5G 调制与解调
调制,就是将原始信号转换为适合在信道中传输的形式的一种过程,在无线通信中,调制一般均指载波调制,而解调则是调制的逆过程,即将原始信号从已调信号中恢复出来。
进行载波调制,主要为实现以下目标:
1)在无线传输中,信号是以电磁波的形式通过天线辐射到空间的。为了获得较高的辐射效率,天线的尺寸必须与发射信号波长相匹配。因此,需要通过调制将基带信号的频谱搬迁至较高的频带,使得已调信号的频域与信道的带通特性相匹配,这样就可以以较小的发送功率和较短的天线来辐射电磁波。
2)将多个基带信号的频谱搬移至不同的频点,从而实现频分复用,提高频谱利用效率。
3)扩展信号带宽,提高系统抗干扰、抗衰落能力
在5G NR中,主要使用正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation, QAM),包括BSPK,QPSK,16QAM, 64QAM, 256QAM等;它是一种振幅和相位联合键控的调制方式,由于其矢量图看似星座,故又称为星座(Constellation)调制。在3GPP 38.211协议中,对物理层各信道的调制以及解调方式进行说明。
在π/2-BPSK中,二进制比特b(i)映射至复值调制符号d(i)
在BPSK中,二进制比特b(i)映射至复值调制符号d(i)
在QPSK中,二进制比特b(2i)和b(2i+1)映射至复值调制符号d(i)
在16QAM中,二进制比特b(4i), b(4i+1), b(4i+2), b(4i+3)映射至复值调制符号d(i)
在64QAM中,二进制比特b(6i), b(6i+1),b(6i+2),b(6i+3),b(6i+4),b(6i+5)映射至复值调制符号d(i)
在256QAM中,二进制比特b(8i), b(8i+1),b(8i+2),b(8i+3),b(8i+4),b(8i+5),b(8i+6),b(8i+7)映射至复值调制符号d(i)
下面是通过python实现的调制和硬解调的代码:
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019/11/24 10:24
# @Author : Administrator
# @File : modulator.py
# @Software : PyCharm import numpy as np class ModulateTable(): def __init__(self, **kwargs):
self._bpsk_cor = np.sqrt(1/2)
self._qpsk_cor = np.sqrt(1/2)
self._16qam_cor = np.sqrt(1/10)
self._64qam_cor = np.sqrt(1/42)
self._256qam_cor = np.sqrt(1/170) self.const_bit = {'BPSK': 1, 'QPSK': 2, '16QAM': 4}
self.bit_table = {'BPSK': np.array( [0, 1] ),
'QPSK': np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]),
'16QAM': np.array([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 1, 1],
[0, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 1], [1, 0, 1, 0], [1, 0, 1, 1],
[1, 1, 0, 0], [1, 1, 0, 1], [1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1]])} def _bpsk_table(self):
return np.array([1+1j, 1-1j]) def _qpsk_table(self):
return np.array([1+1j, 1-1j, -1+1j, -1-1j]) def _16qam_table(self):
return np.array([ 3+3j, 1+3j, -1+3j, -3+3j,
-3+1j, -1+1j, 1+1j, 3+1j,
3-1j, 1-1j, -1-1j, -3-1j,
-3-3j, -1-3j, 1-3j, 3-3j]) class Modulator(ModulateTable): def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.mod_type = kwargs.get('mod_type', '') def modulate(self, input): self._get_symbol_table()
const_bit_num = self.const_bit[self.mod_type]
bit_table = self._get_bit_table(const_bit_num) input = input.reshape((-1, const_bit_num))
order = np.dot(input, bit_table)
ouput = self.symbol_table[order] return ouput def demodu_hard(self, input): self._get_symbol_table()
bit_table = self.bit_table[self.mod_type]
min_loc = list(map(self.cal_distance, input))
output = bit_table[min_loc].flatten() return output def demodu_soft(self, input):
pass def cal_distance(self, rec_symbol):
return np.argmin(abs(rec_symbol - self.symbol_table)) def _get_symbol_table(self): if self.mod_type == 'BPSK':
self.symbol_table = self._bpsk_table() * self._bpsk_cor
elif self.mod_type == 'QPSK':
self.symbol_table = self._qpsk_table() * self._qpsk_cor
elif self.mod_type == '16QAM':
self.symbol_table = self._16qam_table() * self._16qam_cor
else:
raise ValueError("Only support BPSK, QPSK, 16QAM in modulate!") def _get_bit_table(self, bit_num):
return np.logspace((bit_num - 1), 0, bit_num, endpoint=True, base=2).astype(np.int) if __name__ == '__main__': input = np.random.randint(0, 2, 1024) modu = Modulator(mod_type='16QAM')
demodu_in = modu.modulate(input)
demodu_ou = modu.demodu_hard(demodu_in)
print(demodu_in)
print(demodu_ou) if (input == demodu_ou).all():
print("right")
else:
print("error")
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