Simplified Tone Reservation-Based Techniques for Peak-to-Average Power Ratio Reduction of Orthogonal Frequency Division Multiplexing Signals - Rafee Al Ahsan (Chulalongkorn University, 2021)
การมัลติเพล็กซ์แบบแบ่งความถี่ตั้งฉากหรือโอเอฟดีเอ็มเป็นหนึ่งในเทคนิคการมอดูเลตที่จำเป็นสำหรับเครือข่ายการสื่อสารไร้สายสมัยใหม่ เนื่องจากมีประสิทธิภาพการใช้งานสเปกตรัมสูงและทนต่อช่องสัญญาณแบบเลือกความถี่ได้ อย่างไรก็ตามเป็นที่ทราบกันดีว่าสัญญาณโอเอฟดีเอ็มจะได้รับผลกระทบจากอัตราส่วนกำลังสูงสุดต่อค่าเฉลี่ยหรือพีเอพีอาร์ขนาดใหญ่ โดยสัญญาณโอเอฟดีเอ็มที่มีค่าพีเอพีอาร์สูงจะถูกคลิปโดยภาคขยายกำลังอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ทำให้เกิดการผิดเพี้ยนของสัญญาณและการแพร่กระจายคลื่นนอกย่านความถี่ ส่งผลให้ประสิทธิภาพของอัตราความผิดพลาดบิตด้อยลง วิทยานิพนธ์นี้มุ่งเน้นไปที่รูปแบบของเทคนิคการลดพีเอพีอาร์ที่เรียกว่า เทคนิคการสำรองโทนหรือทีอาร์ซึ่งมีคุณสมบัติที่ดีสามประการ ได้แก่ การลดพีเอพีอาร์ลงได้มาก ไม่ต้องการข่าวสารข้างเคียงเพิ่มเติมที่เครื่องรับ และไม่มีการผิดเพี้ยนของสัญญาณของภายในย่านความถี่ โดยการสำรองโทนแบบควบคุมการคลิปหรือซีซีทีอาร์เป็นหนึ่งในเทคนิคทีอาร์แบบวนซ้ำซึ่งสามารถลดค่าพีเอพีอาร์ได้มาก แต่ต้องใช้ต้นทุนเวลาในการคำนวณที่มีราคาแพง ดังนั้น วิทยานิพนธ์นี้จึงมุ่งหวังที่จะนำเสนอเทคนิคที่มีพื้นฐานทีอาร์แบบใหม่ที่สามารถลดความต้องการด้านเวลาในการคำนวณในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพการลดพีเอพีอาร์ที่ใกล้เคียงที่สุดกับซีซีทีอาร์ โดยเทคนิคที่เสนอนี้ใช้การหาค่าเหมาะที่สุดแบบพาร์ติเคิลสวอร์มหรือพีเอสโอ เพื่อกำหนดชุดสัญญาณการยกเลิกที่เหมาะสม 8 รูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับเทคนิคทีอาร์ ซึ่งช่วยเพิ่มอัตราขยายพีเอพีอาร์อย่างมีนัยสำคัญและส่งผลให้สูญเสียสมรรถนะเพียง 0.5 dB เมื่อเทียบกับอัตราขยายพีเอพีอาร์ของเทคนิคซีซีทีอาร์แบบดั้งเดิม โดยทั่วไปมีตัวจำแนกหลายแบบที่แตกต่างสำหรับการเลือกสัญญาณหักล้างที่เหมาะสมและใช้ในการจำแนกสัญญาณที่มีค่าพีเอพีอาร์สูงและต่ำได้ ในที่นี้ได้เลือกใช้โครงข่ายประสาทเทียมหรือเอเอ็นเอ็นสำหรับภารกิจทั้งสอง ขั้นแรก คลาสไบนารีเอเอ็นเอ็นถูกใช้เพื่อจำแนกสัญญาณอินพุตว่ามีค่าพีเอพีอาร์ต่ำและสูง จากนั้นใช้เอเอ็นเอ็นแบบหลายคลาสเพื่อเลือกสัญญาณหักล้างสำหรับอินพุต พีเอพีอาร์สูง ด้วยเหตุนี้ โมเดลเอเอ็นเอ็นนี้จึงช่วยลดเวลาในการคำนวณของเทคนิคการลดพีเอพีอาร์ของทีอาร์ร่วมกับพีเอสโอ ที่เสนอต่อไปในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพการลดพีเอพีอาร์ไว้เหมือนเดิม ผลลัพธ์เชิงตัวเลขแสดงให้เห็นว่าพีเอสโอที่มีทีอาร์เป็นพื้นฐานที่เสนอพร้อมตัวแยกประเภทเอเอ็นเอ็นแบบไบนารีและหลายคลาสสามารถบรรลุความแม่นยำโดยเฉลี่ยที่ 98% และ 95% ด้วยโมดูลตัวแยกประเภทเอเอ็นเอ็นแบบไบนารีและหลายคลาสตามลำดับ ในขณะที่เวลาในการคำนวณลดลงอย่างมาก 98% สำหรับคลื่นพาห์ย่อยของข้อมูลจำนวน 60 ความถี่