Нгуен Ван Фе – аспирант, Высшая школа прикладной физики и космических технологий, 

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

E-mail: nvphe1905@gmail.com

А.И. Горлов – к.т.н., ассистент, Высшая школа прикладной физики и космических технологий, 

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

E-mail: anton.gorlov@yandex.ru

А.Л. Гельгор – к.т.н., доцент, Высшая школа прикладной физики и космических технологий,  Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого E-mail: a_gelgor@mail.ru

Исследована возможность дополнительного повышения спектральной эффективности сигналов с управляемой межсимвольной интерференцией (МСИ) путем увеличения размера сигнального созвездия. Рассмотрены одночастотные сигналы с сигнальными созвездиями QPSK и 16-QAM. МСИ введена путем использования оптимальных импульсов, полученных в результате решения линейной оптимизационной задачи. В качестве критерия оптимизации использована максимизация свободного евклидова расстояния при фиксированной полосе частот, содержащей 99% мощности сигнала, и для выбранного сигнального созвездия. В модели рассмотрен канал с АБГШ, для приема сигналов использован алгоритм сферического декодирования (СД). Путем имитационного моделирования показано, что максимальная спектральная эффективность достигается только при одновременном использовании и повышения размера сигнального созвездия, и введения управляемой МСИ.

1. Mazo J.E. Faster-than-Nyquist signaling // Bell System Technical Journal. 1975. V. 54. № 8. P. 1451−1462.
2. Rusek F., Anderson J.B. Constrained Capacities for Faster-Than-Nyquist Signaling // IEEE Trans. Inf. Theory. February 2009. V. 55. № 2. P. 764−775.
3. Rusek F., Anderson J.B. The Two Dimensional Mazo Limit // Proceedings of International Symposium on Inf. Theory. 2005. P. 970−974.
4. Kanaras A. Chorti, Rodrigues M.R.D. ,Darwazeh I. Spectrally efficient FDM signals: bandwidth gain at the expense of receiver complexity // IEEE International Conference on Communications ICC. 2009. P. 1−6.
5. Liveris D., Georghiades C.N. Exploiting faster-than-Nyquist signaling // IEEE Trans. Comm. 2003. V. 51. № 9. P. 1502−1511.
6. Гельгор А.Л., Горлов А.И., Нгуен Ван Фе. Повышение эффективности SEFDM путем замены спектральных sinc-импульсов на RRC-импульсы // Радиотехника. 2016. № 12. С. 105−111.
7. Said, Anderson J.B. Bandwidth-efficient coded modulation with optimized linear partial-response signals // IEEE Trans. Inform. Theory. 1998. V. 44. № 2. P. 701−713.
8. Гельгор А.Л., Горлов А.И., Попов Е.А. Преодоление «барьера» Найквиста при использовании одночастотных неортогональных многокомпонентных сигналов // Радиотехника. 2015. № 1. С. 32−48.
9. Forney G.D. The Viterbi Algorithm // Proc. of the IEEE. 1973. V. 61. № 3. P. 268−278.
10. Bahl L., Cocke J., Jelinek F., Raviv J. Optimal decoding of linear codes for minimizing symbol error rate // IEEE Trans. Inf. Theory. 1974. V. 20. № 2. P. 284−287.
11. Fincke U., Pohst M. Improved Methods for Calculating Vectors of Short Length in a Lattice, Including a Complexity Analysis // Mathematics of computation. 1985. V. 44. № 170. P. 463−471.
12. Wang P., T. Le-Ngoc. On the expected complexity analysis of a generalized sphere decoding algorithm for underdetermined linear communication systems // Proc. IEEE ICC. Glasgow (Scotland). June 2007.
13. G.H. Li, Zhang X., Lei S., Xiong C., Yang D.C. An early termination-based improved algorithm for fixed-complexity sphere decoder // Proc. IEEE WCNC. April 2012. Paris (France).
14. Babak Hassibi, Haris Vikalo. On the Sphere-Decoding Algorithm I. Expected Complexity // IEEE Trans. sig. proc. 2005. V. 53. № 8.
15. Shim B., Kang I. On further reduction of complexity in tree pruning based sphere search // IEEE Trans. Commun. Febraury 2010. V. 58. № 2. P. 417−422.
16. Junil Ahn, Heung-no Lee, Kiseon Kim. Expected complexity analysis of increasing radii algorithm by considering multiple radius schedules // IET Communications. 2013. V. 7. № 3. P. 229−235.