【技术实现步骤摘要】
一种基于多维OFDM的信号调制方法和系统及MIMO通信系统
本专利技术涉及无线通信
，尤其涉及一种基于多维OFDM的信号调制方法和系统及MIMO通信系统。
技术介绍
基于高阶调制OFDM的水声视频传输技术采用ZFFT来实现OFDM通过计算量的对比，在高中心频率、频谱带宽集中时，ZFFT的实现方式降低了FFT运算点数和整体的运算量。其次，在视频通信中，OFDM一帧信号的持续时间较长，使得传统的同步方式不适合视频通信应用，采用了基于CP的同步设计。水声通信带宽受限，想要提高通信速率必须采用高阶调制。但在高阶调制时系统的误码率会逐步升高，为了纠正接收信号的错误，降低误码，仿真了符合DVB-S2标准的LDPC+BCH信道编码在QPSK、8PSK、16APSK、32APSK调制方式下不同码率时的性能。16APSK调制时内圆与外圆的比值不同，系统的性能也不相同，最终选择外圆与内圆比值在2.3左右，此时16APSK有最佳性能，但对于高清视频传输的话，16APSK并不能达到传输速率的要求。最后，在高斯白噪声信道、简单多途信道和由声速梯...
【技术保护点】
1.一种基于多维OFDM的信号调制方法，其特征在于，所述方法包括：/nS1：对信号源发出的原始信号进行模/数变化和串并变化处理，并基于机器学习的脉冲成型优化处理生成模拟信号；/nS2：基于所述模拟信号中信噪比的函数关系：SNR＝E/N
【技术特征摘要】
1.一种基于多维OFDM的信号调制方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：对信号源发出的原始信号进行模/数变化和串并变化处理，并基于机器学习的脉冲成型优化处理生成模拟信号；
S2：基于所述模拟信号中信噪比的函数关系：SNR＝E/N0，式中E表示每个数字波形(比特)的平均信号能量，N0表示单位频带内的噪声功率的比值，确定最大信噪比对应的位置为最佳星座点位置，并将所述模拟信号映射至所述最佳星座点上；
S3：基于子载波个数和频率为样本集，利用机器学习以所述子载波中的误码率和传输效率为目标函数：f(x)＝μ1BER+μ2rb＝μ1ne/n-μ2n/T，将f(x)达到最小来确定所述模拟信号的最佳子载波，其中，μ1和μ2表示权重参数，μ1表示误码率的权重系数，μ2表示传输速率的权重系数，BER是误码率，rb是比特传输速率，ne表示传输错误的比特数，n表示总传输比特数，T表示传输总时长；
S4：通过多维OFDM对所述模拟信号进行调制，响应于调试后的峰均比PAPR小于预设的阈值，利用所述最佳子载波发送调制后的信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于多维OFDM的信号调制方法，其特征在于，所述步骤S1中对所述原始信号进行基于机器学习的脉冲成型优化处理具体为：基于脉冲位置和脉冲幅度的选取，利用机器学习对信号正交性和实现复杂性进行分析和训练，将所述原始信号处理为正交模拟信号。
3.根据权利要求2所述的一种基于多维OFDM的信号调制方法，其特征在于，利用机器学习对信号正交性和实现复杂性进行分析和训练时，所述原始信号之间的正交性设置为高权重，所述实现复杂度设置为低权重。
4.根据权利要求1所述的一种基于多维OFDM的信号调制方法，其特征在于，所述步骤S3中确定所述模拟信号的最佳子载波时，所述子载波中的低误码率设置为高权重，高传输效率设置为低权重。
5.根据权利要求1所述的一种基于多维OFDM的信号调制方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：分配给子信道的信号表示为：
其中，和是x轴、y轴和z轴的单位向量，xk、yk和zk是OFDM信号映射到三维星座点的坐标。
6.根据权利要求5所述的一种基于多维OFDM的信号调制方法，其特征在于，信号调制的计算公式为：
其中，0≤n1≤N-1且0≤n2≤2，表示第n1个和第n2个子信道，k1和k2是2D矩阵S的行索引和列索引，S表示N个子信道集合。
7.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙海信，周明章，简轶，苗永春，齐洁，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：福建;35
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