , 0, … , 0) Методы обращения матрицы C: • Мура – Пенроуза: 𝑪 = 𝑼𝑺𝑽∗;𝑪−1 = 𝑽1 𝑺1 −1𝑼1 ∗ • Гивенса: 𝐵𝐶 = ሷ 𝐴; 𝐶−1 = 𝐵 ሷ 𝐴∗ • Сингулярное разложение SVD 𝑪 = 𝑼𝚺𝐕 Рис.13 Реализации БГШ после БПФ и умножения на обратную к матрице С матрицу Выбор оптимального метода обращения матрицы взаимной корреляции между поднесущими частотами Рис.14 Зависимость проигрыша в помехоустойчивости SEFDM сигналов по уровню ошибки 10-3для ZF детектора усеченное (TSVD) Рис.15 Зависимость проигрыша в помехоустойчивости SEFDM сигналов по уровню ошибки 10-3для MMSE детектора 9
9. Помехоустойчивое кодирование и декодирование Турбокодер Информация источника Кодированная информация Схема выкалывания и мультиплексирования К модулятору Схема восстановления Детектор От демодулятора («мягкие» символьные отсчеты) Восстановленная информация Турбодекодер Декодированная информация Перемежитель Деперемежитель Метрики кодированной информации Рис.16 Общая функциональная схема механизма кодирования Рекурсивный систематический кодер Рекурсивный систематический кодер Перемежитель Вход кодера (систематические биты) Проверочные биты Проверочные биты Рис.17 Схема турбокодера Декодер 1 Перемежитель “Жесткая оценка” Декодер 2 Перемежитель Деперемежитель К пользователю Y2 Y1 e X e Рис.18 Схема турбодекодера Рис.19 Характеристики помехоустойчивости системы для различных скоростей кодирования турбокодера 10
10. Оценка эффективности применения турбокодеров для спектрально эффективных сигналов Рис.20 Зависимости вероятности битовой ошибки от соотношения сигнал/шум для различных детекторов Рис.21 Зависимости вероятности битовой ошибки от соотношения сигнал/шум для различных систем 11
11. Детектор спектрально эффективных сигналов на основе комплекснозначных свёрточных нейронных сетей Рис.22 Структурная схема ГКСНС приемника Рис.23 Структурная схема процесса обучения ГКСНС приемника ДПФ- подобная 1D свертка Сеть без полносвязн ых слоев [B,D] [B,D,4] ДПФ- подобная 1D свертка [B,D] ReLU ReLU удаление ЦП БПФ подобная структура структура подобная умножению на С-1 Приемник SEFDM на основе глубокой комплекснозначной сверточной нейронной сети описывается функцией: ( ) S  = b r,θ где – логарифмическая оценка вероятности переданных бит, - синхронизированные во временной области принятые символы SEFDM слота, включающие в себя циклический префикс, и - набор обучаемых параметров ГКСНС b r θ Комплекснозначный нейрон: Re( ) Re( ) Im( ) Im( ) y a b x y b a x −       =             Входны е биты SEFDM передатчик АБГШ ГКСНС Жесткое решение Выходные биты Расчет BER Расчет перекрестно й энтропии ADAM оптимизат ор Σ Функция потерь: ( ) ( ) ( ) ПЭ РЕГ L L L   = + b,b,θ b,b 12
12. Оценка эффективности применения нейросетевого детектора Рис.24 Кривые помехоустойчивости SEFDM сигнала без кодирования с различными детекторами в канале с аддитивным белым гауссовским шумом Рис.25 Кривые помехоустойчивости SEFDM сигнала с кодированием с различными детекторами в канале с аддитивным белым гауссовским шумом 0.75  = 0.5  = 13
13. Сравнительный анализ вычислительной сложности Рис.26 Зависимость числа операций с плавающей точкой от размерности ДрПФ передатчика На используемом в моделировании процессоре Intel с архитектурой Skylake-S был произведен подсчет события PAPI_FP_OPS с помощью PAPI (PerformanceApplication Programming Interface ) Рис.25 Многоуровневая архитектура реализации PAPI Рис.25 Структура кадра, используемого при моделировании Символ 2 Символ 3 Символ 4 Символ 5 Символ 1 Символ 6 Символ 7 Субкадр 2 Субкадр 3 Субкадр 4 Субкадр 5 Субкадр 10 Субкадр 9 Субкадр 1 кадр SEFDM символ 14
14. Анализ работы SEFDM детекторов в канале с АБГШ 1. Предложенный алгоритм детектирования SEFDM сигналов, основанный на методе TSVD в совокупности с применением турбокодера позволяет: ❑ использовать более простой с вычислительной точки зрения квазиоптимальный ZF-детектор без ухудшения помехоустойчивости системы. ❑ улучшить их помехоустойчивость в каналах с белым гауссовским шумом на 0,5 - 1 дБ для уровня ошибки 10-6 по сравнению с помехоустойчивостью OFDM сигналов при одинаковой канальной скорости и занимаемой частотной полосе. 2. Предложенный приёмник спектрально эффективных сигналов с частотным мультиплексированием на основе ГКСНС позволяет снизить на порядок вычислительную сложность процесса обработки сигнала по сравнению с линейным детектором без потери его помехоустойчивости, обеспечивая линейный, а не экспоненциальный ее рост от размерности ДрПФ. 15
15. Прием спектрально эффективных сигналов в канале с частотно-селективными замираниями 16
16. Оценка и эквализация передаточной характеристики канала связи БПФ / Частотный эквалайзер (поэлементное перемножение) Временной эквалайзер (трансверсальный) ОБПФ x D y ˆ k k k k k k Y W H d d H = = + 1 1 , (0,1,..., 1) ˆ . ˆ k k k k G P H H − = − = = Линейная оценка частотной характеристики канала: Коэффициенты эквалайзера: Рис.27 Блок-схема эквализации сигнала в частотной области S H H H G G G S H H H G G G H G H G Рис.28 Дерево алгоритма Маллата исходного (слева) и усовершенствованного (справа) Рис.30 Оценки АЧХ канала связи Рис.29 Зависимость логарифма среднеквадратической ошибки оценки частотной характеристики канала от отношения сигнал/шум 17
17. Оценки статистических параметров загоризонтного канала связи Параметр Канал 1 Канал 2 Канал 3 Длина трассы, км 50 (прямая видимость) 73.96 74.13 Многопутевое рассеяние, мкс 0.07 0.25 0.786 Интервал частотной когерентности, МГц 19.8 3.3 1.4 Доплеровское рассеяние, Гц ~0 1.92 8.78 Интервал временной когерентности, мс > интервала наблюдения 520 115 Тип распределения доплеровского спектра Джейкса Джейкса Джейкса Тип распределения амплитуд лучей Основной луч – райсовское, остальные – рэлеевское Все лучи имеют рэлеевское распределение (а) (б) (в) Рис.31 Профили трасс протяженностью а) 50 км; б) 73.96 км; в) 74.13 км и 1; 4; 8 и 10 зоны Френеля ГБШ Формирующий фильтр Форми рующи й фильтр I1 Фильтр- интерполятор I1 Формирую щий фильтр In Фильтр- интерполятор ... Рис.32 Общая схема симулятора канала на основе фильтрации БГШ Таблица 2. Измеренные характеристики каналов 18
18. Имитационное моделирование систем связи на основе SEFDM технологии для загоризонтных каналов связи Турбо кодер QAM/PSK модулятор SEFDM модулятор Формирователь кадра Формирователь пилот- символов Модель ЗКС Оценка ЧХ Вейвлетное шумоподавление Частотный эквалайзер SEFDM демодулятор QAM/PSK демодулятор Турбо декодер Блок Внутрисигнального частотного разнесения Блок Внутрисигнального частотного разнесения Рис.33 Блок-схема модели SEFDM системы связи для загоризонтных каналов Рис.34 Блок-схема принципа частотного разнесения 19
19. Имитационное моделирование систем связи на основе SEFDM технологии для загоризонтных каналов связи Рис.35 Кривые помехоустойчивости для канала 1 Рис.36 Кривые помехоустойчивости для канала 2 Рис.37 Кривые помехоустойчивости для канала 3 20
20. SEFDM-приемник на базе нейросетевой архитектуры для каналов с замираниями Рис.38 Структурная схема ГКСНС приемника Рис.39 Структурная схема процесса обучения ГКСНС приемника ДПФ- подобная 1D свертка Сеть без полносвязных слоев [B,D] [B,D,4] ГКСНС детектор Канальный декодер ДПФ- подобная 1D свертка [B,D] ReLU ReLU ОДПФ- подобная 1D свертка [B,F,N] [B,F,N] [B,F,N] [B,F,S] Комплексные слои [B,P] 2D Свертка 1х(F,N)x1 ГКСНС эквалайзер удаление ЦП ДПФ- подобная 1D свертка [B,D] ДПФ- подобная 1D свертка [B,D] БПФ подобная структура структура подобная умножению на С-1 БПФ подобная структура структура подобная умножению на С-1 Входные биты SEFDM передатчик Канал АБГШ ГКСНС Жесткое решение Выходные биты Расчет BER Расчет перекрестной энтропии ADAM оптимизатор Σ Рис.40 Кривые помехоустойчивости для SEFDM в канале 3GPP-EVA 21
21. SEFDM-приемник на базе нейросетевой архитектуры для каналов с замираниями Рис.41 Кривые помехоустойчивости для SEFDM систем связи с различными архитектурами приёмников в загоризонтном канале 2 для различных коэффициентов сужения спектра Рис.42 Кривые помехоустойчивости для SEFDM систем связи с различными архитектурами приёмников в загоризонтном канале 3 для различных коэффициентов сужения спектра 22
22. Сравнительный анализ вычислительной сложности Рис.44 Зависимость числа операций с плавающей точкой от размерности ДрПФ передатчика Рис.43 Структура кадра, используемого при моделировании Символ 2 Символ 3 Символ 4 Символ 5 Символ 1 Символ 6 Символ 7 Субкадр 2 Субкадр 3 Субкадр 4 Субкадр 5 Субкадр 10 Субкадр 9 Субкадр 1 кадр αNБПФ GI GI SEFDM символ 23
23. Анализ работы SEFDM детекторов в канале с замираниями 1. Разработанныйметод «вейвлетного шумоподавления»позволяет повысить помехоустойчивость более чем на 2 дБ по уровню битовой ошибки 10-4. 2. Предложенный метод внутрисигнального частотного разнесения компенсирует искажения, вносимые неортогональностью базиса преобразования. При этом, чем выше порядок разнесения, тем меньше проигрыш в требуемом ОСШ ортогональных и неортогональных сигналов для достижения аналогичной вероятности битовой ошибки. 3. Приёмник на основе ГКСНС имеет преимущество над классическим. Помехоустойчивость системы на основе ГКСНС приёмника ухудшается всего на 0,6 дБ при сужении спектра сигнала в 2 раза, а для классического приёмника – на 2,5 дБ. 24