70、索引调制技术在OFDM通信系统中的应用与前景

索引调制技术在OFDM通信系统中的应用与前景

1. 引言

随着移动数据流量的激增,未来的无线网络需要支持更高的光谱效率和能源效率。传统的正交频分复用(OFDM)技术在这些方面面临挑战,尤其是高峰值平均功率比(PAPR)和对频率偏移的高度敏感性。索引调制(IM)作为一种新兴的调制技术,为OFDM通信系统提供了显著的改进。IM通过利用传输实体(如天线、信号星座图、扩频码和导频)的开关状态来传递信息,几乎不需要额外的功率,从而在光谱效率和能效方面取得了显著的好处。本文将探讨基于星座图、基于编码和基于导引的索引调制技术在OFDM通信系统中的应用潜力。

2. 基于星座图的索引调制

2.1 组合方法生成星座图模式

基于星座图的索引调制技术利用子载波的空闲状态来传递额外信息。OFDM-IM是这一类技术的典型代表,它通过将子载波划分为多个子块,并在每个子块中激活一部分子载波来传递信息符号,同时通过未激活子载波的索引来传递额外信息。OFDM-IM的发射机结构如图2.1所示,接收机则通过最大似然(ML)检测器或低复杂度检测器(如对数似然比检测器、近似ML检测器和贪婪检测器)来解码信息。

2.1.1 低复杂度检测器

为了降低检测复杂度,提出了几种低复杂度检测器。例如,对数似然比(LLR)检测器通过比较每个子载波的对数似然比值来估计子载波状态,而贪婪检测器则通过测量子载波功率来确定活动子载波的索引,然后再解调符号。这些检测器在复杂度和误码性能之间提供了不同的折衷。

检测器类型 复杂度 误码性能
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTMTransformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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