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[导读]根据多分辨率分析理论,信号c(t)的调制与解调就是小波重构与分解过程.为此,引入另一个函数φ∈L2(R),且有φmn(t)=2m/2φ(2mt-n),使得分别以ψ和φ为基的两个空间相互正交,则存在两个序列{p(n

根据多分辨率分析理论,信号c(t)的调制与解调就是小波重构与分解过程.为此,引入另一个函数φ∈L2(R),且有φmn(t)=2m/2φ(2mt-n),使得分别以ψ和φ为基的两个空间相互正交,则存在两个序列{p(n)}和{q(n)}使得

 (8a)
 (8b)
 (8c)

  设fj和gj分别是尺度为j的两个正交空间Vj和Wj上的函数,则它们有唯一级数表示:

 (9a)
 (9b)

  从式(8)、(9)可得到小波分解及重构算法

 (10a)
 (10b)
 (10c)

在有限分辨率情况下(即m<),式(4)可以改写为

 (11)

  接收端收到的信号(t)=c(t)+n(t),n(t)是信道噪声,根据式(11)可以得到最佳接收机模型

 (12)

由式(10)~(12)可以得到SDMA调制解调模型,如图1,2所示.

图1 SDMA的多速率调制模型

图2 SDMA的多速率解调(最佳接收机)模型

  在实际系统中,总有,因此系统容量为M=-M,和M分别为系统分辨率的上限和下限.若在尺度为m的信道上采用多电平PAM调制,因此信道的传输速率Bm=2mlog2Lm比特/秒,其中Lm是调制电平数.显然,此时数据是在的频带上传输.对这种调制方式,可以得出未编码情况下在加性高斯分形噪声信道中的误码率[2],实际上对加性白高斯噪声(AWGN)信道类似有

 (13)

式中Em为每符号的平均能量,σ2为AWGN的方差.从式(13)可以看出,各信道的误码率会不一致.

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