无线和自由空间光通信的新挑战外文翻译资料

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光学和激光在工程

无线和自由空间光通信的新挑战

摘要

本文介绍了无线通信系统中新挑战的调查问题和解决最近无线网络中出现的一些问题的方法。 在本文的开头是一个简要的历史背景介绍。 然后描述了现代和现实生活中的一些挑战。 本文还讨论了以解决现有系统和新兴技术的新的研究领域的局限性。简要的提供了一些研究项目、研究理论和实验结果。本文引用了一些基本的理论和许多参考文献。

关键词：无线通信；动态传输通道；认知无线电；软件定义无线电；频谱感应；高阶统计；空间多样性；动态频谱接入；电子战；毫米波通信；自由空间光通讯系统。

1 历史事实和应用

最近传播的蜂窝系统（智能传感器，移动电话，基站，卫星，监视设备，交通雷达等等）增加了处理算法的复杂性将现有技术推向极限。详细分析提出的问题和/或任何提出的深入讨论解决方案在单篇文章中几乎是不可能的。不过，本文的目的是阐明主要应用，介绍了近期的研究领域，并总结了我们所获得的一些结果在各种研究项目和研究。在讨论最近的应用程序和限制之前现有技术，我们想提一下黄昏无线通信系统。一开始，有一个研究分为4部分，讨论“物理线力量“由国王学院教授于1861年出版伦敦。这项研究的作者是即将到来的科学家J.C.麦克斯韦。麦克斯韦早年的研究预言了这一存在的“电磁波”。几年后（1887年），德国人物理学家赫兹（H. Hertz）证明了这样的波浪的存在。之后，马可尼不满十年才发明了第一个无线电传输系统在1896年，并在一年后专利他的想法[。第一台无线电话服务在美国推出20世纪40年代末。然而，无线电移动的第一个标准是在上个世纪的七十年代引进的。在马可尼的第一个传输系统中，被考虑天线大于马可尼实验室的建筑物发射机的电路占用整体房间。然而，工程师和研究人员非常有创意在新应用的发明中，缩小了电子电路改进和多样化提出的服务。自从上个世纪初，电信社会已经有了提出了大量的商业服务。在一开始的时候，无线传输系统与巨大的应用有关如广播电视，军用雷达和海事雷达。模拟传输系统非常受欢迎从上世纪80年代开始。这些技术成了非常有限地处理现代社会的所有需求。其实，我们每天的生活充满了相关的应用无线通信。这样的应用程序的列表和服务很长，不能限于以下无线通信系统的主要应用：移动电话，平板电脑，便携式媒体播放器，收音机和电视机，无线远程设备，几种通信协议（如如：Wifi，Wimax，Zigbee等），机器人，智能车和智能道路，智能电网，许多生物医学设备使用无线技术，卫星等。雷达也用于各种目的，如：用于民用或军用飞机监视的陆地雷达目标，安全道路交通，气象，地面穿透雷达，天文学，机载警告与控制系统（AWACS）等。

2 无线通信中的新挑战

根据2014年10月7日星期二的英国独立报纸的报道，与世界各地相比，手机的移动性比官方更多。世界上有72亿个小手机工具，他们倍增比我们快五倍“。此外，客户更加迅速的变多。通信行业试图应对日益增长的客户数量及其紧急情况。在1970年和1984年，第一代（1G）手机已经在市场上引进。1 G只能处理基本的声音是基于模拟协议，即频分复用访问（FDMA）。该标准的速度约为2.4 Kbps。近十年后，第二代（2G）被推出（1980 - 1999年），以提高覆盖面和能力。 2G考虑两种不同的标准：时分多址（TDMA）/码分多址（CDMA），达到传输速率64 Kbps的目标。在20世纪90年代初，引入第三代（3G）来处理声音和数据（多媒体，文字，互联网等）。它是基于CDMA。第四代（4G）已经自本世纪初开始使用，并且正在使用互联网协议（IP）和长期演进（LTE）标准。 4G主要针对可达100 Mbps的数据进行优化。其实，许多标准机构正在发展第五代（5G）。这一代应该达到1Gbps左右，适合处理物联网（IOT）。 IOT是一个专业挑战我们的通信网络。其实IOT会允许的设备之间的通信将被大量部署在：智能汽车，智能道路，智能城市，智能房屋和建筑物（在家庭和楼宇自动化的背景下），安全和安全（监控，报警，现场网络）和工业M2M通信。预计到2020年将有大约50亿的连接。据思科所说，“五十万件事情将连接到互联网上。

3.1智能和认知无线电

认知无线电（CR）可以扫描和分析他们的环境并适应其发送/接收参数以更好地传输并保护传输的数据。 CR可以主要分为分为两类：智能个人无线电和智能网络（大部分被认为是认知无线电）。智能无线电可以动态自动编程和配置。智能网络优化其可用物理资源的总体使用成员。在认知无线电的情况下，主要的决策功能可以是在中央单位制造扫描和分析程序可以在每个单独的单元（一个传输）中完成单位可能受到主要或次要用户的影响）。为了最佳地共享物理资源，CR对发射机进行分类（用户）分为两类：主要和次要用户。主用户（PU）是持有定义的许可证的用户。他可以随时随地使用他的带宽覆盖区域和传输功率。他们受到保护带宽没有被最佳地使用。机会主义用户（即，次要用户（SU））可以使用最佳可用带宽，只要他的信号不会干扰PU的信号。因为CR应该扫描他们的环境并适应它;他们应该有能力识别，分类和分析信号在非数据辅助的上下文中。在以前的沟通情报（COMINT）项目和研究，几种算法估计未知参数被截取提出了信号。可以使用截取的信号来检测频谱分析或能量检测器。但是这个操作值得一提的是，地球上的巨大天线属于美国无线电望远镜，波多黎各的Arecibo天文台，是世界上最大的单孔望远镜（300米以上）。 “它被用于三个主要研究领域：射电天文学，大气科学和雷达天文学。我们还应该提到平方公里（SKA）的新的伟大的项目，雷达具有360°的视野，并且运行海拔高度超过320公里。雷达可以同时进行检测和跟踪空气和海上目标。自20世纪80年代末以来，许多研究人员一直在调查自动识别和识别调制通信信号。分类程序可以将截取的信号分离成不同的调制家庭（PSK，QAM，FSK，OFDM，TCM）。虽然得到认可

需要步骤来估计调制子类（8 PSK，4 PSK）。它们都是基于分类和识别算法的特征或模式分析。进一步的实验结果表明，算法提出信号对SNR非常敏感。对符号的估计期间使用时频表示法，我们提出了另一种分类算法。为了实现这一目标，提出了额外的功能：已经使用改进的功率谱密度（PSD）进行初步分类。这个功能非常敏感。我们提到的TFR（时频表示）方法主要有两个缺点：计算工作（处理时间，需要记忆）。对调制参数（即符号周期，同步，传输通道等）。由于这些原因，我们提出了一种分类算法。这个算法的主要思想包括使用（主分析组件）算法突出基于HOS瞬间的8个功能幅度和阶段到决策计划。自动调制使用星座旋转识别MPSK信号。

3.2软件定义无线电（SDR）

认知无线电和软件定义无线电是强烈相关的，由Mitola发表的先驱作品，为了更进一步的讨论关于这个问题的细节，我们建议读者阅读该参考及其引用的参考文献。软件定义无线电（SDR）是新的无线电传输系统的模式多数是电子的

部件（放大器，检测器，滤波器，MODEM，均衡器，混频器，等等）由软件代码代替。SDR和认知无线电是联合的基本概念战术无线电系统（JTRS）和联合战术网络中心。软件通信架构（SCA）标准是SDR的主要国际标准。 SCA使用

通用对象请求代理体系结构（CORBA）作为中间件允许各方之间的融合与合作

系统和软件。 CORBA基于对象请求代理（ORB），以确保不同应用之间的通信。设计新的和复杂的波形，如Future Multiband多波形模块化战术无线电（FM3TR）或P25。

3.3智能天线和软件定义的天线

智能天线和软件定义天线（SDA）允许无线设备使天线适应其环境不同模式和频率。而SDA的主要思想是类似于SDR，概念是非常不同的。在本节我们只强调信号处理波束形成方法来实现智能天线。第一个雷达检测技术是基于光谱和基于傅立叶的方法。后来，高分辨率已经提出了诸如ARMA建模，Prony的方法方法，MUSIC（多信号分类）或ESPRIT（估计的信号参数通过旋转不变式技术）。我们探索了基于HOS标准的几种算法独立成分分析（ICA）来加强方向

到达雷达（DOA）的检测。图11清楚地表明，一些场景经典的MUSIC算法可以比较MUSIC4（基于4阶统计）。事实上，MUSIC4是成功的找到三个目标，而传统的方式不能。智能天线可以使用数字波束形成来开发算法。光束成像算法分为两大部分类别：盲和非盲算法。一般来说，盲算法比非盲人更复杂，不能

达到非盲人的表现。在文学中，可以到几种非盲法：最小均值平方（LMS）算法，递归最小二乘法（RLS），XLMS，扩展内核递归最小二乘算法等两种新的波束形成算法：LLMS和RLMS。 RLMS算法是使用a的自适应阵列波束形成组合RLS-LMS算法，见图12。RLMS自适应波束形成算法的性能用有限精度实现分析。我们的LLMS自适应阵列波束形成算法是适用于同心圆阵列。图13显示了RLS相对于RLS的性能。众所周知，非盲光束形成算法需要达到收敛的参考信号。在另一方面，这些算法可以估计他们的渠道，他们可以之后生成自己的引用。为了测试这个想法，我们进行了几个模拟。在这些模拟中，我们假设参考在固定时间段T0期间产生信号。我们试图尽量减少T0，然后我们评估了收敛的算法。

基于时频表示的分类方法。左图表示FS4的情况，右图是PSK4的情况。信号分类。用蓝牙和MUSIC-2的MUSIC-4进行DOA估计，绿色，AWGN在5个传感器和3个信号源的情况下，SNR = 0 dB。

3.4压缩感知和动态频谱接入（DSA）

之前曾提到认知或智能无线电系统可以检测归属于许可用户的未使用的带宽（主要用户：PU）将其分配给无许可的用户（Secondary）用户：SU）。在这种情况下，次要用户应该具有动态访问可用的频谱带宽。图15表示要考虑的时频计划以下情况我们有5个主要用户（PUi，iisin;{} 1,5和两个次要用户（SU1和SU2）。让我们考虑一下PU2正在传输所有的时间，然而，另一个主要用户没有使用其许可的频谱带宽时间段我们也会假设SU2比以前更重要SU1，但他对谱带宽的需求是动态的（即，由SU2发送的数据量不是恒定的时间）。在这种情况下，我们认知无线电的中心单位应该用两个信号分配空的频谱带宽二级用户。频谱感测旨在检测PU的存在。为了应用有效的动态，这个操作至关重要。频谱感知算法可以分为两类：合作技术如：波形（WF）和循环检测（CSD）方法是最多的广泛使用。我们提出了一种有效的频谱感知基于波形检测的方法。我们的标准称为基于范围决策测试的WF（RDT-WF）。盲人技术不需要任何先验信息如：能量检测和盲源分离技术。我们提出了一种基于累积功率谱密度的频谱感知算法。

3.5压缩抽样

众所周知，数字采样频率fs信号x（n）应该遵循奈奎斯特阈值，即f Bsge;2其中B表示模拟信号x（t）的最大频率。最近的研究表明，如果阈值可以降低信号很稀疏[59]。在[60]中，我们显示了稀疏信号的fs在频域中可以使用Multicore小于2B抽样技术。这个过程可以推广到任何一个稀疏信号。的确，这个过程相当于采样。工程中的光学和激光89（2017）95-108 101信号采用不均匀采样或均匀采样应该定期从L中保留p个样本。一个介绍中提供了压缩采样。压缩对于认知无线电，采样是非常有用的技术他们可以采样，处理和重建压缩信号意味着更少的处理时间和更少的内存需求。除此之外，随着采样频率的降低，可以使用这些技术可轻松实现对大带宽的监控。

3.6自由空间光通信

自由空间光（FSO）通信是无线通信系统使用光载波来传输信息

通过自由空间，即建筑间连接。

3.6.1运行原理

FSO通信的发射机调制源数据到光载体上，然后传播通过光通道到接收器。最简单的调制就是强度调制（IM），其中源数据被调制对光的强度。变送器上的望远镜聚焦传输的信号朝向接收机望远镜。该FSO系统中常用的源是激光。主要功能的接收机是从接收的估计传输的数据光信号。接收机由接收机望远镜组成，光学带通滤波器，光电检测器和检测电路。接收机望远镜收集和聚焦接收到的信号到光电检测器和光学带通滤波器减少背景噪音。光电检测器转换接收的光信号转换成诸如PIN和雪崩的电信号光电二极管（APD）。最后，在检测电路上接收信号在放大和滤波后恢复。FSO通信是一种视线（LOS）技术在850nm，1300nm和1550nm的波长处对应到光通信第1，第2和第3传输窗口，分别由于这些波长具有低衰减，小于0.2dB / km，可以使用相同的商业光纤组件和对眼睛和皮肤安全。

3.6.2历史

亚历山大·格雷厄姆·贝尔在1880年发明了照相机，他认为这是他最伟大的发明。光电话转接使用太阳光作为载体从发射机到接收机的信号。它由于缺乏良好的光线，没有来到商业产品源。在1960年发明的激光器后，进行了大量实验

被用于军事和航空航天应用。随着1970年低损耗光纤的发明，全光学研究专注于它。目前，FSO系统吸引了很大的兴趣强大的射频补充。

3.6.3优点

FSO通信系统是有希望候选下一代无线通信系统的，因为它提供了一个高效的解决方案，最后一公里访问，免费许可证，高数据速率即10 Gbps链路已经在市场上，绿色通信，成本效益好的光纤通信回传，易于部署，用于蜂窝通信的回程。

3.6.4市场

在最近的市场研究中，预计FSO市场将从2015年的1.167亿美元增长到2020年的9.420亿美元。 FSONA是加拿大领先的FSO公司之一Creacute;ditAgricole法国银行，FSO链接为10 Gbps。他们在巴黎的银行新建的光学链路、新的链接为1600多名员工提供服务。在黎巴嫩，FSONA提供了第四个移动回程连接一代长期演进（LTE）服务给客户一个链路为1.25 Gbps，没有敷设电缆的延迟。北方Storm是美国领先的FSO公司之一，安装了加利福尼亚FSO /

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