Week2筆記_Advanced Wireless Technology

1.MIMO
是從channel的角度來看input 和 output的數量

(1)Array gain:
DEF:increase in SNR in MIMO systems compared with that of SISO systems(只要有多個rx antenna就會有array
gain)
(2)Diversity gain:此gain增加，則傳送資料降低
(3)Capacity gain:傳輸率
(4)Beamforming gain:多個antenna可以提高Diversity gain，前提是擺放位置不能太靠近，其接受到的訊號相同，但是phase不同
**Diversity gain和Capacity gain為trade off

MIMO Advantages - Capacity:(MIMO較SISO優秀的地方)
**ρ-SNR;h-channel gain;P-antenna 的數量

2.diversity(More than one reception is received at Rx):
•Time diversity-在多個time slot中傳送相同的資訊(有時可能對有時可能錯)
•Frequency diversity
•Space diversity
•Polarization diversity
**縱軸的BER是指bit error，此圖下降的斜率就是diversity gain

Spatial Multiplexing(假設時間軸上的資訊都是有關係的):
(1)D-BLAST:沒有增加額外的coding只是傳送出去的訊號是diagonal相關的，鄰近的訊號有機會可以把錯的救回來

(2)V-BLAST(vertical):相同時間不同天線打出的訊號是有關係的

(3)H-BLAST(horizontal):相同天線，不同時間打出的訊號之間是有關係的

3.PreCoding(在TX做，要在知道channel的前提下去做，會先送一些已知的pilot去在RX端做評估):
(1)Input shaping :matches the covariance matrix of the input signals
(2)Power allocation:an effective technique for prolonging the lifetime of network terminals. Generally
optimum power allocation improves the efficiency of wireless systems. When power allocation is properly
done, source information can reach the destination efficiently
(3)Beam steering:根據channel特性去做轉換，希望讓rx1只收到tx1打出來的訊號，不要收到其他signal
**TIME division multiplexing:Tx傳Rx不傳或反過來，兩者傳送時間分開

4.MULTIPLE ACCESS
(1)FDMA(Frequency division):band和band之間會有guard band防止不同band之間會互相干擾

(2)TDMA:Time division multiple access

(3)CDMA:不同使用者可以同時傳也可以同時使用同一頻率，可以被user-specific code 區分開
(4)CSMA:大家有相同的機會使用通道，先搶先贏
5.PN Code(Pseudo-Random Code):
(1)好的PN特性是自己跟自己的auto correlation是最大的
(2)Baker Codes有名的PN code for frame synchronization 和 direct sequence spread
spectrum (DSSS)
(DSSS:是一種調變技術。就是在傳送端，直接用高位元速率的展頻碼序列去擴充訊號的頻譜，在接收端，用
相同的展頻碼序列將訊號解擴，把展寬的訊號還原到原始狀態)
這個蠻有趣的，所以我有用matlab去跑一下，發現確實效果不錯，看其他資訊目前好像就只有找到如下圖的
這幾組Baker Codes

我有以length為7去跑模擬看看，以下為code和跑出來的圖

    clc
    clear all
    close all

    n = 0:6;
    x = [1 1 1 -1 -1 1 -1];
    y = [-1 1 1 -1 -1 1 -1];
    [c,lags] = xcorr(x,x);
    [c1,lags1] = xcorr(y,y);
    stem(lags,c)
    figure
    stem(lags1,c1)

**發現說其效果的確不錯,有很好的 auto-correlation property