CN115664523A - 适合于aco-ofdm-im***的分步优化信号映射方法 - Google Patents
适合于aco-ofdm-im***的分步优化信号映射方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115664523A CN115664523A CN202211299124.5A CN202211299124A CN115664523A CN 115664523 A CN115664523 A CN 115664523A CN 202211299124 A CN202211299124 A CN 202211299124A CN 115664523 A CN115664523 A CN 115664523A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- constellation
- mapping
- optimal
- signal
- subcarrier
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000013507 mapping Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 7
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 3
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 2
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 2
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 2
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000011541 reaction mixture Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
Abstract
适合于ACO‑OFDM‑IM***的分步优化信号映射方法，发射端采用分步优化信号映射方法，首先依据信道状态信息的好坏，采用每组信道范数最大化的方法选择激活子载波索引组合；其次，采用穷举搜索算法通过旋转优化传统星座使误判概率最小，从而得到加载在激活子载波上的最优二维星座；之后，采用最优子载波索引组合和最优二维星座分别进行索引映射和星座映射，并将星座符号加载在激活子载波上，经过厄米特对称等处理后由光源发送出去。接收端经与发送端相反的处理后，再利用最大似然检测方法对信号进行检测以及解映射，恢复出原始比特信息。
Description
技术领域
本发明属于无线光通信技术领域。具体涉及适合于ACO-OFDM-IM***的分步优化信号映射技术。
背景技术
随着5G海量连接乃至万物互联目标的提出，移动通信数据业务得到飞速增长，这对频谱资源的需求越来越高。但无线频谱资源有限以及频谱使用的不合理性，使得无线频谱资源日益匮乏。在这种情况下，日益匮乏的频谱资源与持续增长的容量需求之间的矛盾凸显。无线光通信结合了光纤通信与无线通信的优势，具有无需频率许可、通信安全保密等优点，为有效解决频谱资源与容量需求之间的矛盾提供了新的思路。在无线光通信中，ACO-OFDM技术是通过将信息加载在相互正交的子载波上来传输的一种正交频分复用方式，具有较高的传输速率，但其因为存在子载波间干扰、峰均比高等问题，制约了其在无线光通信领域的发展。在此背景下，ACO-OFDM-IM技术应运而生。它是在ACO-OFDM的基础上，将二维映射扩展到三维映射，即不仅通过传统的星座符号传输信息，而且还通过子载波索引额外传输信息。因而受到了学者们的青睐，已成为研究热点之一。
ACO-OFDM-IM技术为提升传输速率、降低***误码率以及改善峰均比等提供了新思路，也为实现大容量、高可靠性的通信***提供了一种有效手段。但光信号在信道传输时会受到大气湍流等的干扰，这将严重影响ACO-OFDM-IM通信***的性能。为了解决这一问题，学者们通过优化映射方案和寻找性能优良的检测算法来改善误码性能。但是，优化映射方案通常以牺牲频谱效率作为代价,而检测算法通常以高的复杂度为代价。这就增加了***推广的难度。另外，在上述已有的***中，均采用传统星座符号来完成信号映射。由于大气信道的随机性和时变性，容易造成传统星座未必一定是最优星座，从而导致***的误码性能未能达到最优。鉴于此，Sridhar将双模的思想引入OFDM-IM技术中，即通过改变常规QAM星座符号的功率与角度而设计了一种新的星座。结果表明，与传统OFDM-IM相比，采用新星座符号的DM-OFDM-IM***在高信噪比下具有更好的误码率。因此，通过寻找适合于信道特性的最优星座符号为优化误码性能提供了一种新途径。
为进一步降低***的误码率，本发明结合信道状态信息，通过在发射端对激活的子载波索引号以及加载在激活子载波上的星座符号进行优化，而提出了一种适合于ACO-OFDM-IM***的分步优化信号映射方法，旨在不额外耗费资源的情况下，进一步提升***的误码性能。
发明内容
本发明的目的是在保证***频谱效率与传输速率的前提下进一步降低***误码率。本发明是适合于ACO-OFDM-IM***的分步优化信号映射方法，其特征在于，发射端采用分步优化信号映射方法，首先采用每组信道范数最大化的方法选择激活子载波索引组合；其次，采用穷举搜索算法通过旋转传统星座提出最优二维星座图的寻找方法，得到最优二维星座图；之后，采用最优子载波索引组合和最优二维星座分别进行索引映射和星座映射，并将星座符号加载在激活子载波上，经过厄米特对称等处理后由光源发送出去。接收端经与发送端相反的处理后，再利用最大似然检测方法对信号进行检测以及解映射，恢复出原始比特信息。具体步骤如下：
步骤(1)在发送端，对二进制信息比特流与子载波进行均等分块；
步骤(2)依据信道状态信息，采用信道范数最大化的方法完成激活子载波索引组合的选择；
步骤(3)依据信道状态信息，利用穷举搜索算法通过旋转传统星座使误判概率最小，从而得到加载在激活子载波上的最优二维星座；
步骤(4)对每个子块信息分别进行索引映射和星座映射。即，将二进制比特信息分别映射为激活子载波索引组合和最优二维星座，并将二维星座加载在激活子载波上；
步骤(5)当每个子载波块完成所有的映射后，合并各个子载波块上的信号生成ACO-OFDM-IM信号，同时对产生的频域信号进行厄米特对称、IFFT以及限幅处理，使其变为正实数信号，然后由光源发送出去；
步骤(6)接收端接收来自湍流信道的调制信号；经与发送端相反的处理后，再利用最大似然检测准则进行信号检测以及解映射，能恢复出发射端的比特信息。
本发明的有益之处在于：通过分步优化子载波索引组合以及二维星座图，构建了一种低误码率的ACO-OFDM-IM***。这为构建高可靠性的ACO-OFDM-IM***提供了一种有效措施，也为设计大容量、高速率的无线光通信***具有较好的参考价值。
附图说明
图1为采用分步优化信号映射方法的ACO-OFDM-IM***模型，图2为本发明所述方法的流程示意图，图3为采用子载波选择算法后***的误码性能，图4为采用最优星座后ACO-OFDM-IM***的误码性能，图5为采用本发明方法与其他方法时***的误码性能。
具体实施方式
本发明是适合于ACO-OFDM-IM***的分步优化信号映射方法，发射端采用分步优化信号映射方法，首先依据信道状态信息的好坏，采用每组信道范数最大化的方法选择激活子载波索引组合；其次，采用穷举搜索算法通过旋转优化传统星座使误判概率最小，从而得到加载在激活子载波上的最优二维星座；之后，采用最优子载波索引组合和最优二维星座分别进行索引映射和星座映射，并将星座符号加载在激活子载波上，经过厄米特对称等处理后由光源发送出去。接收端经与发送端相反的处理后，再利用最大似然检测方法对信号进行检测以及解映射，恢复出原始比特信息。具体步骤如下：
步骤(1)在发送端，对二进制信息比特流与子载波进行均等分块；
步骤(2)依据信道状态信息，采用信道范数最大化的方法完成激活子载波索引组合的选择；
步骤(3)依据信道状态信息，利用穷举搜索算法通过旋转传统星座使误判概率最小，从而得到加载在激活子载波上的最优二维星座；
步骤(4)对每个子块信息分别进行索引映射和星座映射。即，将二进制比特信息分别映射为激活子载波索引组合和最优二维星座，并将二维星座加载在激活子载波上；
步骤(5)当每个子载波块完成所有的映射后，合并各个子载波块上的信号生成ACO-OFDM-IM信号，同时对产生的频域信号进行厄米特对称、IFFT以及限幅处理，使其变为正实数信号，然后由光源发送出去；
步骤(6)接收端接收来自湍流信道的调制信号；经与发送端相反的处理后，再利用最大似然检测准则进行信号检测以及解映射，能恢复出发射端的比特信息。
下面结合说明书附图进一步展开本发明的内容。
在已有的ACO-OFDM-IM***中，通常采用随机映射方法选择激活子载波。因随机性的存在，无法确保选出的子载波组合以及传统星座符号是最优的，这就导致***的误码率不一定能达到最小。因此，针对ACO-OFDM-IM***的信号映射，本发明在进行信号映射之前，首先利用子载波选择算法和旋转传统星座分别获得最优子载波索引集合以及最优二维星座图。之后，采用获得的最优子载波索引组合和最优二维星座图分别进行索引映射和星座映射，并将映射后的星座符号加载在激活子载波上。该信号再经过厄米特对称、IFFT及限幅等处理后由光源发送出去。接收端经与发送端相反的处理后,再利用最大似然检测方法对信号进行检测和解映射，恢复出原始比特信息。
采用分步优化信号映射方法的ACO-OFDM-IM***模型如图1所示。下面将结合图2详细说明其实现过程。
在图1中，假设每帧的子载波总数和传输的二进制信息分别为N和m。对所有子载波和二进制信息进行均等划分，即被分为r块。假设每个子载波块包含n＝Nr个子载波和p＝mr个二进制信息。在每个子载波块中，将p分为p1比特和p2比特。其中，p1比特被映射为激活子载波的索引，p2比特被映射为激活子载波上传输的星座符号。在确定子载波块长度、激活子载波数以及数字调制方式之后，先采用分步优化信号映射方法分别得到最优子载波索引组合的集合和最优二维星座图。也就是说，依据信道状态信息，采用每组信道范数最大化的方法完成激活子载波索引组合的选择；其次，通过旋转传统星座使星座符号误判概率最小，从而得到加载在激活子载波上的最优二维星座。接着，采用获得的最优子载波索引组合和最优二维星座图分别进行索引映射和星座映射，并将映射后的星座符号加载在已选择的激活子载波上。然后，将该信号经过厄米特对称、IFFT和限幅等操作后由光源发射出去。经过大气信道传输的信号，在接收端经与发送端相反的处理后,再利用最大似然检测准则(ML)进行信号检测以及解映射，即可恢复出原始比特信息。下面将详细给出分步优化信号映射方法的具体过程。
1)子载波选择算法
假定第g个子载波块内的子载波个数为n，可激活的子载波个数为k，传输的比特信息为p1比特。在一个子载波块上，可供选择的激活子载波组合数和实际使用的激活子载波组合数分别为
和2p1。通常情况下，
即载波组合存在冗余。在传统ACO-OFDM-IM***中，由于索引映射时采用随机映射方法，导致由索引映射产生的误码率不一定最小。
与传统ACO-OFDM-IM不同的是，本发明充分利用此冗余，在进行索引映射之前首先进行最佳子载波索引组合集合的选择，旨在充分利用信道状态信息较好的子信道来传递信息。即采用子载波选择算法来选择激活子载波索引组合。考虑到各个子载波间是正交的，依据信道状态信息，采用每组信道范数最大化的方法完成激活子载波索引组合的选择。也就是说，在子载波数、子块数和激活子载波数确定之后，首先计算激活子载波组合数量
并确定激活子载波索引组合的待选集合。其次，依据信道状态信息，根据每组信道范数最大化的方法完成激活子载波索引集合的选择，即选取信道范数最大的子信道来传递信息，其本质是使接收信噪比最大。对应的子载波选择算法可描述为
式(1)中，
表示所有可能被激活的子载波索引组合构成的集合，μ表示根据子载波选择算法选择的子载波索引组合构成的集合。
2)二维最优星座的获得
在已有的ACO-OFDM-IM***中，星座映射采用传统QAM星座符号来实现的。同样，由于大气信道的随机性和时变性，致使接收端星座符号错误概率不一定达到最优。因此，本发明依据大气湍流信道的状态信息，以传统QAM星座图为基础，按照步长
采用穷举搜索算法通过旋转传统QAM星座图来寻找适合于当前信道的最优QAM星座图，并将其加载到已选定的激活子载波上进行传输。最佳二维星座图的搜索算法如表1所示。具体的获取方法为：
①首先选定子载波数、子块数、激活子载波数和调制阶数等参数，利用蒙特卡洛方法计算采用传统QAM星座图传递信息的错误率Pb。
②以
作为步长，采用穷举搜索算法对传统QAM星座图进行旋转，并使其遍历所有的可能而得到新的星座图集合。
③计算当前激活载波上采用各星座图传递信息的错误率Pb1，并选择使得错误概率最小的星座图作为当前激活子载波下的最优星座图。
④重复上述步骤，直到所有激活子载波均获得最优QAM星座图。
表1最优二维星座搜索算法
在得到最优子载波索引组合和最优二维星座图之后，发送端对待发送的二进制比特分别进行索引映射和星座符号映射。假设采用最优子载波选择算法得到的第g块中的激活子载波为
其中，非零元素的位置为激活子载波的索引。那么，采用最优二维星座图映射后的符号为
其中，
(l表示传统QAM的星座集合)表示第t个激活子载波上采用传统QAM星座图映射后的星座符号，
(t∈(1,2,…k))表示第t个激活子载波上的最佳旋转角。将采用最优二维星座图映射后的符号Sg加载在激活子载波上。那么，相应激活子载波上传送的信号可表示为
由于一帧中包含r个子载波块，合并各子载波块上的信号生成ACO-OFDM-IM信号。设此时的信号为x＝[x1,x2,…,xg,…,xr]T。其中，x是一个N×1维的向量。该信号再经过厄米特对称和IFFT变换后的时域信号为
式(3)中，K＝kr为一帧中激活的子载波总数。由于该时域信号为双极性信号，此时可采用限幅技术将其转换为适合于用光强传输的正实数信号x”。该信号由激光器再经光学发射天线发送至接收端。
经过大气信道传输的信号，再经与发端相反的处理以及信号检测后，即可恢复出原始信号。设接收端接收到的时域信号y为
y＝ηh·x”+w (4)
(4)式中，η∈[0～1]是光电转换效率；w是服从均值为常数c≥0、方差为
的加性高斯白噪声；
表示时域信道状态信息，为一个N×N维的对角矩阵。其中，hi是第i个子信道的时域信道状态信息，i＝1,2,···N。hi与Hi是一对傅里叶变换对，
表示频域的信道状态信息。通常情况下，hi服从指数威布尔分布，其概率密度函数为
(5)式中，
表示形状参数，
表示闪烁指数，
表示比例参数，Γ(·)表示伽马函数。
由于光电检测器输出的电信号是正实数信号，无法直接对其进行解映射，为此，首先采用FFT变换，将其转换为复数/负数信号。设转化后的频域信号为
在所提***中，由于FFT的厄米特对称性使得传输的有效信号仅存在于前r/2块内，且限幅技术使得接收信号的幅值仅为发送端信号幅值的12。因此，从频域信号Y中直接提取前r/2块信号并对其扩大一倍后得到Y'＝2[Y1,Y2,...Yr/2]。
对Y'采用最大似然检测准则(ML)进行检测，即可恢复出激活子载波索引号与星座符号的估计值。该值再经解映射后可转化为二进制信号。ML检测准则为
(7)式中，
和
表示第g个块中激活子载波索引组合的估计值与激活载波上星座符号的估计值，
为频域中第g个子载波块的信道状态信息。Y'g则表示频域内第g个子载波块的接收信息矢量。
为了进一步说明本发明方法的正确性，本文利用蒙特卡罗方法对该***在指数威布尔湍流信道下的误码率进行了仿真分析，其结果如图3-5所示。其中仿真条件为：载波总数N＝256,光电转换系数η＝0.5。所使用的指数威布尔信道的参数如表2所示。
表2指数威布尔湍流信道的参数
图3为分别采用最优子载波组合和随机组合时ACO-OFDM-IM***的误码性能。由图3可见，与采用随机组合的***相比，采用最优子载波组合后***的误码性能得到了改善。例如，对于分别使用传统8QAM和16QAM星座的***而言，采用最优子载波索引组合后ACO-OFDM-IM***的信噪比在BER＝10-4时分别改善了0.4dB和0.5dB。这就说明采用最优子载波索引组合后，有效降低了激活子载波检错的概率。
图4为分别采用传统星座和最优星座时ACO-OFDM-IM***的误码性能。由图4可见，在高信噪比下，采用最优二维星座图的***具有更好的误码性能。而且，在强湍流条件以及高阶调制下，其误码率的改善更为明显。例如，在强湍流情况下，与采用传统QAM二维星座图的***相比，采用最优8QAM和16QAM星座的(4,1)ACO-OFDM-IM***在BER＝10-4时信噪比分别改善了约0.75dB和0.85dB。
图5为采用本发明方法与其他方法时***的误码性能。由图5可见，与传统ACO-OFDM-IM***相比，采用本发明方法***的误码性能得到明显改善，且其改善量随着调制阶数的增大而增加。例如，对于8QAM和16QAM的***而言，当BER＝10-4时，采用本发明方法后***的信噪比分别改善了约1.35dB和1.45dB。
本发明依据信道状态信息，通过分别优化子载波索引组合以及星座图，构建了一种适合于ACO-OFDM-IM***的分步优化信号映射方法。与原有方法相比，采用本发明方法后大幅降低了***的误码率，为实际ACO-OFDM-IM通信***的设计和实现提供了一定的参考价值。
Claims (1)
1.适合于ACO-OFDM-IM***的分步优化信号映射方法，其特征在于，发射端采用分步优化信号映射方法，首先依据信道状态信息的好坏，采用每组信道范数最大化的方法选择激活子载波索引组合；其次，采用穷举搜索算法通过旋转优化传统星座使误判概率最小，从而得到加载在激活子载波上的最优二维星座；之后，采用最优子载波索引组合和最优二维星座分别进行索引映射和星座映射，并将星座符号加载在激活子载波上，经过厄米特对称等处理后由光源发送出去。接收端经与发送端相反的处理后，再利用最大似然检测方法对信号进行检测以及解映射，恢复出原始比特信息；具体步骤如下：
步骤(1)在发送端，对二进制信息比特流与子载波进行均等分块；
步骤(2)依据信道状态信息，采用信道范数最大化的方法完成激活子载波索引组合的选择；
步骤(3)依据信道状态信息，利用穷举搜索算法通过旋转传统星座使误判概率最小，从而得到加载在激活子载波上的最优二维星座；
步骤(4)对每个子块信息分别进行索引映射和星座映射。即，将二进制比特信息分别映射为激活子载波索引组合和最优二维星座，并将二维星座加载在激活子载波上；
步骤(5)当每个子载波块完成所有的映射后，合并各个子载波块上的信号生成ACO-OFDM-IM信号，同时对产生的频域信号进行厄米特对称、IFFT以及限幅处理，使其变为正实数信号，然后由光源发送出去；
步骤(6)接收端接收来自湍流信道的调制信号；经与发送端相反的处理后，再利用最大似然检测准则进行信号检测以及解映射，能恢复出发射端的比特信息。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211299124.5A CN115664523A (zh) | 2022-10-24 | 2022-10-24 | 适合于aco-ofdm-im***的分步优化信号映射方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211299124.5A CN115664523A (zh) | 2022-10-24 | 2022-10-24 | 适合于aco-ofdm-im***的分步优化信号映射方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115664523A true CN115664523A (zh) | 2023-01-31 |
Family
ID=84988709
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211299124.5A Pending CN115664523A (zh) | 2022-10-24 | 2022-10-24 | 适合于aco-ofdm-im***的分步优化信号映射方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115664523A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118101075A (zh) * | 2024-04-24 | 2024-05-28 | 紫金山实验室 | 基于混合星座整形的ofdm调制方法、装置、设备、介质及产品 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105591717A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-05-18 | 电子科技大学 | 用于载波索引调制的mimo-ofdm***的低复杂度检测方法 |
| CN110855363A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-02-28 | 中山大学 | 一种基于失真策略的优化调光控制可见光通信***及方法 |
| US20210105069A1 (en) * | 2017-04-13 | 2021-04-08 | Nokia Technologies Oy | Processing multiple carrier visible light communication signals |
-
2022
- 2022-10-24 CN CN202211299124.5A patent/CN115664523A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105591717A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-05-18 | 电子科技大学 | 用于载波索引调制的mimo-ofdm***的低复杂度检测方法 |
| US20210105069A1 (en) * | 2017-04-13 | 2021-04-08 | Nokia Technologies Oy | Processing multiple carrier visible light communication signals |
| CN110855363A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-02-28 | 中山大学 | 一种基于失真策略的优化调光控制可见光通信***及方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| RUOWEN BAI: "Interleaved DFT-Spread Layered/Enhanced ACO-OFDM for Intensity-Modulated Direct-Detection Systems", 《JOURNAL OF LIGHTWAVE TECHNOLOGY》, 8 August 2018 (2018-08-08) * |
| 王惠琴;胡秋;黄瑞;曹明华;: "采用隐序列估计无线光信道时直流偏置的消除", 光学精密工程, no. 10, 15 October 2017 (2017-10-15) * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118101075A (zh) * | 2024-04-24 | 2024-05-28 | 紫金山实验室 | 基于混合星座整形的ofdm调制方法、装置、设备、介质及产品 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111884975B (zh) | 基于时延-多普勒域的索引调制解调方法和*** | |
| CN107948113B (zh) | 基于三维信号***降低ofdm***峰均功率比的方法及*** | |
| CN111431617B (zh) | 一种无线光通信的非对称限幅光ofdm-im调制方法 | |
| CN108512801B (zh) | 一种基于载波索引调制的可见光通信调制方法及其实现*** | |
| CN112491774B (zh) | 一种基于多维度信号索引调制的正交频分复用方法及*** | |
| CN107018105B (zh) | 水下可见光通信方法及*** | |
| CN110098855A (zh) | 一种可见光mimo通信预编码及解码方法 | |
| CN110958051B (zh) | 一种基于参数调整提升noma vlc***误码率性能的方法 | |
| CN110138700B (zh) | 一种基于门限判决的连续相位调制低复杂度解调方法 | |
| CN113660061B (zh) | 基于接收符号分块的otfs***符号检测方法 | |
| CN105049398A (zh) | 一种基于载波标号调制的星座点映射方式可调的调制方法 | |
| CN115664523A (zh) | 适合于aco-ofdm-im***的分步优化信号映射方法 | |
| CN111884980B (zh) | 一种无线光通信的广义索引调制光ofdm调制方法 | |
| CN112398535B (zh) | 基于概率整形提升非正交多址可见光通信传输容量的方法 | |
| CN111064521B (zh) | 一种基于码分概率整形的多维正交编码调制方法 | |
| CN115051894B (zh) | 基于串行干扰消除的otfs***符号检测方法 | |
| CN108234368B (zh) | 一种高谱效安全截短正交频分复用传输方法 | |
| Wang et al. | Dual-mode index modulation aided 3D-OFDM | |
| Eldemiry et al. | Overview of the orthogonal time-frequency space for high mobility communication systems | |
| Kalakoti et al. | Study and analysis of OFDM under Rayleigh fading channel using various modulation methods | |
| CN105119861A (zh) | 一种交织载波索引调制n阶连续ofdm***ber改善方法 | |
| CN112994745B (zh) | 一种适用于中压载波***的功率分配优化方法 | |
| CN114301748A (zh) | 一种多维度多模索引调制ofdm分集阶数提高***及方法 | |
| CN114615125A (zh) | 一种高维多模索引调制正交频分复用方法 | |
| CN107896206B (zh) | 基于四维信号***降低ofdm***峰均功率比的方法及*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |