ofdm如何实现正交

基于GPU加速的实时机器学习的5G及以后的多用户检测自适应部分线性波束成形符合5G和未来6G应用对高灵活性和适应性的需求。在相互冲突的目标之间选择一个适当的折衷，开启了最近提出的多用户检测方法，由于其高空间分辨率，非线性波束成形滤波器在具有大规模连接的静止场景中可以显著超越线性方法，然而，在高流动性的情况下，性能会急剧下降，因为它们非常容易受到无线信道变化的影响。

适当回应的一个方法是使用在线机器学习算法。基于自适应投影子梯度方法的算法理论非常丰富，它们承诺在动态无线环境中具有精确的跟踪能力。然而，主要的挑战之一来自于这些算法的实时实施，它涉及到在时变的封闭凸集上的投影。虽然投影操作相对简单，但其数量庞大，对必须在每个无线电帧中满足延迟限制的低延迟应用构成挑战。以非正交多址系统为例，本文探讨了通过大规模并行化来加速基于APSM的算法。

OFDM技术既有优点也有缺点，分析如下：首先，它有诸多优点：1.抗衰落能力强。2.频率利用率高。3.适合高速数据传输。4.OFDM加载算法的采用，使系统可以把更多的数据集中放在条件好的信道上以高速率进行传送。5.抗码间干扰（ISI）能力强。其次，它也有很多缺点：1.对频偏和相位噪声比较敏感。2.功率峰值与均值比（PAPR）大，导致射频放大器的功率效率较低。

负载算法和自适应调制技术的使用会增加发射机和接收机的复杂度，并且当终端移动速度每小时高于30公里时，自适应调制技术就不是很适合了。OFDM把用户信息通过多个子载波传输，在每个子载波上的信号时间就相应地比同速率的单载波系统上的信号时间长很多倍，使OFDM对脉冲噪声（ImpulseNoise）和信道快衰落的抵抗力更强。同时，通过子载波的联合编码，达到了子信道间的频率分集的作用，也增强了对脉冲噪声和信道快衰落的抵抗力。

FDM是频分复用，即将一个信道按频段分开给不同用户使用，OFDM是正交频分复用，将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到在每个子信道上进行传输。FDM是一个个独立波段不重合地组合在一起，这时要分离各路信号只要用各自波段的一个带通滤波器即可，而OFDM信号的载波段却是相互之间有部分重合的，这时候就不再是几个简单的带通滤波器就能完成的了，而是要用一个有乘积积分功能的滤波器来提取每一路信号，由于各自载波之间的正交性，就可以很好地提取各路信号。

OFDM的基本原理:OFDM(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)即正交频分复用技术，实际上OFDM是MCM(MultiCarrierModulation)，多载波调制的一种。OFDM技术由MCM（MultiCarrierModulation，多载波调制）发展而来。

FDM你可以理解为一排士兵（信道）站队,1公里外有一个望远镜（接收机）观察他们,为了能够清晰的观察每一个士兵,他们必须要有一定的间隔（信道间隔）,比如50cm.但是这样就比较占用空间,望远镜的视野一次能观察的士兵不多.为了观察更多的士兵,随着技术的发展,有了更好的望远镜（半导体工艺技术发展）,并且有了更好的数学模型（正交。