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OTFS输入输出关系

目录

1. OTFS输入输出关系的矩阵表示

1.1 OTFS:矩阵表示

1.2 OTFS发射机的实现

1.2.1 传统的OTFS调制

        ISFFT

        海森堡变换

1.2.2 基于IDZT的OTFS调制

1.3 OTFS接收机的实现

1.3.1 传统的OTFS解调

        维格纳变换

        SFFT

1.3.2 基于DZT的OTFS解调

Appendix-Matlab Code 

A.OTFS参数设置

B.发射机

C.接收机


1. OTFS输入输出关系的矩阵表示

1.1 OTFS:矩阵表示

  • 发送符号的时频域表示:DD域上的ISFFT+海森堡变换+波束整形

  • 向量形式:

  • 接受符号的DD域表示:时频域上的波束整形+维格纳变换+SFFT 

  • 向量形式

1.2 OTFS发射机的实现

1.2.1 传统的OTFS调制

M=2048,N=128,其中M表示number of delay bins(subcarriers)N表示number of doppler bins(time slots)即symbols

发射机过程如上图左侧所示(右侧的是IDZT即传统OTFS调制的升级版,后面讲):

  • ISFFT

首先将高阶QAM调制符号\chi放置在DD域的M*N二维网格中\chi\in\mathbb{C}^{N*M},采用正辛有限傅里叶逆变换(ISFFT)将DD域符号\chi转换为TF域符号\chi _{tf}\in\mathbb{C}^{M*N},变换过程如下:

沿每个多普勒轴的n点ifftF_{N}^{-1}沿每个时延轴的m点fftF_{M}

\chi _{tf}=F_{M}\cdot \chi \cdot F_{N}^{-1}

【公式1.2.1】 

  • 海森堡变换

接着对时频域矩阵\chi _{tf}进行海森堡变换即通过m点ifftF_{M}^{-1}转换为延迟时间域(delay-time)的样本矩阵\tilde{\chi }\in \mathbb{C}^{M*N}公式表示为下式:

\tilde{\chi }=F_{M}^{-1}\cdot \chi _{tf}=F_{M}^{-1}\cdot F^{M}\cdot \chi \cdot F_{N}^{-1}=\chi \cdot F_{N}^{-1}

【公式1.2.2】 

我们可以发现F_{M}^{-1}\cdot F^{M}等价于一个单位阵,因此最后的海森堡变换和上一步ISFFT中的沿时延轴的fft相抵消,简化成了一个离散的Zak变换inverse discrete Zak transform (IDZT),即右侧图像表示的那样:只需要经过沿多普勒轴的n点ifft。

通过对延迟时间矩阵\tilde{\chi }进行发射机脉冲整形,然后进行行向量化,得到NM长度时域样本向量s

【公式1.2.3】 

公式1.2.2和1.2.3为一个完整的海森堡变换,然后将时域样本向量s进行DA转换,并以s (t)的形式传输到无线介质中。 

其中,对角矩阵Gtx有gtx(t)的样本作为其主对角元素

对于矩形波形,它简化为M×M单位矩阵

1.2.2 基于IDZT的OTFS调制

如下图所示,OTFS调制相当于一个IDZT,将延迟-多普勒域的X转换为延迟-时域的\tilde{\chi }。假设发射的为矩形脉冲整形波形,M=8,N=6。

在图中,延迟多普勒矩阵和延迟时间矩阵被分割为向量x_{m}\in \mathbb{C}^{N\times 1}\tilde{x}_{m}\in \mathbb{C}^{N\times 1}

对公式1.2.2进行转置得到

由于IFFT的对称性,IFFT的转置等于本身,然后经过并行到串行转换后,如Gtx = IM,公式1.2.3的时域样本减少为

 其中每一个行向量s_{n}\in \mathbb{C}^{M\times 1},n=0,...,N-1,即每一个s包含了M个时域样本,占用T=1/\Delta f秒的时间。

从上图中,我们可以直接将公式4.19和公式4,20中的\chi和s关联为(Gtx为单位阵,可以去掉)

s中的元素可以表示为下式

 其中q=m+nM,对于m=0,...,M-1;n=0,...,N-1,这正是\chi的IDZT变换 

1.3 OTFS接收机的实现

1.3.1 传统的OTFS解调

  • 维格纳变换

在接收端,我们得到接收到NM个复杂样本向量表示为

其中对于n=0,1,...,N-1来说,r_{n}\in \mathbb{C}^{M\times 1} ,向量r被转换为延迟时间矩阵\tilde{Y}\in \mathbb{C}^{M\times N}

 其中vec^{-1}_{M,N}(r)将 r_{n}\in \mathbb{C}^{M\times 1}转换成M*N的矩阵,同时对角阵Grx是接收机脉冲成形矩阵,由下式定义

 

对于矩形脉冲整形波形Grx等价于M阶单位阵,因此公式4.24简化为下式

然后,通过对延迟时间样本矩阵\tilde{Y}\in \mathbb{C}^{M\times N}沿着时延轴进行m点DFT运算,得到时频域接收样本矩阵Y_{tf}

公式(4.24)和(4.26)中的操作构成了维格纳变换。之后再执行一个SFFT操作来获得延迟-多普勒域符号。

  • SFFT

将矩阵Y_{tf}沿着时延轴进行m点IDFT运算得到延迟多普勒域矩阵,带有维格纳变换的级联SFFT运算可以简化为 

将公式4.46带入4.27可知,SFFT使用的m点IDFT与维格纳变换中的DFT相抵消,因此简化为了DZT运算 

1.3.2 基于DZT的OTFS解调

如公式(4.24)和(4.27)所示,OTFS解调相当于一个DZT,将时域内接收到的样本转换为延迟多普勒域符号,下图显示了矩形脉冲整形波形Grx = IM的等效接收操作

在图中,时延多普勒和延迟时间矩阵Y\tilde{Y}沿着时延轴被分割成了m个向量y_{m},\tilde{y}_{m}\in \mathbb{C}^{N\times 1},其中每个向量都含有N个元素, m=0,1,...,M-1。

取公式(4.27)的转置(DFT的对称性使得其转置为本身)

从图4.7中,我们可以通过(4.24)和(4.28)将r和Y直接联系为 

可进一步表示为矩阵元素形式

当m=0,1,...,M-1,n=0,1,...,N-1时,公式4.30即为r的DZT变换,记作Y=Z_{M}[r] 

参见第5章,并注意其中使用的延迟和多普勒指数为l,k遵循Zak变换常规符号,与本章中使用的m,n不同 

 

Appendix-Matlab Code 

A.OTFS参数设置

%-------------------------------------------------------
%参考1.2
%MATLAB代码1 OTFS帧参数设置
%-------------------------------------------------------% number of Doppler bins (time slots)
N=16;
% number of delay bins (subcarriers)
M=64;
% normalized DFT matrix
Fn=dftmtx(N);
Fn=Fn/norm(Fn);
% subcarrier spacing
delta_f=15e3;
% block duration
T=1/delta_f;
% carrier frequency
fc=4e9;
% speed of light
c=299792458;
% OTFS grid delay and Doppler resolution
delay_resolution = 1/(M*delta_f);
Doppler_resolution = 1/(N*T);

B.发射机

%MATLAB code 2 Generate OTFS frame
% QAM modulation
tx_info_symbols=qammod(tx_info_bits,mod_size,’gray’,’InputType’,’bit’);
% Generate the MxN OTFS delay-Doppler frame
X=reshape(tx_info_symbols,M,N);
% Vectorized OTFS frame information symbols
x=reshape(X.’,N*M,1);
% Method 1 (Eqs. (4.19) and (4.20))
X_tilda=X*Fn’;
s=reshape(X_tilda,1,N*M);

C. 接收机

%% MATLAB code 12 OTFS demodulation
% Method 1 (Eqs. (4.24) and (4.27))
Y_tilda=reshape(r,M,N);
Y=Y_tilda*Fn;
% vectorize Y
y=reshape(Y.’,N*M,1);

注意:这是部分代码~

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YOLOv8改进 | 图像修复 | 适用多种复杂场景的全能图像修复网络AirNet助力YOLOv8检测(全网独家首发)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是一种适用多种复杂场景的全能图像修复网络AirNet&#xff0c;其由对比基降解编码器&#xff08;CBDE&#xff09;和降解引导修复网络&#xff08;DGRN&#xff09;两个神经模块组成&#xff0c;能够在未知损坏类型和程度的情况下恢复受…...

革命性GPT-4o:重塑人机交互体验

OpenAI 发布的 GPT-4o 模型无疑是一个巨大的突破&#xff0c;特别是在其能够处理多种输入媒介&#xff08;文本、音频、图像&#xff09;并生成相应输出方面。这种能力使得人机交互更加自然和直观&#xff0c;极大地提升了 AI 的实用性和可用性。GPT-4o 的几个关键亮点包括&…...

供应索尼ISX017-0AWR-C芯片

长期供应各品牌芯片&#xff1a; ISX017-0AWR-C IMX225LQR-C IMX415-AAQR-C IMX290LQR-C imx273llr-C IMX397CLN-C IMX637-AAMJ-C IMX647-AAMJ-C IMX991-A***-C IMX991-AABJ-C IMX250LLR-C IMX250LQR-C IMX253LLR-C IMX253LQR-C IMX264LLR-C IMX264MZR-C IMX2…...

ROS中使用EIgen库调用圆周率

首先检查是否已安装EIgen库&#xff1a; sudo apt-get install libeigen3-dev 在CmakeLists.txt中添加以下几句&#xff1a; find_package(Eigen3 REQUIRED) include_directories($Eigen_INCLUDE_DIR) 最后在你写的cpp文件或者h头文件中写上&#xff1a; #include <Eigen/…...

软考--软件设计师--试题六--工厂方法模式(Factory Method)

工厂方法模式(Factory Method) 1、意图 定义一个用于创建对象的接口&#xff0c;让子类决定实例化哪儿一个类&#xff0c;factory method使一个类的实例化延迟到其子类。 2、结构 3、适用性 a、当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 b、当一个类希望由它的子类来指定…...

【奈学科技】P7大前端架构师1期

课程概述 一门专为有志于成为大前端架构师人群量身打造的课程。课程内容深度剖析大前端架构各环节核心架构&#xff08;组件化架构、微内核架构、微前端架构、前后端分离架构&#xff09;并对其进行排列组合形成大前端全局架构观以及培养架构师必备的架构思维模型。史无前例的…...

使用Docker进行Jmeter分布式搭建

大家好&#xff0c;随着技术的不断发展&#xff0c;对性能测试的要求也日益提高。在这样的背景下&#xff0c;如何利用 Docker 来巧妙地搭建 Jmeter 分布式成为了关键所在。现在&#xff0c;就让我们开启这场探索之旅&#xff0c;揭开其神秘的面纱。前段时间给大家分享了关于 L…...

【数据库】知识总结(期末复习)

题型&#xff1a; 一、选择题(共10题&#xff0c;每题2分&#xff0c;共20分) 二、填空题(共10空&#xff0c;每空1分&#xff0c;共10分) 三、关系代数计算题&#xff08;共5题&#xff0c;每题2分&#xff0c;共10分&#xff09; 四、SQL计算题(共10题&#xff0c;每题3分…...

实战项目技术点(1)

1、什么是REST&#xff1f; REST&#xff08;Representational State Transfer&#xff09;&#xff0c;表述性状态转换&#xff0c;它是一种软件架构风格。传统URL风格如下&#xff1a; http://localhost:8080/user/getById?id1 GET&#xff1a;查询id为1的用户 http://loc…...