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XPIC, 즉 교차극화 간섭 취소 기술은 양극화 분할 다중화 통신 시스템에서 두 수신 스트림 사이의 상호 간섭을 억제하기 위한 알고리즘이다.

교차 폴라화 간섭 취소기(XPIC)는 베이스밴드 레벨에서 분절된 수신 신호에 대해 구현되는 신호 처리 기법이다. 그것은 일반적으로 양극화 분할 다중화 시스템에서 필요하다: 전송될 데이터 소스를 시스템의 기호 속도로 QAM 변조 기호로 코드화하고 매핑하여 단일 이중 양극화 안테나에 의해 방사되는 두 개의 무선 스트림을 생성한다(파라볼릭 안테나의 피드 패턴 참조). 해당 이중 양극화 안테나가 원격 사이트에 위치하여 두 개의 수신기에 연결되며, 이는 무선 스트림을 베이스밴드 신호(BB H, BB V)로 다운 변환한다.

이 다중화/다중화 기법은 두 직교 편광(XPD) 사이의 예상되는 차별에 기초한다.

전체 시스템의 이상적인 무한 XPD는 수신기의 각 신호가 해당 송신기에 의해 생성된 신호(열 노이즈 포함)만 포함하도록 보장한다.
대신, 실질적이고 유한한 XPD 레벨은 수신기가 교차 극화 누설로 인한 간섭을 관찰하도록 두 신호 사이의 부분 재조합으로 나타난다. 이러한 교차 양극화 간섭을 유발하는 요인 중 일부는 양극화 분할 다중화에 열거되어 있다.

양극화분할통신시스템

실질적인 결과로서, 수령 현장에서 두 개의 스트림은 잔여 상호 간섭으로 수신된다. 많은 실제 사례에서, 특히 높은 수준의 M-QAM 변조의 경우, 통신 시스템은 교차 극화 간섭의 경험적 수준을 용인할 수 없으며, 개선된 억제가 필요하다. 일반적으로 선형 수평 H와 수직 V인 안테나 출력에서 수신된 두 편광은 각각 수신기로 라우팅되며, 수신기는 일반적으로 디지털 스테이지로 구현되는 임시 교차 극화 취소 방식에 의해 베이스밴드 출력이 추가로 처리된다. XPIC 알고리즘은 잔류 간섭을 취소하기 위해 V에서 H까지 합하여 H의 정확한 재구성을 달성한다.

주 경로의 균등화, 교차 양극화 구성요소의 XPIC 필터링 및 잔류 오류 계산을 통한 의사결정(라이징)을 포함하는 교차 극화 취소 방식

취소 프로세스는 일반적으로 베이스밴드 이퀄라이저와 베이스밴드 XPIC의 두 블록을 사용하여 구현된다. 후자의 산출물은 전자에서 빼서 결정 단계로 보내지며, 이는 데이터 스트림의 추정을 책임진다. 균등화 및 XPIC 블록은 일반적으로 시간변수 채널 전송 함수의 정확한 추적을 위해 적응한다. XPIC는 수신된 교차 신호의 형상을 주 간섭에 영향을 미치는 부분과 동일하게 제공해야 한다. 적응 기준을 추진하기 위한 피드백 제어는 의사결정 블록의 잔류 오류 측정에서 나온다.

평준화 및 XPIC 필터링 단계; 결정 및 의사결정 오류 계산 전에 전자에서 후자의 출력을 뺀다.

이 예에서 두 블록은 모두 유한 임펄스 응답 디지털 필터의 전형적인 구조에 기초하며 계수가 고정되어 있지 않지만 입력 신호에 작용하는 $다중$ 지연 D {\ $displaystyle$ D $}$ 이(가 $J$ ) 작용하는 $동안$ 적합한 기능J {\\ $displaystyle$ J}을(를 $)$ 최소화할 수 있다.

주어진:

$\epsilon _{k}$ $\epsilon _{k}$ ${\$ : $즉석$ k ${\displaystyle$ k $k$
$s_{k}^{(m)}$ $s_{k}^{(m)}$ ( $s_{k}^{(m)}$ ) ${\$ : $즉석$ k $k$ 에서 기본 수신 신호 복합 샘플 $k$
$s_{k}^{(x)}$ $s_{k}^{(x)}$ ( $s_{k}^{(x)}$ ) ${\$ $k$ : 즉석 $k$ {\ $displaystyle k}$ 에서 베이스밴드 교차 수신 신호 복합 샘플,
$C_{j,k}^{(m)}$ $C_{j,k}^{(m)}$ , $C_{j,k}^{(m)}$ ( m $C_{j,k}^{(m)}$ ) ${\$ : 탭 j 및 시간 $인스턴트$ k ${\displaystyle$ k $k$
$C_{j,k}^{(x)}$ $C_{j,k}^{(x)}$ , $C_{j,k}^{(x)}$ ( $C_{j,k}^{(x)}$ ) ${\$ : 탭 j 및 시간 인스턴스 $k$ 의 XPIC 복합 계수 ${\displaystyle$ k $k$
$j=-n,...,n$ = $j=-n,...,n$ - $j=-n,...,n$ . $j=-n,...,n$ . $j=-n,...,n$ . n $j=-n,...,n$ $j=-n,...,n$ 탭의 색인
$y_{k}$ $y_{k}$ ${\$ : 즉석 $k$ $k$ 에 의사결정 장치를 공급하는 작업을 취소한 결과 $k$
$d_{k}$ $d_{k}$ ${\$ : 즉석 $k$ ${\displaystyle k$ 따라서 $\epsilon _{k}$ k ${\$ $\epsilon _{k}$ = $y_{k}$ $y_{k}$ ${\$ $y_{k}$ - $d_{k}$ $d_{k}$ ${\$
$\gamma$ $\gamma$ : 적응성을 위한 단계적 크기 또는 압축 계수,

최소화할 함수가 예를 들어 평균 전력 $J=E[|\epsilon _{k}|^{2}]$ 오류인 J $J=E[|\epsilon _{k}|^{2}]$ = E $J=E[|\epsilon _{k}|^{2}]$ [ $J=E[|\epsilon _{k}|^{2}]$ $J=E[|\epsilon _{k}|^{2}]$ $J=E[|\epsilon _{k}|^{2}]$ $J=E[|\epsilon _{k}|^{2}]$ ${\displaystyle J=E[ \epsilon _{k} ^{2}]$ 일 경우 $J=E[|\epsilon _{k}|^{2}]$ 적응 구배 알고리즘은 k $단계$ $k$ 후에 계수가 다음과 같이 $k$ 업데이트되도록 규정한다.^[1]

$C_{j,k+1}^{(m)}=C_{j,k}^{(m)}-\gamma \epsilon _{k}(s_{k-j}^{(m)})^{*}$ ;
$C_{j,k+1}^{(x)}=C_{j,k}^{(x)}-\gamma \epsilon _{k}(s_{k-j}^{(x)})^{*}$ ;

여기서 별표는 복잡한 구분을 나타낸다. 전송된 기호에 대한 사전 지식은 이 기본 체계(맹인 또는 제로 지식)에 필요하지 않다.

지연 $D$ $D$ 이 $D$ (가) 기호 기간과 같으면 블럭은 기호 간격으로 표시되며, $D$ {\ $displaystyle D$ }이 $D$ (가) 기호 기간의 일부일 경우 블록은 부분 간격으로 표시된다고 한다.^[2] 아키텍처가 의사결정 피드백이 될 수 있고 알려진 신호(시범 신호)를 통해 추가로 개선될 수 있는 반면, 다른 최소 기능은 최소 평균 제곱 LMS 또는 0 강제 ZF이다.

참고 항목

참조

^ Meurant, Gerard (2006). The Lanczos and Conjugate Gradient Algorithms: From Theory to Finite Precision Computations. SIAM. ISBN 978-0898716160.
^ Treichler, J.R.; Fijalkow, I.; Johnson, C.R. (1996). "Fractionally spaced equalizers". IEEE Signal Processing Magazine. 13 (3): 65–81. CiteSeerX 10.1.1.412.4058. doi:10.1109/79.489269.

[1] Meurant, Gerard (2006). The Lanczos and Conjugate Gradient Algorithms: From Theory to Finite Precision Computations. SIAM. ISBN 978-0898716160.

[2] Treichler, J.R.; Fijalkow, I.; Johnson, C.R. (1996). "Fractionally spaced equalizers". IEEE Signal Processing Magazine. 13 (3): 65–81. CiteSeerX 10.1.1.412.4058. doi:10.1109/79.489269.

[1]

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