OTFS-IM辅助的非地面通信网络：基于自动编码器辅助的软判决检测技术

《IEEE Open Journal of Vehicular Technology》：OTFS-IM-Assisted Non-Terrestrial Networks Relying on Autoencoder-Aided Soft-Decision Detection

　　

摘要：

正交时频空间（OTFS）调制相较于正交频分复用（OFDM）具有显著优势，尤其是在高速环境中。因此，我们考虑在具有高多普勒效应的非地面网络（NTN）中使用OTFS传输。然而，基于OTFS的系统也存在一些OFDM的缺点，例如较高的峰值功率比（PAPR）、由于循环前缀导致的带宽效率损失，以及对载波频率偏移的敏感性。针对这些问题，我们在OTFS系统中结合了多带离散傅里叶变换扩展（MB-DFT-S）和索引调制（IM），构建了名为MB-DFT-S-OTFS-IM的方案。具体来说： 1) DFT-S已被证明可以降低PAPR； 2) IM能够在延迟多普勒（DD）域中提升吞吐量； 3) MB-DFT-S-OTFS-IM提供了频率多样性增益，从而提高了对载波频率偏移的容忍度。 此外，我们提出了一种基于深度学习（DL）自编码器（AE）架构的PAPR降低方法，适用于硬判决和软判决检测。其中，编码器专门针对最小化PAPR进行训练，而解码器则用于准确重建传输信号。 最后，我们将提出的AE辅助OTFS-IM方案扩展到实际的非地面网络（NTN）信道模型中，该模型涵盖了多种卫星到地面的传输方案。