正交频分复用回顾(通俗易懂)

OFDM我们知道,叫做正交频分复用,它是4G的一个关键技术,4G的多址技术叫做OFDMA,也就是说4G是通过OFDM来作用户区分的,具体是什么意思呢?继续往下看。

图1 

在2G和3G时代, 单用户都是用的一个载波,也就是单载波,图1中的横轴代表频率,纵轴代表强度。那进入4G时代之后,我们开始使用多个子载波,来进行多个信息的并行传输,如图1右下角所示,就是多个子载波同时传输的示意图。

我们来假设一下,如果4G使用传统的多载波,也就是图1右上角的图片,传统的多载波为了避免干扰,每个载波之间,尤其是强度最强的地方,也就是峰的地方,之间都有明显的间隔。这会有什么问题呢?我们可以看到,这是比较浪费频率空间的,所以就有了OFDM,以解决频率资源的问题。

OFDM—正交频分复用,我们一个词一个词来看。

正交,我们在中学数学里早已学过,但在通信里面,理解成是用来区分两个信号的就可以了,也就是如果能把两个信号或者两个电磁波区分开,那么就说这两个信号或电磁波是正交的,如果不能区别开,就不是正交。

频分,就是分频。一个用户用多个子载波来传输信息。

复用,就是重复利用。前面说到传统多载波的缺点就是子载波与子载波之间的间隔较大,比较浪费频率资源,OFDM的作用之一就是节约频率资源。

图2 

图2里每一个颜色的信号都代表了一个子载波,横轴是频率,这里有6个子载波。那它们如何实现正交呢?上面提到过,只要能区分出彼此即可。比如说,我们以最左边淡蓝色色这个子载波为例,在它的中间也就是信号最强的位置,去进行检测,这时候可以发现什么呢?淡蓝色这个子载波的信号是最强的, 而旁边粉色这个子载波在这个频率位置的分量的强度为0,黄色这个信号在这个频率位置的强度也是0,其它子载波在这个位置的信号强度都是0,只有淡蓝色这个子载波的信号能量是最高的,那在这个点检测就可以只识别出淡蓝色的子载波,而其它的是识别不出来的。只要在每个载波的中心点检测,其它信号在这个位置的强度都为0,就可以将不同的信号区分开来,这就是正交。

图2怎么体现复用呢?我们看到标注了15kHz的这一段频率里,浅蓝色的载波和紫色的载波都在这个频率范围内,也就是都使用这一段频率,就比第一幅图里的传统的多载波传输方式更节省频率资源。

那OFDM有什么缺点呢?它的峰均比较高。这个是什么意思呢?峰就是峰值,均是均值,也就是信号的峰值和均值之间的比值较大,这意味着什么呢?说明所发射电磁波的波形会出现较高的峰值,波形的峰值大,发射端需要的能量也就越大,对应发射机的功率要求也就越高。

图3 峰均比示意图 

那为什么会出现这样的高峰值波形呢?这就需要理解其中的一些原理了,也就是对信号在频域和时域的理解。图2中的信号都是在频域里的,但对于电磁波来说,是要把这些频域的信号都叠加成一个时域的信号去发射的。

图4 

如图4所示,红色的轴代表频域,其中有6个蓝色的信号,可以看到这6个蓝色的信号频率越来越高。当我们想发射信号的时候,要把这6个频率的信号叠加成时域上红颜色的这个电磁波,再发射出去。那对应的,OFDM里也是一样的,它里面那么多的子载波,也是要叠加到时域上才能发射出去。既然是叠加的话,就有可能出现某个点峰值会较高,也就是能量较高,这样对功率的要求也就高了。这就解释了为什么OFDM峰均比会高的核心原因,因为有若干个信号叠加。

这里就不得不提一下傅里叶变换了,因为傅里叶认为,任何一个波形,都可以由无穷多个正弦波叠加出来,而OFDM也用到了傅里叶变换。举个例子,现在有很多个子载波,想要把它们变成波形发射出去,这个时候就需要用到傅里叶的反变换(频域->时域),那如果把波形再拆分成子载波呢,就用傅里叶变换(时域->频域)。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/609146.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

进口原装二手 Keysight86142B 是德86142A 高性能光谱分析仪

进口原装二手 Keysight86142B 是德86142A 高性能光谱分析仪 内置测试应用程序 • 10 pm 波长精度 • 快速双扫法 • 覆盖 S、C 和 L 波段 Keysight 86142B是一款台式光谱分析仪(OSA),最适于对功率和波长精度、动态范围和低偏振敏感性都要…

深入理解Linux中TCP/IP协议栈的实现原理与具体过程

一、Linux内核与网络体系结构 在我们了解整个linux系统的网络体系结构之前,我们需要对整个网络体系调用,初始化和交互的位置,同时也是Linux操作系统中最为关键的一部分代码-------内核,有一个初步的认知。 1、Linux内核的结构 …

ansible离线部署etcd二进制集群

目录 概述资源安装执行过程集群验证 概述 功能如下: ansible 2.9版本离线安装centos 7 内核离线升级cfssl 离线二进制安装etcd 3.5.13版本 二进制离线安装 资源 相关前置资源如下 资源地址Ansible离线安装地址ansible-playbook离线升级centos内核地址ansible离线…

基于springboot实现社区医院管理系统项目【项目源码+论文说明】计算机毕业设计

基于springboot实现社区医院管理系统演示 摘要 信息数据从传统到当代,是一直在变革当中,突如其来的互联网让传统的信息管理看到了革命性的曙光,因为传统信息管理从时效性,还是安全性,还是可操作性等各个方面来讲&…

MySQL——变量的定义与使用

新建链接,自带world数据库,里面自带city表格。 DQL # MySQL变量的定义与使用 #1、不允许数字作为开头 #2、只能用_或$符号,不允许使用其他符号 #3、不允许使用关键字或保留字 set userName小可爱; select userName; #标识符只影响当前查询#…

[C++]哈希应用-海量数据处理

文章目录 海量数据处理前言哈希切分问题1:给一个超过100G大小的log file, log中存着IP地址, 设计算法找到出现次数最多的IP地址?问题2:给一个超过100G大小的log file, log中存着IP地址, 设计算法找到top K的IP? 位图应用问题3&…

UART、SPI 与 I2C:走线和布局指南

这是翻译自PCB Hero的一篇非常基础的文章。 还有一篇关于这三个总线的比较文章可以参照阅读一下:https://www.totalphase.com/blog/2021/12/i2c-vs-spi-vs-uart-introduction-and-comparison-similarities-differences/ I2C、SPI、UART 之间的差异及其布局指南 从8位到32位的…

ECP44304T-76是一款增强型通信处理器吗?

ABB ECP44304T-76是一款增强型通信处理器,专为ABB的PLC控制系统设计。 这款通信处理器的主要功能是提供PLC与其他设备或网络之间的通信接口。它支持多种通讯协议,包括但不限于Profibus、Ethernet、Modbus等,使得PLC可以轻松集成到复杂的工业…

【最大公约数 唯一分解定理 调和级数】2862. 完全子集的最大元素和

本文涉及知识点 质数、最大公约数、菲蜀定理 组合数学汇总 唯一分解定理 调和级数 LeetCode2862. 完全子集的最大元素和 给你一个下标从 1 开始、由 n 个整数组成的数组。你需要从 nums 选择一个 完全集,其中每对元素下标的乘积都是一个 完全平方数,例…

程序员学CFA——数量分析方法(六)

数量分析方法(六) 假设检验假设检验的步骤假设检验的基本思想与步骤估计与假设检验的区别假设检验的基本思想假设检验的步骤 假设检验的相关概念原假设与备择假设检验统计量及其分布显著性水平双尾检验与单尾检验p值第一类错误与第二类错误统计显著与经济…

力扣HOT100 - 155. 最小栈

解题思路&#xff1a; 辅助栈 class MinStack {private Stack<Integer> stack;private Stack<Integer> min_stack;public MinStack() {stack new Stack<>();min_stack new Stack<>();}public void push(int val) {stack.push(val);if (min_stack.i…

SpringBoot集成jxls2实现复杂(多表格)excel导出

核心依赖 需求 导出多个表格&#xff0c;包含图片&#xff0c;类似商品标签 1.配置模板 创建一个xlsx的模板文件&#xff0c;配置如下 该模板进行遍历了两次&#xff0c;因为我想要导出的数据分为两列展示&#xff0c;左右布局&#xff0c;一个循环实现不了&#xff0c;所以采…

计算机系列之面向对象、设计模式

24、面向对象技术&#xff08;重要&#xff0c;10分左右&#xff09; 1、面向对象开发 (1)对象:由数据及其操作所构成的封装体&#xff0c;是系统中用来描述客观事务的个实体&#xff0c;是构成系统的一个基本单位。一个对象通常可以由对象名、属性和方法3个部分组成。 (2)类…

YOLOV5更换转置卷积,助力涨点!

由于转置卷积是nn库自带的,所以我们直接找到models文件夹中的yolo.py文件中的 parse_model函数,再在如下图的地方添加转置卷积模块 # YOLOv5 🚀 by Ultralytics, AGPL-3.0 license """ YOLO-specific modules.Usage:$ python models/yolo.py --cfg yolov5s.…

ARM 交叉编译搭建SSH

一、源码下载 zlib&#xff1a;zlib-1.3.1.tar.xz openssl&#xff1a;openssl-0.9.8d.tar.gz openssh&#xff1a;openssh-4.6p1.tar.gz 二、交叉编译 1、zlib 编译参考这里 2、openssl tar -xf openssl-0.9.8d.tar.gz ./Configure --prefix/opt/ssh/openssl os/compile…

一对一WebRTC视频通话系列(五)——综合调试和功能完善

本系列博客主要记录一对一WebRTC视频通话实现过程中的一些重点&#xff0c;代码全部进行了注释&#xff0c;便于理解WebRTC整体实现。 本专栏知识点是通过<零声教育>的音视频流媒体高级开发课程进行系统学习&#xff0c;梳理总结后写下文章&#xff0c;对音视频相关内容感…

猿匹配,一款使用环信实现的一个开源聊天应用含服务器

前言 之前写了一篇Android开发集成聊天环信SDK3.x简单开始&#xff0c;然后最近得空开发了一款使用环信实现的实时聊天应用&#xff0c;包含简单的服务器端&#xff0c;并开源给大家&#xff0c;有兴趣的同学可以一起搞一下&#xff0c;详细介绍看下边吧 上代码 服务器&#…

文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《计及全生命周期成本的公交光伏充电站储能优化配置方法》

本专栏栏目提供文章与程序复现思路&#xff0c;具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html 电网论文源程序-CSDN博客电网论文源…

清华团队开发首个AI医院小镇模拟系统;阿里云发布通义千问 2.5:超越GPT-4能力;Mistral AI估值飙升至60亿美元

&#x1f989; AI新闻 &#x1f680; 清华团队开发首个AI医院小镇模拟系统 摘要&#xff1a;来自清华的研究团队最近开发出了一种创新的模拟系统&#xff0c;名为"Agent Hospital"&#xff0c;该系统能够完全模拟医患看病的全流程&#xff0c;其中包括分诊、挂号、…

【八十五】【算法分析与设计】单调栈的全新版本,两个循环维护左小于和右小于信息,84. 柱状图中最大的矩形,85. 最大矩形

84. 柱状图中最大的矩形 给定 n 个非负整数&#xff0c;用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻&#xff0c;且宽度为 1 。 求在该柱状图中&#xff0c;能够勾勒出来的矩形的最大面积。 示例 1: 输入&#xff1a;heights [2,1,5,6,2,3] 输出&#xff1a;10 解释&am…