Máy cắt chòm sao QAM với pha mang không xác định

Như trong hình, tôi có chòm sao 16QAM bị lệch do xoay pha. Trong trường hợp này, bạn có thể thấy rằng số vòng quay xấp xỉ , nhưng nói chung đây sẽ không phải là trường hợp. Đối với dữ liệu trong thế giới thực, pha có thể là một hàm thay đổi chậm của thời gian, , do đó không đủ để áp dụng một số hệ số hiệu chỉnh cố định.$\theta = \pi/4$$\theta(t)$

Tôi biết các sơ đồ ánh xạ vi phân giải quyết vấn đề mơ hồ pha do chòm sao có đối xứng , nhưng có vẻ như vẫn phải biết để thực hiện cắt lát.$\pi/2$$\theta$

Một giải pháp được đề xuất là cố gắng ánh xạ điểm chòm sao nhận được đến điểm chòm sao QAM gần nhất và cung cấp kết quả khóa pha với kết quả, nhưng không rõ điều này sẽ hoạt động như thế nào khi thay đổi theo thời gian.$\theta$

Những kỹ thuật tồn tại để phục hồi các biểu tượng? Tôi đã thử các phương án phục hồi nhà cung cấp khác nhau dựa trên các vòng phản hồi, nhưng không thành công và quan tâm đến các phương pháp tiếp cận theo quyết định có thể tránh phải tìm pha.

Những gì bạn cần là đồng bộ hóa sóng mang. Đây là một chủ đề phức tạp với nhiều cách tiếp cận khác nhau. Cách tiếp cận mà bạn sẽ chọn có thể phụ thuộc vào những thứ như:

• Hỗ trợ dữ liệu so với mù: Chuỗi bên dưới có chứa bất kỳ dữ liệu đã biết nào (ví dụ: chuỗi đào tạo hoặc đồng bộ hóa của một số loại) mà bạn có thể sử dụng để phân chia bù pha? Hoặc, bạn có phải đồng bộ hóa mà không có kiến ​​thức về các ký hiệu điều chế?

  Phương pháp tiếp cận mù thì tổng quát hơn, nhưng bạn có thể có hiệu suất ước tính pha tốt hơn nếu bạn được hỗ trợ bởi dữ liệu. Ngoài ra, các phương pháp tiếp cận mù thường đưa ra sự mơ hồ vào giai đoạn phục hồi (nghĩa là có nhiều giải pháp bù pha, đáp ứng như nhau cho tiêu chí tối ưu hóa mù).

  Tôi đã không bắt gặp bất kỳ giải pháp mù nào hoạt động tốt như nhau trên tất cả các loại điều chế; ví dụ, hầu hết các công cụ ước tính pha mù được áp dụng tốt nhất cho tín hiệu PSK . Chúng có thể được thực hiện để làm việc, dưới mức tối đa, trên QAM. Các công cụ ước tính pha sóng mang khác nhau cho QAM được ghi lại trong tài liệu, nhưng tôi không có bất kỳ khuyến nghị tuyệt vời nào cho các công cụ ước tính dành riêng cho QAM. Công cụ ước tính mù được sử dụng phổ biến nhất cho tín hiệu loại PSK là bộ phát hiện định luật điện. Dưới đây là một ví dụ về bài báo nói về ứng dụng của nó đối với QAM .

• Kết hợp so với vi sai: Như bạn đã lưu ý, một cách để có được xung quanh phải đồng bộ hóa trực tiếp với pha sóng mang là sử dụng điều chế vi sai. Trong trường hợp đó, thông tin được mang theo bởi sự khác biệt về pha giữa các ký hiệu liên tiếp. Do pha sóng mang có thể xấp xỉ không đổi trong khoảng thời gian hai ký hiệu, nên thành phần sóng mang bị hủy bỏ. Điều này làm cho việc đồng bộ hóa dễ dàng hơn, nhưng có sự mất hiệu suất tốc độ lỗi biểu tượng theo thứ tự 1-2 dB cho các điều chế kết hợp khác biệt so với hoạt động kết hợp hoàn toàn.

• Phản hồi so với phản hồi: Bạn đang xử lý một luồng biểu tượng liên tục, dài vô tận hoặc bạn có một lô có kích thước chính xác? Cách tiếp cận phản hồi như vòng lặp khóa pha có thể phù hợp với phương pháp trước, trong khi các kỹ thuật tiếp theo ước tính độ lệch pha số lượng lớn của một khối ký hiệu tại một thời điểm là tốt nhất (kỹ thuật phản hồi có một khoảng thời gian thu được trong đó bạn giành chiến thắng ' T nhận được đầu ra tốt, nếu bạn chỉ có các khối dữ liệu ngắn tại một thời điểm, đây có thể là một vấn đề).

Nếu bạn đang tìm kiếm một tài liệu tham khảo về cuốn sách, thì công việc của tôi là Kỹ thuật đồng bộ hóa cho máy thu kỹ thuật số của Mengali . Thật tốn kém và khó để tìm một bản sao, nhưng tôi thấy nó rất kỹ lưỡng.

Jason đã viết một câu trả lời xuất sắc, vì vậy tôi sẽ chỉ bổ sung rằng:

quyết định phương pháp tiếp cận có thể tránh phải tìm giai đoạn.

Điều đó không thể hoạt động với 16QAM, vì bạn không thể đưa ra quyết định có ý nghĩa mà không biết lưới ranh giới quyết định của mình đã được xoay như thế nào.

Vì vậy, theo quan điểm của tôi, cách tiếp cận khả thi duy nhất ở đây luôn luôn phải

• Phương pháp 1
  • trực tiếp ước tính đúng pha và sửa
• Cách 2
  • làm biến dạng chòm sao thành mơ hồ , , hoặc , và sau đó$0$$\frac \pi2$$\pi$$\frac 32 \pi$
  • giải quyết sự mơ hồ còn lại với dữ liệu.

Các phương pháp loại 1 sẽ là, ví dụ, tương quan với hình dạng của một lời mở đầu đã biết (không có quyết định!).

Các phương pháp loại 2 sẽ là, ví dụ, thực hiện phân tích thống kê các số phức quan sát được của bạn để tìm một hộp giới hạn vuông của các điểm chòm sao nhận được và biến nó thành song song với trục I và Q. Lưu ý rằng điều này sẽ yêu cầu sự gắn kết đầu tiên!

Trong mọi trường hợp, 16QAM thường được sử dụng trong các hệ thống tốc độ cao và sau khi bạn đã phục hồi đúng pha một lần, bạn sẽ phải theo dõi pha cho các giai đoạn này - có thể thông qua các ký hiệu thí điểm hoặc thông qua PLL chạy liên tục thông tin lỗi pha từ người quyết định.