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ACO-OFDM-CE-Synthesis-Paper

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简介：
本论文探讨了先进的ACO优化OFDM系统中的载波估计技术，通过综合分析和仿真验证提出了一种高效的载波相位误差修正方法。 存储论文 Joint Synchronization and Channel Estimation of ACO-OFDM Systems with Simplified Transceiver 的 LaTeX 文件。

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  • ACO-OFDM-CE-Synthesis-Paper
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    本论文探讨了先进的ACO优化OFDM系统中的载波估计技术，通过综合分析和仿真验证提出了一种高效的载波相位误差修正方法。 存储论文 Joint Synchronization and Channel Estimation of ACO-OFDM Systems with Simplified Transceiver 的 LaTeX 文件。
     
  • CPM-LFM与CE-OFDM
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    本研究探讨了CPM-LFM和CE-OFDM两种通信技术，分析它们在数据传输中的性能优势及应用场景，为无线通信系统设计提供理论支持。 CPM-LFM 和 CE-OFDM 是两种通信技术。CPM-LFM 结合了连续相位调制（CPM）与线性频率调制（LFM），而 CE-OFDM 则是压缩感知（Compressive Sensing, CS）和正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）的结合。这两种技术在不同的应用场景中展现出各自的优势，适用于需要高效数据传输或特定信号处理需求的情况。
     
  • MATLAB仿真ACO-OFDM信号的发送与接收
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    本研究运用MATLAB仿真平台对基于蚁群优化的正交频分复用(ACO-OFDM)信号进行发送和接收过程的模拟，探索其在通信系统中的性能表现。 1. 首先，在Matlab环境中生成采用16QAM映射方式的OFDM符号，并进一步产生ACO-OFDM信号。 2. 在每个ACO-OFDM符号之前添加循环前缀，随后编写用于发送与接收ACO-OFDM信号的相关程序。 3. 信道模型选用高斯白噪声（AWGN）信道进行仿真和测试。 4. 使用Matlab绘制时域中的ACO-OFDM信号以及经过均衡处理后的接收信号的星座图。
     
  • 关于OFDM通信系统的深度学习论文文献：Deep-learning-paper-for-OFDM-Communication
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    本论文深入探讨了深度学习技术在正交频分复用（OFDM）通信系统中的应用，分析相关算法并提出优化方案，旨在提升OFDM系统的性能与效率。 以下是2019年至2021年间应用深度学习于OFDM通信系统的一些论文汇总： - 《面向深度学习的信号处理综述》（发表日期：2021年） - 《基于深度学习的无线图像传输中的联合源信道编码方法》，该文章提出了一种模型驱动的机器学习方案，整合了OFDM数据路径以应对多径衰落环境下的挑战。（发表日期：2021年1月） - 《无需导频和循环前缀的端到端深度学习通信系统在消除OFDM复杂性中的应用》（发表日期：2021年1月） - 《利用卷积神经网络与软反馈机制降低水下声波OFDM通信中峰均功率比(PAPR)的方法》，该研究展示了如何通过引入先进的机器学习技术来优化无线传输性能。（发表日期：2021年4月，会议名称：International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technologies (IBCAST)) - 《利用深度学习检测基于信道状态信息的OFDM系统物理层攻击》（期刊名: IEEE Wireless Comm）
     
  • 存在直流偏移下的ACO-OFDM解调新方法
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    本文提出了一种在存在直流偏移条件下对ACO-OFDM信号进行有效解调的新方法，旨在提高通信系统的稳定性和可靠性。 非对称限幅的光正交频分复用（ACO-OFDM）已成为高速光学无线通信（OWC）领域最有前景的技术之一。然而，在实际系统中改善ACO-OFDM解调性能的问题尚未得到充分解决，尤其是在存在直流偏移的情况下。大多数现有的解调方案由于偶数子载波的丢弃或受到直流偏移干扰而影响了其效率，这是在实际OWC应用中最常见的问题之一。 据我们所知，仅有一种已建立的方法解决了ACO-OFDM在具有直流偏移情况下的解调难题（由Dissanayake和Armstrong于2011年提出），但该方法需要较高的计算资源。为应对这一挑战，本段落提出了一种新的ACO-OFDM解调方案：通过使用虚拟净窗（VCW）技术来估计并消除直流偏移的影响，从而在存在直流偏移的情况下也能有效利用偶数子载波以提升解调性能。 该方法相较于Dissanayake和Armstrong于2011年提出的技术显著降低了计算复杂度。仿真结果表明了新方案的有效性与优越的性能表现。 ### 在存在直流偏移条件下解调ACO-OFDM的新策略 #### 技术背景 随着信息技术的发展，移动互联网及物联网技术普及对高速且可靠的无线通信技术的需求日益增加。光学无线通信（OWC）因其高带宽、低成本和安全性等优势成为关注的焦点之一。非对称限幅光正交频分复用（ACO-OFDM）是OWC领域的一项关键技术，能够有效解决传统OFDM中的直流偏移问题，并在半双工系统中实现高效的数据传输。 然而，在实际应用过程中，如何确保ACO-OFDM技术的解调性能不受直流偏移的影响成为了一个关键挑战。这不仅涉及到偶数子载波的有效利用问题，还关系到降低计算复杂度的需求以适应实时数据处理和能耗管理的要求。 #### 解决方案概述 为应对上述挑战，本段落提出了一种基于虚拟净窗（VCW）概念的新ACO-OFDM解调策略。该方法通过识别并选择特定时间窗口内的信号来减少直流偏移的影响，并允许在存在直流偏移的情况下利用偶数子载波进行数据传输。 ### 虚拟净窗技术 虚拟净窗是一种用于接收阶段的时域窗口选取策略，旨在找到一段相对不受干扰的时间段以最小化或消除直流偏移对解调过程的影响。通过这一机制可以更精确地估计并去除信号中的直流偏移，从而提高整个系统的传输效率。 #### 工作原理 1. **初始估计**：根据接收到的信号进行初步的直流偏移评估。 2. **时间窗口选择**：基于最初的评估结果，确定一个包含最少干扰的时间段作为虚拟净窗。 3. **去除直流偏移**：利用选定时间段内的数据进一步细化并消除直流偏移影响。 4. **偶数子载波使用**：在完成上述步骤后可以安全地利用偶数子载波进行数据传输。 #### 性能评估 通过广泛的仿真测试验证了新方案的有效性。实验结果表明，该方法不仅显著改善了解调性能，并且相比Dissanayake和Armstrong于2011年提出的方案大大降低了计算复杂度。这在实际应用中意味着可以更好地支持高速数据传输需求同时保持较低的功耗。 #### 结论 本段落提出了一种新的ACO-OFDM解调策略，通过引入虚拟净窗技术解决了存在直流偏移情况下的解调难题，并提高了系统的整体性能和效率。这一方案不仅具有重要的理论意义也具备实际应用价值，未来的研究将进一步优化该方法并探索其在各种复杂环境中的适用性。
     
  • 室内可见光通信中的DCO-OFDM与ACO-OFDM系统性能比较分析
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    本文深入探讨并对比了室内可见光通信环境下，DCO-OFDM和ACO-OFDM系统的性能表现，为相关技术研究提供了有价值的参考。 在单光源室内可见光通信（VLC）系统中，为了准确评估多径效应对系统性能的影响，提出了一种室内VLC多径信道建模方法。该模型采用迭代法计算视线传输（LOS）和反射传输的冲激响应，并分析了接收端抽样周期与发光二极管（LED）调制带宽之间的关系，同时定义了码间干扰(ISI)的概念。 以LOS信道时延作为起点，在建模过程中将接收端相邻抽样间隔之间所有冲激响应之和视为多径信道路径增益。正交频分复用(OFDM)技术能够有效抵抗ISI的影响。在考虑非线性限幅噪声影响的情况下，推导了直流偏置光OFDM(DCO-OFDM)与非对称限幅光OFDM（ACO-OFDM）的理论误码率(BER)，并建立了蒙特卡罗仿真模型。 研究发现光电检测器(PD)的位置、LED的半功率角和PD视场角(FOV)以及直流偏置参数均会影响系统的BER性能。通过仿真实验得出，当PD位于房间中心时，系统受多径干扰影响最小且BER表现最佳；而将PD移至墙壁位置则会显著增加多径干扰并导致较差的BER性能。此外，随着视场角和LED半功率角增大，反射光功率也会随之提升，从而加剧了多路径干扰对系统的负面影响。最后实验结果表明：直流偏置越大，则DCO-OFDM系统BER表现越差。
     
  • Diamond: Synthesis Exit on 9
    优质
    Diamond: Synthesis Exit on 9 是一款结合了策略与合成元素的游戏，玩家需要在第9层挑战中创造出珍贵的钻石，通过巧妙搭配不同材料和元素来达成目标。 解决Lattice Diamond Version 3.10.0.111.2出现的Synthesis exit by 9.Done 错误代码问题。下载软件后双击运行，然后关机并重启计算机。
     
  • Advanced Logic Synthesis in 2018
    优质
    《Advanced Logic Synthesis in 2018》探讨了2018年逻辑综合领域的最新进展与挑战，涵盖算法优化、自动化设计及高性能计算技术。 逻辑综合正朝着新的研究方向发展，其中包括利用数据中心提供的大规模计算能力。大型仓库式计算的可用性为大数据分析以及人工智能领域近期进展带来的认知应用开辟了道路，并且支持图形数据结构的并行处理基础设施也得到了发展。
     
  • Optimization and Synthesis of Digital Circuits
    优质
    本课程聚焦于数字电路的设计与优化，涵盖逻辑门、组合逻辑及时序逻辑等核心概念，深入探讨低功耗设计和高性能架构，并教授先进的自动化合成工具使用方法。 这本面向计算机工程专业的新版研究生教材提供了对VLSI电路在功能和逻辑层面的计算机辅助设计进行现代、前沿的探讨，并深入研究了数字电路CAD中的一个重要主题：从抽象模型到详细规格的设计综合。书中涵盖的主题包括硬件建模、硬件模型编译技术、高层次综合、逻辑合成以及库映射算法等。课程名称可以是《数字CAD》《高级逻辑设计》或《VLSI设计补充内容》。