【AIOT】数字信号基础

时间:2024-03-25 16:54:57

原文:https://liudongdong1.github.io/2020/07/01/aiot/mmwave/signalbase/

0. 数字信号调制

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字通信系统需要将信息0-1比特流(例如 0101110101),从发端通过无线信道发送到收端。在发端发送前,需要将0-1比特流调制到模拟信号上。常用的调制方式有BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM等。其理论基础是通过图1所示的星座图,根据比特流确定调制信号:

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An object at a distance d results in an IF tone of frequency S2d/c;

two tones can be resolved in frequency as long as the frequency difference θ f > 1 / T \theta f> 1/T θf>1/T;

range resolution( d r e s d_{res} dres) depends on the bandwidth(B): d r e s = c / 2 b d_{res}=c/2b dres=c/2b;

the ADC sampling rate F s F_s Fs limits the max range ( d m a x d_{max} dmax) to ???? d_{max}=F_sc/S$;

1.FMCW

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the X o u t = A s i n ( 2 P i f t + θ 0 ) X_{out}=Asin(2Pi ft+\theta_0) Xout=Asin(2Pift+θ0); f=s2d/c; . IF signal;

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1.2. FFT transform

1.2.1. 旋转表示

指数函数中,以 ee 为底的函数有着特殊的性质,如下面动图所示,ππ 单位的 e6.28ie6.28i 就表示一个单位圆的360°旋转,则 e2πite2πit 表示的就是一秒钟一圈的旋转方程,感觉速度有点太快了,所以加一个 ff 频率,控制旋转的速度 ,图中为 110110 ,合起来表示一秒钟十分之一圈

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1.2.2. 缠绕表示

在傅立叶变换中,我们规定旋转是顺时针的(规定只是为了统一标准,并且有时候也会考虑书写简洁方便计算),所以先加一个负号。假设原来的函数是 g(t)g(t) ,将两者的幅值相乘就能得到缠绕图像,

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1.2.3. 质心表示–》采样; 积分;

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看到常数项系数 1t2−t11t2−t1 ,如果忽略表达倍数关系的系数,对应的含义也会发生变化,不再是质心,而是信号存在的时间越久,位置是质心位置乘以一个倍数,它的值就越大。参看下面的动图,持续时长为3秒,那么新的位置就是原来质心位置的三倍;为6秒,就是原来的6倍

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1.2.4. 原始信号长度影响

假设我们的信号有4.5s。那么考虑原信号的长度的变化呢?首先,假设信号的长度很长,那么缠绕圆上的线就会更多,每次接近稳定图像质心的变化速度更快(即频域图像更加密集),参看下面动图

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那么对应的,如果原信号的长度缩短呢?如下面动图所示,频域图像会更加稀疏。原因同理,当缠绕的内容少的时候,重心变化的速度也相应的变慢了

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Phase of the peak is equal to the initial phase of the sinusoid.

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1.3. Multi-object for one radar

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【Range Resolution】

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An ADC sampling rate of Fs limits the maximum range of the radar to : d m a x = F s c / 2 s d_{max}=F_sc/2s dmax=Fsc/2s;

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Larger chirp bandwidth==> better range resolution;

Larger IF bandwidth==> faster chirps, better maximum distance;

1.4. the phase of IF signal

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【Measure the velocity of an object using 2 chirps】

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【Meaurements on a vibrating object】

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Continuous signal θ f = 1 / T c y c l s / s e c \theta f=1/T cycls/sec θf=1/Tcycls/sec;

Discrete signals: $w=2P/N radians/smaple;

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【Minimum velocity measure: 】

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1.5. Angle Estimation

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2. IQ Signals

2.1. Basic signal

b a s i c w a v e : v ( t ) = A ∗ s i n ( 2 π f t + ϕ ) basic \quad wave: v(t)=A*sin(2\pi ft+\phi)\\ basicwave:v(t)=Asin(2πft+ϕ)

2.2. Simple Amplitude Modulation

s i m p l e a m p l i t u d e m o d u l a t i o n : v ( t ) = A ( t ) ∗ s i n ( 2 π f t + ϕ ) simple\quad amplitude \quad modulation: v(t)=A(t)*sin(2\pi ft +\phi)\\ simpleamplitudemodulation:v(t)=A(t)sin(2πft+ϕ)

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2.3. Quadrature signals(正交信号)

  • the amplitude of the “in-phase” signal =I: I ∗ c o s ( 2 π f t ) I*cos(2\pi ft) Icos(2πft);
  • the amplitude of the “90 degree” signal=Q: Q ∗ s i n ( 2 π f t ) Q*sin(2\pi ft) Qsin(2πft)

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2.4. Digital Modulation–Binary Phase Shift Keying

  • I ( t ) I(t) I(t) varies between [+1, -1];
  • Q ( t ) = ϕ Q(t)= \phi Q(t)=ϕ;

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3. 波束管理

3.1. 任意观察点O的电厂计算

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3.2. 远场阈观察点O电场

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3.3. 波束成形设计

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数据流通过数字权值加权后映射到不同的天线子阵上,每个天线子阵由m1×m2个天线阵子组成,每个阵子乘以1个模拟权值向量(AWV——Antenna Weight Vector)后进行迭代处理,形成一个符合期望指向和宽度的波束,即每个天线阵子分别根据一个m1×m2个模拟权值向量构成的模拟权值码本形成一个波束将数据发送出去。由发送SSB信号的多个波束的覆盖组合形成小区完整的覆盖范围,即图1中由N个广播波束覆盖的范围为该小区的覆盖范围。N个波束由N个m1×m2的权值码本(Code Book)形成,即一个小区由针对广播信道的N个模拟码本(Analog Code Book)形成完整的小区覆盖,通过修改这N个模拟码本,就可以满足不同的覆盖要求。

在毫米波组网方面,考虑毫米波波长太短,传输特性受环境影响非常大。空气、玻璃、建筑、降雨等都会对毫米波的传播带来致命影响。所以毫米波通常应用于视野较好、无明显遮挡物的场景,如室内场景(包括体育馆场景)、街道等室外空旷区域场景。

  • **Beam Management(波束管理)????*毫米波基站采用较宽的波束发送SSB信道和系统消息,而针对某个UE的业务传输采用较窄的波束,不同的波束设计和管理思路如下。

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传输时:

  • 当gNB正在发送时,gNB通过评估来自UE的多个波束的特定参考信号的质量来找出该方向。gNB评估来自多个波束中的每个波束的参考信号的质量并选择最佳波束。来自UE的参考信号称为SRS。

  • 当UE正在发送时,UE通过评估来自gNB的多个波束的特定参考信号的质量来找出该方向。UE评估来自多个波束中的每个波束的参考信号的质量并选择最佳波束。在这种情况下来自gNB的参考信号可以根据情况而变化。有时它可能是SSB,有时它可能是CSI-RS。(注意:除了波束管理和非常复杂的主题之外,CSI-RS还扮演着许多不同的角色。有关详细信息,请参阅CSI-RS信号生成CSI报告页面)。

收到时:

  • 当gNB从UE接收信号时(在此之前),gNB应该以CSI报告的形式从UE获得最佳方向的信息。
  • 当UE从gNB接收信号时(在此之前),UE应该从gNB获得最佳方向的信息(gNB已经基于来自UE的多个波束的SRS信号质量的测量来检测到最佳方向,并且指示UE的UE最好的方向)
  • P-1:用于在不同TRP Tx波束上启用UE测量以支持TRP Tx波束**/ UE Rx波束的选择。对于TRP处的波束形成,其通常包括来自一组不同波束的帧内/帧间TRP Tx波束扫描。对于UE处的波束成形,其通常包括来自一组不同波束的UE Rx**波束扫描。【AIOT】数字信号基础
  • P-2:用于在不同的TRP Tx波束上启用UE测量以可能改变帧间**/帧内TRP Tx波束。从一组可能较小的光束进行光束细化而不是P-1**。注意,P-2可以是P-1的特例。【AIOT】数字信号基础
  • P3::用于在相同的TRP Tx波束上进行UE测量,以在UE使用波束成形的情况下改变UE Rx波束。

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4. CSI 介绍

4.1. OFDM 正交频复用调制技术

OFDM的基本思想是在频域内将给定信道分成许多正交子信道,在每个子信道上使用一个子载波进行调制,并且各子载波间并行传输。OFDM允许子载波频谱部分重叠,进而在支持OFDM技术的终端设备上同时获取多个子载波的信道状态信息。

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4.2. CSI 状态信息

CSI其实描述了无线信号在发射机和接收机之间的传播过程,其中包含了距离、散射、衰落等对信号的影响。

Y = H X + N Y=HX+N Y=HX+N

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5. Music Algorithm

空间谱估计是阵列信号处理中很重要的一部分,而空间谱估计的一个主要内容就是估计空间信号源的方向,即DOA(Direction of arrival)的估计。MUSIC是一种有效的DOA估计方法。MUSIC(1969年提出)即多重信号分类(Multiple Signal Classification)算法,实现了想相待超分辨率侧向技术的飞跃,也促进了特征子空间算法的兴起。

通过对阵列接收数据的数学分解,将接收数据划分为两个相互正交的子空间:一个是与信号源的阵列流形一致的信号子空间,另一个是与信号子空间相交的噪声子空间。子空间分解类方法就是利用两个子空间的正交特性构造出“针状”空间谱峰,从而大大提高算法的分辨力。

使用条件:比如信号源互不相干,信号源数目小于阵列元素,噪声为加性高斯白噪声等。

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6. 学习链接

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/243364504
  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/141475685
  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/68667697
  • https://charlesliuyx.github.io/2018/02/18/%E3%80%90%E7%9B%B4%E8%A7%82%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E3%80%91%E8%AE%A9%E4%BD%A0%E6%B0%B8%E8%BF%9C%E5%BF%98%E4%B8%8D%E4%BA%86%E7%9A%84%E5%82%85%E9%87%8C%E5%8F%B6%E5%8F%98%E6%8D%A2%E8%A7%A3%E6%9E%90/#%E5%A3%B0%E9%9F%B3%E7%9A%84%E8%A1%A8%E7%A4%BA