Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorБиков, Р. Г.uk
dc.contributor.authorBykov, R. G.en
dc.date.accessioned2023-05-30T06:55:23Z
dc.date.available2023-05-30T06:55:23Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationБиков Р. Г. Градієнтна оптимізація двопараметричної віконної функції Найквіста для зменшення позасмугового випромінювання в OFDM системі [Текст] / Р. Г. Биков // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2022. – № 5. – С. 68–72.uk
dc.identifier.issn1997-9266
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/37218
dc.description.abstractДосліджено зв’язок між імпульсами Найквіста у часовій області і віконними функціями Найквіста, які застосовуються у технології мультиплексування з ортогональним частотним поділом каналів (OFDM). Проаналізовано один зі способів апроксимації перехідної області віконних функцій Найквіста з використанням кусково-лінійних функцій. Цей спосіб дозволив збільшити кількість ступенів свободи сигналу через введення двох додаткових параметрів. Визначена спектральна щільність вибраної двопараметричної віконної функції Найквіста. Виконана оптимізація синтезованого сигналу за критерієм мінімуму енергії у перших бічних пелюстках його спектральної щільності. Для розв’язання оптимізаційної задачі вибрано метод градієнтного спуску з мінімізацією функції на кожному етапі ітерації методом золотого перетину. У середовищі програмування MATLAB створена програма, яка працює за алгоритмом оптимізації. За допустимої максимальної відносної помилки εдоп = 10–3 кількість ітерацій градієнтного методу пошуку становила 2 ітерації. Встановлено, що за оптимальних зна-чень параметрів сигналу кількість енергії, зосередженої у перших трьох бічних пелюстках його спек-тральної щільності, на 12,6 дБ менше ніж для прямокутної віконної функції. У роботі подані графіки для синтезованої віконної функції з оптимальними параметрами у часовій та частотній області. Застосування двопараметричної віконної функції Найквіста зі зниженим рівнем спектральної щільності бічних пелюсток дозволяє зменшити рівень позасмугового випромінювання OFDM сигналу, а також підвищити стійкість системи з багатьма піднесучими до частотних зсувів, зумовлених взаємним рухом передавача і приймача. Варто зазначити, що запропонований алгоритм градієнтного пошуку є універсальним і може бути використаний для оптимізації віконних функцій Найквіста за різних критеріїв і незалежно від кількості параметрів сигналу.uk
dc.description.abstractThe relationship between Nyquist pulses in the time domain and Nyquist window functions used in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) technology has been investigated. One of the ways to approximate the transition region of Nyquist window functions using piecewise linear functions has been analyzed. This method allowed increasing the number of degrees of signal freedom through the introduction of two additional parameters. The spectral density of the selected two-parameter Nyquist window function has been determined. Optimization of the synthesized signal by the criterion of minimum energy in the first side lobes of its spectral density has been performed. To solve the optimization problem, the gradient descent method with minimization of the function at each stage of the iteration by the golden section method is chosen. In the MATLAB programming environment, program has been created that works according to the selected optimization algo-rithm. With the maximum allowable relative error ε =10–3, the number of iterations of the gradient search method is 2 itera-tions. It is established that at the optimal values of the signal parameters the amount of energy concentrated in the first three side lobes of its spectral density is 12.6 dB less than for the rectangular window function. The graphs for the synthesized window function with optimal parameters in time and frequency domain are given in this paper. The use of the two-parameter Nyquist window function with reduced level of spectral density of the side lobes allows reducing the level of out-of-band radiation of the OFDM signal and increasing the resistance of the system with many subcarriers to frequency offsets caused by the mutual movement of the transmitter and receiver. It should be noted that the chosen gradient search algo-rithm is universal and can be used to optimize the Nyquist window functions by different criteria and regardless of the num-ber of signal parameters.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofВісник Вінницького політехнічного інституту. № 5 : 68–72.uk
dc.relation.urihttps://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2807
dc.subjectOFDMen
dc.subjectімпульс Найквістаuk
dc.subjectвіконна функція Найквістаuk
dc.subjectенергіяuk
dc.subjectоптимізаціяuk
dc.subjectметод градієнтного спускуuk
dc.subjectNyquist pulseen
dc.subjectNyquist window functionen
dc.subjectenergyen
dc.subjectoptimizationen
dc.subjectgradient descent methoden
dc.titleГрадієнтна оптимізація двопараметричної віконної функції Найквіста для зменшення позасмугового випромінювання в OFDM системіuk
dc.title.alternativeTwo-Parameter Gradient Optimization of Nyquist Window Function for Reduction of Out-Of-Band Emission in OFDM Systemen
dc.typeArticle
dc.identifier.udc621.396
dc.relation.referencesAndreas F. Molisch, Wireless communications. Chichester, United Kingdom: John Wiley & Sons Ltd, 2011, 827 p.en
dc.relation.referencesP. Tan, and N. C. Beaulieu, “Analysis of the effects of Nyquist pulse-shaping on the performance of OFDM,” European Transactions on Telecommunications, 20, pp. 9-22, 2009. https://doi.org/10.1002/ett.1316 .en
dc.relation.referencesN. C. Beaulieu, C. C. Tan, and M. O. Damen, “A ‘better than’ Nyquist pulse,” IEEE Commun. Lett., vol. 5, no. 9, pp. 367-368, Sep. 2001. https://doi.org/10.1109/4234.951379 .en
dc.relation.referencesЭ. А. Сукачёв, Введение в теорию сигналов Найквиста. Одесса, Украина: Освіта України, 2016, 108 с.uk
dc.relation.referencesH. F. Arrano, and C. A. Azurdia-Meza, “ICI reduction in OFDM systems using a new family of Nyquist-I pulses,” IEEE Latin America Transactions, vol. 13, no. 11, pp. 3556-3561, Nov 2015. https://doi.org/10.1109/TLA.2015.7387930 .en
dc.relation.referencesJ. G. Proakis, Digital Communications, 2nd ed. New York: McGraw-Hill, 1989.en
dc.relation.referencesЭ. А. Сукачёв, и Д. Ю. Бухан, Корреляционный анализ детерминированных сигналов. Одесса, Украина: Освіта України, 2014, 134 с.ru
dc.relation.referencesБ. Банди, Методы оптимизации. Вводный курс. М.: Радио и связь, 1988, 128 с.ru
dc.relation.referencesА. В. Аттетков, С. В. Галкин, и В. С. Зарубин, Методы оптимизации. М.: изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003, 440 с.ru
dc.relation.referencesА. Б. Сергиенко, Цифровая обработка сигналов. Санкт-Петербург, Россия: Питер, 2003, 608 с.ru
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-164-5-68-72


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію