【课程学习】Wireless Communications
Goldsmith A. Wireless communication: Cambridge University Press, 2005.
无线通信课程
文章目录
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双径损耗、阴影效应及多径传播
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- 第2.4节 双径传播模型
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- 延迟扩展度 delay spread P33
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Multipath Statistical Channel Models
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Wideband Fading Mechanism
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Coherent Bandwidth Region
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Block-Based Fading Processes and Finite State Markovian Fading Patterns
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12-多载波调制技术
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- 12.4-多载波调制技术的离散实现
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- 12.4.1-DFT及其特性
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12.4.4-OFDM的矩阵表示法
2-Path Loss, Shadowing, and Multipath
2.4-Two-Ray Multipath Model
时延扩展 delay spread P33
在OFDM系统中，CP的长度应当超过信道的最大时延扩展时间间隔才能有效地避免自相关干扰（ISI）。
其本质原因是由于不同路径带来的时间差影响
在OFDM系统中, CP的长度应当超过信道的最大时延扩展时间间隔才能有效地避免自相关干扰(ISI)。
其本质原因是由于不同路径带来的时间差影响
The delay spread of the two-ray model amounts to (d1 − d0)/c, which represents
3-Statistical Multipath Channel Models
3.3-Wideband Fading Model
3.3.3-Coherence Bandwidth
相干带宽（coherence bandwidth）pp99
c(\tau,t)=\sum_{i=0}^{N(t)-1}\alpha_i(t)e^{-j\phi_i(t)}\delta(\tau-\tau_i(t))
3.2.4 Block-Fading and Finite-State Markov Fading
12-Multicarrier Modulation
12.4-Discrete Implementation of Multicarrier Modulation
12.4.1-The DFT and Its Properties
离散时间序列 \bm{x}[\bm{n}], 0 \le \bm{n} \le \bm{N}-1 的 \bm{N} 点 DFT 转换
定义为
$\mathrm{DFT}\{\bm{x}[\bm{n}]\} = \bm{X}[i] \triangleq \frac{\mathbf{1}}{\sqrt{\mathbf{N}}} \sum_{n=0}^{\mathbf{N}-1}\bm{x}[n]\,\mathrm{e}^{-j2πni/\mathbf{N}}, \quad 0 \le i \le \mathbf{N}-1.$
而其逆变换
$\mathrm{IDFT}\{\bm{X}[i]\} = \bm{x}[n] \triangleq \frac{\mathbf{1}}{\sqrt{\mathbf{N}}} \sum_{i=0}^{\mathbf{N}-1}\bm{x}[n]\,\mathrm e^{+j2πni/\mathbf N}, 0 ≤ n ≤ N- 1.
复指数信号在线性时不变（LTI）系统中扮演着本征函数的角色，在任何线性系统中都能作为其固有的响应模式。复指数信号作为LTI系统的本征函数，在这种系统中产生的是与输入信号形式相同的响应序列，在此过程中仅幅度和相位会发生变化。
循环卷积
信号x[n]经过线性时不变信道h[n]（linear time-invariant discrete-time）后，
输出结果等于输入与冲激响应的卷积，
其中N点循环卷积即为该过程的结果
12.4.4-Matrix Representation of OFDM
The matrix H is normal, normal是什么意思呢
自身与其共轭转置的乘积是可交换的，在这种情况下可以通过酉矩阵对角化来进行处理，并且相对于直接计算特征值而言相对较为简便
- 酉矩阵：自身的共轭转置=自身的逆
By employing mathematical induction, it can be demonstrated that each column of the DFT matrix Q^H corresponds to eigenvectors associated with H, thereby establishing that \mathrm{Q} = \mathrm{M}^\top and \mathrm{Q}^\top = \mathrm{M}.