B-CDMA: синтез и анализ систем фиксированной радиосвязи - Архипкин В.Я.
ISBN 5-88405-038-0
Скачать (прямая ссылка):
1. Фильтр или коррелятор без компенсации не являются оптимальными и даже эффективными средствами выделения полезных сигналов на фоне пачки CDMA при N>3.
2. Кодового разделения ПСП на длительности (1,.5) может оказаться недостаточно для «позиционной» различимости на всех К позициях в отдельности.
3. Для эффективной работы системы более важна различимость N сигналов на всех К = 1, Б позициях ПСП, которую обеспечить с помощью квадратур затруднительно (см. гл. 3).
4. Различимость чипов «по вертикали» во всех позициях K = I, Б можно обеспечить дополнительной специальной окраской чипов данного ПСП, например использованием поднесущих (манипуляция частотой) или манипуляцией фазы (эффективна только при скачках фазы, превышающих величину ее нестабильности), или манипуляцией поляризации в СВЧ диапазоне, или более общими способами пространственного разнесения сигналов. Возможны также различные комбинации указанных и других методов. Анализ СФ и корреляторов с неизбежностью привел к появлению новой научно-технической проблемы, порождаемой негауссовостью и нестационарностью пачки CDMA. При этом «незаметно» центр тяжести проблемы сместился с анализа линейных систем фильтрации на описание и анализ типично нелинейно-логических операций взаимодействия N сигналов в каждой из К позиций ПСП. А это уже характерно для систем кодирования и декодирования (например, группы систематических кодов в пространстве Хэмминга), но сконструированное здесь вероятностное пространство несравненно сложнее хэммингова хотя бы из-за существования аномально больших выбросов в силу суммирования чипов в пачке на каждой К-й позиции.
2.5. Результаты сравнения классических и оптимальных компенсаторов
Проблема компенсации мешающих воздействий и помех слишком обширна и важна. Ограничимся сейчас критерием минимума среднеквадратической ошибки (MCKO) компенсации мешающих сигналов CDMA, хотя выше использовались гораздо более общая теория и глубокая процедура с применением матричных массивов АКФ и ВКФ (по причине отсутствия другого метода учета скрытых статистических взаимосвязей процессов и сигналов). Очень часто MCKO используется на практике для описания систем компенсации с обратными связями, когда ошибка компенсации выхода поступает обратно в адаптивный блок весов с целью формирования опорного помехового колебания ух из поступающего х, т.е. такого yh чтобы отличие его поступающего на вход у было минимальным по критерию MCKO (рис. 2.15), откуда немедленно следуют три основных крупнейших недостатка [35] классических способов компенсации с обратными связями (ОС):
Рис. 2.15. Компенсаторы с адаптивной обратной связью
1. В 1876 г. И.А. Вышнеградский доказал знаменитую теорему для систем с обратными связями, которая, если коротко, гласит: при отсутствии ошибки нет регулирования и нет устойчивости. Следовательно, в классических компенсаторах (KK) ошибка неизбежна. Причем чем меньше ошибка, тем система менее устойчива, поскольку после каждого второго пробега по цепи отрицательной обратной связи флуктуации будут суммироваться в фазе, что и является причиной нежелательной и практически часто наблюдаемой генерации. Говорить о какой-либо компенсации не Urin І БО l\DMj|f|tjl 11 KIIWiru
приходится, поскольку генерируется сложно-модулированное по огибающей и фазе случайными флуктуациями колебание, ширина спектра которого зависит от полосы пропускания цепи обратной связи и всей петли в целом.
2. Полоса пропускания цепи ОС должна быть не менее ширины спектра помехи X, и поскольку нестабильности и флуктуации цепи ОС не устраняются самой этой цепью, то ошибка компенсации в KK неизбежно увеличивается. Многопетлевые цепи ОС только усугубляют ситуацию, так как через одну петлю и на каждом втором пробеге нежелательные флуктуации суммируются в фазе, ошибка неизбежно нарастает, система KK на глазах «разваливается», что проверено моделированием на ЭВМ [35].
3. Самые большие осложнения наблюдаются при наличии на входе помехи у в смеси с сигналом S, который в силу логики системы KK с ОС также компенсируется; на выходе, скажем, СФ сигнал практически не сжимается или вообще отсутствует. Но с теоретических позиций «провалов» гораздо больше. Ведь в идеале апериодическая 100%-ная ОС приводит к бесконечной полосе пропускания системы, а следовательно, к бесконечной мощности собственных шумов; полностью сохраняется негауссовая статистика сигнала даже при гауссовой помехе. Любые методы «квазилинеаризации», «квадратично-гауссового приближения», калмановской фильтрации не годятся, так как даже в малой окрестности пика апостериорного распределения вероятностей, оказаться в которой можно только при большом отношении С/П, в разложении пика в ряд Тейлора необходимо сохранять не менее четырех-пяти членов из-за негауссовости сигнала, а не два, как при гауссовом приближении [35].
Оптимальные схемы, полученные в разд. 2.1-2.4, лишены всех описанных недостатков; цена этого - полная априорная стохастическая осведомленность, естественная при использовании теории статистических решений и ее обобщений, а при отсутствии подобной осведомленности - адаптация путем оценки многомерных пространственно-временных законов распределения вероятностей (но только на входе системы). Процедура оптимальной компенсации (OK) осуществляется на втором этапе, после настройки системы и адаптации весов с последующим формированием опорной помехи из X, статистически гораздо более «близкой» к у в силу учета всех стохастических взаимосвязей (всех процессов любого порядка), а не только спектрально-корреляционных связей (да и то не полностью, как в критерии МСКО).
