Исследование эффективности восстановления кам-символов неполной длительности в OFDM-сигнале
Автор: Юзькив Руслан Романович, Федосеев Виктор Андреевич, Мясников Владислав Валерьевич, Сергеев Владислав Викторович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов
Статья в выпуске: 1 т.44, 2020 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается задача восстановления данных, передаваемых при помощи технологии OFDM, по не полностью принятому сигналу. Теоретически данный подход способен повысить стойкость декодера к потере части переданного сигнала. В статье дана математическая постановка задачи восстановления КАМ-символов неполной длительности в OFDM-сигнале, а также рассматриваются несколько методов её решения: метод регуляризации, итерационный метод на базе быстрого преобразования Фурье, градиентный метод на основе обучения по примерам, расчёт обратного оператора. Исследуется их эффективность, а также эффективность использования одновременно нескольких методов для повышения точности восстановления данных. Представленные в работе результаты численных экспериментов подтверждают практический потенциал предложенного подхода.
Частотная модуляция, восстановление сигнала, градиентный спуск, кам
Короткий адрес: https://sciup.org/140247076
IDR: 140247076 | DOI: 10.18287/2412-6179-CO-662
Список литературы Исследование эффективности восстановления кам-символов неполной длительности в OFDM-сигнале
- Prasad, R. OFDM for wireless communications systems / R. Prasad. - Boston: Artech House, 2004. - 272 p.
- Ковалёв, В.В. Формирование и обработка OFDM сигналов / В.В. Ковалёв, О.Ю. Селецкая, Д.А. Покаместов // Молодой учёный. - 2016. - Т. 118. - С. 151-154.
- FaZel, K. Multi-carrier and spread spectrum systems: From OFDM and MC-CDMA to LTE and WiMAX / K. Fazel, S. Kaiser. - 2nd ed. - Chichester: John Wiley & Sons, Ltd, 2008. - 380 p.
- Luo, F.-L. Signal processing for 5G: algorithms and implementations / Ch. Zhang, F.-L. Luo. - Chichester: John Wiley & Sons, Ltd, 2016. - 581 p.
- Balevi, E. One-bit OFDM receivers via deep learning [Electronical Resource] / E. Balevi, J.G. Andrews. - 2018. - URL: https://arxiv.org/abs/1811.00971 (request date 4.12.2019).
- Balevi, E. Reliable low resolution OFDM receivers via deep learning / E. Balevi, J.G. Andrews // 2018 52nd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers. - 2018. - P. 697-701. -
- DOI: 10.1109/ACSSC.2018.8645190
- Jawhar, Y.A. A review of partial transmit sequence for PAPR reduction in the OFDM systems / Y.A. Jawhar, L. Audah, M.A. Taher, K.N. Ramli, N.S.M. Shah, M. Musa, M.S. Ahmed // IEEE Access. - 2019. - Vol. 7. - P. 18021-18041.
- Muhammad, I.G. QAM equalization and symbol detection in OFDM systems using extreme learning machine / I.G. Muhammad, K.E. Tepe, E. Abdel-Raheem // Neural Computing and Applications. - 2013. - Vol. 22, Issues 3-4. - P. 491-500. -
- DOI: 10.1007/s00521-011-0796-y
- Ye, H. Power of deep learning for channel estimation and signal detection in OFDM systems / H. Ye, G.Y. Li, B.-H. Juang // IEEE Wireless Communications Letters. - 2018. - Vol. 7, Issue 1. - P. 114-117. -
- DOI: 10.1109/LWC.2017.2757490
- Gao, X. ComNet: Combination of deep learning and expert knowledge in OFDM receivers / X. Gao, S. Jin, C.-K. Wen, G.Y. Li // IEEE Communications Letters. - 2018. - Vol. 22, Issue 12. - P. 2627-2630. -
- DOI: 10.1109/LCOMM.2018.2877965
- Леонович, Г.И. Математическое моделирование алгоритмов быстрого распознавания OFDM/QAM символов при воздействии нестационарных помех на узкополосный радиоканал / Г.И. Леонович, К.В. Лыков, С.Я. Новиков, В.П. Цветов // Первая Международная научно-практическая конференция "Математическое и компьютерное моделирование". - 2014. - С. 7-10.
- Soifer, V.A. Iterative methods for diffractive optical elements computation / V.A. Soifer, V.V. Kotlyar, L.L. Doskolovich. - London: Taylor & Francis, 1997. - 245 p. -
- ISBN: 978-0-7484-0634-0
