In orthogonal time frequency space (OTFS) modulation, Zak transform approach is a natural approach for converting information symbols multiplexed in the DD domain directly to time domain for transmission, and vice versa at the receiver. Past research on OTFS has primarily considered a two-step approach where DD domain symbols are first converted to time-frequency domain which are then converted to time domain for transmission, and vice versa at the receiver. The Zak transform approach can offer performance and complexity benefits compared to the two-step approach. This paper presents an early investigation on the bit error performance of OTFS realized using discrete Zak transform (DZT). We develop a compact DD domain input-output relation for DZT-OTFS using matrix decomposition that is valid for both integer and fractional delay-Dopplers. We analyze the bit error performance of DZT-OTFS using pairwise error probability analysis and simulations. Simulation results show that 1) both DZT-OTFS and two-step OTFS perform better than OFDM, and 2) DZT-OTFS achieves better performance compared to two-step OTFS over a wide range of Doppler spreads.


翻译:在正交时频空(OTFS)调制中,Zak变换方法是一种将复用延迟-多普勒(DD)域的信息符号直接转换为时域信号进行传输的自然方法,且在接收端实现逆变换。以往对OTFS的研究主要采用两步法:先将DD域符号转换至时频域,再转换为时域传输,接收端则进行逆过程。与两步法相比,Zak变换方法在性能和复杂度方面具有优势。本文初步研究了基于离散Zak变换(DZT)实现OTFS的误码性能。我们通过矩阵分解建立了DZT-OTFS紧凑的DD域输入输出关系,该关系适用于整数和分数延迟-多普勒。利用成对错误概率分析与仿真,我们研究了DZT-OTFS的误码性能。仿真结果表明:1) DZT-OTFS和两步法OTFS均优于OFDM;2) 在较宽的多普勒扩展范围内,DZT-OTFS的性能优于两步法OTFS。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年12月8日
【CVPR 2021】变换器跟踪TransT: Transformer Tracking
专知会员服务
22+阅读 · 2021年4月20日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月11日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月11日
Arxiv
54+阅读 · 2022年1月1日
VIP会员
最新内容
AUTOLAB:86亿Token实测前沿模型的长程自动科研能力
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:55
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
10+阅读 · 今天1:54
美国陆军航空兵:以愿景引领转型
专知会员服务
6+阅读 · 今天1:38
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
16+阅读 · 6月11日
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员