随着先进工艺和技术的不断进步,要想保证数据在高速传输中的正确性,均衡器需要有更高的补偿和更低的功耗,才能实现高效通信。基于12 nm互补金属氧化物半导体工艺,设计了一种高增益、低功耗的自适应连续时间线性均衡器(continuous time l...随着先进工艺和技术的不断进步,要想保证数据在高速传输中的正确性,均衡器需要有更高的补偿和更低的功耗,才能实现高效通信。基于12 nm互补金属氧化物半导体工艺,设计了一种高增益、低功耗的自适应连续时间线性均衡器(continuous time linear equalizer,CTLE),该均衡器采用2级级联结构来补偿信道衰减,并提高接收信号的质量。此外,自适应模块通过采用符号-符号最小均方误差(sign-sign least mean square,SS-LMS)算法,使抽头系数加快了收敛速度。仿真结果表明,当传输速率为16 Gbit/s时,均衡器可以补偿-15.53 dB的半波特率通道衰减,均衡器系数在16×10^(4)个单元间隔数据内收敛,并且收敛之后接收误码率低于10^(-12)。展开更多
针对现有通过设计一体化波束的安全传输方法,难以应对信息传输过程中的信息泄露、非法窃听和恶意攻击等安全性问题,充分利用人工噪声自由度,提出了一种基于人工噪声的通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)安全传...针对现有通过设计一体化波束的安全传输方法,难以应对信息传输过程中的信息泄露、非法窃听和恶意攻击等安全性问题,充分利用人工噪声自由度,提出了一种基于人工噪声的通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)安全传输方法。该方法的设计目标是在目标感知信噪比和一体化基站发射功率满足系统设计的需求下,通过设计一体化基站的预编码矩阵和人工噪声矢量来最大化信息传输的保密率。上述优化问题受复杂的香农保密率目标函数的限制,获取该非凸优化问题的解非常困难,提出一种基于加权均方最小误差(Weighted Minimum Mean Square Error,WMMSE)的半定规划(Semi-Definite Programming,SDP)迭代算法。该算法利用WMMSE与信道容量之间的关系,对复杂的保密率进行等价转化,采用基于SDP的交替迭代算法来获取一体化基站预编码矩阵和人工噪声矢量。实验结果表明,相比于没有添加人工噪声的传统方法,基于人工噪声的ISAC安全传输方法能够有效地提高信息传输的保密率。所提方法为ISAC系统信息传输的安全性研究提供了理论和实践参考。展开更多
为了降低Turbo均衡中均衡器的复杂度,该文提出了符号方差反馈均衡算法(SVFE)。该算法是对精确的线性最小均方误差估计值(LMMSE)进行Taylor展开得到的。在该算法中,先利用时不变均衡器得到初步符号估计值,再根据先验符号方差对估计值加权...为了降低Turbo均衡中均衡器的复杂度,该文提出了符号方差反馈均衡算法(SVFE)。该算法是对精确的线性最小均方误差估计值(LMMSE)进行Taylor展开得到的。在该算法中,先利用时不变均衡器得到初步符号估计值,再根据先验符号方差对估计值加权,最后进行时不变滤波得到更佳的符号估计值。由于用到了时变的先验符号方差信息,其性能更接近精确的LMMSE均衡器。将所提算法用于Proakis C信道下的Turbo均衡处理,和时不变均衡算法进行仿真对比,所提算法将信噪比损失从0.83 d B降到了0.17 d B,并且仍可通过快速傅里叶变换降低为对数复杂度。展开更多
针对现有的正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制系统中最大比合并(Maximal Ratio Combining,MRC)均衡算法收敛速度慢、误码率高的问题,提出一种基于水声OTFS系统的分块线性最小均方误差的最大比合并(Maximal Ratio Co...针对现有的正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制系统中最大比合并(Maximal Ratio Combining,MRC)均衡算法收敛速度慢、误码率高的问题,提出一种基于水声OTFS系统的分块线性最小均方误差的最大比合并(Maximal Ratio Combining Based on Block Linear Minimum Mean Square Error,BLMMSE-MRC)均衡算法。该算法基于水声信道的稀疏性,利用分块线性最小均方误差算法进行预处理,将输出结果作为MRC检测的初始估计值,然后在延迟多普勒空间中估计发射信号的多径分量,并利用MRC进行合并检测。实验结果表明,与已有零填充最大比合并算法(Maximal Ratio Combining Based on Zero Padding,ZP-MRC)和零填充块线性最小均方误差算法(Block Linear Minimum Mean Square Error Based on Zero Padding,ZP-BLMMSE)相比,所提算法能快速收敛,在10-4误码率条件下,信噪比提升了2 dB以上。展开更多
文摘随着先进工艺和技术的不断进步,要想保证数据在高速传输中的正确性,均衡器需要有更高的补偿和更低的功耗,才能实现高效通信。基于12 nm互补金属氧化物半导体工艺,设计了一种高增益、低功耗的自适应连续时间线性均衡器(continuous time linear equalizer,CTLE),该均衡器采用2级级联结构来补偿信道衰减,并提高接收信号的质量。此外,自适应模块通过采用符号-符号最小均方误差(sign-sign least mean square,SS-LMS)算法,使抽头系数加快了收敛速度。仿真结果表明,当传输速率为16 Gbit/s时,均衡器可以补偿-15.53 dB的半波特率通道衰减,均衡器系数在16×10^(4)个单元间隔数据内收敛,并且收敛之后接收误码率低于10^(-12)。
文摘针对现有通过设计一体化波束的安全传输方法,难以应对信息传输过程中的信息泄露、非法窃听和恶意攻击等安全性问题,充分利用人工噪声自由度,提出了一种基于人工噪声的通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)安全传输方法。该方法的设计目标是在目标感知信噪比和一体化基站发射功率满足系统设计的需求下,通过设计一体化基站的预编码矩阵和人工噪声矢量来最大化信息传输的保密率。上述优化问题受复杂的香农保密率目标函数的限制,获取该非凸优化问题的解非常困难,提出一种基于加权均方最小误差(Weighted Minimum Mean Square Error,WMMSE)的半定规划(Semi-Definite Programming,SDP)迭代算法。该算法利用WMMSE与信道容量之间的关系,对复杂的保密率进行等价转化,采用基于SDP的交替迭代算法来获取一体化基站预编码矩阵和人工噪声矢量。实验结果表明,相比于没有添加人工噪声的传统方法,基于人工噪声的ISAC安全传输方法能够有效地提高信息传输的保密率。所提方法为ISAC系统信息传输的安全性研究提供了理论和实践参考。
文摘为了降低Turbo均衡中均衡器的复杂度,该文提出了符号方差反馈均衡算法(SVFE)。该算法是对精确的线性最小均方误差估计值(LMMSE)进行Taylor展开得到的。在该算法中,先利用时不变均衡器得到初步符号估计值,再根据先验符号方差对估计值加权,最后进行时不变滤波得到更佳的符号估计值。由于用到了时变的先验符号方差信息,其性能更接近精确的LMMSE均衡器。将所提算法用于Proakis C信道下的Turbo均衡处理,和时不变均衡算法进行仿真对比,所提算法将信噪比损失从0.83 d B降到了0.17 d B,并且仍可通过快速傅里叶变换降低为对数复杂度。
文摘针对现有的正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制系统中最大比合并(Maximal Ratio Combining,MRC)均衡算法收敛速度慢、误码率高的问题,提出一种基于水声OTFS系统的分块线性最小均方误差的最大比合并(Maximal Ratio Combining Based on Block Linear Minimum Mean Square Error,BLMMSE-MRC)均衡算法。该算法基于水声信道的稀疏性,利用分块线性最小均方误差算法进行预处理,将输出结果作为MRC检测的初始估计值,然后在延迟多普勒空间中估计发射信号的多径分量,并利用MRC进行合并检测。实验结果表明,与已有零填充最大比合并算法(Maximal Ratio Combining Based on Zero Padding,ZP-MRC)和零填充块线性最小均方误差算法(Block Linear Minimum Mean Square Error Based on Zero Padding,ZP-BLMMSE)相比,所提算法能快速收敛,在10-4误码率条件下,信噪比提升了2 dB以上。
