System通信基础原理 4

第6章现代通信系统的MATLAB/Simulink设计与仿真123跳频通信系统OFDM通信系统MIMO通信系统45协作通信系统异构蜂窝网络14基于深度学习的信号检测26.1跳频通信系统跳频技术简介频率跳变扩频通信系统简化方框图跳频是最常用的扩频方式之一，其工作原理是指收发双方传输信号的载波频率按照预定规律进行离散变化的通信方式，通信中使用的载波频率受伪随机变化码的控制而随机跳变。跳频技术可提供几千到个离散频率，跳频系统结构如下图所示。3跳频通信系统仿真6.1跳频通信系统频率跳变扩频通信系统的仿真流程4跳频通信系统仿真6.1跳频通信系统频率跳变扩频通信系统的Simulink仿真模型56.1跳频通信系统原始信号（二进制伪随机序列）的频谱已调信号（跳频前）的频谱66.1跳频通信系统已调信号（跳频后）的频谱解扩解调后信号的频谱76.2OFDM通信系统OFDM技术简介

OFDM技术是一种独特的多载波调制技术。从时域看，它把输入信号分解成多路子数据流传输，这样每个子数据流信道的带宽就小，可以看成是平坦型的信道衰落；从频域上看，它把整个信道分成N个子信道，这些信道间彼此相互正交。OFDM技术对N个子载波信号调制并相加后同时发送，实现将高速传输的串行数据信号调制成并行的相对低速子数据流在子载波上并行传送。OFDM信号频谱示意图86.2OFDM通信系统

信号经过信道编码和交织后进行QPSK或者QAM基带调制，并插入导频，以便接收端进行信道估计。插入导频后的信号序列经过串/并变换、IFFT运算调制到各个子载波上，再叠加。叠加后形成的频分复用数据流插入保护间隔，对抗符号间干扰，然后进行数字上变频、进入信道。接收端去除复用数据流中的循环前缀后，经过串/并变换并FFT运算分离出各个子信道的信号，然后进行并/串转换、信道均衡、基带解调等逆向过程，恢复出信号。OFDM技术简介OFDM的系统模型框图96.2OFDM通信系统OFDM通信系统仿真采用程序实现OFDM通信系统仿真，包括QPSK调制、串/并转换、IFFT、并/串转换、插入保护间隔AWGN信道传输以及相应的逆过程。106.2OFDM通信系统OFDM通信系统仿真OFDM的MATLAB仿真结果116.3MIMO通信系统MIMO技术简介MIMO（Multiple-Input-Multiple-Output）即为多输入多输出，有时候也被称为空间分集。MIMO的主要思想是在收发两端都运用多个天线单元，利用相关的技术和多径传播，建立空间并行传输通道，在发射功率和带宽不变的前提下，提升传输数据速度和无线通信的质量，3×3的MIMO系统原理如下图所示。3×3的MIMO系统原理图126.3MIMO通信系统MIMO技术简介不同数量天线的MIMO信道容量对比图136.3MIMO通信系统MIMO空时编码系统仿真MIMO技术通常和空时编码技术相结合。空时编码的基本工作原理是把从信源发出的信息数据流,按一定规则形成多个信号矢量，分别从不同的发射天线发射。目前提出的空时编码方式主要有：空时分组码STBC(SpaceTimeBlockCoding)、贝尔分层空时结构BLAST(BellLayeredSpaceTimeArchitecture)、空时格型编码STTC(SpaceTimeTrellisCoding)等。STBC根据正交原理构造码字，要求设计出的码字各行各列之间满足正交性，接收时采用最大似然解码。STBC最早由Alamouti提出，因此又称Alamouti空时编码。基于星座映射的Alamouti编码的原理146.3MIMO通信系统MIMO空时编码系统仿真MIMO空时编码系统的Simulink仿真模型156.3MIMO通信系统MIMO空时编码系统仿真子系统FrameErrorRateCalculation子系统FandingChannel166.3MIMO通信系统MIMO-OFDM系统设计实际无线传输环境中的信道多为频率选择性衰落信道，而OFDM技术通过将频率选择性信道转换为多个在频域上平坦的子信道，可以有效消除多径衰落的影响，因此，可以将MIMO和OFDM有效结合起来，并联合空时编码形成MIMO_OFDM系统，将时间、频率、空间三种分集技术有效的结合起来。MIMO-OFDM系统框图176.3MIMO通信系统MIMO-OFDM通信系统仿真通过程序实现基于STBC的MIMO_OFDM通信系统在不同信噪比情况下接收端的误符号率和误比特率仿真。发射端包括基带调制、空时编码、导频插入、IFFT、并串合并及添加循环前缀；接收端包括去除循环前缀、取出导频估计信道、FFT运算以及并串合并、空时解码等。仿真中星座映射采用QPSK，空时编码采用4*3的复正交空时编码矩阵。OFDM子载波数为100，每载波传输66个符号，每个符号2比特。IFFT长度为512个符号。发射天线3个，接收天线2个。接收端天线的误符号率和误比特率186.4协作通信系统协作通信技术简介协作通信的基本思想是通过多用户之间共享天线和其他网络资源的形式构造“虚拟多天线阵列”，并通过分布式处理产生协作来获得一定的空间分集增益。这种多节点相互协作的传输技术被称为协作通信。多跳协作通信模型两跳协作通信模型196.4协作通信系统协作通信系统仿真协作通信的基本思想是通过多用户之间共享天线和其他网络资源的形式构造“虚拟多天线阵列”，并通过分布式处理产生协作来获得一定的空间分集增益。这种多节点相互协作的传输技术被称为协作通信。多跳协作通信模型两跳协作通信模型206.4协作通信系统协作通信仿真协作通信系统的误码率仿真流程216.4协作通信系统协作通信仿真两跳协作通信系统的误码率仿真226.5异构蜂窝网络异构蜂窝网络简介随着无线通信技术的迅速发展以及用户对数据传输速率日益苛刻的要求，蜂窝网的数据流量呈指数式增长。为了满足这些需求，LTE和WiMax标准组提出在宏基站基础之上，引入一些低功耗节点用于扩大系统容量、卸载热点宏基站的负载、增强室内覆盖、提高小区边缘用户的服务质量。由宏基站和低功率节点组成的网络架构称为异构蜂窝网络，异构蜂窝网络结构示意图236.5异构蜂窝网络异构蜂窝网络建模与性能分析蜂窝网络用户的接收信号强度、干扰信号强度取决于接收端与各基站的距离。随机几何是研究随机空间模型的数学工具，由于蜂窝网络基站和移动台的分布恰好符合随机几何研究对象的随机属性，学术界提出用齐次泊松点过程(HomogeneousPoissonPointProcess，HPPP)建模蜂窝网络的基站分布，并且分析了覆盖率与可达速率这两个性能指标，证明泊松点过程与网格模型均能准确给出覆盖率曲线。异构蜂窝网络覆盖率仿真流程246.5异构蜂窝网络异构蜂窝网络建模与性能分析仿真中假设微基站的信干比门限与宏基站的信干比相等，可以看出，随着信干比门限的上升，越来越多的用户无法接入基站，所示覆盖率逐渐下降。两层异构蜂窝网络覆盖率仿真结果256.6基于深度学习的OFDM系统信号检测

基于DNN的OFDM系统信号检测传统的信道估计方法通常依赖于导频符号和数学模型，但在复杂多变的无线环境中，这些方法可能不够准确。在无线通信系统中，深度学习网络（DeepNeuralNetwork，简称DNN）可以用于多种任务，如信道估计、信号检测、资源分配等。DNN是一种具有多个隐藏层的人工神经网络模型，能够自动从数据中学习复杂的输入输出映射关系。DNN可以直接从接收到的数据中学习信道特征，而不需要显式地估计CSI。因此可以简化接收机的设计，并提高性能。一个典型的DNN由以下几个部分组成：输入层：接收原始数据，如图像像素值、音频信号或传感器读数。隐藏层：包含多个全连接层（FullyConnectedLayers），每个层由多个神经元组成。每一层的神经元通过权重和偏置与下一层的神经元相连。激活函数：每个神经元通常使用非线性激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）来引入非线性，使网络能够学习复杂的模式。输出层：产生最终的预测结果，如分类标签或回归值。266.6基于深度学习的OFDM系统信号检测

基于DNN的OFDM系统