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基于CAZAC序列的OFDM時(shí)頻同步方案解析

454398 ? 來(lái)源:電子技術(shù)應(yīng)用ChinaAET ? 作者:電子技術(shù)應(yīng)用Chi ? 2020-12-17 13:24 ? 次閱讀
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本文提出了一種基于CAZAC序列的OFDM時(shí)頻同步方案,給出了方案各部分的FPGA實(shí)現(xiàn)框圖和硬件電路實(shí)測(cè)效果。首先利用時(shí)域同步參考符號(hào)進(jìn)行分段相關(guān)得出定時(shí)估計(jì),然后結(jié)合最大似然法進(jìn)行粗小偏估計(jì),再將同步參考符號(hào)和FFT解調(diào)變換至頻域,利用兩個(gè)符號(hào)中所填充的CAZAC序列的差異性完成整偏估計(jì),最后使用這兩個(gè)同步參考符號(hào)進(jìn)行細(xì)小偏估計(jì)。理論分析與仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方案相比,本方案定時(shí)估計(jì)性能較好,頻偏估計(jì)精度高,同時(shí)具有很好的工程實(shí)用性。

0 引言

現(xiàn)代移動(dòng)通信的目標(biāo)是具有更快的傳輸速率、更好的傳輸質(zhì)量、更好的頻譜效率以及更大的系統(tǒng)容量。若要在多徑、衰落等環(huán)境下實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo),具有傳輸速率高、頻譜效率高以及抗多徑能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)的OFDM技術(shù)成為首選[1]。存在頻偏時(shí),OFDM各子載波間的正交性破壞引發(fā)同信道干擾,因此,同步問(wèn)題已經(jīng)成為OFDM技術(shù)中主要問(wèn)題之一[2]。已有大量文獻(xiàn)對(duì)此做了研究,主要可以分為3類:基于循環(huán)前綴的同步算法[3]、基于特殊結(jié)構(gòu)性的同步算法[4]以及基于訓(xùn)練序列的同步算法[5-7]。

文獻(xiàn)[3]中,由于使用CP定時(shí),存在高原區(qū),精度不高,在多徑信道的影響下甚至不能工作;文獻(xiàn)[4]使用共軛對(duì)稱結(jié)構(gòu)的特殊性進(jìn)行同步定時(shí),在低信噪比下表現(xiàn)不佳,且在FPGA實(shí)現(xiàn)上較為繁瑣。文獻(xiàn)[5]中,利用CAZAC序列構(gòu)造的訓(xùn)練序列在時(shí)域具有前后重復(fù)的結(jié)構(gòu),同時(shí)利用PN序列進(jìn)行加權(quán),使得定時(shí)度量函數(shù)具有十分尖銳的峰值,但是PN序列加權(quán)破壞了訓(xùn)練序列的前后重復(fù)性,導(dǎo)致其多徑信道下小數(shù)頻偏估計(jì)性能不高;文獻(xiàn)[6]利用兩段不同的CAZAC序列進(jìn)行時(shí)域定時(shí),同樣具有相當(dāng)尖銳的峰值,但是CAZAC序列的加權(quán)操作過(guò)于繁雜,不利于在FPGA側(cè)實(shí)現(xiàn),同時(shí)整偏估計(jì)時(shí),CAZAC序列加權(quán)時(shí)精度的選擇直接影響結(jié)果的準(zhǔn)確性,在多徑情況下會(huì)產(chǎn)生較大的影響;文獻(xiàn)[7]利用CAZAC序列良好的自相關(guān)與互相關(guān)性完成定時(shí)估計(jì)以及頻偏估計(jì),但是在頻偏影響下,定時(shí)性能非常易受頻偏影響。

因此,本文提出一種基于CAZAC訓(xùn)練序列的時(shí)頻同步方案,性能上既可以滿足要求,同時(shí)可進(jìn)行工程實(shí)現(xiàn),采用資源少,是一種可實(shí)現(xiàn)并且性能較優(yōu)的方案。

1 系統(tǒng)模型

假設(shè)N為OFDM所作FFT的點(diǎn)數(shù),Nu為使用的子載波的個(gè)數(shù)[8],Xk為傳輸?shù)恼{(diào)制符號(hào),則作IFFT后的輸出為:

o4YBAF9uFAyAZLu5AAJxe90asgQ287.png

2 同步方案

2.1 訓(xùn)練序列設(shè)計(jì)

CAZAC序列具有良好的自相關(guān)性和互相關(guān)性,周期為N的CAZAC序列C(k)的自相關(guān)特性是一個(gè)脈沖函數(shù):

pIYBAF9uFA2AcodIAAA5PhE3fqo432.png

式中mod表示取模。而且CAZAC序列包絡(luò)恒定,峰均比低,其傅里葉變換的序列也滿足CAZAC序列的特性。因此本文取CAZAC序列作為同步訓(xùn)練序列,生成式為:

o4YBAF9uFA6ANffZAAA9FRO7C-E041.png

式中,Nu為序列在頻域上的長(zhǎng)度,即一個(gè)OFDM的有效子載波個(gè)數(shù)。同時(shí)取r1、r2(r1≠r2)生成兩個(gè)相同長(zhǎng)度Nu的CAZAC序列C1(k)、C2(k),將它們分別在頻域填充兩個(gè)訓(xùn)練序列的有效子載波。同時(shí)取r3=|r2-r1|生成長(zhǎng)度為Nu的CAZAC序列C3(k),并且在頻域滿足C2(k)=C1(k)C3(k)。經(jīng)過(guò)OFDM調(diào)制,發(fā)送長(zhǎng)度為2(N+Ng)的同步訓(xùn)練符號(hào),Ng為OFDM符號(hào)的CP長(zhǎng)度。

2.2 定時(shí)同步

本文中定時(shí)同步估計(jì)利用訓(xùn)練符號(hào)時(shí)域序列的自相關(guān)性,使接收到的信號(hào)與本地序列進(jìn)行滑動(dòng)分段相關(guān),從而估計(jì)出定時(shí)位置。由于CAZAC序列極易受到頻偏的影響,造成定時(shí)同步估計(jì)不準(zhǔn)確,因此采用分段共軛相關(guān)的方法克服,定時(shí)估計(jì)函數(shù)為:

pIYBAF9uFA-AHZ6RAAC9JHsyDhE683.png

其中r為接收到的信號(hào),c為本地的定時(shí)同步訓(xùn)練序列的時(shí)域數(shù)據(jù),K為分段的個(gè)數(shù),M為分段共軛相關(guān)的長(zhǎng)度,滿足KM≤2(N+Ng)。

由于噪聲和多徑的影響,設(shè)定固定門限獲取定時(shí)位置有可能出現(xiàn)虛警或漏警的情況,因此本文中采用動(dòng)態(tài)門限作為參考值。用當(dāng)前時(shí)刻定時(shí)函數(shù)值與其前N個(gè)時(shí)刻定時(shí)函數(shù)值總體求取平均的值,作為當(dāng)前時(shí)刻動(dòng)態(tài)門限的基準(zhǔn)門限值,即序列第r個(gè)數(shù)的基準(zhǔn)門限為:

o4YBAF9uFBCAOj1xAAAra7FYM5k348.png

根據(jù)得出的基準(zhǔn)門限的大小選擇相應(yīng)的系數(shù)值mul,隨后得到當(dāng)前的動(dòng)態(tài)門限T(r)=TBase(r)·mul。門限的系數(shù)值mul由MATLAB仿真得出經(jīng)驗(yàn)值。

該算法的FPGA實(shí)現(xiàn)框圖如圖1所示。為了減小算法復(fù)雜度,這里取符號(hào)位進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算,ρ(k)為一常數(shù),從而省略了歸一化的過(guò)程。

pIYBAF9uFBKAZrghAAEjsrJhftA930.png

圖2給出了使用正常的同步參考符號(hào)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算與取符號(hào)位進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算的對(duì)比,這里假設(shè)OFDM系統(tǒng)IFFT點(diǎn)數(shù)為1 024,系統(tǒng)子載波數(shù)為751。從圖中可以看出,它們的相關(guān)函數(shù)曲線性能差異并不大,但在工程實(shí)現(xiàn)中,正常序列相關(guān)函數(shù)的實(shí)現(xiàn)需要2(N+Ng)個(gè)乘法器、1個(gè)除法器;而取符號(hào)序列相關(guān)函數(shù)的實(shí)現(xiàn)則將乘法器變成了選擇器,并且省略除法器的使用,在文中,2.4、2.5節(jié)的算法均可以使用此方法。

o4YBAF9uFBOAZKfjAAEjF7nTOeI630.png

2.3 粗小數(shù)倍頻率偏移估計(jì)

已知粗定時(shí)估計(jì)的位置,本文使用CP完成粗小數(shù)倍頻率偏移估計(jì)[3]。

o4YBAF9uFBSAau9xAABRU1A30NM239.png

式中,θ為定時(shí)位置,P(θ)代表的是OFDM符號(hào)的循環(huán)前綴與其對(duì)應(yīng)位置的數(shù)據(jù)進(jìn)行共軛相乘再求和的結(jié)果,εc為粗小偏估計(jì)的結(jié)果。為了保證估計(jì)到的粗小數(shù)倍頻率偏移更為精確,可使用多個(gè)OFDM符號(hào)的循環(huán)前綴進(jìn)行估計(jì)求平均值的方法。該算法的FPGA實(shí)現(xiàn)框圖如圖3所示。

pIYBAF9uFBaAWI03AAD9oTz25pI850.png

2.4 整數(shù)倍頻率偏移估計(jì)

根據(jù)定時(shí)的結(jié)果,將同步符號(hào)數(shù)據(jù)取出作FFT變換至頻域后得到R(k)[2]。此時(shí)由多徑影響,若粗定時(shí)定位有一定的誤差,在頻域則表現(xiàn)為連續(xù)相位的扭轉(zhuǎn)。

令R1(k)和R2(k)分別表示頻域的第一個(gè)與第二個(gè)的訓(xùn)練符號(hào),當(dāng)有整數(shù)倍頻偏存在,且定時(shí)位置有θ的偏移量時(shí),檢測(cè)出序列:

o4YBAF9uFBeASmDZAAH1owVPdQw799.png

即可得到整偏值,整偏估計(jì)范圍為(-N/2,N/2)。該算法的FPGA實(shí)現(xiàn)框圖如圖4所示。

o4YBAF9uFBmAUX4LAAEFVLlvsfY471.png

2.5 細(xì)小數(shù)倍頻率偏移估計(jì)

由訓(xùn)練符號(hào)設(shè)計(jì)可知,C1(k)=C2(k)C3(k)。當(dāng)定時(shí)、頻偏理想的情況下,對(duì)C2(k)進(jìn)行加權(quán),這時(shí)兩個(gè)訓(xùn)練符號(hào)在頻域上一致,可以利用它們進(jìn)行細(xì)小數(shù)倍頻率偏移估計(jì)。

當(dāng)對(duì)第一個(gè)訓(xùn)練符號(hào)補(bǔ)償后,F(xiàn)FT之后有如下的表達(dá)式:

pIYBAF9uFBqAePtcAADDsGpBEc0817.png

其中,εf為系統(tǒng)殘留頻偏,H1(k)、H2(k)為信道頻率響應(yīng),k∈P(P為OFDM符號(hào)有效子載波集)。

假設(shè)信道是一個(gè)緩變的信道,那么對(duì)第一個(gè)訓(xùn)練符號(hào)和第二個(gè)訓(xùn)練符號(hào)解調(diào)之后,子載波的相關(guān)運(yùn)算可以得到如下的結(jié)果:

o4YBAF9uFBuAHXLtAAB4dBpkEBE976.png

取出上式的相位角,就可以求出在OFDM頻域某個(gè)離散導(dǎo)頻點(diǎn)上細(xì)小偏和采樣偏共同作用所造成的相位偏差因子:

pIYBAF9uFByAJbWqAAA4Q8oGc1M777.png

由于信號(hào)經(jīng)過(guò)信道會(huì)受到各種干擾,因此任一組估計(jì)值都有誤差,為了減小這一誤差,對(duì)獲得的Nu組估計(jì)值取平均可以得到:

o4YBAF9uFB6AC8djAAAdu6ZV2ik847.png

該算法的FPGA實(shí)現(xiàn)框圖如圖5所示。

o4YBAF9uFCCAV_pqAAD0E8_OQvY114.png

3 仿真分析

以下通過(guò)仿真驗(yàn)證這種方法在AWGN信道和多徑信道下的性能。仿真參數(shù)為:FFT點(diǎn)數(shù)1 024,循環(huán)前綴長(zhǎng)度256,有效子載波數(shù)751,子載波間隔12.5 kHz。多徑信道取ITU-M.1225 Vehicle Channel B信道。AWGN信道和多徑信道的歸一化頻率偏移都取4.2。

圖6分別給出了高斯信道(圖6(a))和多徑信道(圖6(b))下本文算法與文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]的算法對(duì)同步定時(shí)估計(jì)方差的性能對(duì)比。測(cè)試信號(hào)為500個(gè)連續(xù)的OFDM信號(hào)幀。從圖6(a)可以看出,文獻(xiàn)[3]的方法在定時(shí)方面準(zhǔn)確率不如后兩種,尤其是在低信噪比下;文獻(xiàn)[4]的方法由于采用了共軛對(duì)稱結(jié)構(gòu),除在低信噪比下性能不佳外,其他的信噪比下MSE為零,具有較高的準(zhǔn)確率;本文算法的定時(shí)估計(jì)MSE為零,性能最好。從圖6(b)可以看出,由于在多徑信道下,CP受到較大的影響,文獻(xiàn)[3]的方法失效;而文獻(xiàn)[4]的方法在低信噪比下共軛對(duì)稱結(jié)構(gòu)遭到破壞,系統(tǒng)性能不佳;本文的方法在低信噪比下具有較好的性能。

pIYBAF9uFCKAItbbAAIVEjPjQt0096.png

圖7分別給出了高斯信道(圖7(a))和多徑信道(圖7(b))下本文算法與文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[6]、文獻(xiàn)[7]的算法對(duì)載波頻偏估計(jì)方差的性能對(duì)比。由圖7(a)可見(jiàn),文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[6]、文獻(xiàn)[7]的性能非常接近,而本文算法的性能要優(yōu)于其他3種算法,性能較好。由圖7(b)可見(jiàn),文獻(xiàn)[6]的性能最差,出現(xiàn)了嚴(yán)重的地板效應(yīng);文獻(xiàn)[7]在低信噪比時(shí)會(huì)有嚴(yán)重的性能損失,這是因?yàn)樗艽蟪潭壬弦蕾囉诙〞r(shí)位置,在多徑信道同時(shí)附加有一定的頻率偏移時(shí),會(huì)受到嚴(yán)重的影響,到4 dB之后性能比文獻(xiàn)[5]要好一些;本文提出的算法性能要好于其他3種算法,因?yàn)樵诙鄰叫诺乐?,雖然CP容易受到符號(hào)間干擾,但是本文的整偏估計(jì)利用差分的方法較其他方法可有效地抵抗多徑影響,同時(shí)利用CAZAC序列加權(quán)的方法進(jìn)行細(xì)小偏估計(jì),進(jìn)一步減小了干擾的影響,提高了頻偏估計(jì)的性能。

o4YBAF9uFCWANpUPAAJD2slpMnk780.png

4 FPGA實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本文使用AD對(duì)70 MHz的中頻信號(hào)進(jìn)行欠采樣,將AD輸出的數(shù)字中頻信號(hào)送入FPGA進(jìn)行數(shù)字下變頻,之后對(duì)基帶數(shù)字信號(hào)進(jìn)行同步解調(diào)。

圖8為系統(tǒng)在7 dB的高斯噪聲,15 kHz的載波頻偏環(huán)境時(shí),結(jié)果采用10跳組成一幀(10 ms),每幀第一跳進(jìn)行定時(shí)、粗小偏與整偏估計(jì),剩余9跳只進(jìn)行細(xì)小偏估計(jì)的方法,使用Xilinx公司提供的Chipscope嵌入式邏輯分析儀實(shí)測(cè)的同步結(jié)果。

pIYBAF9uFCeAN9iUAAFv0TB2-2I215.png

圖8(a)中箭頭所標(biāo)注的線是動(dòng)態(tài)門限,另外一條則是定時(shí)估計(jì)相關(guān)函數(shù)。此時(shí)所選用的系數(shù)mul數(shù)值為2.75。可以看出,動(dòng)態(tài)門限的基準(zhǔn)值是在不斷變化的。當(dāng)某一個(gè)峰值超過(guò)當(dāng)前的動(dòng)態(tài)門限時(shí),開(kāi)啟比較模塊,存儲(chǔ)并且更新超過(guò)當(dāng)前動(dòng)態(tài)門限的值,在之后的CP個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)間內(nèi)將最新且超過(guò)動(dòng)態(tài)門限以及之前存儲(chǔ)超過(guò)動(dòng)態(tài)門限的值重新定位為定時(shí)位置。圖8(b)中第一行T標(biāo)所標(biāo)注的地方就是最后確定的定時(shí)位置。圖8(b)中,前3行分別為為同步定時(shí)脈沖、粗小偏估計(jì)結(jié)果、整偏估計(jì)結(jié)果,均是每10 ms估計(jì)一次,第4行為細(xì)小偏估計(jì)結(jié)果,第五行黑標(biāo)指示的則是當(dāng)前跳頻偏總和。以第3個(gè)黑標(biāo)指示的頻偏總和值為例,系統(tǒng)的子載波間隔為12.5 kHz,相位控制字為12 bit,估計(jì)的頻偏為εo4YBAF9uFCmAZNqLAAAuPiU0MH4944.png 與15 kHz的頻偏只相差約170 Hz,其他黑標(biāo)處估計(jì)的頻偏值與實(shí)際頻偏值最大相差在210 Hz,屬于系統(tǒng)允許范圍內(nèi)。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種基于CAZAC訓(xùn)練序列的時(shí)頻同步方案,給出了FPGA實(shí)現(xiàn)框圖并且基于硬件平臺(tái)給出了硬件實(shí)測(cè)結(jié)果與分析。提出的定時(shí)同步方案在多徑信道以及頻偏影響的情況下實(shí)行分段相關(guān)、符號(hào)位相乘的方法,同時(shí)使用動(dòng)態(tài)門限極大地提高了定時(shí)同步的性能,并且FPGA實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度較低;頻偏估計(jì)方案有效地利用了訓(xùn)練符號(hào)差分去相位的結(jié)果,在多徑信道的情況下整偏估計(jì)的準(zhǔn)確率有所提高,同時(shí)使用加權(quán)的方法針對(duì)訓(xùn)練符號(hào)進(jìn)一步細(xì)小偏估計(jì),提高估計(jì)精度。仿真結(jié)果表明,此同步系統(tǒng)的設(shè)計(jì)可以在多徑信道以及頻偏影響的情況下很好地完成頻偏估計(jì)以及定時(shí)估計(jì),F(xiàn)PGA實(shí)測(cè)表明本文算法可用于工程實(shí)現(xiàn),能實(shí)現(xiàn)較為準(zhǔn)確的同步估計(jì)。

編輯:hfy


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    TSN時(shí)鐘同步精度技術(shù)解析:TSN網(wǎng)絡(luò)的基石與保障

    ,精確同步已成為剛性需求。本文圍繞時(shí)鐘同步精度測(cè)試展開(kāi),涵蓋測(cè)試方法、信而泰測(cè)試方案等關(guān)鍵內(nèi)容,旨在深入剖析時(shí)鐘同步精度測(cè)試的全貌,為相關(guān)技術(shù)研究與應(yīng)用提供有力參考。 二、時(shí)鐘
    的頭像 發(fā)表于 04-25 09:56 ?255次閱讀
    TSN時(shí)鐘<b class='flag-5'>同步</b>精度技術(shù)<b class='flag-5'>解析</b>:TSN網(wǎng)絡(luò)的基石與保障

    國(guó)產(chǎn)信創(chuàng)北斗衛(wèi)星同步時(shí)鐘:數(shù)字中國(guó)的“時(shí)間基石”

    信創(chuàng)北斗衛(wèi)星同步時(shí)鐘如何成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層保障。 一、戰(zhàn)略意義:時(shí)間主權(quán)的自主掌控 安全底線守衛(wèi) ? ? ? 某國(guó)際授時(shí)設(shè)備曾曝出固件后門漏洞,可能導(dǎo)致時(shí)間源被惡意篡改。國(guó)產(chǎn)信創(chuàng)方案采用自主研發(fā)的時(shí)芯片與操作系統(tǒng),通過(guò)
    的頭像 發(fā)表于 03-03 17:47 ?756次閱讀
    國(guó)產(chǎn)信創(chuàng)北斗衛(wèi)星<b class='flag-5'>同步</b>時(shí)鐘:數(shù)字中國(guó)的“時(shí)間基石”

    上海光機(jī)所在基于激光時(shí)同步的精密測(cè)量方面取得進(jìn)展

    圖1 100 km光纖鏈路的時(shí)延測(cè)量結(jié)果 近期,中國(guó)科學(xué)院上海光學(xué)精密機(jī)械研究所空天激光技術(shù)與系統(tǒng)部楊飛研究員團(tuán)隊(duì)在基于激光時(shí)同步的精密測(cè)量研究方面取得進(jìn)展。相關(guān)研究成果分別以“Highly
    的頭像 發(fā)表于 01-08 06:23 ?369次閱讀
    上海光機(jī)所在基于激光時(shí)<b class='flag-5'>頻</b><b class='flag-5'>同步</b>的精密測(cè)量方面取得進(jìn)展

    OFDM和MIMO技術(shù)的關(guān)系是什么?

    1 如題 概括一下 2 OFDM本身將WiFi信道分成多個(gè)子載波和子信道,但如果不使用MIMO多輸入多輸出技術(shù)是不是單天線發(fā)送數(shù)據(jù)? 3 利用MIMO多天線發(fā)送是不是將調(diào)制的多路信號(hào)分給不同的天線用于發(fā)送? 請(qǐng)?jiān)斒?謝謝了
    發(fā)表于 12-23 07:15

    如何使用RNN進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)

    一種強(qiáng)大的替代方案,能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式,并進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。 RNN的基本原理 RNN是一種具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它能夠處理序列數(shù)據(jù)。在RNN中,每個(gè)輸入序列的元素都會(huì)通過(guò)一個(gè)或多個(gè)循環(huán)層,這些循環(huán)層可以捕獲時(shí)間
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:45 ?877次閱讀

    永磁同步電機(jī)恒壓比控制方法是什么?

    永磁同步電機(jī)的恒壓比控制方法是一種常用的變頻調(diào)速控制策略,其基本原理是通過(guò)控制電機(jī)輸入電壓的幅值和頻率同時(shí)變化,從而使電機(jī)磁通保持恒定。以下是對(duì)該控制方法的介紹: 一、控制原理 在恒壓比(V/F
    的頭像 發(fā)表于 10-22 09:39 ?2035次閱讀

    攝像頭模塊關(guān)斷電源序列解決方案應(yīng)用說(shuō)明

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《攝像頭模塊關(guān)斷電源序列解決方案應(yīng)用說(shuō)明.pdf》資料免費(fèi)下載
    發(fā)表于 09-12 09:27 ?0次下載
    攝像頭模塊關(guān)斷電源<b class='flag-5'>序列</b>解決<b class='flag-5'>方案</b>應(yīng)用說(shuō)明

    【「時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」閱讀體驗(yàn)】全書(shū)概覽與時(shí)間序列概述

    解析日志文件、處理缺失值和異常值等),選取合適的模型來(lái)處理可能存在的非線性和復(fù)雜的依賴關(guān)系,以及解釋和呈現(xiàn)結(jié)果。正確應(yīng)用多維時(shí)間序列分析方法可以幫助我們從日志數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。 通過(guò)對(duì)全書(shū)概覽
    發(fā)表于 08-07 23:03

    wdm,dwdm,ofdm之間有何異同

    在通信領(lǐng)域,WDM(波分復(fù)用)、DWDM(密集波分復(fù)用)和OFDM(正交分復(fù)用)是三種常用的多路復(fù)用技術(shù)。它們?cè)趯?shí)現(xiàn)多路信號(hào)傳輸方面具有各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。以下是對(duì)這三種技術(shù)的比較和分析。 1.
    的頭像 發(fā)表于 07-18 09:41 ?2218次閱讀

    為什么要使用跳技術(shù)?跳序列類型有哪些?

    、空中干擾并提高無(wú)線通信的健壯性和穩(wěn)定性,,經(jīng)典藍(lán)牙跳技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,本文主要介紹經(jīng)典藍(lán)牙跳技術(shù)相關(guān)內(nèi)容。
    的頭像 發(fā)表于 07-10 09:14 ?4303次閱讀
    為什么要使用跳<b class='flag-5'>頻</b>技術(shù)?跳<b class='flag-5'>頻</b><b class='flag-5'>序列</b>類型有哪些?

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