Сравнительный анализ спектрально эффективных сигналов с частотным мультиплексированием

Размещено на http://www.allbest.ru/

Сравнительный анализ спектрально эффективных сигналов с частотным мультиплексированием

Аверина Л.И., Каменцев О.К.

Воронежский Государственный Университет (ВГУ), Воронеж, Россия

Аннотация

Разработаны модели систем беспроводной связи, использующие различные сигналы со многими несущими. Проведен сравнительный анализ данных систем по таким показателям, как пик-фактор, спектральная и временная эффективность, помехоустойчивость при прохождении через различные каналы связи (с белым аддитивным гауссовским шумом, с частотно-селективными замираниями). Также проведён сравнительный анализ рассматриваемых систем с системами, использующими сигналы, построенные на основе Фурье-базиса.

Ключевые слова: сигналы с частотным мультиплексированием; спектральная эффективность; банки фильтров; сигналы с универсальной фильтрацией.

беспроводный связь сигнал помехоустойчивость

COMPARATIVE ANALYSIS OF SPECTRALLY EFFECTIVE SIGNALS WITH FREQUENCY MULTIPLEXING

1Voronezh State University (VSU), Voronezh, Russia

Abstract. Models of wireless communication systems using different signals with many carriers have been developed. A comparative analysis of these systems is carried out for such characteristics as peak factor, spectral and temporal efficiency, noise immunity when passing through various communication channels (with white additive Gaussian noise, with frequency selective fading). A comparative analysis of the systems under consideration with systems using signals based on the Fourier basis is also carried out.

Keywords: frequency division multiplexing; spectral efficiency; filter bank; universal filtered multi-carrier.

Введение

Согласно требованиям [1] будущие сети мобильной связи 5G должны обеспечивать на порядок более высокие характеристики по сравнению с сетями LTE-Advanced, в том числе поддерживать скорость передачи данных до 20 Гбит/с, сетевые задержки - до 1 мс и возможность обслуживания до 1 млн. устройств на квадратный километр.

Рост объема данных, передаваемых в мобильных сетях, и необходимость организации широкополосного доступа в сетях 5G в условиях ограниченности частотного ресурса требуют развития новых методов передачи данных, позволяющих повысить эффективность использования спектра. В настоящий момент наиболее часто в системах широкополосного радиодоступа используется технология ортогонального частотного разделения с мультиплексированием (OFDM). Однако тех характеристик, которые позволяет добиться технология OFDM в сетях 4G, уже недостаточно для удовлетворения высоких требований к сетям 5G. Поэтому для сетей 5G рассматриваются такие новые перспективные технологии, как, например, многочастотная передача с гребенчатой фильтрацией FBMC (Filter Bank Multi Carrier) и многочастотная передача с универсальной фильтрацией UFMC. Благодаря применению дополнительных цифровых фильтров в технологиях FBMC и UFMC можно отказаться от использования защитного интервала с циклическим префиксом и тем самым повысить их спектральную эффективность по сравнению с технологией OFDM. Благодаря фильтрации, снижающей уровень боковых лепестков поднесущих, технологии FBMC и UFMC более устойчивы к ошибкам оценки частотного и временного сдвигов, чем технология OFDM, и поэтому не требуют передачи дополнительных обучающих сигналов и сложных систем синхронизации, что особенно важно для дешевых устройств IoT/M2M.

Также среди возможных вариантов для применения в перспективных стандартах связи рассматриваются спектрально эффективные сигналы SEFDM, которые отличаются от известных сигналов OFDM тем, что частотный разнос между поднесущими выбирается меньше, чем требуется для выполнения условия нулевой межсимвольной интерференции (МСИ). Ожидается, что потери на сложность реализации алгоритма приема и энергетические потери, вызванные наличием МСИ, будут скомпенсированы значительным увеличением спектральной эффективности.

Поэтому основной задачей настоящей работы является построение моделей систем беспроводной связи, использующих различные сигналы с частотным мультиплексированием, и сравнительный анализ их поведения в различных каналах распространения с целью оценки возможности более широкого внедрения данных технологий.

Методы частотного мультиплексирования сигналов, основанные на фильтрации подканалов

Упрощённая структура системы связи, использующей сигналы со многими несущими [2] представлена на рисунке 1. Предполагается, что бинарная и, в более общем случае, M-уровневая последовательность преобразуется в N параллельных частотных каналов, каждый из которых обрабатывается формирующим фильтром hT(t) и переносится на частоту, соответствующую k-му каналу. Скорость параллельного цифрового потока в каждом канале уменьшается в N раз по сравнению с последовательным потоком. В результате при общей неизменной битовой скорости и неизменной занимаемой полосе частот в сигнале со многими несущими длительность импульсов в каждом канале увеличивается в N раз. Приведённая схема может быть использована для синтеза/анализа сигналов, отличающихся друг от друга длительностью символа T и импульсными характеристиками формирующих фильтров hT(t) и hR(t).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Для традиционных OFDM систем hT(t) имеет форму прямоугольного импульса единичной амплитуды. Реализация OFDM в условиях многолучевого распространения требует использования защитного интервала во временной области, обычно содержащего отсчеты, так называемого, циклического префикса [3]. При этом длительность символа увеличивается с TБПФ до T путём копирования последних G отсчётов OFDM символа в его начало, что в свою очередь уменьшает эффективность использования спектра. Верхняя граница, равная единице, может быть достигнута только в идеальном канале, на практике же приходится использовать защитный интервал, который может в некоторых случаях достигать четверти длины символа.

Применение банков фильтров для разделения частотных каналов имеет свои преимущества и недостатки по сравнению с системами OFDM. Для FBMC характерно отсутствие защитных интервалов, что в свою очередь ведёт к увеличению спектральной эффективности, но усложняет реализацию алгоритмов оценки частотно-временных характеристик канала [3]. В отличие от систем с ортогональным частотным разделением с мультиплексированием банки фильтров позволяют значительно уменьшить уровень внеполосного излучения, а также степень влияния соседних каналов друг на друга за счёт малого уровня боковых лепестков АЧХ формирующего фильтра.

В технологии UFMC, в отличие от FBMC, фильтруется не каждая поднесущая в отдельности, а группы поднесущих частот (поддиапазонные блоки), состоящие из определенного количества соседних поднесущих частот. Такой подход позволяет уменьшить внеполосные излучения по сравнению с технологией OFDM без существенного увеличения длины символа, что достигается благодаря использованию при расчете цифрового фильтра весового окна меньшей длины, чем в технологии FBMC. Поэтому преимуществом технологии UFMC перед FBMC являются меньшие задержки передачи данных [4].

Благодаря использованию фильтрации в технологии UFMC, соседние канальные символы не накладываются друг на друга при увеличении задержки распространения в многолучевом канале и соответственно не создают межсимвольную интерференцию. Сглаживание фронтов канальных символов при свёртке с характеристикой фильтра во временной области не вносит существенных искажений, однако позволяет подавить межсимвольную интерференцию в случае, если задержка распространения в канале не превышает длину весового окна фильтра.

Спектрально эффективные FDM - сигналы

Наиболее популярный алгоритм формирования сигналов спектрально эффективных FDM-сигналов (SEFDM) отличается от алгоритма формирования сигналов OFDM только тем, что после выполнения ОБПФ отбрасываются несколько отсчетов сигнала [5]. Демодуляция осуществляется в спектральной области с помощью вычислительно простого алгоритма.

Для уменьшения влияния межсимвольной интерференции был предложен подход, который заключается в применении турбокодера со сверточным кодированием. Несмотря на низкое качество вычислительно простого демодулятора, общий результат оказывается удовлетворительным за счет итеративной обработки, включающей SISO (soft input soft output - с мягкими решениями на входе и на выходе) декодирование сверточного кода[5]. В данной схеме в турбокодер от источника информации поступает пакет битовой информации, где он кодируется до степени кодирования 1/3 (возможны и другие скорости). На приемной стороне от демодулятора поступают метрики символов модуляции ("мягкие" отсчеты), используя которые детектор принимает решение о вероятности значения каждого бита в пакете информации. Окончание процесса декодирования происходит либо после выполнения заданного количества итерационных циклов, либо после того, как величина поправки результата декодирования достигнет установленного порога. После этого происходит "жесткая" оценка информации на выходе декодера для получения значений "0" или "1" для каждого бита.

Результаты моделирования

Целесообразно провести сравнение различных сигналов с частотным мультиплексированием по нескольким критериям, а именно: вычислительные затраты на один квадратурный символ; спектральная эффективность, пик-фактор, помехоустойчивость в гауссовском канале и в канале с рэлеевскими замираниями.

Для этого было проведено имитационное моделирование. Были сформированы OFDM - сигнал с 128 поднесущими, и длиной циклического префикса 40 отсчетов, FBMC и UFMC сигналы с аналогичными параметрами, и SEFDM сигнал с 128 поднесущими и коэффициентом сужения спектра, равным 0,8.

Спектральная эффективность сигналов, вычислялась с помощью соотношения:

(1)

где - Rb битовая скорость передачи данных (бит/с), B -эффективная ширина спектра сигнала (Гц).

Значения спектральной эффективности полученных сигналов в единицах спектральной эффективности стандартного OFDM- сигнала и вычислительных затрат на один квадратурный символ (число комплексных умножений) представлены в таблице 1.

Выигрыш в спектральной эффективности технологий UFMC и FBMC по сравнению с технологией OFDM достигается во временной области за счет возможности не передавать циклический префикс и тем самым повысить скорость передачи информационных данных. Однако использование в технологии UFMC дополнительной фильтрации увеличивает длину символов по сравнению с длиной символов OFDM и тем самым снижает скорость передачи информационных данных. Расширение символа UFMC во временной области зависит от длины весового окна, используемого для формирования поддиапазонных фильтров. Чем больше длина весового окна, тем больше расширение UFMC-символа во временной области. В технологии FBMC фильтрации подвергается каждая поднесущая, вследствие чего, при длине импульсной характеристики фильтра, равной N отсчетов, возможно перекрытие во временной области символов, что исключает необходимость защитных интервалов.

В случае спектрально эффективных FDM сигналов выигрыш в спектральной эффективности достигается в частотной области за счет сжатия спектра вследствие неортогональности поднесущих и пропорционален коэффициенту сжатия .

В работе так же исследовалась такая характеристика полученных сигналов, как пик-фактор, который определяется соотношением:

(2)

где - изменение огибающей сигнала, - оператор усреднения по времени. Полученные значения пик-факторов показаны в таблице 1.

Таблица 1 Значения вычислительных затрат и спектральной эффективности в единицах спектральной эффективности стандартного OFDM- сигнала полученных сигналов

В работе анализировалось прохождение рассмотренных выше сигналов через канал с аддитивным белым гауссовским шумом при различных значениях отношения сигнал/шум. Полученные кривые помехоустойчивости для сформированных сигналов представлены на рис.2. Кривые, соответствующие сигналам, основанным на банках фильтров, полностью совпадают с кривыми, полученными для OFDM сигналов. Применение кодирования позволяет улучшить характеристику помехоустойчивости (около 10 дБ по уровню вероятности битовой ошибки 10-6).

Рис.2 Кривые помехоустойчивости сигналов в канале с АБГШ

Вероятность битовой ошибки для спектрально эффективного FDM сигнала не опускается ниже 10-2, что подтверждает неортогональность выбранных базисов и говорит об ощутимом влиянии межканальной интерференции. Кривая помехоустойчивости для кодированного SEFDM сигнала приближается к кривой для кодированного OFDM сигнала.

Рэлеевские замирания, обусловленные интерференцией достаточно большого числа рассеянных сигналов и сильным ослаблением прямого сигнала, являются наиболее глубокими и приводят к значительным ошибкам при передаче информации. Поэтому в работе также анализировались характеристики помехоустойчивости полученных сигналов в рэлеевском канале. Для выравнивания сигналов использовался зондирующий OFDM сигнал с эффективной шириной спектра, соответствующей исследуемому сигналу, на основе которого строился ZF эквалайзер.

Рис. 3 Кривые помехоустойчивости сигналов в канале с релеевскими замираниями

При моделировании канала связи учитывалось наличие двух лучей - основного и переотражённого, причем второй луч приходит с маленькой задержкой и без затухания. Тогда канал будет проявлять сильные частотно-селективные свойства (глубина замираний порядка 60дБ).

Из полученных кривых видно, что FBMC и UFMC- сигналы обладают худшей помехоустойчивостью в канале с рэлеевскими замираниями, чем стандартные FDM - сигналы. Для канала со слабой частотной селективность по уровню ошибки 10-4проигрыш в отношении сигнал шум для FBMC сигналов составил порядка 7 дБ, а для UFMC сигналов порядка 25 дБ. Вероятность битовой ошибки для спектрально эффективного FDM сигнала не опускается ниже 10-1.

Применение кодирования позволяет получить выигрыш в отношении сигнал шум по уровню вероятности битовой ошибки 10-4 порядка 6-7 дБ для всех типов исследуемых сигналов, а для SEFDM обеспечивает работу в частотно-селективном канале.

Заключение

В работе рассмотрена возможность использования в системах беспроводной связи сигналов, основанных не методе фильтрации частотных подканалов, таких как сигналы с применением банков фильтров и сигналы с универсальной фильтрацией подполос, а также сигналов с частотным мультиплексированием с неортогональным базисом.

Данные сигналы обладают большей спектральной эффективностью нежели сигналы с частотным мультиплексированием при относительно небольшом увеличении вычислительной сложности алгоритмов формирования и приема. В гауссовских каналах кривые помехоустойчивости сигналов с фильтрацией подканалов совпадают с теоретическими кривыми для модуляций, но обладают меньшей помехоустойчивость в канале с рэлеевскими замираниями, нежели чем стандартные FDM - сигналы (по уровню ошибки 10-4 проигрыш в отношении сигнал шум составляет порядка порядка 7 и 25 дБ в каналах с частотной селективностью).

Применение кодирования позволяет обеспечить практически одинаковую помехоустойчивость в гауссовских каналах и работу в каналах с замираниями для всех типов исследуемых сигналов.

Результаты, полученные в ходе исследования, позволяют сделать вывод о возможности широкого практического использования сигналов, основанных не методе фильтрации частотных подканалов и спектрально эффективных сигналов с частотным мультиплексированием.

Литература

1. HuF. Opportunities in 5G Networks: A Research and Development Perspective / Fei Hu. - CRC Press, 2016. - 556 p.

2. Farhang-Boroujeny B. Signal Processing Techniques for Software Radios /B. Farhang-Boroujeny- Lulu publishing house, 2010 -517p.

3. MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB/ Yong Soo Cho [etc.]. - Wiley-IEEE Press, 2010. - 457p.

4. Farhang-Boroujeny B. OFDM Versus Filter Bank Multicarrier / B. Farhang-Boroujeny// IEEE Signal Processing Magazine, -2011, -Vol. 28, № 3, -pp. 92-112.

5. Isam S. Simple DSP-IDFT techniques for generating spectrally efficient FDM signals / S. Isam, I. Darwazeh// IEEE IET Int. Symp. Commun. Syst., Netw., Digital Signal Process. - 2010. - pp 20-24.

6. Prasad R. OFDM for wireless communications systems / Ramjee Prasad. - Artech House, Inc.BoСПВn. - 291p.

7. Darwazeh// IEEE IET Int. Symp. Commun. Syst., Netw., Digital Signal Process. - 2010. - pp 20-24.

8. Xu T. FPGA implementations of real-time detectors for a spectrally efficient FDM system/ T. Xu, R.C. Grammenos, I. Darwazeh// 20th Int. Conf. on Telecommunications (ICT). -2013. - pp 1-5.

9. Гельгор А.Л. Преодоление «барьера» Найквиста при использовании одночастотных неортогональных многокомпонентных сигналов / А.Л. Гельгор, А.И. Горлов, Е.А. Попов // Радиотехника- 2015. - №1. - С. 32-48.

10. Farhang-Boroujeny B. OFDM Versus Filter Bank Multicarrier / B. Farhang-Boroujeny // IEEE Signal Processing Magazine, -2011, -Vol. 28, № 3, -pp. 92-112.

References

1. HuF. Opportunities in 5G Networks: A Research and Development Perspective / Fei Hu. - CRC Press, 2016. - 556 p.

2. Farhang-Boroujeny B. Signal Processing Techniques for Software Radios /B. Farhang-Boroujeny- Lulu publishing house, 2010 -517p.

3. MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB/ Yong Soo Cho [etc.]. - Wiley-IEEE Press, 2010. - 457p.

4. Farhang-Boroujeny B. OFDM Versus Filter Bank Multicarrier / B. Farhang-Boroujeny// IEEE Signal Processing Magazine, -2011, -Vol. 28, № 3, -pp. 92-112.

5. Isam S. Simple DSP-IDFT techniques for generating spectrally efficient FDM signals / S. Isam, I. Darwazeh// IEEE IET Int. Symp. Commun. Syst., Netw., Digital Signal Process. - 2010. - pp 20-24.

6. Prasad R. OFDM for wireless communications systems / Ramjee Prasad. - Artech House, Inc.BoСПВn. - 291p.

7. Darwazeh// IEEE IET Int. Symp. Commun. Syst., Netw., Digital Signal Process. - 2010. - pp 20-24.

8. Xu T. FPGA implementations of real-time detectors for a spectrally efficient FDM system/ T. Xu, R.C. Grammenos, I. Darwazeh// 20th Int. Conf. on Telecommunications (ICT). -2013. - pp 1-5

9. Gelgor A. Overcoming the Nyquist Barrier by using single-frequency Nonorthogonal multicomponent signals / A. Gelgor, A. Gorlov, E. Popov // Radio Engineering. - 2015. - №1. - pp 32-48.

10. Farhang-Boroujeny B. OFDM Versus Filter Bank Multicarrier / B. Farhang-Boroujeny // IEEE Signal Processing Magazine, -2011, -Vol. 28, № 3, -pp. 92-112.

Размещено на Allbest.ru