拥有自己的网站,广州住建厅官方网站,东莞网站优化东莞seo最专业的东莞网络公司小红孩营销,html网页设计思路文章目录 三、算法在现代通信系统中的应用3.1 5G 通信中的应用3.1.1 信道编码与调制解调3.1.2 大规模 MIMO 技术3.1.3 案例分析#xff1a;5G 基站与终端实现 3.2 卫星通信中的应用3.2.1 抗干扰与纠错编码3.2.2 信号处理与调制解调3.2.3 案例分析#xff1a;卫星通信系统实例… 文章目录 三、算法在现代通信系统中的应用3.1 5G 通信中的应用3.1.1 信道编码与调制解调3.1.2 大规模 MIMO 技术3.1.3 案例分析5G 基站与终端实现 3.2 卫星通信中的应用3.2.1 抗干扰与纠错编码3.2.2 信号处理与调制解调3.2.3 案例分析卫星通信系统实例 3.3 物联网中的应用3.3.1 低功耗与可靠性需求3.3.2 短数据包传输3.3.3 案例分析智能家居或工业物联网 四、算法对比与性能分析4.1 性能指标对比4.1.1 误码率比较4.1.2 复杂度分析4.1.3 延迟分析 4.2 适用场景分析4.2.1 高速率大数据传输场景4.2.2 低延迟场景4.2.3 抗干扰场景 本博客为系列博客主要讲解各基带算法的原理与应用包括viterbi解码、Turbo编解码、Polar编解码、CORDIC算法、CRC校验、FFT/DFT、QAMtiaozhi/解调、QPSK调制/解调。其他博客链接如下
探秘基带算法从原理到5G时代的通信变革【一】引言探秘基带算法从原理到5G时代的通信变革【二】Viterbi解码探秘基带算法从原理到5G时代的通信变革【三】Turbo 编解码探秘基带算法从原理到5G时代的通信变革【四】Polar 编解码一探秘基带算法从原理到5G时代的通信变革【四】Polar 编解码二探秘基带算法从原理到5G时代的通信变革【五】CORDIC算法探秘基带算法从原理到5G时代的通信变革【六】CRC 校验探秘基带算法从原理到5G时代的通信变革【七】FFT/DFT探秘基带算法从原理到5G时代的通信变革【八】QAM 调制 / 解调探秘基带算法从原理到5G时代的通信变革【九】QPSK调制/解调探秘基带算法从原理到5G时代的通信变革【十】基带算法应用与对比
三、算法在现代通信系统中的应用
3.1 5G 通信中的应用
3.1.1 信道编码与调制解调
在 5G 通信中信道编码与调制解调技术是保障通信质量和数据传输效率的关键。Polar 码凭借其优异的纠错性能和较低的实现复杂度被选定为控制信道的编码方案如在物理广播信道PBCH、物理下行控制信道PDCCH和物理上行控制信道PUCCH中发挥着重要作用。在 PBCH 中Polar 码用于传输系统广播信息这些信息包含了小区的基本配置、系统带宽等关键参数对于用户设备UE接入网络至关重要。Polar 码通过信道极化现象将信道划分为几乎无噪的子信道和完全噪声的子信道然后在无噪的子信道上传输重要的控制信息从而保证了控制信息的可靠传输。在 PDCCH 中Polar 码用于传输下行控制信息如调度分配、功率控制等指令确保 UE 能够准确接收并执行基站的控制命令实现高效的数据传输。
低密度奇偶校验码LDPC则广泛应用于数据信道如物理下行共享信道PDSCH和物理上行共享信道PUSCH。在 PDSCH 中LDPC 码用于传输用户数据和部分控制信息其编码过程是通过生成矩阵将原始信息比特转换为编码后的码字在接收端通过校验矩阵进行解码。这种编码方式能够在接近信道容量的情况下实现可靠的通信有效纠正传输过程中的错误提高数据传输的准确性特别适合处理大数据块和高吞吐量的传输场景。
调制解调技术在 5G 通信中也得到了进一步的发展和应用。根据不同的场景和需求5G 系统采用了多种调制方式如 QPSK、16QAM、64QAM 以及 256QAM 等。在低速率数据传输、信道条件较差的场景下通常使用 QPSK 或 16QAM。QPSK 利用载波信号的四种不同相位来表示二进制数据每个相位代表两位二进制数据具有实现简单、抗噪声性能较好的优势适用于对传输速率要求不高、抗噪声性能要求较高的场景如物联网设备的低速率数据传输。16QAM 则是 QPSK 的扩展利用载波信号的 16 种不同幅度和相位组合来表示二进制数据每个符号可以传输 4 个比特的信息数据传输速率比 QPSK 更高适用于中速率数据传输和中等信噪比环境。在中高速率数据传输、信道条件较好的场景下通常使用 64QAM 或 256QAM。64QAM 利用载波信号的 64 种不同幅度和相位组合来表示二进制数据每个符号可以传输 6 个比特的信息数据传输速率更高256QAM 作为目前 5G 系统中使用的高阶调制技术利用载波信号的 256 种不同幅度和相位组合来表示二进制数据每个符号可以传输 8 个比特的信息数据传输速率最高适用于对传输速率要求极高、信道质量非常好的场景如高清视频流传输、高速数据下载等。5G 系统还引入了自适应调制技术根据信道质量动态调整调制方式以最大限度地提高数据传输速率和传输可靠性。
3.1.2 大规模 MIMO 技术
大规模 MIMOMultiple - Input Multiple - Output技术是 5G 通信的核心技术之一它在基站端使用大量的天线通常有几十甚至上百根天线同时在用户终端也配备多根天线通过这些天线基站可以在同一时间、同一频段内与多个用户进行通信大大提高了频谱利用率。在大规模 MIMO 系统中CORDIC 算法发挥着重要作用。
在波束赋形方面CORDIC 算法用于计算天线阵列中每个天线的相位和幅度调整值以实现信号的定向传输。通过调整天线阵列中每个天线的信号相位和幅度使信号在特定方向上得到增强而在其他方向上减弱从而提高信号的传输效率和覆盖范围。在一个拥有 64 根天线的基站大规模 MIMO 系统中利用 CORDIC 算法可以快速计算出每个天线的相位调整值使信号波束准确地指向目标用户减少对其他用户的干扰提高系统容量。
在信号处理方面CORDIC 算法可用于实现各种数学运算如三角函数计算、复数乘法等。在大规模 MIMO 系统中信号的处理涉及到大量的数学运算CORDIC 算法通过简单的移位和加法操作能够高效地完成这些运算降低硬件实现的复杂度。在对接收信号进行解调和信道估计时需要进行大量的复数乘法和三角函数运算CORDIC 算法能够快速准确地完成这些运算提高信号处理的速度和准确性。下图展示了大规模 MIMO 系统中波束赋形的原理。 图大规模 MIMO 系统中波束赋形的原理
3.1.3 案例分析5G 基站与终端实现
以某 5G 基站和终端为例分析这些算法在实际中的协同工作。在 5G 基站中对于下行数据传输首先对用户数据进行 LDPC 编码增加数据的可靠性然后根据信道质量和传输需求选择合适的调制方式如 64QAM 或 256QAM将编码后的数据调制到载波上。在信号发射阶段利用大规模 MIMO 技术通过 CORDIC 算法实现波束赋形将信号准确地发送给目标用户。在基站接收上行数据时首先对接收到的信号进行解调根据调制方式的不同采用相应的解调算法如相干解调技术将信号还原为数字信号。然后对解调后的信号进行 LDPC 解码恢复出原始数据。在整个过程中CRC 校验算法用于检测数据在传输过程中是否出现错误确保数据的完整性。
在 5G 终端方面当接收到基站发送的信号时首先进行载波同步和位同步然后根据调制方式进行解调如采用最小欧几里得距离准则对 QAM 调制信号进行判决恢复出原始数据。接着对解调后的数据进行 Polar 码解码以获取准确的控制信息。在终端发送数据时首先对数据进行 Polar 编码然后根据信道情况选择合适的调制方式进行调制最后通过天线发送出去。
通过这些算法的协同工作5G 基站和终端实现了高效、可靠的通信。在实际测试中该 5G 基站和终端在高速移动场景下能够实现稳定的高清视频通话和高速数据下载数据传输速率达到了数 Gbps误码率控制在极低水平满足了用户对高速、稳定通信的需求。
3.2 卫星通信中的应用
3.2.1 抗干扰与纠错编码
在卫星通信中由于信号需要在复杂的空间环境中传输面临着宇宙噪声、多径干扰、电离层闪烁等多种干扰因素因此抗干扰和纠错编码技术至关重要。Viterbi 解码算法作为一种高效的纠错算法在卫星通信中有着广泛的应用。以国际通信卫星组织Intelsat的部分卫星通信系统为例在数据传输过程中采用卷积码进行编码然后利用 Viterbi 解码算法进行解码。通过将输入数据与卷积码编码器的状态进行卷积运算生成冗余校验位增加数据的可靠性。在接收端Viterbi 解码算法根据卷积码的网格图通过搜索最优路径准确地恢复出原始数据。在受到一定强度的宇宙噪声干扰时Viterbi 解码算法能够有效地纠正传输过程中产生的错误降低误码率保证数据的可靠传输。
Turbo 编解码技术在卫星通信中也发挥着重要作用。例如欧洲航天局ESA的一些卫星通信项目中采用 Turbo 码进行编码。Turbo 码通过交织器将输入信息序列打乱然后分别由两个分量编码器进行编码生成冗余校验序列。在接收端采用迭代译码算法通过多次迭代不断利用两个分量译码器之间的反馈信息逐步逼近正确的解码结果。在卫星与地面站之间的长距离传输中信号容易受到各种干扰导致误码率升高。Turbo 编解码技术能够有效地提高纠错能力在复杂的干扰环境下显著降低误码率提高通信的可靠性。通过多次迭代译码能够充分挖掘信号中的冗余信息纠正错误即使在信号受到严重干扰的情况下也能保证数据的准确传输。下图展示了 Turbo 编解码技术在卫星通信中降低误码率的效果从图中可以明显看到随着迭代次数的增加误码率逐渐降低当迭代次数达到一定值时误码率趋于稳定有效地保障了卫星通信的质量。 图Turbo 编解码技术在卫星通信中降低误码率的效果
3.2.2 信号处理与调制解调
在卫星通信中信号处理与调制解调技术对于实现高效、可靠的通信至关重要。FFT/DFT 算法在卫星通信的信号处理中有着广泛的应用。在卫星通信系统中需要对接收的信号进行频谱分析以了解信号的频率特性从而更好地进行信号处理和干扰抑制。通过 FFT/DFT 算法能够将时域信号转换为频域信号清晰地展示信号的频谱分布。在卫星通信中由于信号传输距离远容易受到各种干扰导致信号频谱发生变化。利用 FFT/DFT 算法对接收信号进行频谱分析可以准确地检测到干扰信号的频率位置从而采取相应的滤波等措施去除干扰提高信号的质量。在一些卫星通信系统中通过对接收信号进行 FFT 变换能够快速准确地分析出信号中的噪声频率成分然后采用带通滤波器等技术滤除噪声恢复出原始信号。
QAM 和 QPSK 调制解调技术在卫星通信中也得到了广泛应用。在一些低速率、对可靠性要求较高的卫星通信场景中如卫星遥感数据传输常采用 QPSK 调制解调技术。QPSK 调制技术通过载波的四种不同相位来表示二进制数据每个符号可以传输 2 个比特的信息具有实现简单、抗噪声性能较好的优势。在卫星遥感数据传输中数据量相对较小但对数据的准确性要求很高。QPSK 调制技术能够在复杂的空间环境中保证数据的可靠传输即使在信号受到一定干扰的情况下也能通过合理的解调算法准确地恢复出原始数据。
在高速率、对带宽要求较高的卫星通信场景中如卫星电视直播、高速数据传输等常采用高阶 QAM 调制解调技术如 16QAM、64QAM 等。16QAM 调制技术利用载波的 16 种不同幅度和相位组合来表示二进制数据每个符号可以传输 4 个比特的信息数据传输速率比 QPSK 更高。在卫星电视直播中需要传输大量的视频和音频数据采用 16QAM 调制技术能够在有限的带宽内实现高速的数据传输满足用户对高清视频的观看需求。通过合理的解调算法能够准确地恢复出原始的视频和音频信号保证用户的观看体验。
3.2.3 案例分析卫星通信系统实例
以我国的北斗卫星导航系统为例该系统是一个复杂的卫星通信系统涉及到大量的数据传输和处理。在信号传输过程中采用了多种基带算法以保障信号的可靠传输。
在纠错编码方面北斗卫星导航系统采用了 Turbo 码和 BCH 码相结合的方式。Turbo 码用于长码数据的纠错通过交织器和迭代译码算法能够有效地纠正传输过程中的错误提高数据的可靠性。BCH 码则用于短码数据的纠错具有编码效率高、纠错能力强的特点。在卫星与地面站之间传输导航数据时采用 Turbo 码进行编码在受到电离层闪烁等干扰的情况下通过多次迭代译码能够准确地恢复出原始的导航数据确保定位的准确性。
在调制解调方面北斗卫星导航系统采用了 QPSK 和 BPSK 调制方式。在导航信号的播发中根据不同的信号类型和传输需求选择合适的调制方式。例如在播发高精度的定位信号时采用 BPSK 调制方式这种调制方式具有较高的抗干扰能力能够在复杂的空间环境中保证信号的稳定传输在播发一些辅助信息时采用 QPSK 调制方式以提高数据传输速率。
通过这些算法的协同工作北斗卫星导航系统实现了高精度的定位、导航和授时服务。在实际应用中无论是在海上航行的船只还是在偏远地区行驶的车辆都能够通过接收北斗卫星的信号准确地获取自身的位置信息为人们的生活和生产提供了重要的支持。
3.3 物联网中的应用
3.3.1 低功耗与可靠性需求
物联网作为一个庞大的网络涵盖了从智能家居设备到工业传感器等众多设备这些设备通常依靠电池供电并且分布广泛维护成本较高。因此低功耗成为物联网设备的关键需求之一。以智能家居中的智能灯泡为例它需要长时间运行且难以频繁更换电池这就要求其在数据传输和处理过程中尽可能降低功耗。在这种情况下一些基带算法通过优化计算过程减少不必要的运算从而降低了设备的功耗。Polar 码在编码过程中利用信道极化特性选择可靠的信道传输信息减少了冗余信息的传输降低了数据传输量进而降低了设备的功耗。
在工业物联网中传感器需要实时采集设备的运行数据如温度、压力等并将这些数据传输给控制中心。由于工业环境复杂信号容易受到干扰因此对数据传输的可靠性要求极高。如果传感器传输的数据出现错误可能会导致设备故障甚至引发安全事故。Turbo 编解码算法通过强大的纠错能力在数据传输过程中添加冗余校验位在接收端通过迭代译码算法不断纠正传输过程中产生的错误确保数据的准确性和完整性满足了工业物联网对数据传输可靠性的严格要求。
3.3.2 短数据包传输
在物联网中许多设备通常传输短数据包如智能家居中的智能门锁每次开锁或关锁时只需要传输少量的控制指令和状态信息这些数据量通常较小属于短数据包。Polar 码在短数据包传输方面具有独特的优势。由于其基于信道极化理论能够在较短的码长下实现接近香农限的性能提供更高的编码增益。在传输短数据包时Polar 码可以有效地利用信道资源提高数据传输的可靠性。它通过将信道划分为不同可靠性的子信道在可靠性高的子信道上传输重要的信息比特而在可靠性低的子信道上传输固定比特或冗余比特从而确保短数据包在传输过程中的准确性。相比其他编码方式Polar 码在短数据包传输时能够以较低的误码率传输数据提高了物联网设备之间通信的稳定性。在智能家居系统中智能窗帘的控制指令通常以短数据包的形式传输采用 Polar 码编码后能够在复杂的家居环境中准确地传输控制指令实现窗帘的正常开合。下图展示了不同编码方式在短数据包传输时的误码率对比从图中可以明显看出Polar 码在短数据包传输时的误码率明显低于其他编码方式体现了其在短数据包传输方面的优势。 图不同编码方式在短数据包传输时的误码率对比
3.3.3 案例分析智能家居或工业物联网
以智能家居系统为例该系统包含多种设备如智能摄像头、智能音箱、智能家电等这些设备通过物联网技术连接在一起实现智能化控制和数据共享。在这个系统中多种基带算法协同工作为用户提供了便捷、高效的智能家居体验。
在数据传输过程中为了保证数据的可靠性采用了 CRC 校验算法。当智能摄像头拍摄到视频数据后在发送端首先对视频数据进行 CRC 校验生成校验码并将校验码附加在视频数据后面。在接收端对接收到的数据进行 CRC 校验如果校验结果正确则说明数据在传输过程中没有出现错误接收的数据是可靠的如果校验结果错误则说明数据在传输过程中可能出现了错误需要采取相应的措施如重传数据等。通过 CRC 校验算法有效地保证了视频数据在智能家居系统中的可靠传输。
在调制解调方面根据不同设备的传输需求采用了不同的调制方式。对于智能音箱等对传输速率要求较高的设备采用了 QAM 调制方式。智能音箱在播放音乐时需要实时传输大量的音频数据QAM 调制方式能够在有限的带宽内实现高速数据传输通过调整载波的幅度和相位将音频数据调制到载波上进行传输。在接收端采用相应的解调算法将接收到的信号解调为原始的音频数据保证用户能够听到清晰、流畅的音乐。
对于一些对传输可靠性要求较高、数据量较小的设备如智能门锁采用了 QPSK 调制方式。智能门锁在传输开锁、关锁指令时数据量较小但对可靠性要求极高。QPSK 调制方式通过载波的四种不同相位来表示二进制数据具有抗干扰能力强的特点能够在复杂的家居环境中保证控制指令的准确传输。在接收端通过合理的解调算法准确地恢复出控制指令实现智能门锁的正常操作。
通过这些算法的协同工作智能家居系统实现了高效、可靠的数据传输和设备控制为用户提供了舒适、便捷的生活体验。用户可以通过手机远程控制智能家电查看智能摄像头的监控画面与智能音箱进行语音交互等大大提高了生活的智能化水平。
四、算法对比与性能分析
4.1 性能指标对比
4.1.1 误码率比较
误码率是衡量通信系统性能的关键指标之一它直接反映了信号在传输过程中出现错误的概率。不同的基带算法在误码率性能上存在显著差异这主要取决于算法的编码方式、纠错能力以及对噪声的抵抗能力。
Viterbi 解码算法在处理卷积码时表现出较好的误码率性能。由于卷积码能够利用信息序列的前后相关性通过 Viterbi 算法在网格图中搜索最优路径可以有效地纠正传输过程中的错误降低误码率。在低信噪比环境下当信噪比为 5dB 时对于 (2, 1, 3) 卷积码采用 Viterbi 解码算法误码率可控制在较低水平约为 1 0 − 3 10^{-3} 10−3。然而随着信噪比的降低误码率会逐渐上升当信噪比降至 2dB 时误码率可能会达到 1 0 − 1 10^{-1} 10−1左右。
Turbo 编解码算法通过交织器和迭代译码机制具有强大的纠错能力能够在较低的信噪比下实现较低的误码率。在信噪比为 3dB 时采用 Turbo 编解码算法误码率可低至 1 0 − 5 10^{-5} 10−5以下。这是因为交织器打乱了信息序列的顺序使得分量编码器输出的校验序列相关性减小迭代译码算法通过多次迭代不断利用两个分量译码器之间的反馈信息逐步逼近正确的解码结果从而有效降低了误码率。但随着信噪比的进一步降低当达到一定程度后误码率会出现 “地板效应”即误码率不再随着信噪比的降低而显著下降这是由于算法本身的局限性以及噪声的干扰超过了算法的纠错能力。
Polar 编解码算法基于信道极化理论在长码情况下能够达到接近香农极限的性能误码率性能优异。当码长为 1024 时在信噪比为 4dB 时误码率可达到 1 0 − 6 10^{-6} 10−6以下。Polar 码通过将信道划分为可靠和不可靠的子信道在可靠子信道上传输信息比特从而有效降低了误码率。在短码情况下Polar 码的性能优势相对减弱误码率会有所上升但仍优于一些传统编码算法。
QAM 和 QPSK 调制解调算法的误码率与调制阶数、信噪比等因素密切相关。在相同信噪比下QAM 调制的误码率随着调制阶数的增加而升高。例如16QAM 的误码率高于 QPSK当信噪比为 10dB 时16QAM 的误码率约为 1 0 − 2 10^{-2} 10−2而 QPSK 的误码率约为 1 0 − 3 10^{-3} 10−3。这是因为随着调制阶数的增加星座点之间的距离变小更容易受到噪声干扰导致误码率升高。在实际应用中需要根据信道条件和传输要求选择合适的调制方式以平衡误码率和传输速率。图展示了不同算法在不同信噪比下的误码率对比曲线从图中可以清晰地看到各算法误码率的变化趋势以及相互之间的差异。 图不同算法在不同信噪比下的误码率对比曲线
4.1.2 复杂度分析
算法的复杂度包括计算复杂度和硬件实现复杂度它直接影响算法在实际应用中的可行性和成本。
从计算复杂度来看Viterbi 解码算法的复杂度随卷积码约束长度的增加而指数增长。对于 (n, k, N) 卷积码在每个时刻每个状态都有 2 k 2^k 2k条可能的路径需要计算和比较计算复杂度为 O ( 2 N ) O(2^N) O(2N)。当约束长度 N 5 时计算量会显著增加对计算资源的要求较高。
Turbo 编解码算法的复杂度主要来自于迭代译码过程。在每次迭代中需要进行大量的乘法和加法运算计算复杂度较高。虽然可以通过采用对数域算法如 Log - MAP 算法等方式来降低计算复杂度但总体来说Turbo 编解码算法的计算复杂度仍然相对较高约为 O ( N l o g N ) O(NlogN) O(NlogN)其中 N 为码长。
Polar 编解码算法的计算复杂度相对较低在编码过程中主要涉及简单的矩阵运算复杂度为 O ( N l o g N ) O(NlogN) O(NlogN)在译码过程中基于连续消除SC的译码算法复杂度也为 O ( N l o g N ) O(NlogN) O(NlogN)即使采用 SC 列表SCL译码算法虽然增加了译码路径的搜索但复杂度仍在可接受范围内相对于一些传统算法具有明显优势。
FFT 算法通过分治思想将 DFT 的计算复杂度从 O ( N 2 ) O(N^2) O(N2)降低到了 O ( N l o g N ) O(NlogN) O(NlogN)在处理长序列时计算效率得到了极大提升。相比之下直接计算 DFT 的复杂度较高在实际应用中当序列长度较大时FFT 算法的优势更加明显。
在硬件实现复杂度方面CORDIC 算法具有独特的优势。它通过基本的加和移位运算代替乘法运算使得硬件实现相对简单易于在 FPGA、ASIC 等硬件平台上实现。在实现三角函数计算时CORDIC 算法只需要少量的加法器和移位寄存器大大降低了硬件资源的消耗。
QAM 和 QPSK 调制解调算法的硬件实现复杂度与调制阶数有关。随着调制阶数的增加星座点的数量增多判决和映射的复杂度也相应增加。16QAM 的硬件实现复杂度高于 QPSK因为 16QAM 需要更多的比较器和逻辑电路来实现星座点的判决和映射。
4.1.3 延迟分析
在通信系统中延迟是一个重要的性能指标它直接影响系统的实时性和响应速度。不同的基带算法在编码、解码或信号处理过程中产生的延迟各不相同。
Viterbi 解码算法在解码过程中需要在网格图中进行路径搜索从初始状态到最终状态的搜索过程会产生一定的延迟。随着卷积码约束长度的增加网格图的状态数和路径数增多延迟也会相应增加。对于约束长度为 5 的卷积码采用 Viterbi 解码算法时延迟可能达到几十到几百个时钟周期具体延迟时间取决于硬件实现的时钟频率和算法的优化程度。
Turbo 编解码算法由于采用迭代译码机制每次迭代都需要一定的时间来处理信息因此延迟相对较大。在实际应用中通常需要进行多次迭代才能达到较好的解码性能迭代次数一般在 5 - 10 次左右每次迭代的时间与硬件实现的计算速度有关。假设每次迭代需要 100 个时钟周期进行 8 次迭代那么总的延迟就会达到 800 个时钟周期以上这在一些对实时性要求较高的通信系统中可能会成为限制因素。
Polar 编解码算法基于连续消除SC的译码算法在译码过程中从第一个比特开始依次译码延迟相对较小。当码长为 1024 时采用 SC 译码算法延迟可能在几十到一百个时钟周期左右。而采用 SC 列表SCL译码算法时由于需要维护多个译码路径延迟会有所增加但相对于 Turbo 编解码算法的迭代延迟仍然具有一定的优势。
FFT 算法在进行快速傅里叶变换时需要进行多次蝶形运算和数据传输这会产生一定的延迟。延迟时间与 FFT 的点数和硬件实现的架构有关。对于 1024 点的 FFT采用流水线结构的硬件实现时延迟可能在几百个时钟周期左右而采用并行结构时虽然可以提高计算速度但硬件资源消耗增加延迟也会相应减少可能在几十到一百个时钟周期左右。
QAM 和 QPSK 调制解调算法在调制和解调过程中需要进行载波同步、位同步、采样和判决等操作这些操作都会引入一定的延迟。在采用相干解调技术时载波同步和位同步的过程可能需要几十到几百个时钟周期来完成加上采样和判决的时间总的延迟可能在几百到一千个时钟周期左右。不同的同步算法和判决准则会对延迟产生影响在实际应用中需要根据系统的要求选择合适的算法和参数以优化延迟性能。
4.2 适用场景分析
4.2.1 高速率大数据传输场景
在高速率大数据传输场景中如 5G 通信中的高清视频流传输、云计算中的数据中心互联等对数据传输速率和带宽利用率有着极高的要求。在这些场景下QAM 调制解调算法展现出明显的优势。随着调制阶数的增加QAM 能够在有限的带宽内传输更多的数据。256QAM 调制方式每个符号可以传输 8 个比特的信息相比 QPSK 每个符号仅能传输 2 个比特的信息数据传输速率大幅提高。在 5G 通信的高清视频流传输中采用 256QAM 调制方式能够满足高清视频对高速数据传输的需求确保视频画面的流畅播放避免卡顿现象。
FFT/DFT 算法在高速率大数据传输场景中也起着关键作用。在 5G 通信的 OFDM 系统中FFT/DFT 用于实现子载波的调制和解调。通过 FFT/DFT 将高速数据分割成多个低速子数据流在多个子载波上并行传输提高了频谱利用率实现了高速数据传输。在数据中心互联中大量的数据需要在不同的数据中心之间快速传输FFT/DFT 算法能够高效地处理这些数据确保数据的快速、准确传输。
4.2.2 低延迟场景
在低延迟场景中如实时视频会议、自动驾驶等对信号处理的速度和延迟要求极高。在这些场景下Polar 编解码算法基于连续消除SC的译码算法具有一定的优势。SC 译码算法从第一个比特开始依次译码延迟相对较小。在实时视频会议中语音和视频数据需要快速传输和处理以保证通信的实时性和流畅性。采用 Polar 码进行编码SC 译码算法进行解码能够在较短的时间内完成数据的编码和解码降低延迟确保会议的顺利进行。
CORDIC 算法在低延迟场景中也有重要应用。在一些需要快速进行三角函数计算、复数乘法等数学运算的场景中CORDIC 算法通过简单的移位和加法操作能够快速完成这些运算降低计算延迟。在自动驾驶系统中需要实时对传感器采集的数据进行处理计算车辆的位置、速度、方向等信息CORDIC 算法能够快速准确地完成这些计算为自动驾驶系统提供及时的决策支持确保车辆的安全行驶。
4.2.3 抗干扰场景
在抗干扰场景中如卫星通信、军事通信等信号容易受到各种干扰对通信的可靠性要求极高。在这些场景下Turbo 编解码和 Viterbi 解码算法表现出色。Turbo 编解码算法通过交织器和迭代译码机制能够有效地纠正传输过程中的错误提高通信的可靠性。在卫星通信中信号需要在复杂的空间环境中传输面临宇宙噪声、多径干扰等多种干扰因素。采用 Turbo 码进行编码通过多次迭代译码能够充分挖掘信号中的冗余信息纠正错误即使在信号受到严重干扰的情况下也能保证数据的准确传输。
Viterbi 解码算法在处理卷积码时通过在网格图中搜索最优路径能够有效地纠正传输过程中的错误降低误码率。在军事通信中信号容易受到敌方干扰采用卷积码进行编码Viterbi 解码算法进行解码能够在复杂的干扰环境下准确地恢复出原始数据保证通信的可靠性。
