CN109818890A - 一种原型滤波器确定方法及确定装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种原型滤波器确定方法及确定装置，能够降低FBMC系统误码率。所述方法包括：获取影响FBMC系统误码率的干扰因素；根据获取的干扰因素，建立干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数；将最小化原型滤波器频域带外泄露功率作为所述优化目标函数的第一个约束条件；将原型滤波器的奈奎斯特准则作为所述优化目标函数的第二个约束条件；在2个约束条件的约束下，对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数。本发明涉及无线通信领域。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信领域，特别是指一种原型滤波器确定方法及确定装置。
背景技术
近年来，由于5G通信技术得到大规模发展，作为5G通信技术组成部分之一的FBMC波形技术也得到了大家的广泛关注。
与传统的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)波形不同，滤波器组多载波(Filter Bank Multi-Carrier，FBMC)波形中采用了脉冲形状设置更加灵活的原型滤波器，取代了OFDM波形中单一使用矩形窗滤波器的设计思想，使得FBMC系统的结构设计方法更加多样化。另外，FBMC系统中严格限制带外泄露能量，相邻频带之间的干扰较小，在不连续频谱资源的环境下，FBMC波形的技术优势更加明显。除此之外，FBMC系统中舍弃了OFDM中为了防止相邻符号间干扰而使用的循环前缀，在相同的传输条件下，缩短了时域长度，提高了数据符号的传输速率。
对于FBMC波形来说，原型滤波器的设计无疑是重中之重，它几乎决定了整个FBMC系统的性能。目前，各向同性正交变换算法(Isotropic Orthogonal TransformAlgorithm，IOTA)原型滤波器和欧盟主导的用于动态频谱接入和认知无线电物理层(Physical Layer For Dynamic Spectrum Access And Cognitive Radio，PHYDYAS)项目中提出的原型滤波器得到广泛使用，但是，IOTA原型滤波器和PHYDYAS原型滤波器的设计思路仅仅局限于原型滤波器的性能表现，而忽略了FBMC系统的整体传输性能，导致FBMC系统误码率较高。
本发明要解决的技术问题是提供一种降低FBMC系统误码率的原型滤波器设计方法，以解决现有技术所存在的FBMC系统中原型滤波器的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种原型滤波器确定方法及确定装置，以解决现有技术所存在的在设计FBMC系统中的原型滤波器时，忽略了FBMC系统的整体传输性能，导致FBMC系统误码率较高的问题。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种原型滤波器确定方法，包括：
获取影响FBMC系统误码率的干扰因素；
根据获取的干扰因素，建立干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数；
将最小化原型滤波器频域带外泄露功率作为所述优化目标函数的第一个约束条件；
将原型滤波器的奈奎斯特准则作为所述优化目标函数的第二个约束条件；
在2个约束条件的约束下，对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数。
进一步地，所述干扰因素包括：信道噪声、多普勒频移和多径时延；
所述获取影响FBMC系统误码率的干扰因素包括：
传输的数据符号经历FBMC系统信道中的噪声干扰，得到解调后的噪声功率N0；
传输的数据符号经历FBMC系统信道中的多普勒衰落干扰，得到解调后的多普勒衰落功率Nf；
传输的数据符号经历FBMC系统信道中的多径时延干扰，得到解调后的多径时延功率Nt。
进一步地，噪声功率N0表示为：
其中，C为FBMC系统中的子载波数，S为符号数，n0为高斯白噪声的方差，Rs为解调后的信道冲激响应。
进一步地，多普勒衰落功率Nf表示为：
其中，P为解调后的符号功率；Gf(D)为经历多普勒衰落后原型滤波器的解调功率，D＝[d0,d1,...,dL-1]为原型滤波器时域采样点的集合，dk为原型滤波器在k时刻的幅度值，k∈[0,L-1]，L为原型滤波器的周期长度，L表示为：
L＝M·C
其中，M为原型滤波器的重叠因子。
进一步地，多径时延功率Nt表示为：
其中，Gt(D)为经历多径时延后原型滤波器的解调功率。
进一步地，所述根据获取的干扰因素，建立干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数包括：
建立由信道噪声、多普勒频移、多径时延三个干扰因素之和所组成的干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数，优化目标函数表示为：
其中，Noft为噪声功率、多普勒衰落功率、多径时延功率之和，N0为噪声功率，Nf为多普勒衰落功率，Nt为多径时延功率，R为实数。
进一步地，所述第一个约束条件可表示为：
其中，Pout为原型滤波器的频域带外泄露功率，为了保证其最小化，直接将Pout设置为0；F为原型滤波器的频域响应。
进一步地，所述第二个约束条件可表示为：
其中，PNq为原型滤波器一个周期内时域采样点的功率之和，L为原型滤波器的周期长度，f(·)为原型滤波器的时域响应。
进一步地，所述在2个约束条件的约束下，对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数包括：
在2个约束条件的约束下，使用牛顿迭代法对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解D作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数。
本发明实施例还提供一种原型滤波器确定装置，包括：
获取模块，用于获取影响FBMC系统误码率的干扰因素；
建立模块，用于根据获取的干扰因素，建立干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数；
第一约束模块，用于将最小化原型滤波器频域带外泄露功率作为所述优化目标函数的第一个约束条件；
第二约束模块，用于将原型滤波器的奈奎斯特准则作为所述优化目标函数的第二个约束条件；
确定模块，用于在2个约束条件的约束下，对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数。
本发明的上述技术方案的有益效果如下：
上述方案中，从FBMC系统整体传输的角度出发，考虑了信息传输的误码率性能，以最小化FBMC系统干扰模型作为优化目标函数，同时以最小化原型滤波器的频域带外泄露功率和奈奎斯特准则作为目标函数的约束条件，这样，在保证系统传输信息干扰最小的前提下有效改善原型滤波器的时域特性，降低FBMC系统误码率，最大程度上提高了信息传输的准确性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的原型滤波器确定方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的FBMC系统的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的不同原型滤波器的误码率效果对比示意图；
图4为本发明实施例提供的原型滤波器确定装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明针对现有的在设计FBMC系统中的原型滤波器时，忽略了FBMC系统的整体传输性能，导致FBMC系统误码率较高的问题，提供一种原型滤波器确定方法及确定装置。
实施例一
如图1所示，本发明实施例提供的原型滤波器确定方法，包括：
S101，获取影响FBMC系统误码率的干扰因素；
S102，根据获取的干扰因素，建立干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数；
S103，将最小化原型滤波器频域带外泄露功率作为所述优化目标函数的第一个约束条件；
S104，将原型滤波器的奈奎斯特准则作为所述优化目标函数的第二个约束条件；
S105，在2个约束条件的约束下，对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数。
本发明实施例所述的原型滤波器确定方法，从FBMC系统整体传输的角度出发，考虑了信息传输的误码率性能，以最小化FBMC系统干扰模型作为优化目标函数，同时以最小化原型滤波器的频域带外泄露功率和奈奎斯特准则作为目标函数的约束条件，这样，在保证系统传输信息干扰最小的前提下有效改善原型滤波器的时域特性，降低FBMC系统误码率，最大程度上提高了信息传输的准确性。
在前述原型滤波器确定方法的具体实施方式中，进一步地，所述干扰因素包括：信道噪声、多普勒频移和多径时延；
所述获取影响FBMC系统误码率的干扰因素包括：
传输的数据符号经历FBMC系统信道中的噪声干扰，得到解调后的噪声功率N0；
传输的数据符号经历FBMC系统信道中的多普勒衰落干扰，得到解调后的多普勒衰落功率Nf；
传输的数据符号经历FBMC系统信道中的多径时延干扰，得到解调后的多径时延功率Nt。
在前述原型滤波器确定方法的具体实施方式中，进一步地，噪声功率N0表示为：
其中，C为FBMC系统中的子载波数，S为符号数，n0为高斯白噪声的方差，Rs为解调后的信道冲激响应。
在前述原型滤波器确定方法的具体实施方式中，进一步地，多普勒衰落功率Nf表示为：
其中，P为解调后的符号功率；Gf(D)为经历多普勒衰落后原型滤波器的解调功率，D＝[d0,d1,...,dL-1]为原型滤波器时域采样点的集合，dk为原型滤波器在k时刻的幅度值，k∈[0,L-1]，L为原型滤波器的周期长度，L表示为：
L＝M·C
其中，M为原型滤波器的重叠因子。
在前述原型滤波器确定方法的具体实施方式中，进一步地，多径时延功率Nt表示为：
其中，Gt(D)为经历多径时延后原型滤波器的解调功率。
在前述原型滤波器确定方法的具体实施方式中，进一步地，所述根据获取的干扰因素，建立干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数包括：
建立由信道噪声、多普勒频移、多径时延三个干扰因素之和所组成的干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数，优化目标函数表示为：
其中，Noft为噪声功率、多普勒衰落功率、多径时延功率之和，N0为噪声功率，Nf为多普勒衰落功率，Nt为多径时延功率，R为实数。
在前述原型滤波器确定方法的具体实施方式中，进一步地，所述第一个约束条件可表示为：
其中，Pout为原型滤波器的频域带外泄露功率，为了保证其最小化，直接将Pout设置为0；F为原型滤波器的频域响应。
在前述原型滤波器确定方法的具体实施方式中，进一步地，所述第二个约束条件可表示为：
其中，PNq为原型滤波器一个周期内时域采样点的功率之和，L为原型滤波器的周期长度，f(·)为原型滤波器的时域响应。
在前述原型滤波器确定方法的具体实施方式中，进一步地，所述在2个约束条件的约束下，对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数包括：
在2个约束条件的约束下，使用牛顿迭代法对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解D作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数。
本实施例中，根据所述优化目标函数和两个约束条件的表示形式可知，所求方程为非线性方程，可以使用牛顿迭代法进行求解，首先通过最小二乘法确进行初始值的选取，然后设置所需的定位精度和迭代次数，待满足设置的定位精度/迭代次数后，停止迭代，得到所述优化目标函数的最优解D；将最优解D作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数代入到FBMC系统中，改善原型滤波器的时域特性，进而降低FBMC系统的误码率，提高信息传输的准确性。
为了更好地理解本发明实施例所述的原型滤波器确定方法，以具体的例子对本实施例所述的原型滤波器确定方法进行详细说明，并使用matlab仿真平台，对本实施例所述的原型滤波器确定方法的性能进行仿真分析，具体可以包括以下步骤：
步骤1，如图2所示，数据符号通过扩展典型城市信道(ETU，Extended TypicalUrban model)进行传输，在3GPP协议中规定ETU信道的多普勒频移为300HZ，且具有9条传播路径。假设FBMC系统中的子载波数为10，传输的符号数为4，原型滤波器的重叠因子M为4，则可获取信道噪声、多普勒频移和多径时延这三个主要影响FBMC系统误码率的干扰因素，具体的：
FBMC系统中传输的数据符号经历ETU信道中的噪声干扰，计算解调后的信道噪声功率N0，所述N0表示为：
其中，子载波数为10，符号数为4，n0为高斯白噪声的方差，Rs为解调后的信道冲激响应；
传输的数据符号经历FBMC系统信道中的多普勒衰落干扰，计算解调后的多普勒衰落功率Nf，所述Nf表示为：
其中，P为解调后的符号功率，Gf(D)为经历多普勒衰落后原型滤波器的解调功率，原型滤波器的重叠因子M为4，则其时域周期长度L＝M·C＝40，时域采样点的集合D＝[d0,d1,...,d40-1]，dk为原型滤波器在k时刻的幅度值；
传输的数据符号经历FBMC系统信道中的多径时延干扰，计算解调后的多径时延功率Nt，所述Nt表示为：
其中，Gt(D)为经历多径时延后原型滤波器的解调功率；
步骤2，建立由信道噪声、多普勒频移、多径时延三个干扰因素之和所组成的干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数，根据步骤1中给出的信道噪声功率N0、多普勒衰落功率Nf和多径时延功率Nt，所述优化目标函数表示为：
其中，Noft为噪声功率、多普勒衰落功率、多径时延功率之和，N0为噪声功率，Nf为多普勒衰落功率，Nt为多径时延功率，R为实数；
步骤3，将最小化原型滤波器频域带外泄露功率作为原型滤波器优化目标函数的第一个约束条件，具体的，所述第一个约束条件表示为：
其中，Pout为原型滤波器的带外泄露功率，为了保证其最小化，直接将Pout设置为0，FBMC系统中的子载波数为10，F为原型滤波器的频域响应；
步骤4，将原型滤波器的奈奎斯特准则作为原型滤波器优化目标函数的第二个约束条件，具体的，所述第二个约束条件表示为：
其中，PNq为原型滤波器一个周期内时域采样点的功率之和，原型滤波器的时域周期长度为40，f为原型滤波器的时域响应；
步骤5，根据所述优化目标函数和两个约束条件的表示形式可知，所求方程为非线性方程，因此使用求解非线性方程的经典方法——牛顿迭代法来进行求解，然后将求解得出的最优解D代入到FBMC系统中，同时将IOTA原型滤波器和PHYDYAS原型滤波器代入到同一FBMC系统，在相同的实验条件下对比三种原型滤波器的性能，观察误码率与信噪比的变化曲线。
本实施例中，如图3所示，图3描述了本发明实施例所述的原型滤波器与IOTA原型滤波器、PHYDYAS原型滤波器随信噪比而变化的误码率对比示意图，该结果是在ETU传输信道下进行10000次蒙特卡洛仿真重复实验得出的。由图3可知，本发明实施例提出的原型滤波器确定方法显著降低了FBMC系统误码率，使得传输信息的准确性得到提高。这说明本发明实施例提出的降低FBMC系统误码率的原型滤波器确定方法是准确并且有效的，同时对比结果也表明本发明采用的方法性能优于IOTA原型滤波器和PHYDYAS原型滤波器的性能。
综上，可知，本发明实施例所述的一种原型滤波器确定方法，在信道多普勒衰落较大，多径时延较高的环境下，与IOTA原型滤波器、PHYDYAS原型滤波器相比，误码率性能更好，有效地提高了传输信息的准确性。在实际应用中，不同业务传递的信息量大小各异，所需符号数和子载波也不断变化，可以根据实际的业务需求来调整信息传输所需要的参数大小。
实施例二
本发明还提供一种原型滤波器确定装置的具体实施方式，由于本发明提供的原型滤波器确定装置与前述原型滤波器确定方法的具体实施方式相对应，该原型滤波器确定装置可以通过执行上述方法具体实施方式中的流程步骤来实现本发明的目的，因此上述原型滤波器确定方法具体实施方式中的解释说明，也适用于本发明提供的原型滤波器确定装置的具体实施方式，在本发明以下的具体实施方式中将不再赘述。
如图4所示，本发明实施例还提供一种原型滤波器确定装置，包括：
获取模块11，用于获取影响FBMC系统误码率的干扰因素；
建立模块12，用于根据获取的干扰因素，建立干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数；
第一约束模块13，用于将最小化原型滤波器频域带外泄露功率作为所述优化目标函数的第一个约束条件；
第二约束模块14，用于将原型滤波器的奈奎斯特准则作为所述优化目标函数的第二个约束条件；
确定模块15，用于在2个约束条件的约束下，对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数。
本发明实施例所述的原型滤波器确定装置，，从FBMC系统整体传输的角度出发，考虑了信息传输的误码率性能，以最小化FBMC系统干扰模型作为优化目标函数，同时以最小化原型滤波器的频域带外泄露功率和奈奎斯特准则作为目标函数的约束条件，这样，在保证系统传输信息干扰最小的前提下有效改善原型滤波器的时域特性，降低FBMC系统误码率，最大程度上提高了信息传输的准确性。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种原型滤波器确定方法，其特征在于，包括：
获取影响FBMC系统误码率的干扰因素；
根据获取的干扰因素，建立干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数；
将最小化原型滤波器频域带外泄露功率作为所述优化目标函数的第一个约束条件；
将原型滤波器的奈奎斯特准则作为所述优化目标函数的第二个约束条件；
在2个约束条件的约束下，对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数。
2.根据权利要求1所述的原型滤波器确定方法，其特征在于，所述干扰因素包括：信道噪声、多普勒频移和多径时延；
所述获取影响FBMC系统误码率的干扰因素包括：
传输的数据符号经历FBMC系统信道中的噪声干扰，得到解调后的噪声功率N0；
传输的数据符号经历FBMC系统信道中的多普勒衰落干扰，得到解调后的多普勒衰落功率Nf；
传输的数据符号经历FBMC系统信道中的多径时延干扰，得到解调后的多径时延功率Nt。
3.根据权利要求2所述的原型滤波器确定方法，其特征在于，噪声功率N0表示为：
其中，C为FBMC系统中的子载波数，S为符号数，n0为高斯白噪声的方差，Rs为解调后的信道冲激响应。
4.根据权利要求3所述的原型滤波器确定方法，其特征在于，多普勒衰落功率Nf表示为：
其中，P为解调后的符号功率；Gf(D)为经历多普勒衰落后原型滤波器的解调功率，D＝[d0,d1,...,dL-1]为原型滤波器时域采样点的集合，dk为原型滤波器在k时刻的幅度值，k∈[0,L-1]，L为原型滤波器的周期长度，L表示为：
L＝M·C
其中，M为原型滤波器的重叠因子。
5.根据权利要求4所述的原型滤波器确定方法，其特征在于，多径时延功率Nt表示为：
其中，Gt(D)为经历多径时延后原型滤波器的解调功率。
6.根据权利要求5所述的原型滤波器确定方法，其特征在于，所述根据获取的干扰因素，建立干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数包括：
建立由信道噪声、多普勒频移、多径时延三个干扰因素之和所组成的干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数，优化目标函数表示为：
其中，Noft为噪声功率、多普勒衰落功率、多径时延功率之和，N0为噪声功率，Nf为多普勒衰落功率，Nt为多径时延功率，R为实数。
7.根据权利要求6所述的原型滤波器确定方法，其特征在于，所述第一个约束条件可表示为：
其中，Pout为原型滤波器的频域带外泄露功率，为了保证其最小化，直接将Pout设置为0；F为原型滤波器的频域响应。
8.根据权利要求7所述的原型滤波器确定方法，其特征在于，所述第二个约束条件可表示为：
其中，PNq为原型滤波器一个周期内时域采样点的功率之和，L为原型滤波器的周期长度，f(·)为原型滤波器的时域响应。
9.根据权利要求8所述的原型滤波器确定方法，其特征在于，所述在2个约束条件的约束下，对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数包括：
在2个约束条件的约束下，使用牛顿迭代法对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解D作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数。
10.一种原型滤波器确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取影响FBMC系统误码率的干扰因素；
建立模块，用于根据获取的干扰因素，建立干扰模型，将最小化干扰模型作为降低FBMC系统误码率的原型滤波器的优化目标函数；
第一约束模块，用于将最小化原型滤波器频域带外泄露功率作为所述优化目标函数的第一个约束条件；
第二约束模块，用于将原型滤波器的奈奎斯特准则作为所述优化目标函数的第二个约束条件；
确定模块，用于在2个约束条件的约束下，对所述优化目标函数进行求解，将所述优化目标函数的最优解作为FBMC系统中原型滤波器的时域系数。
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Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8897387B1 (en) * | 2012-06-20 | 2014-11-25 | MagnaCom Ltd. | Optimization of partial response pulse shape filter |
| US20150146806A1 (en) * | 2013-11-26 | 2015-05-28 | Plusn, Llc | System and method for radio frequency carrier aggregation |
| CN106789828A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-31 | 中南大学 | 一种基于峰值跟踪反馈降低fbmc‑oqam系统峰均功率比的方法 |
| CN107070837A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-08-18 | 桂林电子科技大学 | 一种连续相位多载波调制方法 |
| CN107241081A (zh) * | 2017-06-09 | 2017-10-10 | 天津工业大学 | 余弦调制滤波器组的稀疏fir原型滤波器的设计方法 |
| CN107565932A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-01-09 | 天津工业大学 | 一种基于线性神经网络的fir原型滤波器设计方法 |
| CN107959648A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-04-24 | 桂林电子科技大学 | 双原型fbmc-oqam系统中原型滤波器的设计方法 |
| CN108123909A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-05 | 北京交通大学 | 一种fbmc-oqam系统中的原型滤波器实现方法 |
| CN108965192A (zh) * | 2018-08-15 | 2018-12-07 | 桂林电子科技大学 | 交替fbmc-qam系统中原型滤波器设计方法 |
| CN109039983A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-18 | 华中科技大学 | 一种降低fbmc传输信号阻带能量的方法 |
-
2019
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Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8897387B1 (en) * | 2012-06-20 | 2014-11-25 | MagnaCom Ltd. | Optimization of partial response pulse shape filter |
| US20160254933A1 (en) * | 2012-06-20 | 2016-09-01 | MagnaCom Ltd. | Design and Optimization of Partial Response Pulse Shape Filter |
| US20150146806A1 (en) * | 2013-11-26 | 2015-05-28 | Plusn, Llc | System and method for radio frequency carrier aggregation |
| CN106789828A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-31 | 中南大学 | 一种基于峰值跟踪反馈降低fbmc‑oqam系统峰均功率比的方法 |
| CN107070837A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-08-18 | 桂林电子科技大学 | 一种连续相位多载波调制方法 |
| CN107241081A (zh) * | 2017-06-09 | 2017-10-10 | 天津工业大学 | 余弦调制滤波器组的稀疏fir原型滤波器的设计方法 |
| CN107565932A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-01-09 | 天津工业大学 | 一种基于线性神经网络的fir原型滤波器设计方法 |
| CN107959648A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-04-24 | 桂林电子科技大学 | 双原型fbmc-oqam系统中原型滤波器的设计方法 |
| CN108123909A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-05 | 北京交通大学 | 一种fbmc-oqam系统中的原型滤波器实现方法 |
| CN109039983A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-18 | 华中科技大学 | 一种降低fbmc传输信号阻带能量的方法 |
| CN108965192A (zh) * | 2018-08-15 | 2018-12-07 | 桂林电子科技大学 | 交替fbmc-qam系统中原型滤波器设计方法 |
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