Teknologi baru mengalir ke dalam kehidupan kita setiap tahun. Sampai saat ini, kami menggunakan GSM, dan sekarang generasi kelima dari standar komunikasi mengetuk gerbang kami, meningkatkan kecepatan transfer data, mengurangi penundaan transmisi sinyal, menggunakan MIMO secara maksimal dan memindai spektrum dalam rentang frekuensi operasi. Dan hari ini saya ingin memberi tahu Anda apa yang telah mengubah modulasi generasi kelima dari standar komunikasi, bagaimana GFDM mulai digunakan alih-alih OFDM, dan apa perbedaan di antara mereka.
Daftar singkatanOFDM
GFDM
PAPR Peek-to-Average Power Ratio
Pulse shaping filter —
Raised cosine filter — :
Root-raised cosine filter — :
Pendahuluan OFDM
Bagaimana cara kerjanya
Pertama, saya akan berbicara sedikit tentang OFDM atau multiplexing pembagian frekuensi orthogonal yang digunakan dalam 4G.Dalam sistem transmisi data, ada tiga jenis pemisahan saluran: waktu, frekuensi, dan kode. OFDM merupakan perwakilan dari multiplexing pembagian frekuensi. Pembagian frekuensi saluran menyiratkan skema operasi berikut: pemancar membagi aliran data menjadi aliran paralel N dan setiap aliran mentransmisikan pada frekuensi tetap (subcarrier). Diketahui bahwa subcarrier itu sendiri ortogonal satu sama lain, yaitu subcarrier No. 1 tidak dapat mempengaruhi subcarrier No. 2. Namun, kami mengirimkan simbol pada masing-masing subcarrier dan masing-masing simbol menempati pita frekuensinya sendiri. Mari kita lihat spektrum simbol dan sinyal yang ditransmisikan.
Seperti yang Anda lihat, spektrum simbol bergerak ke frekuensi subcarrier di mana ia ditransmisikan. Di sini kita sampai pada masalah mendasar. Jika simbol terbatas pada waktunya, ia menempati wilayah tak terbatas dari spektrum. Ini berarti bahwa data dalam subcarrier No. 1 dan No. 2 sekarang akan tumpang tindih dan saling mengganggu. Tidak ada gunanya mengirimkan satu karakter untuk waktu yang lama, karena kita perlu mendapatkan informasi secepat mungkin, yang berarti bahwa kita tidak akan dapat menghindari pengaruh timbal balik antara subcarrier. Namun, kita dapat menguranginya menggunakan teknik yang berbeda.
OFDM menggunakan salah satu teknik ini. Mari kita lihat lebih dekat pada spektrum di atas. Spektrum pada setiap subcarrier mengambil nilai nol dengan periodisitas tertentu, apalagi periodisitas tergantung pada durasi simbol.Kemudian, dengan menetapkan durasi simbol tetap, kita dapat memilih subcarrier sehingga untuk subcarrier No. 2, superposisi sinyal dari subcarrier No. 1 dan No. 3 minimal. Efek antar-saluran juga akan minimal. Spektrum khas dari data subcarrier di OFDM ditunjukkan di bawah ini. Seperti yang Anda lihat, nilai nol dari spektrum setiap subcarrier jatuh ke titik di mana nilai-nilai subcarrier maksimum.
Kekurangan
Solusinya benar-benar bagus dan menarik, tetapi sayangnya selalu ada beberapa "tapi". Dan di sini "tetapi" pertama adalah propagasi sinyal multipath. Lebih tepatnya, harga menghilangkan pengaruhnya. OFDM memungkinkan untuk mengurangi gangguan intersymbol menggunakan awalan siklik, dan dengan meningkatnya jumlah komponen multipath, durasi awalan siklik juga meningkat. Awalan siklik terletak di antara semua karakter dalam domain waktu. Ini berarti bahwa misalnya, selama 1 detik dari total waktu operasi sistem, Anda akan mengirimkan informasi selama 0,5 detik, dan awalan siklik akan memakan waktu 0,5 detik. Setuju tidak efisien? Saya ingin menggunakan sumber daya radio secara maksimal.
Kelemahan kedua adalah radiasi out-of-band. Ini terjadi ketika sistem Anda merangkak keluar sedikit di atas rentang frekuensi yang diizinkan. Seperti yang saya tulis sebelumnya, ini tidak mungkin untuk dihindari. Namun, semakin kecil jumlah emisi out-of-band, semakin dekat dalam frekuensi dua sistem yang berbeda akan ditempatkan dan sumber daya radio akan lebih efisien digunakan. Dengan meningkatnya nilai sumber daya radio, ini menjadi kritis.Kelemahan ketiga berasal dari kekebalan noise sinyal. Ingat, sinyal kami didistribusikan secara merata pada spektrum, dengan setiap subcarrier mengambil nilai fase acak dengan probabilitas yang sama. Dalam beberapa perkiraan, kepadatan probabilitas akan serupa dengan normal, seperti distribusi Gaussian. Jadi apa yang buruk, Anda katakan, karena sekarang sinyal kami tidak dapat dibedakan dari kebisingan. Tidak sesederhana itu. Seperti yang kita ingat, kepadatan probabilitas dari noise Gaussian terletak dari minus tak terhingga hingga ditambah tak terbatas. Dalam sinyal output nyata, ini mengarah pada peningkatan PAPR atau rasio amplitudo sinyal maksimum dengan rata-rata. Ini meningkatkan biaya tahap keluaran dari penguat dan memperkenalkan distorsi ke dalam sinyal keluaran nyata. Berikut ini adalah contoh sinyal OFDM dengan ukuran blok besar untuk statistik. Gambar kiri menunjukkan fase awal pada setiap frekuensi.Fase menunjukkan bahwa modulasi QPSK digunakan. Data dihasilkan dengan kemungkinan yang sama. Dari gambar di tengah kita dapat mengatakan bahwa kekuatan subcarrier sama satu sama lain. Grafik yang tepat menunjukkan bahwa kepadatan probabilitas data pada output pemancar cenderung normal, dan rentang dinamis 100dB. Ini adalah nilai yang cukup besar, yang dapat mempengaruhi harga peralatan.
GFDM dan tekniknya
GFDM berada pada generasi kelima dari standar dan sedang mencoba untuk menyelesaikan masalah ini. Selain itu, GFDM memungkinkan penggunaan subcarrier selektif jika mereka sudah ditempati oleh sistem lain. GFDM juga didasarkan pada konsep subcarrier, dengan sedikit tambahan. Untuk meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya radio, data ditransmisikan dalam blok baik dalam frekuensi (baik dalam OFDM) dan dalam waktu. Dengan demikian, interval penjaga terletak di akhir setiap blok, menghilangkan gangguan antar blok, tetapi tidak di antara karakter dalam blok.
Di sinilah letak perbedaan utama antara GFDM. Untuk menghilangkan gangguan intersymbol, filter "pulse shaping" digunakan dalam unit. Setiap karakter dalam domain waktu sekarang direpresentasikan sebagai fungsi yang diberikan. Fungsi ini mengambil seluruh blok data dalam waktu, tetapi meminimalkan interchannel dan interferensi simbol.Tiga jenis filter terutama digunakan: filter "sinc", "cosine terangkat" dan "cosinus terangkat akar". Filter sinc menggunakan fungsi sinx / x sebagai dasar untuk karakter. Ternyata, jika Anda mengatur fungsi sinc sebagai simbol, tampilan di domain frekuensi akan sedekat mungkin dengan persegi panjang, yang berarti meminimalkan inter-channel interferensi. Selain itu, dalam domain waktu, simbol tidak akan saling mempengaruhi pada saat pengambilan sampel.
Namun, ini tidak cukup efektif dan filter cosinus yang digerakkan oleh akar digunakan. Filter ini mirip dengan "pembentukan pulsa", tetapi dengan sengaja memperkenalkan interferensi simbol dan mengatur levelnya. Filter "root-rise cosine" memiliki satu variabel yang disebut alpha yang mengontrol tingkat interferensi simbol. Di bawah ini disajikan untuk perbandingan pola simbol sumber (karakteristik impuls), "pembentukan denyut nadi" dan "cosinus yang dibangkitkan oleh akar" dengan pemetaannya ke domain frekuensi.
Pada pandangan pertama, filter "root-rise cosine" lebih buruk daripada "pulse shaping", tetapi dalam skala logaritmik, laju peluruhan lebih tinggi untuk filter "root -angkat cosine". Dan filter kosinus yang ditinggikan root mencapai nilai kunci -60 dB lebih cepat.Namun, tidak ada yang sia-sia. Terlihat bahwa filter "root-rise cosine" memiliki daya besar di dekat frekuensi cutoff dan ini memengaruhi jumlah kesalahan selama operasi sistem. Di bawah ini adalah ketergantungan jumlah kesalahan pada nilai parameter alpha untuk penerima berdasarkan metode kuadrat terkecil atau matriks pseudoinverse. Dengan meningkatnya alpha, jumlah kesalahan meningkat, yang berarti kualitas komunikasi menurun. Untuk mengurangi efek ini, metode telah dikembangkan untuk menekan gangguan, misalnya, pembatalan gangguan sisi ganda, yang mengurangi jumlah kesalahan hingga hampir tingkat OFDM.
Lihatlah respons frekuensi di bawah ini, yaitu tingkat emisi out-of-band. Seperti yang Anda lihat, GFDM mengurangi emisi out-of-band menjadi -60dB lebih cepat, yang berarti sumber daya radio digunakan lebih efisien dengannya. Selain itu, operator memiliki pilihan antara efisiensi dalam sumber daya radio dan jumlah kesalahan. Kompromi ini akan memiliki solusi yang berbeda untuk setiap operator.
Hari ini saya pikir Anda memiliki informasi yang cukup. Lain kali, saya akan berbicara tentang bagaimana saya menerapkan tensor untuk menggambarkan modulasi GFDM dalam tesis master, menggambarkan matriks modulasi melalui salah satu operasi tensor, dan tentang teknik estimasi saluran saya melalui simbol-simbol yang diketahui dalam sebuah blok data. Selain itu, saya mungkin akan berbicara tentang teknik pengurangan PAPR yang menarik yang sedang digunakan.ReferensiM. Matthe, N. Michailow, and I.Gaspar, \Gfdm for 5g cellular networks," IEEE transactions on commenications vol 62, 2014.
M. Matthe, N. Michailow, and G. Fettweis, \Influense of pulse shaping on bit-error rate
performance and out of band radiation of gfdm," ICC 14 WS 5G, 2014.
G. Fettweis, M. Krondorf, and S. Bittner, \Gfdm — generalized frequency division multiplexing," Vehicular Technology Conference, 2009. VTC Spring 2009. IEEE 69th, 2009.
B. M. Alves, L. Mendes, D.A.Guimaraes, and I. Gaspar, \Performance gfdm over frequency selective channels," Revista Telecemunicationes vol 15, Dec 2013.