[論文レビュー] Demodulating Subsampled Direct Sequence Spread Spectrum Signals using Compressive Signal Processing

Karsten Fyhn, Thomas Arildsen+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 24, 2011

Sparse and Compressive Sensing Techniques参考文献 12被引用数 20

ひとこと要約

本稿では、圧縮信号処理を用いて、直接拡散周波数スロット（DSSS）信号の復調を実現し、サンプリングレートを50％削減することを提案する。これは、IEEE 802.15.4 2.4 GHz OQPSK信号を用いて実証されたが、複雑なハードウェアフィルタを必要としないため、消費電力とADCコストを低減できる。一方、雑音折り畳みの影響により、性能は約4–5 dB劣化する。

ABSTRACT

This poster is from EUSIPCO 2012 in Bucharest. We show that to lower the sampling rate in a spread spectrum communication system using Direct Sequence Spread Spectrum (DSSS), compressive signal processing (CSP) may be applied to demodulate the received signal. This may lead to a decrease in the power consumption or the manufacturing price of wireless receivers using spread spectrum technology. We propose a novel, simplified measurement scheme for spread spectrum systems, that is simpler and cheaper to implement than other current state-of-the-art aquisition methods. Our theoretical work is exemplified with a numerical experiment using the IEEE 802.15.4 standard’s 2.4 GHz band specification.

研究の動機と目的

• 圧縮信号処理を用いて、DSSS受信機におけるサンプリングレートをナイキストレート未満に低下させること。
• 従来の圧縮センシングで必要とされる複雑なフィルタ構造を回避することで、ハードウェア実装を簡素化すること。
• 実世界の規格（IEEE 802.15.4）における実用的ハードウェア比較を通じて、実現可能性と性能のトレードオフを実証すること。
• サブサンプリングされたDSSSシステムにおける雑音折り畳みの受信機性能への影響を評価すること。
• より長いチッピングシーケンスやマルチユーザー環境下でのさらなるサンプリングレート低減の可能性を検討すること。

提案手法

• スプライシングコードの選択に起因する固有のスパarsityを活用することで、DSSS信号に圧縮信号処理を適用する。
• ハードウェア実装を簡素化するため、ランダム測定行列の代わりに繰り返しマッチドフィルタ構造を用いる。
• IEEE 802.15.4のチップシーケンスを用いたQPSK変調DSSS信号のベースバンド表現をモデル化する。
• サブサンプリング測定値から直接推論（復調）を実行する、圧縮センシングに基づく受信機を実装する。
• 圧縮フレームワークにおける信号復元に最小二乗推定を用い、古典的ナイキストレート受信機との性能を比較する。
• 2 MHz帯域幅のAWGN環境下で数値実験を実施し、Eb/N0レベルを変化させながら1016ビットパケットをシミュレートする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 圧縮信号処理は、DSSS信号に効果的に適用可能であり、ナイキストレート未満のサブサンプリングを可能にするか？
• RQ2 圧縮センシングに基づくDSSS受信機の性能は、古典的ナイキストレート受信機と比較してビット誤り率（BER）においてどの程度か？
• RQ3 サブサンプリングされたDSSS受信機における雑音折り畳みの影響は何か？
• RQ4 DSSSシステムにおいて、既存の信号構造を活用することで、圧縮センシングのハードウェア複雑性を低減できるか？
• RQ5 エネルギー効率やコストの観点から、圧縮信号処理が古典的受信機を上回る条件は何か？

主な発見

• 圧縮信号処理を用いることで、IEEE 802.15.4信号を用いてDSSSシステムで50％のサンプリングレート低減（κ = 0.5）が実現可能である。
• 圧縮センシング受信機は、雑音折り畳みの影響により、古典的受信機と比較して約4–5 dBのBER性能劣化を示す。
• マッチドフィルタを再利用することで、複雑なフィルタ構造を回避でき、よりシンプルでエネルギー効率の高いハードウェア実装が可能になる。
• AD7819（200 kS/s）は、圧縮信号処理を用いることで、高価なAD7813（400 kS/s）に置き換え可能であり、コストは2.98ドルから2.29ドルに削減できる。
• 雑音折り畳みに起因する性能ギャップは、圧縮システムにおける高分解能量子化によって緩和可能であり、低消費電力アプリケーションでは有利に働く。
• より長いチッピングシーケンスやマルチユーザー環境では、BER性能を維持または向上させつつ、さらなるサンプリングレート低減が可能になる可能性がある。