А.Л. Гельгор – к.т.н., доцент, Высшая школа прикладной физики и космических технологий  Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого

E-mail: A_Gelgor@mail.ru

Т.Е. Гельгор – ст. преподаватель, кафедра «Экспериментальная физика», 

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого E-mail: tanya.gelgor@yandex.ru

Отмечено, что существуют два наиболее популярных подхода к увеличению спектральной эффективности одночастотных сигналов без дополнительных энергетических потерь: 1) сигналы «быстрее, чем Найквист» (Faster than Nyquist, FTN), предполагающие введение межсимвольной интерференции (МСИ) путем простого сближения модулированных импульсов во времени; 2) сигналы с частичным откликом (PR, Partial Response) и оптимальными импульсами, также предполагающие введение МСИ, но благодаря выбору особой формы импульса. Установлено, что и сигналы PR с известными оптимальными импульсами, и сигналы FTN достигают заявляемых выигрышей только асимптотически, то есть при очень малых значениях битовой ошибки (BER, Bit Error Rate) и при использовании вычислительно затратных алгоритмов демодуляции. Предложен новый критерий оптимизации для синтеза импульсов сигналов PR, обеспечивающий минимальные энергетические затраты путем использования аддитивной границы для кривой помехоустойчивости вместо рассмотрения значения свободного евклидова расстояния. Для новых импульсов получены лучшие результаты по сравнению с сигналами PR с известными импульсами и сигналами FTN. Показано, что даже при использовании малозатратной с вычислительной точки зрения подоптимальной версии алгоритма Витерби в демодуляторе сигналов PR с новыми импульсами удается достигнуть 25%-й выигрыш в спектральной эффективности без энергетических потерь по отношению к сигналам без МСИ. Установлено, что этот результат, обычно называемый пределом Мазо, достигается при BER = 10−4.

1. ETSI EN 302 307-1 v1.4.1 (2014-11): «Digital Video Broadcasting (DVB); Second generation framing structure, channel coding and modulation systems for Broadcasting, Interactive Services, News Gathering and other broadband satellite applications; Part 1: DVB-S2».
2. Mazo J.E. Faster-than-Nyquist signaling // Bell System Technical Journal. 1975. V. 54. № 8. P. 1451−1462.
3. Liveris D., Georghiades C.N. Exploiting faster-than-Nyquist signaling // IEEE Trans. Comm. 2003. V. 51. № 9. P. 1502−1511.
4. Yoo Y.G., Cho J.H. Asymptotic optimality of binary faster-than-Nyquist signaling // IEEE Commun. Lett. September 2010. V. 14. № 9. P. 788−790.
5. Гельгор А.Л., Горлов А.И. Повышение спектральной и энергетической эффективности сигнально-кодовых конструкций DVB-S2 путем замены найквистовских импульсов на оптимальные финитные импульсы // Радиотехника. 2016. № 12. С. 94−104.
6. 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.
7. Гельгор А.Л., Горлов А.И., Нгуен Ван Фе. Использование оптимальных финитных импульсов как способ наилучшего введения управляемой межсимвольной интерференции // Радиотехника. 2016. № 12. С. 112−120.
8. Sugiura S. Frequency-domain equalization of faster-than-Nyquist signaling // IEEE Wirel. Commun. Lett. 2013. V. 2. № 5. P. 808−817.
9. Baek M.S., Hur N.H., Lim H. Novel Interference Cancellation Technique based on Matrix Computation for FTN Communication System // IEEE Military Communications Conference. October 2014. P. 830−834.
10. Guangna Zhang, Yimin Wei, Yuehong Shen, Mingxi Guo, Shengyu Nie. A Reduced Complexity Interference Cancellation Technique Based on Matrix Decomposition for FTN Signaling // SAI Computing Conference (SAI). July 2016. P. 622−625.
11. Anderson J.B. Limited search trellis decoding of convolutional codes // IEEE Trans. Inform. Theory. September 1989. V. 35. P. 944−955.
12. Franz V., Anderson J.B. Concatenated Decoding with a Reduced-Search BCJR Algorithm // IEEE Journals on Select. Area. Commun. 1998. V. 16. № 2. P. 186−195.
13. Sen P., Aktas T., Yilmaz A.O. A low-complexity graph-based LMMSE receiver designed for colored noise induced by FTNSignaling // IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). 2014. P. 642−647.
14. Schlegel B., Perez L.C. Trellis and Turbo Coding. Wiley-IEEE Press. 2004.
15. Гельгор А.Л., Горлов А.И., Попов Е.А. Преодоление «барьера» Найквиста при использовании одночастотных неортогональных многокомпонентных сигналов // Радиотехника. 2015. № 1. С. 32−48.