HABERLEŞME ELEKTRONİĞİ ÖDEVİm

2006 ARALIK

KABLOSUZ SİSTEMLER İÇİN UZAY VE ZAMAN KODLAMA

Coding over space and time for wireless systems (IEEE wireless communication, august 2006 pp 18-31)

ÖZET

Kablosuz haberleşme sistemlerinde, kanal kodlama gürültü ve sönümlenme gibi bozulmalara karşı yapılır. Alıcıda mesajın güvenilir algılanması ve kod çözümlemesi için artık bilgi vericide eklenir. Çoğul anten tekniklerinin geliştirilmesiyle, kablosuz kanallarda kodlama çekici bir araştırma konusu oldu. Son on yıldır, özellikle uzamsal eklenmiş boyuta faydası olan çeşitli orijinal şemalar tasarlandı: zeki alan-zaman çeşitliliği haritaları, sıkıştırılmış “alan-zaman kodlaması”, kablosuz bağlantıların güvenilirliğini artırmış ayrıca uzamsal çoğullama ve buna bağlı olarak tekilleme ve algılama algoritmaları, benzeri görülmemiş spektral verimlilikle yüksek veri oranları elde etmiştir. Pek çok varyasyon ve karışımla kanal kodlamanın kombinasyonu ilgi çekici dizayn kanallarının üzerindedir. Bu makalede biz, söylendiği gibi, daha fazla kablosuz haberleşme bağlantısı kanal-kodlama-merkezi görüntüsü elde ettik. Gelişmiş teknolojide şuan ki durumdan belli olduğu gibi alan ve zaman üzerine kodlama gelecekte gözde olacaktır.

GİRİŞ

Bazı yerlerde hata kontrol kodlaması olarak da bilinen, kanal kodlama, sayısal haberleşme sistemlerinde güvenilir bilgi elde etmek için temel gereksinimdir. Kodlanmış bit kuyruğu içindeki bir kanal kod çözücü haritası kaynak bilgisi bit kuyruğu iletişim kanalında diğer modüle edilip gönderilen bilgidir. Kod oranı R, bilgi kuyruğu uzunluğu K ile alınmış veri uzunluğu N’nin oranıdır. Tipik değer oranları, derin uzay uygulamaları için 1/6…1/3, mobil iletişim için 1/3…3/4’den fazla, artık bilgi eklenmemiş optik kanallar için 0.86…0.93 dir. Shannon’un en bilinen kanal kodlama teorisi[1] bunu kod oranı kanal kapasitesini aşmayan uzun kodlar elde edilirse güvenilir bir iletişim yapar. Kanal kapasitesini kanalın statik özellikleri belirler. Kodlama teorisi “iyi” kodlar elde etmekle ilgilidir, bunlar, kanalın kapasite limitine yakın karmaşıklığa erişen kodlardır. Bu kimlik sorma, sınırlı güç rejimlerinde toplanır beyaz Gauss gürültü kanalı gibi basit durumlarla karşılaştığı sürece, kablosuz kanallarda kodlama, özellikle yüksek spektral verimlilikteki çoklu-giriş çoklu-çıkış kanalları için, hala araştırmacılar için aktif bir alandır.

Kablosuz kanalların ihtiyacı olan zamanla değişen doğada: Bozulmalardaki sönümlenme ve patlamalara karşı en fazla sağlamlığı elde etmek için, kanal kod çözücüsüne giren bir bilgi bit mümkün olan tüm boyutlarda haritalanmalıdır (örn.: zaman, frekans, uzay) Kanal kodu içinde, bir bilgi biti diğer kodların içine yayılırsa; uzay-zaman kodlaması içinde, ayrık antenlerden sırayla gönderilen böyle kodlanmış bir bit çeşitli modülasyon sembolleri üzerine daha fazla yayılır ve bu yüzden farklı sönümlere uğrar. Bunu çözmenin birçok yolu vardır; ve bunlardan biri tanesi; ve en ilgi çekici bakış açısı dönüşte en iyiyi elde etmek için nerede ve nasıl artıklık ekleneceğidir.

Bu makale şunlara göre düzenlenmiştir:

İlk başta kapasite limitlerini ve spektral verimlilik modülasyonlarını tanıttık. Ardından popüler kanal kodlama şemalarının özetini verdik. Sonra kanal kodlama içinde farklı çoğul anten tekniklerinden söz ettik ve uzay-zaman işlemlerinin fiziksel katmanına çok sayıda örnek sağlayan kablosuz yerel ağ (WLAN) sistemi’ni (IEEE 802.11n[2]) gösterdik. Bitirirken de bu alanın geleceğiyle ilgili bir anlatım yaptık.

GÜVENİLİR HABERLEŞME İÇİN KODLAMA

Genetik araştırma için meyve sineği neyse AWGN(toplanır beyaz Gauss gürültüsü) kodlama ve bilgi teorisi için o hale gelmiştir: Kolaylığı analitik çalışma için erişilebilir olmuştur, kablo iletişimindeki gürültü veya derin uzay kanalı gibi birçok gerçek-dünya kanalını modellemektedir, kodlama şemaları gibi anlamlı sonuçlar elde etmek için yeterlidir. Shannon, olarak gösterilen karmaşık değerli AWGN kanalının (Y=X+N), C kapasitesi gibi basit bir parametreyle karakterize edilebileceğini gösterdi. her bir kanal sembolü için işaret gürültü oranını (SNR) ifade eder. X’in gücünü ve da N’nin gücünü gösterir. Shannon’un kanal kapasitesi kavramından önce, mühendisler güvenilir haberleşme elde etmek için iletim gücünü artırmak veya mesajı tekrar etmek gerektiğini kabul etmişlerdir.

İletimde güvenilirlikten veya bilgi oranından ödün vermek gerektiğinin kaçınılmaz olduğu sanılmıştır.

Shannon bu varsayımın yanlış olduğunu kanıtlamıştır. İsteğe göre güvenilir haberleşme, haberleşme oranı R.M’nin kanalın kapasitesi C’den küçük olduğu sürece mümkün olabilecektir. R kod oranını ve M her bir kanalda taşınan kodlanmış bitlerin sayısıdır. Ve, R.M<C sağlandığı sürece kanaldaki gürültü iletimin kalitesiyle ilgili değildir. Kapasiteye yaklaşmanın yolu sadece iletilen mesaja yeterli artıklığın eklenmesiyle kanal kodlama yapmaktır.

*Şekil-1 Kapasite, spektral verimlilik ve kod gerçekleştirme

Şekil-1’deki sol taraf Gauss kapasite limitini ve sonlu bir genlik değeri için modülasyon şemalarının çeşitli bilgilerini göstermektedir. Pratik sistem gerçeklemesinde takımyıldızların sınırlanmasının birçok sebebi var: iletim yükselteci doğrusallığındaki keskinlikler, sınırlı sayısal-analog/analog-sayısal (DAC/ADC) çözünürlüğü veya karmaşıklık tespitindeki sınırlamalar bu sebeplerden bir kaçı.

Şekilde görünen, birbirini tekrar eden sembollerin etkisi, hata bitinin (BER) bulunduğu yerdeki SNR’de işaretlenmiştir. Aslında kodun tekrar etmesi bizim düşük SNR’de işlem yapmamızı mümkün kılar. Ancak, spektral verimliliğin çiziminde (şekil-1,sağ) normalleştirilmiş SNR kullanırken tekrar eden kodlar bizi kapasiteye yaklaştırmaz. Kodlama kazancı yok; yani, kodlanmamış bir sisteme göre güç verimliliği bakımından daha gelişmiş bir sistem elde edemedik. Hatta spektral verimlilikte kayıp oldu. Bu nedenle tekrarlanmış kodları kullanırken daha dikkat ediyoruz.

SINIRLI GÜÇ SİSTEMLERİ

Düşük SNR veya düşük spektral verimliliğinde, iletim gücü sınırlı kaynaktır. Kablosuz haberleşmede derin uzay kanalı ve ultra geniş bant kanal (3,1-10,6 GHz) bu kategoriye girer. Şekilden birçok kullanışlı sonuç çıkarılabilir: BER’de kapasite limitinden 9dB’den uzakta kodlanmamış haberleşme, birkaç kısmı geliştirme için terk etmektir. İkili zıt modülasyon

( ikili faz kaydırmalı kiplenim, BPSK, vs., dörtlü faz kaydırmalı kiplenim, QPSK, band geçiren kanallar civarı) böylece, ikili kodlama taslak kaybını en aza çekmeye yeterli olacaktır. Kanaldaki bir sembol bir kodlanmış bitin karşılığıdır. Uyumlu süzgeç kullanarak dış kanal kod çözücüsünü doğrudan besleyen bilginin alıcıdaki tespiti önemsizdir. Son Shannon limiti =-1.59 dB’dir ve kullandığımız kod oranının ne kadar düşük olduğunun önemi yoktur, oranının altında güvenilir bir haberleşme elde edemeyiz. Kaynak olsun diye, çeşitli kodlama şemalarının performansları BER’de çizilmiştir. İkili konvole edilmiş kodlar kodun hafızası tarafından karakterize edilir; hafızayı 2’den 8’e yükseltmek, şekilde görüldüğü gibi, kodlama kazancını artırır, fakat kod çözücü karmaşıklığı üstel olarak artar. 1993’te turbo kodların[3] bulunmasıyla basit parça kodlarını birleştirerek ve yinelemeli kod çözme stratejisini kullanarak, AWGN kapasitesine oldukça yaklaşmak mümkün oldu

SINIRLI BANT GENİŞLİKLİĞİ

Özellikle kablosuz hücresel sistemlerde, yüksek SNR değerinde veya yüksek spektral verimlilikte, bant genişliği değerli bir kaynaktır. Sınırlı güç sistemlerde, ikili kod kuyruklarını zıt sinyallere haritalamamız mümkündü. Şimdi, taşınmış sembol başına yüksek spektral verimlilik elde etmek için daha geniş sinyal alfabesi kullanmamız gerekmektedir, diğer bir yol da kanaldaki bir sembolün ikili kodunu ikili olmayan kodlar veya birçok kodlanmış biti gruplamaktır. Tipik olarak, çeşitli verimli donanım mimarileriyle şifreleme ve şifre çözme için ikili kodları tercih edilen yolda kullanmak kolaylıkla mümkündür. Her gerçek boyutta genlik seviyesi kullanarak, darbe genlik modülasyonu gibi (PAM), gerçek çoklu genlikli modülasyonla karmaşık dörtlü faz modülasyonu(bant geçiren) sinyalleriyle M b/sembolle haberleşebiliriz. Çoklu sinyal seviyesi kanalına ikili kod haritalaması çok doğru değildir, kafes kodlamalı modülasyon(TCM), çoklu seviye kodlaması(MLC) ve bit aralık kodlanmış modülasyonu(BICM)[4] gibi çeşitli yaklaşım geliştirilmiştir. BPSK/QPSK için haritayı okumak önemsiz olsa da, farklı karmaşıklık/performans ödünleriyle çoklu genlik seviyeleri kullanılırken alıcıda sinyal haritasını çözmenin çeşitli yolları vardır. Çoklu anten kullanırken alıcıda doğru kanal arayüzü ve buna bağlı olarak harita okuma stratejisi seçilmesi sayısal haberleşmede önemli bir sorudur.

UYARLAMALI MODÜLASYON VE ORAN TABLOSU

Sönümlenme, çoklu kullanıcı girişimi ve gürültü patlamaları gibi bozulmalarla, kablosuz haberleşme kanalı kablo veya ideal AWGN kanalından daha fazla sorun çıkarır. Kablosuz kanalların, zaman ve konum değişken davranışının sayımı için pek çok kablosuz sistem –geri beslemenin en basit biçimi olan- uyarlamalı modülasyonla oran kontrolünü destekler. Bir modülasyon/kodlama şeması tablosunda ( MCS, oran tablosu dediğimiz) farklı SNR ihtiyaçlarıyla kod oranı ve modülasyon oranı için farklı kombinasyonlar tanımlanır. Mevcut kanal durumuna bağlı olarak, alıcıdan gelen rapora göre, verici uygun MCS girişine karar verir.

MCS tablosunun dizaynı için şekil-1’den birkaç kılavuz çizgisi çıkarabiliriz:

• 3/4 ‘ten küçük oranlarda kodlama için, QAM karşılıklı zorunlu-giriş bilgi limiti kapasite limitine bağlı olarak ağır bir kayba uğrar.
• Bir yüksek modülasyon oranı (örn.: 64-QAM), tespit karmaşıklığının artırılması önemsiz olsa da, düşük kodlama oranı kombinasyonuyla kullanılır (örn.: oran 1/3), RF doğrusallığındaki kısıtlama taleplerini artırsa da, haberleşme için kendi bilgi oranında ihtiyaç duyulur.

WLAN IEEE 802.11a’da tekli anten sisteminde, MCS tablosu sadece sekiz giriş içerir [5]. Açıkça, MIMO tekniklerini de katarsak, farklı mümkün olan anten modları için MCS tablosu sayısı artacaktır. Ki, MIMO tekniği kullanan yüksek oranlı ardıl sistem 802.11n[2] 100 girişe sahiptir, basit MIMO olmayan tekli anten modları dört uzamsal akımla değişkendir; her anten için farklı modülasyon oranlarını destekleyerek- sistem dizaynında karmaşıklık artışının hesaplanması gerekir.

*Şekil-2 kanal kodlama ile farklı kanal arayüzleri arasındaki bağlantı

KANAL KODLAMA VE KOD ÇÖZME

DOĞRUSAL BLOK KODLARI

İkili doğrusal blok kodları R. W. Hamming’in 1950’de elektromekanik işlem makineleri için geliştirdiği ilk hata düzeltme kodlarıdır[6]. K.N boyutlarında şifre çözme işlemini karakterize eden üretici G matrisi veya şifre çözme işlemini daha doğallıkla tanıtan eşlik (K-N) boyutlarında H matrisi olarak tanımlanabilirler. Bir kod kelime vektörü c,c=uG den üretilir ve bütün kod kelimeleri için HcT=0 ve GHT=0 geçerlidir. Herhangi iki kod kelimesi arasındaki fark basamaklarının minimum sayılarına uygun olan bir doğrusal blok kod, minimum Hamming uzaklığı ile karakterize edilir. Geniş iyi bir asimptotik hata düzeltme performansı demektir ve 1950 ve 1960’lardaki kodlama araştırmaları yalnızca geniş ’li kodları bulmaya odaklanmıştı. Doğrusal blok kodlar basit cebir tanımlamalarına dayalıdır, kendilerinden ödün vererek zor cebirsel kod çözmedir. Bu çabanın en önemli sonuçlardan biri I.S. Reed ve G. Solomon’un bulduğu kodla, buna bağlı olarak E.R. Berlekamp ve J.L.Massey’in cebirsel kod çözme algoritmasıdır. Doğrusal blok kodların çoğu özelliği kolay 1970’lerin başında anlaşılıyordu.

KATLAMALI KODLAR(CONVOLUTIONAL CODES)

P. Elias tarafından 1954’te bulunmuştur. Kanal kodlama işçileri için katlamalı kodlama kablosuz haberleşme için şu hale geldi: derin uzayda işlem yapıyorlar, hücresel radyodaki — Mobil haberleşme için küresel sistem(Global system for mobile communications-GSM) kod-bölüşümlü çoklu erişim (code-division multiple Access-CDMA), evrensel mobil telekomünikasyon sistemi(universal mobile telecommunications system-UMTS) — güvenilirlik arttı ve bize WLAN/WPAN kullanarak internete bağlanma olanağı sağladı. V hafıza öğeleriyle kod çözme kolay bir kaydırmalı yazmaçtır. En iyi maksimum olasılık algoritması kafes yapısında verimli organize edilmiş, her bir bilgi biti için 2V durumu kullanılarak A. Viterbi tarafından 1967’de geliştirilmiştir. Doğrusal blok kodlarının karar kod çözmesine uygun olduğu göze alınırsa, Viterbi algoritması kullanan düşük karmaşıklık düşük girişi kod çözmesi kullanımı bir büyük adım önde olmak demektir. Düşük kod çözme örneğiyle, harita çözücüden sonra çok önemli karar kısımları yoktur, fakat performansı 2-3 dB’ye yükselterek kod çözücüye düşük değerler geçer. Viterbi algoritması ihtiyaç duyulan kapasiteye yakın performans değerlerine yakın değilse mükemmel performans/karmaşıklık ödün verilmesini önerir. Performans kod hafızasını geliştirerek sağlanabilir; ancak, kod çözme karmaşıklığı V üstel bir şekilde büyür, yani kodların saptanamayacak kadar çok hafıza işgal etmesi gibi istenmeyen bir durum oluşur. Tablo-1 aynı zamanda aşağıda da anlatacağımız katlamalı kodlar ve onları karşılaştırarak tekrarlayan çözülebilir kodların özelliklerini gösterir.

SIRALI KODLARDA TEKRARLAMALI KOD ÇÖZME

Kod sıralama, kod çözme karmaşıklığı yönetilebilirken büyük kodlama kazançları elde edilen uzun güçlü kodlamalar yapmanın yoludur. 1966 yılında seri sıralı kodlar (serially concatenated codes - SCCs ) için kaskat iç ve dış kod kullanılarak D. Forney tarafından tanıtılmıştır. İç ve dış kodlar için ayrı ayrı kod çözülmesi yapılır. Sonuç bütün sırala kodun maksimum olasılık kod çözmesinden çok daha az karmaşıklıktır. 1993’te tekrarlı “turbo” kod çözme algoritmasına bağlı olarak paralel sıralı kodların(PCCs) [3] C. Berrou tarafından bulunması bu tekniğin bir atılımıydı; hata kodlamada yeni bir çağ başlattı. Parça kod çözücüler alınan gürültülü-bozulmuş kanal verisinde ayrı ayrı çalışır; her tekrar için, bilgi güvenliğini değiştirir ve diğer kod çözücülerin sonradan gelen kod çözme sonuç değerlerine – bir turbo motora benzer olarak - bağlı olarak önceliklerini değiştirirler.

PARALEL SIRALI KODLAR

Paralel sıralı turbo kodların kodlayıcıları küçük hafızada (sözde)rasgele aralığa bağlı iki veya daha fazla katlamalı kod kullanır. Her kodlayıcının kodlanmış bit çıkışı bilgi bitiyle birbirine çoklanmıştır ve gönderilen kod kelimeciğini içerir. En uygun kodlama sıralı kodların olasılıklı kod çözülmesiyle elde edilebilir. Ancak, rasgele aralıktan dolayı, kod basit yapısını kaybeder ve çerçeve tanımını sonuçlandırmak bu alanda yasaklanmış geniş numaralara sahiptir. Tekrarlı kod-çözmenin kolay bir yolu alt uygun kod-çözme stratejisidir fakat bu daha az karmaşıktır. Her durum için uygun kod bileşeni çıkış çözücüsü kullanarak ayrı ayrı kod çözülür(APP veya BCJR kod çözme algoritması, daha fazla başvurum için [7]’ye bakınız). Bilgi güvenilirliği kod çözücü bileşenleri arasında değişime uğramıştır. Turbo kodlar mükemmel hata düzeltme yeteneği gösterirler ve geniş aralıklar kullanıldığı takdirde, orta seviyede hata olasılıkları için kapasite limitlerine yakın işlem yapmaya olanak sağlarlar.

	Katlamalı kodlar	Turbo kodlar (paralel, seri, sıralı)	Düşük-yoğunluk eşlik-kontrollü kodlar ve tekrar-biriktirmeli kodlar
Bulunuş	1953 P. Elias1967 A. Viterbi (verimli kod çözme)	1966 D. Forney (sıralı kodlama)1993 C. Berrou, A. Glavieux (turbo kodlama, tekrarlı kod çözme)	1962 R. G. Gallagher1995’te geliştirildi
Kod tanımı	Yoğun, üretici polinomlarla	Yoğun, üretici polinomlarla, girişikleme kuralı	Seyrek eşlik denetimi matrisi (bir “fotoğraf” içine yoğun gösterim)
Kodlayıcı karmaşıklığı	Doğrusal (kayan yazmaç)	Doğrusal (2 kaydırmalı yazmaç, bir aralık)	İkinci dereceden (tekrar-biriktirmeli kodlar; doğrusal)
Mesaj uzunluğunda kod çözücü karmaşıklığı	Doğrusal (Viterbi algoritması)	Doğrusal (BCJR algoritması), tekrarlı kod çözme	doğrusal (mesaj ,ilerletmeli), tekrarlı kod çözme
Farklı kod oranları	Uygunlaştırılmış şablon kullanılarak basit ana kodda basit delme	Uygunlaştırılmış şablonlar veya basit yalancı-rasgele delmeler iyi performans sağlar	Performans bozulmalarında basit delme sonuçları; en iyi tam eşlik sağlaması matrisi yenilemesi
Farklı blok uzunlukları	Her hangi bir uzunlukta çok esnek	Esnek, herhangi bir uzunlukta, aralık değişimine ihtiyaç duyar	Az esnek; basit kısaltma, tekrar performans bozulmalarına yol açabilir;En iyisi: tam eşlik sağlaması matrisi yenilemesi
Donanım gerçekleştirme	Verimli, seri; veya içine paralel pencereleme ve çakışık işleme	Verimli, seri; veya içine paralel pencereleme ve çakışık işleme	Tam paralellenebilir; en esnek alan/saat oranı ödünü
AWGN performansı	Erişebilir karmaşıklıkta kapasiteden 3 dB uzakta	Büyük saat uzunluklarında kapasiteden 1 dB’den daha az uzaklıkta (veya üstü)	Büyük saat uzunluklarında kapasiteden 1 dB’den daha az uzaklıkta (veya üstü)
Tekrarlı tespit ve kod çözme	Mümkün	mümkün	Mümkün; geliştirilmiş performans için algılayıcı davranışına uyarlanmış LDPC kodları
Yakınsama	Uygulanabilir değil	Tipik hızlı, sekiz tekrarlı	Tipik olarak 12 tekrardan fazla
Gerçek dünya kablosuz uygulamaları	Hem ses hem veri için; örnek GSM, UMTSi IS-95, CDMA2000, DAB, DVB, WLAN 802.11, WPAN UWB, …	Veri haberleşmesinde popüler; hücresel 3G (UMTS, CDMA2000), uydu (DVB-RCS/RCT, Inmarsat, Eutelsat), derin uzay CCSDS	DVB-S2, WLAN 802.11n, WiMAX 802.16e,İleri derin uzay CCSDS standart

*Tablo-1 kablosuz haberleşme için kanal kodlarının özellikleri

DÜŞÜK YOĞUNLUKLU EŞLİK SAĞLAMASI KODLARI

Bir düşük yoğunluklu eşlik sağlaması (LDPC) kodu [referans 8’de] eşlik sağlaması matrisi ile tanımlanan doğrusal blok kodu seyrektir. Özel alt sınıflardan ayrı olarak, kod tamamen sıralı kod olarak nitelendirilmemiştir. Ancak, eşlik sağlaması matrisinin seyrekliğine bağlı olarak, LDPC kodları seri sıralı kodlar için kod çözme yapısına benzer bir şekille tekrarlı kod çözme ile verimli olarak çözülebilir. K=4 için Şekil-3’te bir örnek mevcuttur.

*Şekil-3 Düşük yoğunluklu eşlik sağlaması kodları (LDPC) kod çözücüsü, eşlik sağlaması matrisi ve tekrarlı biriktirmeli (RA) için kodlamalı LDPC’nin doğrusal kodlama karmaşıklığıyla bir alt sınıf kodudur.

UZAMSAL ÇOKLAMA

Uzamsal çoklamada (SMX)[9–11], farklı bilgiler kısa mesafelerde veri oranını artırarak taşıma antenleri üzerinden yüksek spektral verimlilikle takımyıldızlama boyutunu artırmaya benzer bir şekilde eş zamanlı olarak taşınır ancak bu durumda güç çok harcanır.

TEKRARLI İŞLEME

Kanal kodu ve MIMO haritalayıcısı H kanal matrisiyle seri sıralı kod şeması olarak çevrilebilir. Dış kodlayıcı kodlanmış bitleri bit aralık bırakıcısından iç vektör QAM haritasına doğru ilerletir; MIMO kanal blok kodlama matrisi H’yi gerçekleştirmiş olur, böylece vektör takımyıldızı oluşturan çoklu iletişim antenleri birbirine bağlanmış olur. Tekrarlama algoritması şekil-2 de gösterilmişti.

Şekil-4 bir katkılı bilgi transfer (EXIT) grafiğindeki tekrarlı kod çözme işlemini gösterir. İç MIMO harita çözücüsüyle dış kanal kodlayıcısı arasındaki transfer davranışını basit bir grafikle göstermektedir.

*Şekil-4 tekrarlı tespit ve » (sol) ve>> (sağ) ile uzamsal çoklama ve bit boşluklu kodlanmış modülasyon

STANDARTLARDAN BİR ÖRNEK

Farklı MIMO tekniklerine kendimize alıştırdığımız gibi, standartlara bir örnek vermeye hazırız. Kablosuz yerel ağ (WLAN) standartı 802.11a[5]’nın fiziksel katmanı (PHY) dikken frekans-bölümleme çoklaması (OFDM) üzerine kuruludur. 20 MHz’de 64 alt taşıyıcıdan oluşur ve BPSK’dan 64-QAM’e modülasyon alfabeleri oranlamasıyla basit bit-aralıklı kodlanmış modülasyonludur.

802.11n cihazı şekil-5’te gösterilmiştir.

Kod çözücü ayrıştırıcısı bitleri ufak bitleri kanalı kod çözücüleri arasına dairesel denetim ile dağıtır.

Bu iki yolla kullanışlıdır:

• Farklı uzamsal akışlarda farklı kodlama oranlarıyla haritalama gerçekleştirilebilir.
• Bir yüksek veri oranı akışı donanımı gerçekleştirilebilir kılmak için pek çok paralel yavaş bit akışlarına bölünebilir.

*Şekil-5 WLAN 802.11n’ye göre verici

Şekil-6, basit Alamouti STBC’den 2’den fazla verici antenine, [2]’ye bağlı olarak pragmatik bir uzantıyla bir MIMO mod tablosu gösterir.

Zayıf SMX mod dışında ’nin her bir değeri için, çeşitli STBC modları vardır:

=2 için, AL diye de gösterilen 2×1 STBC vardır.

*Şekil-6 WLAN 802.11n’de yapılmış uzamsal çoklamayla sıfır ekleme, tekrarlama, kombinasyonları ve 2’den fazla verici antenin basit 2×1 dikey uzay-zaman blok kodunun uzantıları

SONUÇ

Bu makale kanal kodun perspektifinden göründüğü gibi, çoklu anten kullanan kablosuz iletişime biraz ışık tutmak için hazırlanmıştır. Ayrıca, vericide basit dış kodlayıcısıyla ve iç vektör QAM haritalayıcısıyla matris kanalına basit bit- aralıklı kodlanmış modülasyon, söz verilen yüksek spektral verimliliği gerçekleştirmek için en öğretici yol olarak görünüyor. Alamouti’nin 2 veya daha fazla verici anten kullanılırken tekrarla ve sıfır girişle kombinasyondaki benzersiz dikgen uzay-zaman blok kodu, kanalı sönümlenme ve bozulmalara karşı güçlü kılar. Çoklu anten tekniklerinin ticari uygulamaları başlamış bulunmaktadır. Şu sıralar MIMO’nun WLAN 802.11n’nin yerini almasıyla, bir çok diğer sistemler- ultrawideband WPAN gibi sistemler- hala tekli anten kanalı üzerindendir ve spektral verimlilikleri düşüktür. Daha hızlı kablosuz iletişim için şimdiye kadar artıran taleple, muazzam bant genişlikli UWB iletişimi için müsait MIMO tekniklerini kapsamaya doğru güncel anten sistemlerinden daha fazla bir gelişiminin, zaman yerinde meselesi olduğu muhtemeldir.

REFERANSLAR

[1] C. E. Shannon, “A Mathematical Theory of Communication,” Bell Sys. Tech. J., vol. 27, July/Oct. 1948, pp. 379–423, 623–56.

[2] “Joint Proposal: High Throughput Extension to the 802.11 Standard: PHY Draft 1.0,” Task Group n, doc. IEEE 802.11-05/1102r4.

[3] C. Berrou, A. Glavieux, and P. Thitimajshima, “Near Shannon Limit Error-Correcting Coding and Decoding: Turbo-Codes,” Proc. IEEE Conf. Commun., May 1993, pp. 1064–70.

[4] G. D. Forney, Jr. and G. Ungerboeck, “Modulation and Coding for Linear Gaussian Channels,” IEEE Trans. Info. Theory, IT-44, Oct. 1998, pp. 2384–2415.

[5] “Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications, High-Speed Physical Layer in the 5 GHz Band,” IEEE Std 802.11a- 1999.

[6] D. J. Costello et al., “Applications of Error-Control Coding,” IEEE Trans. Info. Theory, vol. 44, no. 6, Oct. 1998, pp. 2531–60.

[7] J. Hagenauer, E. Offer, and L. Papke, “Iterative Decoding of Binary Block and Convolutional Codes,” IEEE Trans. Info. Theory, vol. 42, no. 2, Mar. 1996, pp. 429–45.

[8] T. J. Richardson and R. L. Urbanke, “The Capacity of Low-Density Parity-Check Codes under Message-Passing Decoding,” IEEE Trans. Info. Theory, vol. 47, no. 2, Feb. 2001, pp. 599–618.

[9] J. H. Winters, J. Salz and R. D. Gitlin, “The Impact of Antenna Diversity on the Capacity of Wireless Communication Systems,” IEEE Trans. Commun., vol. 42, no. 2/3/4, Feb./Mar./Apr. 1994, pp. 1740–51.

[10] G. J. Foschini, “Layered Space-Time Architecture for Wireless Communication in A Fading Environment When Using Multi-Element Antennas,” Bell Labs. Tech. J., vol. 1, no. 2, 1996, pp. 41–59.

[11] G. D. Golden et al., “Detection Algorithm and Initial Laboratory Results using V-BLAST Spacetime Communication Architecture,” IEE Elect. Lett., vol. 35, Jan. 1999, pp. 14–16.

[12] S. ten Brink, G. Kramer, and A. Ashikhmin, “Design of Low-Density Parity Check Codes for Modulation and Detection,” IEEE Trans. Commun., vol. 52, no. 4, Apr. 2004, pp. 670–78.

[13] S. M. Alamouti, “A Simple Transmit Diversity Technique for Wireless Communications,” IEEE JSAC, vol. 16, no. 8, Oct. 1998, pp. 1451–58.

[14] V. Tarokh, H. Jafarkani and A. R. Calderbank, “Space- Time Block Codes from Orthogonal Designs,” IEEE Trans. Info. Theory, vol. 45, July 1999, pp. 1456–67.

[15] A. Goldsmith et al., “Capacity Limits of MIMO Channels,” IEEE JSAC, vol. 21, no. 5, June 2003, pp. 684–702.

[16] W. Yu, J. M. Cioffi, “Sum Capacity of Gaussian Vector Broadcast Channels,” IEEE Trans. Info. Theory, vol. 50, no. 9, Sept. 2004, pp. 1875–92.

[17] S. Ashley, “Cognitive Radio,” Sci. Amer., Mar. 2006, pp. 66–73.

[18] “MultiBand OFDM Physical Layer Specification,” WiMedia Alliance specification document, ver. 1.1, May 26, 2005, Also, “High Rate Ultra Wideband PHY and MAC Standard,” ECMA-368.