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研究生： 林昌弘
Lin,Chang-Hung
論文名稱： 迴旋編碼連續相位調變的頻寬效益探討
On the Bandwidth Efficiency of Convolutional Coded CPM
指導教授： 呂忠津
Lu,Chung-Chin
口試委員:
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 電機資訊學院 - 電機工程學系
Department of Electrical Engineering
論文出版年： 2008
畢業學年度： 97
語文別： 英文
論文頁數： 32
中文關鍵詞： 迴旋編碼 、連續相位調變 、頻寬效益
外文關鍵詞： Convolutional Encoder, Continuous Phase Modulation, Bandwidth Efficiency
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    • 連續相位調變常被廣泛地使用在行動及無線通訊系統上；由於連續相位調變具有較低的頻譜旁瓣，且又因為其為固定封包大小的調變方式，使得其能有效適應於無線通訊系統上的能量及頻寬限制。然而，由於連續相位調變訊號所佔據的頻寬相對較寬，導致其無法提供較好的頻寬效益。近幾年來，Kuo及Chugg曾討論過在輸入獨立相同分佈的序列到連續相位調變之後，其對頻寬效益所造成的影響及特性；緊接著，Barbieri等人則是討論在輸入馬可夫序列到連續相位調變之後所造成對頻寬效益的影響；而在另一方面，迴旋編碼連續相位調變也在近年被廣為討論，並將其考慮在有通道衰退及使用多根傳輸天線及(或)多根接收天線的無線通訊系統當中；鄭博士及呂教授探討了迴旋編碼連續相位調變在分集的優點，然而其中缺少了迴旋編碼對連續相位調變的頻寬效益會有何種影響的正式討論，而這將會在本論文中加以探討。
    在本論文中，我們探討了訊源編碼的架構以期能改善迴旋編碼連續相位調變的頻寬效益。在論文中，我們所使用的訊源編碼架構，並不同於傳統所熟知的資料壓縮，而是採用資料擴增的方式；而這樣的資料擴增其目的在於能將獨立相同分佈的訊息序列轉換為馬可夫序列之後，再將其輸入到迴旋編碼連續相位調變之中。經由數值分析的探討，並藉由將頻寬效益最大化的方式，我們可以找到最合適的資料擴增架構。

    In this thesis, we investigate a source coding scheme to improve the bandwidth efficiency of convolutional coded continuous phase modulation (CPM). The source coding used, unlike the traditional data compression, is data expansion which transforms an i.i.d. information sequence to a Markovian sequence before feeding to the convolutional encoder. Optimal data expanders will be formulated to maximize the bandwidth efficiency and can be obtained by numerical analysis.

    第一章 簡介 第二章 訊號模型及其解構模型 第三章 連續相位調變的頻寬效益 第四章 迴旋編碼連續相位調變的初探 第五章 資料擴增的應用 第六章 數值分析及比較 第七章 結論 附 錄 英文論文本 Abstract Contents List of Figures List of Tables 1 Introduction 2 Signal Model of CPM and Its Decomposition 2.1 Signal Model 2.2 A Decomposition of CPM 3 Bandwidth Efficiency of CPM 3.1 Entropy Rate 3.2 Carson's Bandwidth Estimation 3.3 The Measure of Bandwidth Efficiency 4 First Trial of Convolutional Coded CPM 4.1 With an Equiprobable i.i.d. Source as the Input of CPM 4.2 With a Convolutional Coded Source as the Input of CPM 5 Data Expander 5.1 Obsevation on the Relation of Bandwidth Efficiency and Markov Source 5.2 An Introduction to the Data Expander 5.3 Applying the Data Expander to the Convolutional Coded CPM 6 Numerical Results and Comparisons 7 Conclusion Appendix Bibliography

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