ডিকিউপিএসকে কীভাবে নরম করবেন?

আমি প্রতীকের নক্ষত্রের অবস্থান এবং পূর্ববর্তী চিহ্নের ডট-প্রোডাক্টটি সাফল্যের সাথে ডি-বিপিএসকে নরম-ডিকোডিং করছি। যদি ফলাফল> = 1 হয় তবে প্রতীক পর্বটি পরিবর্তন হয়নি এবং কিছুটা শূন্য হয়। যদি ফলাফল <= -1 হয় তবে পর্বটি স্থানান্তরিত হয়েছে এবং ফলাফলটি একটি। -1 এবং 1 এর মধ্যে ফলাফলটি একটি নরম 0 বা নরম 1 হয়।

আমি কীভাবে ডি-কিউপিএসকে দিয়ে একই জিনিস করব তা বুঝতে পারি না। আমি কেবলমাত্র পর্বটি ব্যবহার করতে পারি তবে এটি প্রচুর তথ্য সরিয়ে দেয় যা নরম-ডিকোডারকে সহায়তা করতে পারে।

এই কাগজটি এটি কীভাবে করবেন তা ব্যাখ্যা করে এবং একটি সূত্র দেয় (10):

$b_1 = \mathrm{Re}\{s_n s^*_{n-1}\}, b_2 = \mathrm{Im}\{s_n s^*_{n-1}\}$

তবে আমি স্বরলিপিটি বুঝতে পারি না - *উপরে ভাসমানটির অর্থ কী? আমি কেবল জটিল সংখ্যাগুলিকে গুণতে এবং আসল এবং কল্পিত অংশগুলি নিয়ে যাওয়ার চেষ্টা করেছি কিন্তু এটি কার্যকর হয়নি।

যেহেতু নক্ষত্রটি ঘুরতে পারে, সুতরাং দুটি অক্ষটি কীভাবে আলাদা করা যায়?

— ড্যান স্যান্ডবার্গ
সূত্র

আপনি কি "গণকের প্রতীক এবং পূর্ববর্তী চিহ্নের নক্ষত্রের বিন্দু উত্পাদনের" জন্য ব্যবহার করছেন সেই গণিতটি যুক্ত করতে পারেন?

— ব্যবহারকারী 2718

হ্যা, এখানে দেওয়া হল: last_symbol.real cur_symbol.real + + last_symbol.imag cur_symbol.imag

— ড্যান Sandberg একটি

আফসোস, ডাটা বিট এবং না পারেন, সূত্র (10) দেওয়া উপরোক্ত হিসেব করা হবে। DQPSK সালে এক এর এবং , মাত্রার মধ্যে বড় এবং অন্যটি দৈর্ঘ্যে ছোট। কোনটি এক বড় মাত্রার আপনি বলে দিয়েছেন কিনা ডাটা বিট কাজ এক হতে যাচ্ছে বা এক । সাইন বৃহৎ মাত্রার আপনি বলে যা দুটি বিকল্প এক ডান অন্যতম। অর্থাত, বিশাল পরিসর আপনাকে জানায় যে কোন জোড়া ডিবিট, এবং চিহ্নটি আপনাকে জানায় যে দুটি ডিবিটগুলির মধ্যে কোনটি।

b_{1}

$b_1$

b_{2}

$b_2$

R e {s_{n} s_{n - 1}^{*}}

$\mathrm{Re}\{s_n s^*_{n-1}\}$

I m {s_{n} s_{n - 1}^{*}}

$\mathrm{Im}\{s_n s^*_{n-1}\}$

{00, 11}

$\{00, 11\}$

{01, 10}

$\{01,10\}$

— দিলীপ সরোতে

@ দিলিপ সরওয়াতে, আমি উপরের কাজ করার সূত্রটি পেয়েছি, তবে সঠিক ফলাফলগুলি পাওয়ার জন্য আমাকে কিছুটা আপাতদৃষ্টিতে স্বেচ্ছাসেবী পদ্ধতিতে ডেটা পূর্বাভাস করতে হয়েছিল। আমি যেভাবে এটিকে পূর্বোক্ত করেছিলাম তার সমান বা নাও হতে পারে: shf.de/communication/support/application_notes/getfile/230/269 আমি যদি কেবলমাত্র বৃহত্তর মাত্রা ব্যবহার করি তবে আমি নরম ডিকোডিংয়ের জন্য উপযুক্ত তথ্য দিয়ে শেষ না করি - যেহেতু 00 এবং 11 বিপরীত (সংলগ্ন কোডগুলির চেয়ে) দু'জনের মধ্যে নরম পরিমাপ করা সহায়ক নয়। আমি কি কিছু মিস করেছি? আমি কি ডিকিউপিএসকে পূর্ববর্তী সম্পর্কে নতুন প্রশ্ন শুরু করব?

— ড্যান স্যান্ডবার্গ

উত্তর:

Demodulator দুই ধারাবাহিক চিহ্ন এবং যেখানে আমি শাখার আউটপুট এবং রিসিভারের প্রশ্ন শাখার আউটপুট। হার্ড সিদ্ধান্ত DBPSK সিদ্ধান্ত ডিভাইস প্রশ্ন বিবেচনা করে: $Z_1 = (X_1,Y_1)$ $Z_2 =(X_2,Y_2)$ $X$ $Y$

নতুন প্রতীক পুরাতন প্রতীক কাছাকাছি বা নেতিবাচক পুরাতন প্রতীক? $Z_2$ $Z_1$ $-Z_1$

এবং এইভাবে তুলনা

(X_{2} - X_{1})^{2} + (Y_{2} - Y_{1})^{2} ≷ (X_{2} + X_{1})^{2} + (Y_{2} + Y_{1})^{2}

$(X_2-X_1)^2 + (Y_2-Y_1)^2 \gtrless (X_2+X_1)^2 + (Y_2+Y_1)^2$

যা সাথে একটি চিহ্নের তুলনায় সরল করা যেতে পারে । নোট করুন যে এটি মূলত জিজ্ঞাসা করছে $\langle Z_1,Z_2\rangle = X_1X_2+Y_1Y_2$

দুটি ভেক্টর কি এবং প্রায় একই দিকে ইঙ্গিত করছে (যার ক্ষেত্রে অভ্যন্তরীণ পণ্য বা ডট পণ্যটি ইতিবাচক) বা মোটামুটি বিপরীত দিকে (যে ক্ষেত্রে বিন্দুর পণ্যটি নেতিবাচক)? $Z_1$ $Z_2$

তৃতীয় দৃষ্টিকোণটি এবং কে জটিল সংখ্যা হিসাবে বিবেচনা করে এবং জিজ্ঞাসা করে $Z_1$ $Z_2$

Is ইতিবাচক বা নেতিবাচক? $\text{Re}(Z_1Z_2^*) = X_1X_2+Y_1Y_2$

নরম সিদ্ধান্ত সিদ্ধান্ত ডিভাইস কেবল নরম সিদ্ধান্ত ডিকোডার কোন পণ্য যে কঠিন সিদ্ধান্ত মধ্যে মাত্রার খুব বড় এবং বাকি waffling অবিরত ডট quantize মনোনীত হতে পারে ডট পণ্যের সঠিক মূল্য প্রেরণ করা হয়। ওপি-র প্রশ্নের বর্ণিত সিদ্ধান্তের নিয়মটি এটিই, যেখানে বৃহত্তরটিকে মাত্রার চেয়ে বেশি হিসাবে নেওয়া হয় । $1$

ডিকিউপিএসকে, এনকোডিং দুটি কনভেনশনগুলির মধ্যে একটি ব্যবহার করে:

সিগন্যাল পর্যায়ে দ্বারা বিলম্বিত হয় যেমন ডিবাইট সংক্রমণ হতে হবে $0, \pi/2, \pi, 3\pi/2$ $00, 01, 11, 10$
সংকেত ফেজ যা উন্নত দ্বারা অনুযায়ী যেমন dibit প্রেরণ করা হয় $0, \pi/2, \pi, 3\pi/2$ $00, 01, 11, 10$

মনে রাখবেন যে একটি ডিকিউপিএসকে সিগন্যালটি ফেজ-অर्थোগোনাল ক্যারিয়ারগুলিতে সংশ্লেষিত দুটি ডিবিপিএসকে সংকেতের যোগফল নয় , তবে আই এবং কিউ বিটগুলি যৌথভাবে নেট ক্যারিয়ার পর্বে প্রভাবিত করে।

একটি ডিকিউপিএসকে সিগন্যালটি তৈরি করার জন্য, সিদ্ধান্ত ডিভাইসটি জিজ্ঞাসা করা দরকার

কোনটি চার প্রতীক হয় নিকটস্থ? $Z_1,\quad jZ_1 = (-Y_1,X_1),\quad -Z_1,\quad -jZ_1 = (Y_1,-X_1)$ $Z_2$

সুতরাং, তুলনা ছাড়াও

(X_{2} - X_{1})^{2} + (Y_{2} - Y_{1})^{2} ≷ (X_{2} + X_{1})^{2} + (Y_{2} + Y_{1})^{2}

$(X_2-X_1)^2 + (Y_2-Y_1)^2 \gtrless (X_2+X_1)^2 + (Y_2+Y_1)^2$

এটি তুলনা করা প্রয়োজন

(X_{2} + Y_{1})^{2} + (Y_{2} - X_{1})^{2} ≷ (X_{2} - Y_{1})^{2} + (Y_{2} + X_{1})^{2}

$(X_2+Y_1)^2 + (Y_2-X_1)^2 \gtrless (X_2-Y_1)^2 + (Y_2+X_1)^2$

যা পাশাপাশি এবং কোন পরিমাণের সর্বাধিক পরিমাণ এবং বৃহত্তম মাত্রার চিহ্ন রয়েছে তা অনুসারে সিদ্ধান্ত গ্রহণে কাজ করে । নরম-সিদ্ধান্তের ডিকোডারটি কীভাবে সিদ্ধান্তের পরিসংখ্যান এই সংখ্যাগুলি কীভাবে আরও ম্যাসেজ করা হয় তা নির্ধারণ করবে। $\text{Im}(Z_1Z_2^*)$ $\text{Re}(Z_1Z_2^*)$ $Z_1Z_2^* = (\text{Re}(Z_1Z_2^*), \text{Im}(Z_1Z_2^*))$

— দিলীপ সরওয়াতে
সূত্র

দিলীপ খুব জটিল উত্তরের জন্য ধন্যবাদ। Is একটি টাইপো? এটি কি ? এবং বিন্দু-পণ্য বোঝায়?

⟨ Z_{1}, Z_{1} ⟩

$\langle Z_1,Z_1\rangle$

⟨ Z_{1}, Z_{2} ⟩

$\langle Z_1,Z_2\rangle$

⟨ A, B ⟩

$\langle A,B\rangle$

— ড্যান স্যান্ডবার্গ

হাহ, আমি খুব গভীর উত্তর বোঝাতে চাইছি! :)

— ড্যান স্যান্ডবার্গ

হ্যাঁ, এটি একটি টাইপো এবং আমি এটি সংশোধন করেছি। সাধারণত অভ্যন্তরীণ পণ্য বোঝাতে ব্যবহৃত হয় যার মধ্যে ডট পণ্য একটি বিশেষ ক্ষেত্রে case

⟨ A, B ⟩

$\langle A,B\rangle$

— দিলীপ সরোতে

যদি আমি কেবলমাত্র কোন পরিমাণটির সর্বাধিক মাত্রা দেখি তবে মনে হয় যে আমি তথ্য ফেলে দিচ্ছি। উদাহরণ হিসাবে, কাল্পনিক অংশটি ঘূর্ণন 0 বা 180 ডিগ্রি কিনা তা নির্ধারণ করে। তবে এই দুটিয়ের মধ্যে একটি নরম পরিমাপ অর্থবহ নয় কারণ এগুলি সংলগ্ন ঘূর্ণন নয় (যেমন 0 এবং 90)। আরও কার্যকর সফট ডিকোডিং কীভাবে পাবেন? কাগজটি বিভ্রান্তিমূলক বলে মনে হচ্ছে যেহেতু এটি দাবি করেছে যে প্রথম বিটটি রিয়েল অংশ এবং দ্বিতীয় বিটটি কাল্পনিক অংশ।

— ড্যান স্যান্ডবার্গ

নক্ষত্র একটি জটিল সংযোগকে বোঝায়। ডিফারেনশিয়াল মড্যুলেশনের নরম ডিকোডিংয়ের একটি সাধারণ পদ্ধতি হ'ল বিলম্ব, সংযোগ, গুণন কৌশল:

S_{i} = D_{i} D_{i - 1}^{*}

$S_i = D_i D_{i-1}^*$

যেখানে এবং two দুটি পর পর দুটি ডিফারেন্সিয়ালি- প্রতীক এবং হল -ডিকোডড ফলাফল। এই সাধারণ সূত্রটি ডিবিপিএসকে বা ডিকিউপিএসকে জন্য কাজ করবে (যেহেতু বিপিএসকে সংকেতগুলি আসল, তাই কনজুগেটটি কেবল বাদ পড়ে)। ফলস্বরূপ সংকেত স্ট্রিম ইনপুট হিসাবে একই নক্ষত্রের উপরে অবস্থিত, তাই আপনি সাধারণ বিপিএসকে বা কিউপিএসকে যে নিয়মগুলি ব্যবহার করেন সেগুলি ব্যবহার করে আপনি কঠোর সিদ্ধান্ত নিতে পারেন। $D_i$ $D_{i-1}$ $S_i$ $S_i$

— জেসন আর
সূত্র

ধন্যবাদ জেসন পোস্ট করার আগে আমি জটিল কনজুগেট দিয়ে গুণ করার চেষ্টা করেছিলাম তবে কীভাবে ফলাফলটি ব্যাখ্যা করা যায় তা এখন আমার হয়নি। আমি নক্ষত্রের আবর্তন জানি না, তাই ডিবিপিএসকে প্রশ্নে আমি উল্লিখিত ম্যাপিংয়ের মতো কীভাবে পাব?

— ড্যান স্যান্ডবার্গ

আমি আপনার পরামর্শের ফলাফলগুলিতে দেখেছি এবং মনে হয় কল্পিত অংশ মানচিত্রগুলি হয় 0 ডিগ্রি বা 180 ডিগ্রি রোটেশন হয় যখন আসল অংশটি 90 বা 270 ডিগ্রি ঘূর্ণনের মানচিত্র। যখন ডেটা পরিষ্কার হয় (কোনও গোলমাল হয় না) এক অংশ (আসল বা কল্পিত) হয় যখন অন্যটি -1 বা 1 হয় যখন ডেটা পরিষ্কার না থাকে এবং ম্যাপিংগুলি এতটা না থাকে তখন আমি কীভাবে এটি বিটগুলিতে নরম করে ডেকোড করব? আদর্শ?

— ড্যান স্যান্ডবার্গ

@ জেসনআর আমি মনে করি না যে "ইনপুট হিসাবে একই নক্ষত্রের উপরে অবস্থিত" এবং ডিকিউপিএসকে কঠোর সিদ্ধান্তগুলি কিউপিএসকে-র জন্য কঠোর সিদ্ধান্তের মতো একই নিয়ম অনুসরণ করে না।

S_{i} = D_{i} D_{i - 1}^{*}

$S_i=D_iD_{i-1}^*$

— দিলীপ সরোতে

@ দিলিপ সরওয়াট: আমি আমার উত্তরে আরও বিশদ থাকতে পারতাম, তবে যদি আপনার ডিফারেনশিয়াল এনকোডারটির যদি একটি পর্যায় সহ আউটপুট প্রতীক অর্জনের ফাংশন থাকে যা এর আগের দুটি ইনপুটগুলির পর্যায়গুলির যোগফল হয়, তবে ডিকোডারটিতে অ্যানালাগাস অপারেশনটি হ'ল ধারাবাহিকভাবে প্রাপ্ত ডিফারেন্সিয়ালি-এনকোডড প্রতীকগুলির পর্যায়ে পার্থক্য তৈরি করতে। আমি এটি আরও ভালভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি, তবে উত্তরটি পুনরায় দেখার সুযোগ আমার হাতে নেই, এবং নাও হতে পারে, কারণ আপনার উত্তরটি আরও বিশদ।

— জেসন আর

@ জেসনআর আপনার উত্তরটি অনুসরণ করার জন্য যথেষ্ট বিশদ, এবং সিদ্ধান্তের পরিসংখ্যানের গণনার সাথে আমার কোনও ঝগড়া নেই। আমি যা জিজ্ঞাসা করছি তার অন্তর্নিহিত বক্তব্যটি হ'ল ডিকিউপিএসকে দুটি ডাটা বিট যথাক্রমে here এবং থেকে একে অপরের থেকে আলাদাভাবে ডিমোডুলেশন সহ স্পষ্ট কিউপিএসকে , ডেটা বিটগুলি কেবলমাত্র এবং এর লক্ষণ ।

Re (S_{i})

$\text{Re}(S_i)$

Im (S_{i})

$\text{Im}(S_i)$

Re (D_{i})

$\text{Re}(D_i)$

Im (D_{i})

$\text{Im}(D_i)$

— দিলীপ সরোতে