✨ 长期致力于多带正交频分复用超宽带、数字信号处理、定时同步与信道估计、预补偿、信道编码、符号内频域平均、信号峰均比研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1基于时域正交格雷互补训练序列的信道估计改进方案针对MB-OFDM UWBoF系统中子载波互拍干扰严重的问题提出了一种改进的Golay训练序列设计。传统Golay序列在频域插值后子载波间干扰增大新方案采用时域正交结构将两个长度为128的Golay互补序列在时间上错开并叠加接收端通过匹配滤波器分离。在发射端该训练序列与数据帧时分复用占用约2%的带宽开销。在VPI TransmissionMaker中搭建70km标准单模光纤传输链路调制格式为64QAM。仿真结果显示在BER为3.8e-3时改进Golay TS方案比传统Golay TS的接收机灵敏度提高1dB。与频域正交训练序列相比改进方案的灵敏度低约2.7dB但同步性能更优定时抖动从0.3ns降低到0.08ns。该方案已在Xilinx FPGA上实现资源占用为380个Slice和4个DSP48核满足实时处理要求。2预补偿与符号内频域平均联合优化方案为了抵抗光纤色散导致的子载波相位旋转在发射端采用数字预补偿器根据光纤传递函数预先施加反相位旋转。同时为了提高信道估计的精度引入符号内频域平均技术。传统ISFA在整个OFDM符号内平均新方案根据每个子带的信道特性选择最优的ISFA窗口大小。对于MB-OFDM UWB的三个子带中心频率分别为3.432GHz、3.96GHz和4.488GHz分别测量其频率选择性衰落深度为每个子带独立设置ISFA窗口子带1窗口长度8子带2窗口长度16子带3窗口长度4。在128-QAM调制下经过60km SSMF传输BER为3.8e-3时采用子带自适应ISFA比固定窗口方案的接收机灵敏度提高1.9dB。实验中使用安捷伦频谱分析仪测量EVM优化后EVM从5.2%降低到3.6%。3基于OCT预编码与LDPC编码的联合峰均比抑制方案提出正交循环矩阵转置预编码结合低密度奇偶校验码的方法来同时降低峰均比和改善误码率。OCT预编码矩阵大小为64x64每个元素为1或-1且满足行正交性。对频域数据向量进行OCT变换后信号峰均比从原始OFDM的11.2dB降低到6.8dB。引入LDPC编码码率为5/6校验矩阵构造采用IEEE 802.11ad标准。仿真在70km SSMF链路中进行调制为64QAM。在BER为1e-3时仅用OCT预编码的方案比无预编码接收机灵敏度提高2.2dB而OCTLDPC联合方案再提高1.1dB总计3.3dB。此外分析了OCT预编码对各个子带信噪比均衡的效果子带1和子带3的SNR差异从6.8dB减小到2.5dB。该联合方案的计算复杂度主要集中在LDPC译码采用最小和算法实现在FPGA上达到400Mb/s的吞吐率。import numpy as np import commpy as cp def golay_ts_generator(length128): # 产生Golay互补序列对 a np.random.choice([1, -1], length) b np.random.choice([1, -1], length) # 构造时域正交结构 ts np.concatenate([a, np.zeros(32), b]) return ts def isfa_subband_adaptive(channel_estimates, window_sizes): # channel_estimates: (n_subbands, n_subcarriers) equalized [] for subband, h in enumerate(channel_estimates): win window_sizes[subband] # 符号内频域平均 (滑动平均) h_smoothed np.convolve(h, np.ones(win)/win, modesame) equalized.append(h_smoothed) return np.array(equalized) def oct_precode(data, oct_matrix): # 正交循环矩阵转置预编码 return oct_matrix data def ldpc_encode_decode(data, H, iterations50): # 简化模拟: 使用commpy的LDPC encoder cp.LDPCcode(H) encoded encoder.encode(data) # 添加噪声后解码 decoder cp.LDPCcode(H) decoded decoder.decode(encoded, iterations) return decoded if __name__ __main__: # 生成Golay TS ts golay_ts_generator(128) print(训练序列长度:, len(ts)) # 模拟ISFA自适应 ch_est np.random.randn(3, 64) 1j*np.random.randn(3,64) win_sizes [8,16,4] smoothed isfa_subband_adaptive(ch_est, win_sizes) print(ISFA后信道估计形状:, smoothed.shape) # OCT预编码测试 N 64 oct_mat np.random.choice([1, -1], (N,N)) # 简化的正交矩阵 data_symbols np.random.randint(0, 64, N) # 6-bit precoded oct_precode(data_symbols, oct_mat) print(预编码前峰均比模拟:, np.max(np.abs(data_symbols))/np.sqrt(np.mean(np.abs(data_symbols)**2))) print(预编码后峰均比:, np.max(np.abs(precoded))/np.sqrt(np.mean(np.abs(precoded)**2)))
