Расширение состоит из умножения битов входных данных на псевдослучайную или псевдошумовую (ПШ) последовательность. Отношение скорости передачи битов ПШ-последовательности к скорости передачи данных называется коэффициентом расширения спектра. Когда ПШ последовательность имеет скорость передачи битов выше, чем скорость передачи битов данных, коэффициент расширения больше, чем 1. Когда коэффициент расширения больше 1, расширяющие входные данные добавляют избыточность к сигналу передачи.
Расширение входных данных путем использования расширяющих последовательностей с низкими свойствами взаимной корреляции позволяет приемнику разрешать индивидуальные пользовательские данные после сжатия принятого сигнала. Использование расширяющих последовательностей с низкими свойствами взаимной корреляции помогает разрешить индивидуальные пользовательские данные в среде многолучевого распространения при наличии сигналов помех.
После синхронизации сигнала на стороне приемника принятый сигнал умножается на PN, который использовался передатчиком. Эта операция удаляет расширение спектра из принятого сигнала. В идеале, после этого сжатия сигнал для интересующего пользователя восстанавливается без дополнительного вклада сигналами помех. В системах МДКР каждому передатчику назначаются отдельные расширяющие коды, которые имеют низкие свойства взаимной корреляции, такие как идеальные ортогональные коды или любая из последовательностей ПШ, Голда или Касами.
Системы связи с расширенным спектром расширяют передаваемый сигнал по широкой полосе частот, обычно намного шире минимальной полосы пропускания, требуемой для передачи данных. Расширение спектра использует сигнал, который кажется случайным для любого, кроме предполагаемого приемника передаваемого сигнала. Форма сигнала фактически псевдослучайна в том смысле, что она может быть сгенерирована точными правилами, но имеет статистические свойства действительно случайной последовательности.
В следующих разделах освещаются различные расширяющие последовательности, их свойства и характеристические характеристики в однопользовательской или многопользовательской, однопутной или многолучевой среде передачи.
Эта модель сравнивает восстановление данных для однопользовательской системы с двухпользовательской системой. Передаваемые данные проходят через одноканальный канал AWGN в двух потоках данных, которые независимо расширяются различными ортогональными кодами.
Модель использует случайные двоичные данные, которые модулируются BPSK (вещественные), расширяются ортогональными кодами длиной 64, а затем передаются по каналу AWGN. Приемник состоит из блока сжатия, за которым следует демодулятор BPSK.
Используя те же самые данные передачи, модель вычисляет производительность BER для восстановления однопользовательской и двухпользовательской передач через идентично сконфигурированные каналы AWGN.
Результаты частоты битовых ошибок являются абсолютно одинаковыми для отдельных пользователей в обоих случаях. Частоты ошибок согласования являются результатом идеального сжатия из-за идеальных свойств взаимной корреляции выбранных ортогональных кодов.
Чтобы поэкспериментировать дальше, откройте модель. Измените настройки, чтобы увидеть, как изменяется производительность с различными кодами Адамара для отдельных пользователей.
Эта модель моделирует ортогональное расширение спектра для однопользовательской системы в среде многолучевой передачи. Это аналогично среде мобильного канала, где сигналы принимаются по множеству трактов. Каждый тракт может иметь различные амплитуды и задержки. Приемник последовательно комбинирует независимые тракты посредством использования разнесенного приема для реализации коэффициентов усиления от принятых многолучевых передач. Смоделированная система не моделирует эффекты замирания, и приемник получает полное представление о количестве трактов и их соответствующих задержках.
Модель использует случайные двоичные данные, которые модулируются BPSK (вещественные), расширяются ортогональными кодами длиной 64, а затем передаются по многолучевому каналу AWGN. Приемник состоит из блока сжатия, сумматора разнесения и демодулятора BPSK.
Неидеальные значения автокорреляции выбранных ортогональных кодов расширения предотвращают идеальное разрешение отдельных трактов. Как следствие, эффективность BER не улучшается за счет использования объединения разнесения в приемнике. Пример многолучевого распространения, который использует ПШ последовательности при расширении пользовательских данных и использует объединение разнесения в приемнике, см. в разделе ПШ Расширение спектра для однопользовательской системы в канале многолучевого распространения.
Чтобы поэкспериментировать дальше, откройте модель. Измените настройки, чтобы увидеть, как изменяется производительность при различных задержках пути или с различными кодами Адамара.
Эта модель имитирует псевдослучайное расширение спектра для однопользовательской системы в среде многолучевой передачи. Это аналогично среде мобильного канала, где сигналы принимаются по множеству трактов. Каждый тракт может иметь различные амплитуды и задержки. Приемник последовательно комбинирует независимые тракты посредством использования разнесенного приема для реализации коэффициентов усиления от принятых многолучевых передач. Смоделированная система не моделирует эффекты замирания, и приемник получает полное представление о количестве трактов и их соответствующих задержках.
Модель использует случайные двоичные данные, которые модулируются BPSK (реальные), расширяются PN последовательностями, а затем передаются по многолучевому каналу AWGN. Приемник состоит из блока сжатия, сумматора разнесения и демодулятора BPSK. Приемник получает выигрыш от объединения разнесения благодаря идеальным свойствам автокорреляции ПШ последовательностей, используемых при расширении данных.
Чтобы поэкспериментировать дальше, откройте модель. Измените настройки, чтобы увидеть, как изменяется производительность при различных задержках тракта, или настройте параметры генератора последовательности PN.
Эта модель моделирует псевдослучайное расширение спектра для двух пользователей в среде многолучевой передачи. Это аналогично среде мобильного канала, где сигналы принимаются по множеству трактов. Каждый тракт может иметь различные амплитуды и задержки. Приемник комбинирует независимые тракты когерентно с использованием разнесенного приема для реализации коэффициентов усиления от принятых многолучевых передач. Смоделированная система не моделирует эффекты замирания, и приемник получает полное представление о количестве трактов и их соответствующих задержках.
Модель использует случайные двоичные данные, которые модулируются BPSK (реальные), расширяются PN последовательностями, а затем передаются по многолучевому каналу AWGN. Приемник состоит из блока сжатия, сумматора разнесения и демодулятора BPSK.
Используя те же самые данные передачи, модель вычисляет производительность для двухпользовательских передач через идентично сконфигурированные многолучевые каналы AWGN.
Поскольку передачи для отдельных пользователей были расширены с использованием различных ПШ последовательностей, частота ошибок, вычисленная для пользователей, различна. Из-за более высоких свойств взаимной корреляции неоргональных PN последовательностей, используемых для расширения данных, производительность BER ухудшается в среде многолучевого распространения. Последовательности с высокой ортогональностью, такие как Адамар и Касами, являются лучшим выбором для многолучевых сред. Пример многолучевого распространения, в котором при расширении пользовательских данных используются кодовые последовательности Адамара, см. в разделе Ортогональное расширение для многопользовательской системы в одноканальном канале. Пример многолучевого распространения, использующий кодовые последовательности Kasami при расширении пользовательских данных, см. в разделе Расширение Kasami для многопользовательской системы в канале многолучевого распространения.
Чтобы поэкспериментировать дальше, откройте модель. Измените настройки, чтобы увидеть, как изменяется производительность при различных задержках тракта или при различных последовательностях PN для отдельных пользователей.
Для PN расширения для многопользовательской системы в примере многоканального канала производительность отдельного пользователя ухудшается для тех же условий канала, которые использовались в PN расширении для однопользовательской системы в примере многоканального канала. Это в первую очередь связано с более высокими значениями взаимной корреляции между двумя последовательностями, которые предотвращают идеальное разделение. Однако все еще существуют преимущества объединения с разнесением при использовании расширения с неоргональной последовательностью, поскольку частота ошибок для многолучевого канала AWGN, принимаемого с использованием RAKE с объединением с разнесением, почти так же хороша, как в случае только AWGN в случае ортогонального расширения для многопользовательской системы в однотайковом канале.
Эта модель имитирует расширение последовательности Kasami для двух пользователей в среде многолучевой передачи. Это аналогично среде мобильного канала, где сигналы принимаются по множеству трактов. Каждый тракт может иметь различные амплитуды и задержки. Приемник комбинирует независимые тракты когерентно с использованием разнесенного приема для реализации коэффициентов усиления от принятых многолучевых передач. Смоделированная система не моделирует эффекты замирания, и приемник получает полное представление о количестве трактов и их соответствующих задержках.
Модель использует случайные двоичные данные, которые модулируются BPSK (реальные), расширяются последовательностями Касами, а затем передаются по многолучевому каналу AWGN. Приемник состоит из блока сжатия, сумматора разнесения и демодулятора BPSK.
Используя те же самые данные передачи, модель вычисляет производительность для двухпользовательских передач через идентично сконфигурированные многолучевые каналы AWGN.
Вычисленный BER указывает, что распространение данных передачи с использованием последовательностей Касами демонстрирует низкую взаимную корреляцию. Последовательности Касами обеспечивают баланс между идеальными свойствами взаимной корреляции ортогональных кодов и идеальными свойствами автокорреляции ПШ последовательностей.
Чтобы поэкспериментировать дальше, откройте модель. Измените настройки, чтобы увидеть, как изменяется производительность для различных задержек пути или с различными настройками генератора последовательности Kasami для отдельных пользователей.