OFDM 十六讲 5 -Discrete Convolution, ISI and ICI on DMT/OFDM Systems - 码农知识堂 - 文章详情页

OFDM 十六讲 5 -Discrete Convolution, ISI and ICI on DMT/OFDM Systems

参考：



这篇文章的观点非常新颖和直观,主要从线性代数方面阐述相关原理

目录：

1：离散卷积

2： ISI & ICI

一离散卷积

前面讲过连续数据的卷积公式

$h(k)=x(k)\ast h(k)=\int_{-\infty}^{\infty}x(t)h(k-t)dt$

实际没有连续的数据我们一般采用离散卷积，

   $y(k)=\sum_{0}^{\infty} x[n] \bullet h[k-n]$

假设x的长度为n, h的长度为m, y的长度为n+m

1.1 例子

假设





   $y_0=\sum_{n=0}^{3}x[n]\bullet h[0-n]$



$y_1=\sum_{n=0}^{3}x[n]\bullet h[1-n]$

   $=x_0 \bullet h_1+x_1 \bullet h_0$

$y_2=\sum_{n=0}^{3}x[n]\bullet h[2-n]$

$y_3=\sum_{n=0}^{3}x[n]\bullet h[3-n]$

本质上就是两个矩阵相乘

进一步表示方法,如下图,为对应列元素相乘后求和

二 CP(Cyclic prefix) CS(Cyclic suffix)

2.1 循环前缀,循环后缀结构



发送端

经过IDFT 离散傅里叶逆变换后，得到长度为N的时域数据

然后插入长度为a 的cp, 以及长度为b 的 cs

假设原始数据为

$X=[x_0,x_1,x_2,x_3]$

a= b=2

最后数据变成了

2.2 ICI

译码的时候，我们会对其做傅里叶变换，对CP,CS 部分丢弃

如下

发现了多了一个噪声

   $y_0=y_{idle}+y_{ici}$

   $y_{ici}=h_1x_1$ ,其它信道之间的干扰

下面是草图

2.3 ISI 模型

跟上面差不多

，
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原文地址：https://blog.csdn.net/chengxf2/article/details/126135857