没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
高频谱效率的高维差分光空间调制.docx
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 63 浏览量
2023-02-23
20:49:37
上传
评论
收藏 1.55MB DOCX 举报
温馨提示
试读
16页
高频谱效率的高维差分光空间调制.docx
资源推荐
资源详情
资源评论
摘要
针对已有差分光空间调制系统(DOSM)中存在的频谱效率不理想问题,利用高能量效率的脉
冲位置调制(PPM)和高频谱效率的脉冲幅度调制(PAM),通过构建满足差分过程的空时弥散
矩阵,提出一种包含空间域、时间域和数字符号域的高维 DOSM(HD-DOSM)方案。在详细
介绍 HD-DOSM 的差分编码原理后,推导了 HD-DOSM 的理论误码率上界,并与 DOSM 进
行了性能对比。结果表明:所提方案实现了频谱效率和误码性能的折中。当频谱效率为 1
bit·s
-1
·Hz
-1
、误码率为 1×10
-3
时,和基于 PAM 的 DOSM 相比,HD-DOSM 的信噪比改善了
约 2 dB,其传输速率增加了 2 bpcu (bit per channel use)。利用发送信号的稀疏性,提出了一
种先检测 PPM 符号的分步检测算法,以有效降低接收端译码算法的计算复杂度。当 PPM
阶数为 4 时,相较于最大似然检测算法,所提方案的复杂度降低了约 75%。
Abstract
In order to effectively solve the problem of suboptimal spectrum efficiency of a differential
optical spatial modulation scheme (DOSM), a high-dimensional DOSM (HD-DOSM)
including spatial, time, and digital signal domains is proposed by using pulse position
modulation (PPM) with high energy efficiency and pulse amplitude modulation (PAM)
with high spectrum efficiency to construct the space-time dispersion matrix which
satisfies the differential process. After the differential coding principle is introduced in
detail, the upper bound of the theoretical bit error rate of HD-DOSM is deduced, and its
performance is compared with the DOSM system. The results show that the proposed
scheme achieves a compromise between spectrum efficiency and error performance.
When the spectrum efficiency is 1 bit·s
-1
·Hz
-1
and the bit error rate is 1×10
-3
, the signal-
to-noise ratio (SNR) of HD-DOSM is improved by about 2 dB, compared with DOSM
based on PAM. Meanwhile, the transmission rate of HD-DOSM improves by 2 bpcu (bit
per channel use). Based on the sparsity of the transmitted signals, a stepwise detection
algorithm is proposed to detect PPM symbols first, which effectively reduces the
computational complexity of the decoding algorithm at the receiver. When the PPM order
is 4, the complexity of the proposed scheme is reduced by about 75% compared with the
maximum likelihood detection algorithm.
1 引言
光空间调制(OSM)作为一种新型的光多输入多输出(OMIMO)技术
[1]
,除了利用符号域传递信
息,还利用空间域激光器索引额外携带信息。OSM 将传统二维数字调制拓展到由数字域和
空间域组成的高维调制,从而大大提高了系统的传输速率和频谱效率。相较于传统的
OMIMO 技术,OSM 在每个符号周期内仅激活一个激光器,这提高了 OMIMO 系统的能量利
用率,有效克服了信道间干扰和天线间同步困难等问题
[2]
。
OSM 自提出后,便引起了学者的广泛关注
[3-7]
。其中,文献[ 3]提出了空间脉冲幅度调制方案,
该方案有效提高了系统的传输速率,但脉冲幅度调制(PAM)阶数的增加会带来系统误码性能
的恶化。为此,文献[ 4]提出了空间脉冲位置调制方案,从而提高了 OSM 系统的误码性能,但
其以频谱效率损失为代价。基于此,文献[ 5]利用脉冲位置-幅度调制(PPAM)提出了空间脉冲
位置-幅度调制(SPPAM),实现了频谱效率和误码性能的折中。为了进一步提高系统的传输
速率,文献[ 6-7]提出了分层光空间调制和增强型光空间调制。文献[ 8]将脉冲位置调制
(PPM)和脉冲间隔调制相结合,研究了多孔径接收时 OSM 系统的误码性能以及能量增益。
上述研究较好地分析了 OSM 系统,但 OSM 的研究均假设收发端信道状态信息(CSI)完全已
知。然而,在无线光通信系统中,复杂多变的大气环境导致信道状态不稳定,要实时获得较为
准确的 CSI 难度较大。另外,信道估计的复杂程度还与激光器和探测器的数量有关,即随着
激光器和探测器数量的增大而增加
[9]
。为了有效避免 CSI 估计问题,射频领域提出了差分空
间调制(DSM)方案
[10]
。随后诸多学者从误码性能
[11]
、传输速率
[12-13]
和接收端的译码算法
[14-15]
等方面对 DSM 系统进行优化。
相较于射频系统,无线光通信系统中的光载波信号在大气中的传输受湍流效应的影响更为严
重,CSI 的估计难度更大。因此,文献[ 16]将 DSM 引入无线光通信系统,提出差分光空移键控
(DOSSK)和差分光空间调制(DOSM)的方案。该方案采用 PAM 有效提高了系统的频谱效
率,但是高阶 PAM 会带来较高的峰均比,这将严重影响系统的误码性能。文献[ 17]将高能量
效率的 PPM 与 DOSM 相结合,有效改善了 DOSM 的误码性能。但是,较高的 PPM 阶数导
致 DOSM 系统的频谱效率不理想。鉴于此,本文将高频谱效率的 PAM 和高能量效率的
PPM 与 DOSM 相结合,构建了满足差分过程的空时弥散矩阵,提出了一种包含空间域、时间
域和数字符号域的高维 DOSM(HD-DOSM)方案,从而提高系统的频谱效率。此外,针对接收
端最大似然算法的复杂度较高的问题,将符号域和空间域进行分步检测,并提出低复杂度的
译码算法。
2 高维差分光空间调制系统模型
对于一个有 n
t
个激光器(LD)和 n
r
个光电探测器(PD)的 HD-DOSM 系统而言,其系统模型如
图 1 所示。在图 1 中,输入的比特流 q 被划分为数据块 q
1
,q
2
,q
3
。其中,数据块 q
1
的比特个数
|q1|q1=floor[log
2
(n
t
!)]用于选择激光器索引矩阵 A
t
(t 时刻),floor [⋅]·代表向下取整函数;数据
块 q
2
的比特个数 |q2|q2=n
t
log
2
L 被映射为 PPM 符号矩阵 B
t
,L 表示 PPM 阶数;数据块 q
3
的
比特个数 |q3|q3 被映射为 PAM 符号矩阵 V
t
。激活激光器可发送相同或不同的 PAM 符号:
当发送相同的 PAM 符号时,其携带的比特个数为 |q3|q3=log
2
M,M 是 PAM 阶数;当发送不
同的 PAM 符号时,其携带的比特个数为 |q3|q3=n
t
log
2
M。比特个数 |q|q 被映射为空时映射
矩阵 X
t
, 再将 X
t
进行差分处理后获得其传输矩阵并由 LD 阵列发送出去,其在接收端经过大
气信道的传输矩阵由 PD 阵列接收,并通过最大似然(ML)检测和解映射恢复出原始比特信
息。
2.1 HD-DOSM 差分编码
本文的差分过程是利用 t 时刻的空时映射矩阵 X
t
和 t-1 时刻的传输矩阵 S
t-1
的乘积作为 t 时
刻的传输矩阵 S
t
来实现的,即
St=St−1Xt,(1)St=St-1Xt,(1)
式中:S
t
和 X
t
的集合分别为 S 和 X。为了能够进行差分运算,S
t
和 X
t
需满足条件
[8]
St−1Xt∈S
。
(2)St-1Xt∈S。(2)
另外,在数据开始传输之前,首先需要发送一个初始矩阵 S
0
。由此可见,设计满足上述条件的
S
t
和 X
t
是实现差分过程的关键。
传输矩阵 S
t
= [s1s2…si…snt]s1s2…si…snt 被设计成一个空时弥散矩阵,即矩阵中每行每列
仅有一个非零元素。也就是说,在每一个符号周期仅有一个激光器被激活;同时,每个激光器
在矩阵的 n
t
个周期内仅激活一次
[8]
。因此,S
t
可被看作是由传统 OSM 向量 s
i
=[0 … 0 κ
γ
0 …
0]
T
扩展 n
t
个周期而构成,其中,κ
γ
表示第 γ 个激光器发送的数字调制符号,[·]
T
表示转置运
算。例如,在 n
t
=2 的系统中,传输矩阵 S
t
= [κ100κ2]κ100κ2 表示在第 1 个符号周期内激光
器 1 上发送的数字符号为 κ
1
,在第 2 个符号周期内激光器 2 上发送的符号为 κ
2
。当对每个
数字符号 κ 采用 L 阶 PPM 时,S
t
的维度被扩展为 n
t
×(n
t
L)。
图 1. HD-DOSM 系统模型
Fig. 1. HD-DOSM system model
下载图片 查看所有图片
空时映射矩阵 X
t
是由空间域激光器索引矩阵 A
t
和调制符号矩阵所构成。其中,数字调制符
号矩阵是通过将 PAM 符号加载到 PPM 符号而产生。也就是说,将 PPM 符号矩阵 B
t
和
PAM 符号矩阵 V
t
相乘得到调制符号矩阵。那么,空时映射矩阵 X
t
的映射关系可表示为
Xt=AtBtVt
。
(3)Xt=AtBtVt。(3)
剩余15页未读,继续阅读
资源评论
罗伯特之技术屋
- 粉丝: 3659
- 资源: 1万+
下载权益
C知道特权
VIP文章
课程特权
开通VIP
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功