РАЗРАБОТКА ЭНЕРГЕТИЧЕСКИ ЭФФЕКТИВНОЙ СИСТЕМЫ СВЯЗИ В ТРОПОСФЕРНОМ РАДИОКАНАЛЕ НА БАЗЕ OFDM-СИГНАЛОВ
Аннотация
Известно, что при передаче данных в системах радиорелейной и тропосферной связи
может возникать межсимвольная интерференция. Наличие многолучевого распростране-
ния и частотно-селективных замираний в тропосферном, радиорелейном существенно
понижает энергетическую эффективность системы связи в целом. Целью работы было
добиться увеличения эффективности использования канала для радиорелейной и тропо-
сферной связи путем использования OFDM (orthogonal frequency-division multiplexing –
мультиплексирование с ортогональным частотным разделением каналов) при помощи ме-
тодов уменьшения пик-фактора OFDM сигнала и увеличения линейности передающего
тракта. Для оценки алгоритмов цифровых предыскажений в среде Matlab/Simulink была
разработана модель для методов LMS, NLMS, RLS, RPEM и модель усилителя мощности с
реальными характеристиками. По результатам моделирования алгоритмов был выбран
RLS. Кроме того, в данной работе был разработан модифицированный вариант алгоритма
адаптации на основе рекурсивного метода наименьших квадратов (RLSm). Основным ре-
зультатом модификации являются: уменьшение количества арифметических операций,
необходимых для выполнения одной итерации (более чем в 5 раз), повышение стабильности
алгоритмов адаптации, за счёт введения методов регуляризации, уменьшение времени схо-
димости, за счёт введения экспоненциальной зависимости. Были исследованы различные
алгоритмы уменьшения пик-фактора OFDM сигнала,наилучший результат удалось дос-
тичь при комбинировании Tone reservation(TR) и Active constilation extension(ACE). Модели-
рование в среде Matlab/Simulink показало, что комбинация алгоритмов TR и ACE уменьшает пик-фактор OFDM сигналов на ~5дБ для BPSK потока данных и ~4.5дБ для 8-PSK,
QAM-16, QAM-64, QAM-128 и QAM-256. Для увеличения линейности передающего тракта
был выбран и модернизирован алгоритм ввода цифровых предыскажений RLSm, он позво-
лил снизить величину модуля вектора ошибки (EVM) на 13.5дБ, а также увеличить соот-
ношение модуляция/ошибка (MER) на 13.6дБ.
Литература
an Optimal Approach through Sphere Encoding, IEEE ICC 2016 - Signal Processing for
Communications Symposium.
2. Sandeepkumar Vangalaa, Anuradha Sundrub. Adaptive Clipping Active Constellation Extension
for PAPR Reduction of OFDM/OQAM System, 6th International Conference on Advances
In Computing & Communications, ICACC 2016, 6-8 September 2016, Cochin, India.
3. Ir. Johan Paduart, Identification of Nonlinear systems using Polynomial Nonlinear State
Space Model. Vrije Universiteit Brussel, 2008, pp. 102-104.
4. Zhu A., Brazil T.J. An overview of Volterra series based behavioral modeling of
RF/microwave power amplifiers, Wireless Microwave Technol. Conf., 2006, pp.101-107.
5. Jeon W.G., Chang K.H., and Cho Y.S. An Adaptive Data Predistorter for Compensation of
Nonlinear Distortion in OFDM systems, IEEE Transactions on Communications, 1997,
45:11671171.
6. Ding L., Ma Z., Morgan D.R., Zierdt M., and Pastalan J. A least square/Newton method for
digital predistortion of wideband signals, IEEE Trans. on Communications, May 2006,
Vol. 54, No. 5, pp. 833-840.
7. Gan L. Adaptive digital predistortion of nonlinear systems: Ph.D. Thesis, Faculty of Electrical
and Information Engineering, Graz University of Technology, Graz, Austria. – 2009.
8. Morgan D., Ma Zh., Kim Ja., Zierdt M.G., and Pastalan J. A generalized memory
polynomical model for digital predistortion of RF power amplifiers, IEEE Trans. Sig. Proc.,
2006, Vol. 54, pp. 3852-3860.
9. Zhu A., Pedro J.C., Brazil T.J. Dynamic deviation reduction-based Volterra behavioral modeling
of RF power amplifiers, IEEE Trans. On Microwave Theory and Techniques, 2006,
Vol. 54, No. 12, pp. 4323-4332.
10. Iqbal H. and Khan S.A. Selective Mapping:Implementation of PAPR Reduction Technique in
OFDM on SDR Platform, 2018 24th International Conference on Automation and Computing
(ICAC), 2018, pp. 1-6. DOI: 10.23919/IConAC.2018.8749039.
11. Helaly T.K., Dansereau R.M. and El-Tanany M. "A Low Complexity PAR Reduction Technique
Using Cyclic Shifted Data Sequences in DS-CDMA Signals," 2010 Sixth Advanced International
Conference on Telecommunications, 2010, pp. 196-200. DOI: 10.1109/AICT.2010.54.
12. Xiao Y., Zhang L. and Imran M. Active Constellation Extension for Peak Power Reduction
Based on Positive and Negative Iterations in OFDM Systems, 2019 UK/ China Emerging
Technologies (UCET), 2019, pp. 1-5. DOI: 10.1109/UCET.2019.8881859.
13. Lin W.-L. and Tseng F.-S. Theory and Applications of Active Constellation Extension, in IEEE
Access, 2021, Vol. 9, pp. 93111-93118. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3093103.
14. Fang L. and De Figueiredo R.J.P. Performance of OFDM-CDMA System with Papr Reduction
in Nonlinear Rayleigh Fading Channel, MILCOM 2006 - 2006 IEEE Military Communications
conference, 2006, pp. 1-6. DOI: 10.1109/MILCOM.2006.302544.
15. Prabal Gupta, H. Pal Thethi, Ajay Tomer. An efficient and improved PTS algorithm for PAPR
reduction in OFDM system, International Journal of Electronics, 2022, 109:7, pp. 1252-1277.
16. Yang W., Li H., Li M., Liu Y. and Liu Q. Channel Estimation for Practical IRS-Assisted OFDM
Systems, 2021 IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops
(WCNCW), 2021, pp. 1-6. DOI: 10.1109/WCNCW49093.2021.9419982.
17. Lu X., Shi Y., Li W., Lei J. and Pan Z. A Joint Physical Layer Encryption and PAPR Reduction
Scheme Based on Polar Codes and Chaotic Sequences in OFDM System, in IEEE Access,
2019, Vol. 7, pp. 73036-73045. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2919598.
18. Mohammad Reza Motazedi, Reza Dianat. An erasure-based scheme for reduction of PAPR in
spatial multiplexing MIMO-OFDM using Reed-Solomon codes over GF(216 + 1), International
Journal of Electronics, 2018, 105:9, pp. 1583-1597.
19. Zhang H., Wu H.-C., Jiang H. and Huang S.C.-H. Robust pilot detection techniques for channel
estimation and symbol detection in OFDM systems, 2014 IEEE Global Communications
Conference, 2014, pp. 3025-3031. DOI: 10.1109/GLOCOM.2014.7037269.
20. Jaradat А.M., Hamamreh J.M. and Arslan H. Modulation options for OFDM-based waveforms:
Classification comparison and future directions, IEEE Access, 2019, Vol. 7, pp. 17263-17278.
