基于SDMA的调制解调模型
时间：2010-12-25 16:27:21
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[导读]根据多分辨率分析理论，信号c(t)的调制与解调就是小波重构与分解过程.为此，引入另一个函数φ∈L2(R)，且有φmn(t)=2m/2φ(2mt-n)，使得分别以ψ和φ为基的两个空间相互正交，则存在两个序列{p(n
根据多分辨率分析理论，信号c(t)的调制与解调就是小波重构与分解过程.为此，引入另一个函数φ∈L2(R)，且有φmn(t)=2m/2φ(2mt-n)，使得分别以ψ和φ为基的两个空间相互正交，则存在两个序列{p(n)}和{q(n)}使得
(8a)
(8b)
(8c)
设fj和gj分别是尺度为j的两个正交空间Vj和Wj上的函数，则它们有唯一级数表示：
(9a)
(9b)
从式(8)、(9)可得到小波分解及重构算法
(10a)
(10b)
(10c)
在有限分辨率情况下(即m＜),式(4)可以改写为
(11)
接收端收到的信号(t)=c(t)+n(t),n(t)是信道噪声，根据式(11)可以得到最佳接收机模型为
(12)
由式(10)～(12)可以得到SDMA的调制解调模型，如图1，2所示.
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图1 SDMA的多速率调制模型 |
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图2 SDMA的多速率解调(最佳接收机)模型 在实际系统中，总有,因此系统容量为M=-M,和M分别为系统分辨率的上限和下限.若在尺度为m的信道上采用多电平PAM调制，因此信道的传输速率Bm=2mlog2Lm比特/秒，其中Lm是调制电平数.显然，此时数据是在的频带上传输.对这种调制方式，可以得出未编码情况下在加性高斯分形噪声信道中的误码率［2］，实际上对加性白高斯噪声(AWGN)信道类似有 (13) 式中Em为每符号的平均能量，σ2为AWGN的方差.从式(13)可以看出，各信道的误码率会不一致. |
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