Simulation of Communication Systems, Second Edition: Modeling, Methodology and Techniques

Simulation of Communication Systems, Second Edition: Modeling, Methodology and Techniques

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English

Description

The field of modelling and simulation of communication systems has grown and matured in many ways, and the use of simulation as a day-to-day tool is in common practice. With the interest in digital mobile communications, a primary area of application of modelling and simulation is now in wireless systems of a different flavor from the 'traditional' ones. This second edition represents a substantial revision of the first, partly to accommodate the new applications that have arisen. New chapters include material on modeling and simulation of nonlinear systems, with a complementary section on related measurement techniques, channel modeling and three new case studies. A consolidated set of problems is provided at the end of the book.

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Published 01 January 2000
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EAN13 0306469715
License: All rights reserved
Language English

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Methods of Performance Evaluation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Introduction. . 1.1.2.Hierarchical View. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Simulation Approach: WaveformLevel Simulation of Communication Systems. . . . . . TheApplicationofSimulationto theDesignofCommunicationSystems . . . . . . . . . Historical Perspective. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Outline of the Book. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . References. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Introduction
1 1 2 3 5 6 8 12
2.6.
2.7.
Chapter 2.
1.1.
1.2. 1.3. 1.4. 1.5.
2.4. 2.5.
Some General Remarks on Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Methodology of Problem Solving for Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Basic Concepts of Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .System Modeling 2.3.2.Device Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . 2.3.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Random Process Modeling 2.3.4.Modeling Hypothetical Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.5.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Simulation with Hardware in the Loop Performance Evaluation Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Error Sources in Simulation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5.1.Errors in System Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5.2.Errors in Device Modeling. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Errors in Random Process Modeling. 2.5.4.Processing Errors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . Validation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.6.1.Devices or Subsystems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Validating Models of 2.6.2. Validating Random Process Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.6.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Validating the System Model Simulation Environment and Software Issues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7.1. Features of the Software Environment. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7.2. Components of the Software Environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7.3. Hardware Environment. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7.4.Miscellaneous . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . xi
2.1. 2.2. 2.3.
Contents
Chapter 1.
14 16 17 21 21 22 23 25 26 28 30 31 32 35 36 37 38 39 41 42 43 45 45
Simulation and Modeling Methodology
xii
49 52 54
Contents
3.3.
Chapter 3.
2.8. 2.9.
3.2.
3.5.
3.4.
3.1.
Introduction to Deterministic Signals and Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Continuous Signals 3.1.2.DiscreteTime Signals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.3.Systems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.3.1.Systems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Properties of 3.1.3.2.. . . . . . . . . . . . . . . .Systems . Block Diagram Representation of Linear TimeInvariant Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1.Continuous Linear TimeInvariant Systems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1.1.The Impulse Response . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .The Convolution Integral, 3.2.2.TimeInvariant Systems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Discrete Linear 3.2.2.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .The Impulse Response 3.2.2.2.Convolution Sum (Discrete Convolution) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . FrequencyDomain Representation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Transform . The Fourier 3.3.1.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .The Impulse Response 3.3.1.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .The Convolution Integral. 3.3.2.FrequencyDomain Representation of Periodic Continuous Signals. . . . . . . . . 3.3.2.1.The Fourier Series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.2.2.Parseval’s Theorem for Periodic Signals. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.3.The Fourier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Transform . 3.3.3.1.Convergence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.3.2.Propertiesof theFourierTransform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.4.Response . The Frequency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 3.3.4.1.Interconnection of Systems in the Frequency Domain . . . . . . . . . . 3.3.4.2.Parseval’s Theorem for Continuous Signals. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.5.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .The Gibbs Phenomenon 3.3.6.Relationshipbetweenthe FourierTransformand the FourierSeries . . . . . . . . 3.3.6.1.Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.6.2.Fourier Series Coefficients. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.7.The FourierTransformof aPeriodic Signal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.7.1.Periodic Convolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.7.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .The Poisson Sum Formula. LowpassEquivalent Signals and Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.1.The Hilbert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Transform . 3.4.2.Propertiesof theHilbert Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Signals. LowpassEquivalent Modulated 3.4.4.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Hilbert Transform in System Analysis. 3.4.4.1.Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.4.2.a Bandpass Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . .Lowpass Equivalent of 3.4.5.. .Lowpass Equivalents for Simulation. Practical Considerations in Modeling of 3.4.5.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Signals . 3.4.5.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Filters . Sampling and Interpolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
The Role of Simulation in Communication System Engineering . . . . . . . . . . . . . . . Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
56 56 57 59 59 60 61 62 62 62 62 62 63 63 63 62 62 65 65 66 66 67 67 70 70 70 71 72 72 72 72 73 74 74 75 77 78 79 79 79 82 82 83 83
Representation of Signals and Systems in Simulation: Analytic Fundamentals
Contents
3.5.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Impulse Sampling. 3.5.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Sampling Theorem 3.5.3.Multirate Sampling and Sampling Conversion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5.4.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Interpolation . 3.5.4.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Introduction. . 3.5.4.2.Interpolator Structures for Integer Upconversion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5.4.3.Bandlimited and WindowedBandlimitedInterpolation. . . . . . . . . . 3.5.4.4.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Linear Interpolation. 3.5.4.5.Spline Interpolation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6.Linear TimeInvariant Systems Using the Laplace Transform. Characterization of . . . . 3.6.1.Transform . The Laplace . . . . . . . . . . . . . . . . .. .. . . . . . . . . . . . . . . . 3.6.1.1.Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6.1.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Convergence and Stability. 3.6.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Transform. . Inverse Laplace 3.6.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .the Laplace Transform. Properties of 3.6.4.TransferorSystemFunction.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6.5.Interconnections of Diagrams) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .LTI Systems (Block 3.6.6.Systems Characterized by Linear ConstantCoefficient Differential Equations. . . 3.6.6.1.Properties of the Transfer Function for Linear ConstantCoefficient Differential Equations. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6.6.2.Realizations of Rational Transfer Functions Using Biquadratic Expansion.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6.7.Frequency Response . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.7.RepresentationofContinuous SystemsbyDiscrete TransferFunctions. . . . . . . . . . . 3.7.1.ThezTransform. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.7.1.1.Convergenceand Stability. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.7.1.2.TableofSimplezTransforms. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.7.1.3.Properties of thez. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Transform . 3.7.1.4.Discrete Transferor System Function. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.8.Systems . Fourier Analysis for DiscreteTime . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.8.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Introduction. . . . . . . 3.8.2.The Discrete Fourier Transform. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.8.3.TheFastFourierTransform. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.8.4.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Properties of the Discrete Fourier Transform. 3.8.4.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Periodic or Circular Properties 3.8.4.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .The Periodic TimeShift Property. 3.8.4.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .The Periodic or Circular Convolution 3.8.4.4.The Discrete Periodic Convolution Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . 3.8.4.5.The Discrete Frequency Response . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.8.4.6.Relationship between the Bandwidth and the Duration of the Impulse Response. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.8.4.7.Relationship between the Discrete Fourier Transform and the zTransform. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.8.4.8.Increasing the Frequency Resolution of the Discrete Fourier Transform. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.9.Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.10.Appendix: A Brief Summary of Some Transforms and Theorems Useful in Simulation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . References. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
xiii
83 86 87 89 90 93 96 98 100 106 106 106 106 107 107 108 108 110
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112 114 115 115 116 117 117 117 118 118 119 120 121 121 122 123 124 124
124
125
125 126
127 131
xiv
Chapter 4.
4.1.
Modeling and Simulation of Linear TimeInvariant and TimeVarying Systems
Contents
Modeling and Simulation of Linear TimeInvariant Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.1.. . . . . . . . . . . . .LTI Filters: Description, Specification, and Approximation 4.1.1.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Filter Descriptions. 4.1.1.2.Continuous Classical Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.1.3.Frequency Transformations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.1.4.Lowpass Equivalents of Bandpass Filters Represented by Rational Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.1.5.. . . . . . . . Filter Specifications. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.1.6.Approximating Continuous Structures in Discrete Time for Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.2.. . . . . . . . . . . .Simulation of Filtering with Finite Impulse Response Filters 4.1.2.1.FIR Filtering in the Time Domain Simulation of . . . . . . . . . . . . . 4.1.2.1.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Introduction . 4.1.2.1.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Windowing. . . . . . . 4.1.2.2.. . . . . . . . . .Simulation of FIR Filtering in the Frequency Domain 4.1.2.2.1.Difference between Periodic and Linear Convolution.... 4.1.2.2.2.Linear Convolution for a Signal of Arbitrary Duration viathe FFT. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.2.2.3.The OverlapandAdd (OA) Method. . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.2.2.4.The OverlapandSave (OS) Method. . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.2.2.5.the Linear Convolution via the FFT. . . . . . . .Efficiency of 4.1.2.2.6.ImplicationsofFrequencyDomainFIRFiltering . . . . . . 4.1.2.3.Mapping of Continuous Filters into Discrete FIR Filters . . . . . . . . . 4.1.2.3.1.FIR Filters Defined in the Time Domain . . . . . . . . . . . 4.1.2.3.2.FIR Filters Defined in the Frequency Domain . . . . . . . . 4.1.2.4.Comparison of TimeDomain (Impulse Response) and FrequencyDomain (FFT) Implementations for FIR Filtering . . . . . . 4.1.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Simulation of Filtering with IIR Filters 4.1.3.1.Systems Characterized by Linear ConstantCoefficient Difference Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.3.2.Recursive Discrete Filters Implemented in SimulationStructures of Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.3.2.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . .DirectForm (Canonic) Realization. 4.1.3.2.2.The Cascade Interconnections of Biquadratic Canonic Sections. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.3.2.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .The Parallel Realization 4.1.3.3.Transformations between ContinuousTime and DiscreteTime Systems Represented by Rational Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.3.3.1.ImpulseInvariant Transformation. . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.3.3.2.Transformation. . The Bilinear . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.3.3.3.Effect of Mapping on LowpassEquivalent Filters Represented by Rational Functions. . . . . . . . . . . . . . . 4.1.3.3.4.Guide for Mapping Recursive Filters Specified in Frequency Domain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.4.Effects ofFinite WordLength in Simulation ofDigital Filters . . . . . . . . . . . 4.1.4.1.. . . . . . . . . . . . . . .Roundoff Noise IIR Filters. in Simulations of 4.1.4.2.FIR Filters . . . . . . . . . . . . . . .Roundoff Noise in Simulations of 4.1.4.3.Quantization in Computation of the Fast FourierEffects of Transform. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
133 134 135 136 141
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182
Contents
4.2.
4.3. 4.4.
4.1.5.the Process of Summary of Mapping Continuous Signals and Systems into Discrete Signals and Systems for Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.5.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.5.2.Filter Simulation. .A Guide to the Selection of the Proper Method of TimeVarying LinearSystems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1.ExamplesofTimeVarying Systems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.2.. . . . . . . . . . . .TimeDomain Description for Linear TimeVarying Systems 4.2.2.1.The Impulse Response . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . 4.2.2.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .The Superposition Integral. 4.2.3.FrequencyDomain RepresentationsofTimeVarying Systems . . . . . . . . . . . 4.2.3.1.TwoDimensional FrequencyResponse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.3.2.Bandwidth Relations in TimeVarying Systems . . . . . . . . . . . . . . 4.2.3.3.Sampling Rate. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.4.Properties of Linear TimeVarying Systems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.4.1.Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.4.2.Linear TimeVarying Interconnections of Systems. . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.5.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Models for LTV Systems 4.2.5.1.Linear Differential Equation with TimeVarying Coefficients . . . . . . 4.2.5.2.Separable Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.5.3.TappedDelayLine ChannelModels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Appendix: Biquadratic Factors for Classical Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Chapter 5.
5.1. 5.2.
5.3.
Modeling and Simulation of Nonlinear Systems
Modeling Considerations for Nonlinear Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Memoryless Nonlinearities. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Memoryless Baseband Nonlinearities 5.2.2.EstimatingtheSampling Rate forNonlinearSystems. . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.3.MemorylessBandpassNonlinearities: AnalyticallyBasedModels. . . . . . . . . 5.2.3.1.TheLimiterFamily. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.3.2.Power Series Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.4.MemorylessBandpass Amplifiers: EmpiricallyBasedModels . . . . . . . . . . . 5.2.4.1.AM/AM and AM/PMDescription and Interpretation of Characteristics for Simulation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.4.2.Lowpass Equivalent of aBandpass Amplifier . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.4.3.Alternative Approaches to Defining AM/AM and AM/PM Characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.4.4.MultipleCarriersandIntelmodulationProducts. . . . . . . . . . . . . . 5.2.4.5.Settingthe OperatingPointof aMemorylessNonlinearity.. . . . . . . NonlinearitieswithMemory(NLWM).. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.1.NLWM Modeling I: Fitting SweptTone AM/AM and AM/PM Measurements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.1.1.ThePoza–Sarokozy–Berger(PSB)Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.1.1.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .AM/AM Characteristics . 5.3.1.1.2.AM/PM Characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.1.1.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Combined Model 5.3.1.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Model . The Saleh 5.3.1.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .The Abuelma’atti Model. 5.3.2.NLWMModelingII:FittingPresetStructures. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
xv
182 182 183 184 185 186 186 187 188 189 189 190 190 190 190 192 192 193 195 196 198 201
204 206 206 207 209 212 214 215
218 219
220 221 223 224
227 227 227 229 229 229 232 234
6.3.
6.1. 6.2.
5.5.
5.6.
Contents
5.3.2.1.OneFilter–OneNonlinearity(TwoBox)Models.. . . . . . . . . . . . . 5.3.2.1.1.Filter–Nonlinearitywith LeastSquares Fit. . . . . . . . . . 5.3.2.1.2.. . . . . . . . . . . . . . . . .Filter–Nonlinearity ARMA Model. 5.3.2.1.3.. .Filter–Nonlinearity with SmallSignal Transfer Function. 5.3.2.1.4.Nonlinearity–Filter with LeastSquares Fit . . . . . . . . . . 5.3.2.2.Filter–Nonlinearity–Filter (ThreeBox) Models. . . . . . . . . . . . . . . 5.3.2.2.1.ThreeBox Model with LeastSquares Fit . . . . . . . . . . . 5.3.2.2.2.ThreeBoxModelwithSpecifiedCharacteristics.. . . . . . 5.3.3.NLWM Modeling III: Analytical Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.3.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . Volterra Series Modeling. 5.3.3.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . Polyspectral Models. 5.3.3.2.1.. . . . . . . . . . . .Nonlinearity–Filter Polyspectral Model 5.3.3.2.2.Filter–Nonlinearity Polyspectral Model . . . . . . . . . . . . 5.3.4.NLWMModelingIV: MiscellaneousModels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.4.1.PowerDependent Transfer Function Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.4.2.. . . . . . . . . . . . . . . .Nonlinear Parametric DiscreteTime Models 5.3.4.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Instantaneous Frequency Model. 5.3.5.Setting the Operating Point for a Nonlinearity with Memory . . . . . . . . . . . . Nonlinear Differential Equations. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . .  . 5.4.1.Outline of Numerical Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.2.Numerical Methods. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Families of 5.4.2.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Solution Using Explicit Methods . 5.4.2.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Solution Using Implicit Methods . 5.4.2.2.1.Iterated Predictor–Corrector Method. . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.2.2.2.RootFinding UsingNewton–RaphsonMethod . . . . . . . 5.4.3.. . . . . . . . . . . . .Numerical Methods: Accuracy and Stability . Properties of 5.4.3.1.. . . . . .Order of a Method: Computation of Local or Truncation Error. 5.4.3.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Absolute Stability 5.4.4.Computational Considerations: Methods of Quality Control . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.5.Application of Numerical Methods. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.5.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Introduction. . 5.4.5.2.. .StandAlone Model for a TravelingWave Semiconductor Amplifier. Measurement Technique for Nonlinear Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.1.The Vector Network Analyzer SingleTone Measurement . . . . . . . . . . . . . . 5.5.2.Dynamic AM/AM and AM/PM Measurement Techniques Using a Periodically Modulated Signal. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .TimeDomain Measurement Techniques. Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.4.
Fundamentals of Random Variables and Random Processes for Simulation
Chapter 6.
xvi
289 291 291 291 293 294 297 297
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Random Variables. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Basic Concepts, Definitions, and Notations 6.2.1.1.Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2.1.2.Statistical Averages or Expected Values . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2.2.. . . . . . . . . . . . . . .Multidimensional Random Variables (Random Vectors) 6.2.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . Complex Random Variables Univariate Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
277 280 284 285
234 234 235 235 236 236 236 237 237 237 245 246 249 252 252 253 255 256 257 257 261 263 263 263 264 266 268 269 270 271 271 272 275 275
Contents
6.3.1.Univariate Models–Discrete . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.1.1.Uniform. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.1.2.Binomial. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.1.3.Negative Binomial. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.1.4.Poisson. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.2.Univariate Models—Continuous. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.2.1.Uniform. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.2.2.Gaussian (Normal). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.2.3.Exponential. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.2.4.Gamma. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.2.5.Rayleigh. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . 6.3.2.6.ChiSquare. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . 6.3.2.7.Student’st.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.2.8.F Distribution. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.2.9.Generalized Exponential. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4.Multivariate Models. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4.1.Multinomial. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . 6.4.2.Multivariate Gaussian. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4.2.1.the Multivariate Gaussian Distribution Properties of . . . . . . . . . . . 6.4.2.2.Multivariate Gaussian pdfMoments of . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5.Random VariablesTransformations (Functions) of . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . .ScalarValued Function of One Random Variable 6.5.1.1.Discrete Case. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5.1.2.Continuous Case. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5.2.Functions of Several Random Variables. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5.2.1.Special Case—Linear Transformation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5.2.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . Random Variables. Sum of 6.5.2.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Order Statistics. 6.5.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Nonlinear Transformations. 6.5.3.1.MomentBased Techniques. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5.3.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Monte Carlo Simulation Techniques 6.6.Bounds and Approximations. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.6.1.Chebyshev’s Inequality. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.6.2.Chernoff Bound. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 6.6.3.Union Bound. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.6.4.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Theorem. . . . . . . . . . . . Central Limit 6.6.5.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Expected Values. Approximate Computation of 6.6.5.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Series Expansion Technique. 6.6.5.2.Moments ofFinite Sums ofRandomVariables. . . . . . . . . . . . . . . 6.6.5.3.Quadrature Approximations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7.Random Processes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7.1.Basic Definitions and Notations. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7.2.Methods of Description. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7.2.1.Joint Distribution. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7.2.2.. . . . . . . . . . . . . . . . .Analytical Description Using Random Variables 6.7.2.3.Average Values. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7.2.4.Two or More Random Processes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Stationarity, Time Averaging, and Ergodicity. 6.7.3.1.Time Averages. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7.3.2.Ergodicity. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7.4.Correlation and Power Spectral Density Function of Stationary Random Processes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . .
xvii
298 298 298 299 299 300 300 301 301 302 302 303 303 304 304 304 304 305 305 308 308 310 310 310 313 313 314 315 316 316 316 317 317 318 318 320 321 321 322 323 326 326 328 328 328 329 330 331 332 333
334
xviii
Contents
6.7.4.1.. . . . . . . . . . . . . . . .Autocorrelation Function and Its Properties. 6.7.4.2.. . . . . . . . . . . . . . .CrossCorrelation Function and Its Properties 6.7.4.3.Power SpectralDensity. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7.4.4.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Lowpass and Bandpass Processes. 6.7.4.5.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Power and Bandwidth Calculations. 6.7.5.CrossPower Spectral Density Function and Its Properties . . . . . . . . . . . . . . 6.7.6.. . . . . . . . . . . . . .Random Sequences Power Spectral Density Functions of 6.8.Random ProcessModels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.8.1.Random Sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.8.1.1.Independent Sequences. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.8.1.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Markov Sequences (First Order) 6.8.1.3.Autoregressive and Moving Average (ARMA) Sequences . . . . . . . . 6.8.2.M. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .ary Digital Waveforms 6.8.2.1.Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.8.2.2.Random Binary Waveform. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.8.3.. . . . . . . . . . . . . . . Poisson Process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.8.4.Shot Noise and Impulsive Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.8.4.1.Shot Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.8.4.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Impulsive Noise 6.8.5.Gaussian Process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.8.5.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .a Gaussian Process Definition of 6.8.5.2.. . . . . . . . . . . . .White and Bandlimited White Noise . Models of 6.8.5.3.Bandpass (Gaussian) Signals . . . . . . .Quadrature Representation of 6.9.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Transformation of Random Processes 6.9.1.ResponseofLinearTimeInvariantCausal (LTIVC) System. . . . . . . . . . . . . 6.9.1.1.Stationarity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.9.1.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Probability Distribution. 6.9.1.3.. . . . .Mean, Autocorrelation, and Power Spectral Density Functions 6.9.2.Filtering. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.9.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Integration . 6.9.4.. . . . . . . . . . . . . . . . . .Response of Nonlinear and TimeVarying Systems 6.9.4.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Nonlinear Systems. 6.9.4.2.TimeVarying Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.10.Stationary Random Sampling of . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Processes . 6.10.1.Sampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.10.1.1.Sampling of Lowpass Random Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.10.1.2.Aliasing Effect. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.10.1.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Sampling Rate for Simulations 6.10.1.4.. . . . . . . . . . . . . . . . .Bandpass Random Process . Sampling of 6.10.2.Quantization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.10.2.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Uniform Quantization. 6.10.2.2.NonuniformQuantizer. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.11.Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Chapter 7.
7.1.
Monte Carlo Simulation and Generation of Random Numbers
Principle of Monte Carlo Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1.1.DefinitionofMonteCarloSimulation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1.2.Variations of Monte Carlo Simulation—Quasianalytical Monte Carlo Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
335 335 336 337 338 338 339 340 340 340 340 342 344 344 345 346 346 346 348 350 351 352 354 357 357 357 357 357 358 360 361 361 362 362 362 362 363 365 365 366 367 368 369 369
371 371
373
Contents
7.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Random Number Generation 7.2.1.Generation ofUniformRandomNumbers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.1.1.Wichman–Hill Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.1.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Marsaglia–Zaman Algorithm 7.2.2.MethodsofGeneratingRandomNumbersfromanArbitrarypdf .. . . . . . . . . 7.2.2.1.Analytical) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Transform Method ( 7.2.2.2.Transform Method (Empirical) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.2.3.Transform Method for Discrete Random Variables . . . . . . . . . . . . 7.2.2.4.. . . .Generating Random Numbers Acceptance/Rejection Method of 7.2.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Generating Gaussian Random Variables. 7.2.3.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . Sumof12 Method 7.2.3.2.Box Müller Method. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Generating Independent Random Sequences . 7.3.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .White Gaussian Noise 7.3.2.RandomBinary SequencesandRandomBinaryWaveforms . . . . . . . . . . . . 7.3.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Pseudorandom Binary Sequences. . . . . 7.3.4.MaryPseudonoiseSequences. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.4.Generation of Correlated Random Sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.4.1.Correlated Gaussian Sequences: Scalar Case. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.4.1.1.Autoregressive Moving Average (ARMA) Models. . . . . . . . . . . . . 7.4.1.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Spectral Factorization Method. 7.4.2.Correlated Gaussian Vector Sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.4.2.1.Special Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.4.2.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . General Case 7.4.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Sequences. . . Correlated NonGaussian 7.5.Testing of Random Number Generators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.5.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Stationarity and Uncorrelatedness 7.5.1.1.Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.5.1.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Durbin Watson Test for Correlation 7.5.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .GoodnessofFit Tests. 7.6.Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Chapter 8.
Modeling of Communication Systems: Transmitter and Receiver Subsystems
8.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.Information Sources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Analog Sources 8.2.1.1.Single Test Tone. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.1.2.Multiple Test Tones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.1.3.Filtered Random Processes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.1.4.StoredExperimental Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Digital Sources. 8.3.Formatting/Source Coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.3.1.AnalogtoDigital (A/D) Conversion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.3.2.OnSimulatingthe FSCSubsystem.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . 8.4.DigitalWaveforms:BasebandModulation(I). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.5.LineCoding: BasebandModulation(II). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.5.1.LogicaltoLogicalMapping I: Binary DifferentialEncoding . . . . . . . . . . . .
xix
373 374 376 376 377 377 379 380 381 383 383 383 384 384 385 386 389 392 393 393 395 397 397 398 399 400 400 400 401 402 405 406
407 411 411 412 412 413 413 413 414 414 416 417 420 420
xx
Contents
8.5.2.LogicaltoLogical Mapping II: Correlative Coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.5.3.LogicaltoLogical Mapping III: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Miller Code. 8.5.4.LogicaltoReal Mapping I: NonReturn to Zero (NRZ) Binary Signaling . . . . 8.5.5.LogicaltoReal Mapping II: NRZMary Signaling (PAM) . . . . . . . . . . . . . 8.5.6.LogicaltoRealMappingIII:ReturntoZero(RZ)BinarySignaling.. . . . . . . 8.5.7.LogicaltoReal Mapping IV: Biphase Signaling or Manchester Code . . . . . . . 8.5.8.. . . . . . . . . . . . . .LogicaltoReal Mapping V: Miller Code or Delay Modulation. 8.5.9.LogicaltoReal Mapping VI: Partial Response Signaling . . . . . . . . . . . . . . 8.6.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Channel Coding. 8.6.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Computational Load for Block Coding/Decoding. 8.6.2.Computational Load for Convolutional Coding/Decoding . . . . . . . . . . . . . . 8.7.Radiofrequency and Optical Modulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.7.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Analog Modulation 8.7.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Digital Quadrature Modulation 8.7.2.1.. . .QPSK: Differential Quaternary PhaseShiftKeying (DQSK). 8.7.2.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Multitone Modulation/OFDM. 8.7.3.Continuous Phase Modulation CPFSK, MSK, GMSK . . . . . . . . . . . . . . . . 8.7.3.1.Continuous Phase Modulation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.7.3.2.. . . . . . . . . . . . . . . . .ContinuousPhase FrequencyShiftKeying 8.7.3.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .MinimumShiftKeying. . 8.7.3.4.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Gaussian MinimumShiftKeying. 8.7.4.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Coded Modulation. . . . 8.7.5.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Modeling Considerations. 8.8.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Demodulation and Detection 8.8.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Coherent Demodulation 8.8.2.Noncoherent Demodulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.8.2.1.Amplitude Demodulation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.8.2.2.Discriminator Detection of PM/FM Signals . . . . . . . . . . . . . . . . 8.8.2.3.PLL Demodulation of PM/FM Signals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.9.Filtering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.9.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Filters for Spectral Shaping 8.9.2.Filters for Pulse Shaping. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.9.3.Linear Minimum MSE Filters. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.9.4.Filters for . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Minimizing Noise and Distortion 8.9.5.Matched Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . 8.9.6.Equalization) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Adaptive Filtering ( 8.9.6.1.TapGain Adaptation for Minimizing MSE . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.9.6.2.Covariance Matrix Inversion Method. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.9.6.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Simulation Considerations 8.9.7.Filters Specified by Simple Functions in the Frequency Domain . . . . . . . . . . 8.9.8.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Tabular Filter for Masks and Measurements 8.10.Multiplexing/Multiple Access . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.10.1.Issues in the Simulation of . . . . . . . . . . . . . . . . . .MultipleAccess Methods. 8.10.1.1.SDMA and PDMA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.10.1.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .FDMA . 8.10.1.3.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .TDMA . 8.10.1.4.. . . . . . . . . . . . . . . . .CDMA (Spread Spectrum Techniques) . 8.11.Radiofrequency and Optical Carrier Sources. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.11.1.Radiofrequency Sources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.11.2.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Optical Sources 8.12.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . Synchronization . 8.12.1.Approaches to Including Synchronization in Simulation . . . . . . . . . . . . . . .
421 421 422 423 423 423 423 425 425 428 431 433 434 435 438 439 443 443 445 446 447 449 451 455 457 460 460 461 465 467 467 468 470 471 472 474 476 479 480 481 483 484 484 484 486 487 489 491 491 492 495 498