相位噪声下波形学习用于亚太赫兹通信
信号处理
2024-06-28 v1
摘要
亚太赫兹频段的大量未开发频谱允许实现用于6G中许多看似不可能的应用的超高速通信。相位噪声（Phase Noise, PN）是一种关键硬件缺陷，随着频率和带宽的增加而加剧。此外，功放输出功率有限的需求限制了峰均功率（Peak to Average Power Ratio, PAPR）信号设计。在本工作中，我们在考虑实际相位噪声建模和相邻频道泄漏比（Adjacent Channel Leakage Ratio, ACLR）约束的给定超额带宽下，设计了一种抗PN鲁棐、低PAPR单载波（Single-carrier, SC）波形，通过几何形状星座和自适应脉冲成形滤波器对来实现。我们在常规和最先进的PN感知解调器下优化波形。此外，我们引入一种神经网络（Neural Network, NN）解调器以增强收发机适应性。我们将波形优化问题以其增广拉格朗日形式形式化，并采用一种受反向传播启发的技术获得一种对PN具有数值鲁棒性的设计，同时满足PAPR和ACLR约束。结果表明该方法有效，产生了在更强相位噪声条件下所需Eb/N0提升了最高2.5 dB，同时实现了0.5 dB的PAPR降低。此外，在低和高PN条件下，PAPR可降低最高1.2 dB，且在BLER和SE性能方面具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2406.18578,
title = {Waveform Learning under Phase Noise Impairment for Sub-THz Communications},
author = {Dileepa Marasinghe and Le Hang Nguyen and Jafar Mohammadi and Yejian Chen and Thorsten Wild and Nandana Rajatheva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.18578},
year = {2024}
}
备注
Submitted to IEEE for possible publication. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2311.12433