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    空時分組碼在PPM 調(diào)制下的信道容量

    2021-07-30 07:57:36李靜
    電子設(shè)計工程 2021年14期

    李靜

    (陜西省建筑職工大學(xué),陜西 西安 710068)

    兩根發(fā)射天線的空時分組碼[1]在1998 年由Alamouti SM 研究得出。緊接著,以空時分組碼兩根發(fā)射天線為基礎(chǔ)研究了多根發(fā)射天線,并且對正交空時分組編碼[2]進行了定義。信道容量(Channel Capacity)可以平均最大速率傳送信息,其計算方法有多種,通常應(yīng)用連續(xù)信道容量和離散信道容量兩類。bit/符號和bit/s 定義為離散信道的基本單位。研究發(fā)現(xiàn),影響信道容量的因素有信噪比、發(fā)射天線數(shù)、接收天線數(shù)、調(diào)制數(shù)、光強閃爍衰減系數(shù)等。無線通信干擾可以轉(zhuǎn)為潛在的通信能力,即每一條獨立的信道可由多徑線路來充當(dāng),不同的信息被同時傳送,即加倍地增加了無線光MIMO 的容量,也就是說,多徑并行傳輸多個不同的數(shù)據(jù)序列??諘r編碼應(yīng)用領(lǐng)域廣泛,具有很好的發(fā)展前景,空時編碼體制已經(jīng)作為第三代移動通信的標(biāo)準(zhǔn)體制,在第四代移動通信系統(tǒng)中也起到了關(guān)鍵作用。

    1 信道容量

    1.1 平均信息量

    按照信息論的概念,統(tǒng)計發(fā)送xi和收到y(tǒng)j信息量的平均值,其中,發(fā)送xi的不確定程度信息量減去收到y(tǒng)j的不確定程度信息量,可得到C值[3]為:

    1.2 根據(jù)全概率公式、貝葉斯公式得出信道容量公式

    p(xi)稱為先驗概率,定義為發(fā)出符號平均信息量xi的概率(i=1,2,…,n);p(yj)稱為后驗概率,定義為收到符號平均信息量的概率(j=1,2,…,m);p(yj|xi)稱為轉(zhuǎn)移概率,定義為發(fā)出符號平均信息量xi和收到符號平均信息量yj在一定條件下的概率。

    根據(jù)貝葉斯公式,可得:

    根據(jù)全概率公式,可得:

    式中,P(y1)表示收到符號y1時的概率,j=1;P(x2)表示發(fā)送符號x2的概率,i=2;P(y1|x1)為轉(zhuǎn)移概率,表示發(fā)出符號x1在一定條件下收到符號y1的概率;把式(3)、(4)代入式(2)可得p(xi|yj),最后,代入式(1)中,可以得到信道容量公式。

    2 仿真分析和結(jié)果

    利用蒙特卡羅方法進行仿真試驗,仿真的條件為:總發(fā)射功率ES不變,ES=1;樣本數(shù)為100 000,其中,取二進制數(shù)據(jù)流;光電轉(zhuǎn)換效率η=0.8;試驗?zāi)P筒捎么髿馔牧髂P汀?shù)正態(tài)分布模型、Gamma-gamma 分布模型下的不同發(fā)射天線數(shù)和接收天線數(shù)目;利用4PPM 調(diào)制方法進行調(diào)制;閃爍因子SI=0.4 時為弱湍流、SI=0.9 時為中湍流、SI=1.25 時為強湍流。大氣結(jié)構(gòu)折射率常數(shù)分別為2.10×。距 離L為8 000 m 和1 000 m,波長λ=1.06 μ m。

    2.1 α 服從對數(shù)正態(tài)分布概率密度函數(shù)

    α服從對數(shù)正態(tài)分布概率密度函數(shù),如式(5)所示。

    式中,μx為平均信息值,為方差,其中μx和滿足μx=-,α為光強衰減閃爍系數(shù),A為振動幅度值[4]。

    2.2 Gamma-gamma 分布概率密度函數(shù)

    Gamma-gamma分布概率密度函數(shù)如式(6)所示。

    式中,I為接收端的光強,Γ(·) 是gamma 函數(shù),Kα-β(·)是第二類修正貝塞爾函數(shù)[5],α和β定義如下:

    SI為閃爍因子,SI與α和β的關(guān)系[6]為SI=1/α+1/β+1/(αβ)。

    <1 為弱湍流;≈1 為中湍流;>1 為強湍流。

    2.3 兩種情況下的仿真圖像

    圖1 為SI=0.4 時對數(shù)正態(tài)分布下的信道容量,Monte Carlo 仿真1×1,2×2,3×3,4×4 系統(tǒng)的信道容量,從發(fā)送天線角度來看,當(dāng)接收天線數(shù)目加大時,信道容量明顯加大。

    圖1 SI=0.4 時對數(shù)正態(tài)分布下的信道容量

    圖2 為SI=0.4 時的Gamma-gamma 分布,從仿真圖可以得出4×4 的空時分組碼系統(tǒng)性能最佳。

    圖2 SI=0.4時Gamma-gamma分布下的信道容量

    圖3 為SI=0.9 時Gamma-gamma 分布下的誤碼率,Monte Carlo 仿真1×1,1×2,2×1,2×2 系統(tǒng)的誤碼性能。從仿真圖可以得出,2×2 系統(tǒng)的誤碼率最小,1×1 系統(tǒng)的誤碼率最大,在PS=10-2時,采用空時分組碼后2×2 比2×1 系統(tǒng)性能提高了約10 dB。

    圖3 SI=0.9時Gamma-gamma分布下的誤碼率

    圖4 為SI=1.25 時Gamma-gamma 分布下的誤碼率,從仿真圖可以看出,在PS=6.6×10-1時,4×4 比1×1 的空時分組碼系統(tǒng)性提高了約10 dB。關(guān)于對數(shù)正態(tài)分布和Gamma-gamma 分布下中斷概率的研究如圖5、6 所示,弱湍流、對數(shù)正態(tài)分布下的仿真距離L=81 000 m,波長λ=1.06 μm,則大氣結(jié)構(gòu)折射率常 數(shù)分別為,此時從小到大為0.12、0.32、0.52,中斷概率減小信噪比反而增加;在中強湍流信道下,按照Gamma-gamma 仿真對中斷概率進行研究。仿真時距離L=8 000 m,波長λ=1.061 μm,大氣結(jié)構(gòu)折射率常數(shù)分別為由小值逐漸增大時,[α,β]定義為[4,1.6]、[4.3,1.3]、[8,1],中斷概率減小,信噪比不斷增大。

    圖4 SI=1.25時Gamma-gamma分布下的誤碼率

    圖5 PPM調(diào)制下對數(shù)正態(tài)分布的中斷概率

    圖6 空時分組碼在PPM調(diào)制下Gamma-gamma分布下的中斷概率

    3 研究現(xiàn)狀分析

    Teladar 在1995 年對衰落抑制MIMO 信道容量[7]進行了研究。Foshini 在1996 年給出了多輸入多輸出分層(D-BLAST)算法[8],對分層空時編碼進行了定義,通過BLAST 實驗得到了應(yīng)用。1998 年TarokhV等人首次提出并定義了STC(空時碼)[9-11]。

    單根發(fā)射天線編碼應(yīng)用推廣多根發(fā)射天線[12]是Tarokh 等人在Alamouti 方案基本理論上發(fā)展的。復(fù)信號發(fā)射天線數(shù)和分集增益達(dá)到最大,且它們的和為2,而當(dāng)時不存在分集增益達(dá)到最大和傳輸速率達(dá)到最大時發(fā)射天線數(shù)為1。同時,文獻[13]中提出了準(zhǔn)正交或非正交空時分組碼。

    為了能夠獲得最大的發(fā)射分集增益,利用了STBC 正交設(shè)計理論的無時間冗余,采用最大似然譯碼算法得到最大的發(fā)射分集編碼增益來降低譯碼復(fù)雜度。空時網(wǎng)格編碼的方法是TarokhV 首先提出[14]的。分集增益和編碼增益由空時網(wǎng)格編碼提出,碼元前后發(fā)送具有一定的相關(guān)性,部分碼元發(fā)送錯誤,但是整幀的數(shù)據(jù)仍正確??諘r網(wǎng)格編碼在編碼過程中的優(yōu)點:性能較佳、抗衰落能力強、用途廣泛等,但還是有一些缺點,比如空時網(wǎng)格編碼在編碼過程中搜索強的編碼比較困難、網(wǎng)格編碼在采用維特比譯碼算法時比較復(fù)雜而且計算的效率相對比較低。

    4 結(jié)論

    文中利用先驗概率、后驗概率、轉(zhuǎn)移概率根據(jù)貝葉斯公式、全概率公式得出信道容量C的公式,且得出影響信道容量公式[15]的因素有信噪比、發(fā)射天線數(shù)、接收天線數(shù)、調(diào)制數(shù)、閃爍因子。

    文中主要研究了空時分組碼信道容量,以及影響信道容量的中斷概率和誤碼率。通過Monte Carlo 方法進行仿真,從仿真結(jié)果得出以下結(jié)論:1)在相同的調(diào)制方式和編碼下,在信道容量好的情況下,其發(fā)射天線數(shù)多;2)在相同的調(diào)制方式和編碼下,發(fā)送和接收天線數(shù)越多,誤碼率越??;3)大氣結(jié)構(gòu)折射率常數(shù)一定時,信噪比增加時中斷概率卻在減小[16-17]。

    文中主要按照最基本的信息論的方法推導(dǎo)MIMO 信道容量、中斷概率、誤碼率,采用Matlab 仿真方法分別在對數(shù)正態(tài)分布模型、Gamma-gamma 分布模型下對不同天線數(shù)進行仿真,得出其最優(yōu)的編碼。

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