delata Pap Ratio bei OFDM

Hallo,

ich möchte mich erst mal für das Subject entschuldigen. Aber mir ist für meine Fragestellung einfach nichts besseres eingefallen. Auch die NG passt u.U. nicht so gut aber ich möchte es nicht nach de.sci.math posten weil es eher ein Problem aus der Nachrichtentechnik ist.

Ich schreibe gerade ein Programm welches mir für ein OFDM System eine möglichst günstige Synchronisationssequenz erzeugt. Dafür betrachte ich das peak average power ratio (PapR) des Zeitsignales und das PapR der Autokorrelationsfunktion. Um ein Optimum zu finden arbeitet mein Algorithmus genetisch, verändert also das Spektrum ein wenig und schaut ob es besser geworden ist. Die besten 3 (oder wie viel auch immer) kommen durch und mutieren weiter.

Nun funktioniert dieser Ansatz aber nur dann zufriedenstellen (also schneller als ein wildes rumprobieren) wenn ich davon ausgehen kann, das eine kleine Änderung im Spektrum auch nur eine kleine Änderung des PapR des Zeitsignales erzeugt.

Ich habe dazu eine Versuchsreihe unternommen. Ich habe ein Spektrum S der Länge L vollständig mit zufälligen BPSK Symbolen (1,-1) gefüllt. Nun habe ich L mal jeweils ein Symbol in S verändert. Ich habe also L Versionen des originalen Spektrums in der jeweils nur ein Symbol geändert ist. Von diesen L Spektren habe ich das PapR berechnet und das die maximale Abweichung delta PapR gesucht. Dies habe ich, da das Originalspektrum S ja zufällig war, jeweils

50 mal gemacht und abermals das Maximum gesucht.

Dabei ist mir aufgefallen, dass das maximale delta PapR von der Länge L des Spektrums abhängig ist. Das scheint erst mal nachvollziehbar weil eine Änderung von einem Symbol unter vielen weniger auffällt als bei wenigeren.

Diese Untersuchungen habe ich für Spektralgrößen von 3-50 gemacht und erhalte einen Graphen der, ähnlich wie 1/x, asymptotisch gegen

0dB delta PapR läuft.

Nun frage ich mich ob und wie man dies analytisch lösen kann und ob sich darüber schon mal jemand mehr Gedanken gemacht hat.

Vielen Dank Martin L.

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Martin Laabs
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Allgemeinere Bücher zu dem Thema wären ( bei Bedarf leihweise ):

Fan, Darnell "Sequence Design for comunictaion applications" Wiley 1996 Lüke "Korrelationssignale" Springer 1992

Lüke ist etwas leichter zu lesen und es sind Tabellen in beiden vorhanden, aber für konkrete Probleme/Randbedingungen muß man wohl immer selber Suchverfahren programmieren. Bezüglich "genetischer" Algorithmen wäre ich skeptisch: sind langsamer als brute force search und es ist selten klar wo man wie biegen muß damit man besser wird. Konstruktion von Codes/Sequenzen ist manchmal möglich ( vgl BCH-Codes ) aber meist ist es computer search. Bei der Suche nach optimalen CRCs z.B. mit Spezialrechner aus FPGAs der speziell dafür konstruiert wurde.

MfG JRD

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Rafael Deliano

Das Kind heißt in der OFDM Literatur "Peak-to-Mean Power Ratio". Du kannst auch nach "Crest Factor" suchen, beim Spektrum Analysator (z.B. FSP) gibt es dazu die messtechnische CCDF Anzeige, welche die Wahrscheinlichkeit anzeigt, dass ein bestimmtes Peak zu Mean Verhältnis erreicht wird.

Es ist halt eine Fouriertransformation, welche die Umsetzung verantwortet, von daher hat erstmal jeder Träger den gleichen Einfluß (sin/cos Periode), wenn auch zu unterschiedlichen Zeiten.

Eben, siehe die Fouriertransformation.

Es gibt z.B. den Ansatz CODFM, bei dem die Codierung so gewählt wird, dass der Crest Factor sich in akzeptabel und der HF Verstärker bezahlbar bleibt (siehe "5 GHz" Thread ... )

Das dicke Buch Hanzo, Münster et.al., OFDM and MC-CDMA, verweist u.a. auf Sheperd, Jones, Wulich zum Thema Codierung mit dem Ziel der Peak Power Reduzierung durch Wahl geeigneter Blockcodes, es wird daneben auf Ansätze zur Time Domain Nachbearbeitung verwiesen, ebenso auf den Ansatz von Schmidt/Kammeyer mit einer adaptiven Belegung der Unterträger.

Daneben enthält das Buch selber einige Infos im Kapitel 11, u.a. über Shapiro-Rudin Sequenzen (stammen aus den 50er Jahren des letzten Jahrtausends, Ansatz geht über Parseval Theorem der Fouriertransformation), Golay Codes, Newman und Schroeder Phases sowie Barker Codes.

Der Gag an der Geschichte ist (dazu sagt Hanzo wenig), dass es einen Zusammenhang mit bestimmten fehlerkorrigierenden Codes (BCH, Reed Solmon) gibts, die auch auf die Summierung von Produkten mit Einheitswurzeln im Galois Feld setzen, so wie dies die Fouriertransformation, wenn auch ohne Galois, ebenfalls macht.

Ich könnte mir vorstellen, dass auch über lineare Algebra etwas geht, Matrizen oder Bra-ket.

Es gibt jedenfalls reichlich Literatur ...

Gruß Oliver

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Oliver Bartels + Erding, Germany + obartels@bartels.de
http://www.bartels.de + Phone: +49-8122-9729-0 Fax: -10
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Oliver Bartels

Was mir am nächsten Morgen noch einfällt: a) Wenn Du die Transformation in die Zeitachse vornimmst, dann geschieht das schon mit erhöhter Auflösung bzw. mit Time Domain Filter ? Weil : Der Peak kann auch _zwischen_ zwei Samples in der Zeitachse auftreten ... b) Die Untersuchungen in der Literatur beziehen sich primär auf das Zeitsignal, selten auf die AKF. Mit einem genetischen Algorithmus hat meineswissens noch keiner versucht, Codes zu finden, er ist aber grundsätzlich dafür geeignet.

Gruß Oliver

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Oliver Bartels + Erding, Germany + obartels@bartels.de
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Oliver Bartels

Ja. Ich füge der FFT noch viele Nullen an um ein 8e-fache Überabtrastung zu erhalten.

Es gibt ein IEEE Paper welcher einen ähnlichen Algorithmus vorstellt. Hier war das Ziel eine festgelegte Anzahl von Trägern so zu verteilen das ein gutes Peak to average/mean (geht beide) entsteht und die Nebenkeulen bei der AKF (wg. Framesync) möglichst klein werden. Die beiden Eigentschaften scheinen aber nicht zu korrelieren. Nur kann ich meinen Algorithmus evt. wesentlich schneller machen (oder sogar komplett auf den Zufall verzichten) wenn ich weis, dass das PAPR stetig mit der Änderung von einzelnen Symbolen verläuft.

Viele Grüße Martin L.

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Martin Laabs

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