基于端到端系统的导频插入和信道估计设计

自深度学习技术驱动的端到端通信系统解决方案被引入后,通信系统的架构模式已经发生了巨大的变革。虽然该技术在AWGN信道上表现良好,但在无线信道环境变化情况下,其表现并不尽如人意。因此,当前普遍采用的策略是引入导频信号,将导频按照头部位置插入或固定间隔插入的方式插入数据流中,同时在端到端系统之外增设信道估计模块以补充信道信息。然而,这种做法实际上与端到端一体化的理念相矛盾。提出了一种综合的端到端系统,利用深度神经网络进行导频插入位置选择并设计接收机,使系统能够有效收集信道信息,进而顺利恢复传输数据。与传统的导频插入方案相比,该系统具备明显的性能优势,误码率降低1~2 dB。另外,针对各类信道环境,系统内部的导频插入算法都可以提供具有针对性且高效的导频插入方案,因此对通信环境具有极高的适应性。

无线通信中基于导频的OFDM信道估计算法仿真研究

提出了利用三次样条插值算法和最小均方误差(MMSE)算法代替线性插值算法和基于变换域的插值算法对OFDM系统的数据符号处的信道系数进行估计,并且在导频间隔不同时对4种算法进行了比较分析。仿真结果表明:改进后的算法可以大大节省系统的信噪比增益;在同时考虑计算复杂度和估计性能的条件下,导频宽度不同时,应采用不同的插值算法。当子信道具有频率选择性时,三次样条插值算法是最佳选择。

基于802.11a的OFDM系统基带处理器的FPGA实现

探讨基于802.11a的OFDM系统的硬件构架,给出了适应于OFDM系统的并行存储的高速FFT处理器电路结构,以及实现导频插入、循环前缀的硬件结构。经FPGA验证,在系统时钟频率为20MHz时,64点FFT计算时间为2.55us。

OFDM通信系统信道估计的新方法

正交频分复用(OFDM)技术是现在4G通信和即将到来的5G中的关键技术。对其信道进行估计的准确性直接影响到系统的误码率(bit error rate BER)。文章提出了一种新自适应分块错位和周期性的导频插入模式。此模式能更准确地估计OFDM的各子信道状况。其利用线性插值法估计出未插入导频信号的子信道上的频率响应。仿真结果显示,所提出的方法能在同样的误码率要求时,大幅度地减少发送端的发送功率(信噪比增益在4d B以上)。

转轴固定板多工位复合级进模设计

针对打印机上的转轴固定板零件的成形技术要求和结构特点,进行了排样设计和级进模结构设计,详述了模具的工作零件及导向、定位、卸料装置的结构设计。选用四导柱内侧滑动导柱模架,其承载力大、运作平稳;采用多次弯曲的工艺方式,减少了弯曲回弹;设计了弹压导板系统对凸模进行导向;采用导正销确定送料步距,定位准确可靠;弹性卸料装置冲压时具有压料的作用,保证零件的平整;凸模采用加强结构,凹模采用整体与镶拼结合的结构设计,降低加工难度,便于模具修配;成品与废料自行分离,降低了劳动强度;设计了模具三维结构图,直观易懂。实际生产表明,转轴固定板多工位级进模工艺合理,能够满足生产和使用要求。