CN102238129A - 降低ofdm信号papr的信号调制及解调方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种降低OFDM信号PAPR的信号调制方法，涉及OFDM信号传输技术领域，包括以下步骤：S1：将N个子载波划分成L个边带信息子载波和N-L个有用子载波，L＜N；S2：调制待传输信号X在所述有用子载波上，根据调制后的信号超过目标峰值的部分提取削峰信号C，将所述削峰信号C调制在所述有用子载波上，将超过目标峰值点的位置、幅度、相位调制在所述边带信息子载波上，形成传输信号x_tr。本发明能够准确地消除原信号的峰值点，而且相对于现有的方法更容易实现。

Description

降低OFDM信号PAPR的信号调制及解调方法

技术领域

本发明涉及OFDM信号传输技术领域，特别涉及一种降低OFDM信号PAPR的信号调制及解调方法。

背景技术

降低正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)信号峰值平均功率比(Peak to Average Power Ratio，PAPR)的方法基本可以分为限幅类技术，编码类技术和概率类技术。限幅类技术优点是比较简单，实现容易，但是会带来带内干扰和带外功率泄漏等问题，降低系统的频谱效率和误码率性能；编码类技术为线性过程，它利用编码避开那些会出现信号峰值的码字，将原来的信息码字映射到一个具有较好PAPR特性的传输码集上，该类技术虽不会使信号产生畸变，但其缺点是复杂度很高而且只适用于子载波较少的情况；概率类技术以降低信号峰值出现的概率来有效降低信号的PAPR值，其缺点在于计算复杂度太高。

如传统子载波算法TR，其中预留一部分子载波，用于生成降低原信号峰值的削峰信号，制造出来的削峰信号往往不能与原信号的峰值点相对应。预留子载波与有用子载波(非预留子载波)之间的关系如图1所示。在原来的N个子载波中，先预留L个子载波。然后，在预留子载波的位置上，用特殊的算法，产生一个可以抑制原信号PAPR的频域信号C(削峰信号)。最后X与C相加，完成了PAPR抑制处理。如图所示，X与C使用不同的子载波，可以很容易的去掉叠加在X的C，恢复原来的信号X。

传统的TR方法的核心内容在于寻找一个合适的削峰信号C，该问题可以归类于矢量信号凸极优化问题(Quadratically ConstrainedQuadratic Programming，QCQP)^[1]。但是，采用QCQP方法必须经过大量而复杂的迭代运算来取得满意的结果，不适合在实际系统中使用，因此Tellado教授提出一种简化的基于优化信号限幅噪声比(Signal to Clipping noise Ratio，SCR)^[2]的子载波预留算法SCR。

SCR算法采用简化的基于迭代思想的梯度算法对QCQP问题进行逼近求解。当门限值A_max和预留子载波的位置确定后，如果第m个OFDM符号的PAPR值超过预定门限，SCR算法采用以下公式对信号进行循环更新：

${\stackrel{\‾}{X}}^{m(i+1)}={\stackrel{\‾}{X}}^{m\left(i\right)}-u\·({\stackrel{\‾}{x}}_{n_{\max }\left(i\right)}^{m\left(i\right)}-{\mathrm{Ae}}^{j\arg \left\{{\stackrel{\‾}{x}}_{n_{\max }\left(i\right)}^{m\left(i\right)}\right\}})\·{\hat{Q}}_L{\left({\hat{q}}_{n_{\max }\left(i\right),L}^{\mathrm{row}}\right)}^{*}$

其中，

表示最大幅度所在的位置，

表示IFFT变换矩阵中对应预留子载波位置的列，

表示

的第n行，u为步进量。SCR算法是TR方法中复杂度较低、PAPR抑制效果较好的一种算法。

但是SCR算法的复杂度仍然较高，而且由于制造出来的削峰信号往往不能与原信号的峰值点相对应，抑制PAPR效果并不理想。

参考文献如下：

[1]Tellado J，Ciofi J.“Peak power reduction for multicarriertransmission.Proc”.IEEE  GlobleCom Commun.Theory  MiniConf，Sydeny Australia，1998，219：224.

[2]J.Tellado，Peak to Average Power Reduction for MulticarrierModulation，Ph.D.dissertation，Stanford University，2000.

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：如何有效地降低OFDM信号PAPR，且计算复杂度低。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明提供了一种降低OFDM信号PAPR的信号调制方法，包括以下步骤：

S1：将N个子载波划分成L个边带信息子载波和N-L个有用子载波，L＜N；

S2：调制待传输信号X在所述有用子载波上，根据调制后的信号超过目标峰值的部分提取削峰信号C，将所述削峰信号C调制在所述有用子载波上，将超过目标峰值点的位置、幅度、相位调制在所述边带信息子载波上，形成传输信号x_tr。

其中，所述步骤S2具体包括：

S2.1：计算x_tr＝IFFT(X)；

S2.2：检测x_tr是否有超过目标值A_max的峰值，若信号的峰值都在目标值A_max以下，调制结束，否则执行步骤S2.3；

S2.3：检测出x_tr中超过A_max的峰值点的位置m_i，幅度A_i，相位φ_i；计算d_i＝(A_i-A_max)及

将m_i，d_iφ_i放在边带信息子载波的位置上，构成R_k；其中，k＝0，1，...，N-1，k为子载波序号，i为峰值点序号，1≤i≤L/2，W_N＝e^j2π/N；

S2.4：计算

S为理想的频域削峰信号，所述理想的频域削峰信号其波形与x_tr中超过A_max部分的波形完全相同，其时域表达式如下：

$s=\left\{\begin{array}{cc}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{A}_i-A_{\max }{e}^{j{\mathrm{\φ}}_i},& x_{\mathrm{tr}}>A_{\max }\\ 0,& x_{\mathrm{tr}}\≤A_{\max }\end{array}\right.;$

S2.5：从S中提取频域削峰信号C_k， $C_k=\left\{\begin{array}{cc}{S}_k=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{d}_i{\mathrm{\φ}}_i{W}_N^{-{\mathrm{km}}_i},& k\∈U^c\\ 0& k\∈U\end{array}\right.,$ 计算x_tr＝IFFT(X_k-C_k+R_k)，X_k是X的第k个信号，C_k是C的第k个削峰信号。

其中，所述步骤S2.3中计算S_i(k)时，先计算每个

并储存。

其中，L/N≤5％。

本发明还提供了一种与上述的信号调制方法对应的降低OFDM信号PAPR的信号解调方法，其特征在于，接收所述信号x_tr，从所述信号x_tr中解调出削峰信号C及所述削峰信号C的将超过目标峰值点的位置、幅度、相位，以恢复待传输信号X。

其中，具体包括步骤：

A1：对所述信号x_tr进行离散傅里叶变换，得到信号X_k-C_k+R_k，X_k是X的第k个信号，C_k是C的第k个削峰信号，R_k为第k个削峰信号的峰值点的位置m_i、幅度A_i、相位φ_i信息；

A2：从所述信号X_k-C_k+R_k中抽取出R_k，把调制在R_k上的峰值点的位置m_i，幅度A_i，相位φ_i解调出来；

A3：通过公式

恢复削峰信号C_k，并从所述信号(X_k-C_k+R_k)中分离出X_k，以恢复原信号X，d_i＝(A_i-A_max)，i为峰值点序号，1≤i≤L/2，W_N＝e^j2π/N。

(三)有益效果

本发明通过将子载波分成两部分，有用子载波和边带信息子载波，有用子载波既传送待传输信息又用于制造削峰信号以消除OFDM时域符号中的峰值点，削峰信号能够准确地消除原信号的峰值点，而且相对于现有的方法更容易实现。

附图说明

图1是现有技术中的一种降低OFDM信号PAPR的信号调制及解调方法中采用的频域结构图；

图2是本发明实施例的降低OFDM信号PAPR的信号调制及解调方法中采用的频域结构图；

图3是传统TR方法和本发明方法产生的削峰信号比较图(N＝64，L＝6)；(a)是现有的时域信号示意图，(b)是采用TR算法对(a)所示信号削峰信号示意图。(c)是本发明实施例对(a)所示信号产生的削峰信号示意图；

图4(a)是现有的时域信号示意图，(b)是采用本发明实施例的方法对(a)所示信号产生的削峰信号示意图。(c)是本发明实施例对(a)所示信号的削峰效果图；

图5是L取不同值时，本发明的方法与SCR算法的性能对比图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

本发明将OFDM系统的子载波(总数为N)分为两部分，一部分为有用子载波(数量为N-L)，用于传送待传输信号；另一部分为边带信息子载波(数量为L，L＜＜N)，用于传送边带信息。如图2所示，为子载波的频域结构图。X为要传送信号，被放在有用子载波位置。C为频域削峰信号，也被放在有用子载波位置。R为边带信息，被放在边带信息子载波位置。本发明重复使用了子载波中的有用子载波部分，这部分子载波既用于传送待传输信号，又用于制造削峰信号以削除OFDM时域符号中的峰值点，以降低PAPR。而边带信息子载波部分用于传送削峰信号的位置、幅度、相位等信息。

本发明的降低OFDM信号PAPR的信号调制方法具体包括如下步骤，在信号发送端实施。

将N个子载波划分成L个边带信息子载波和N-L个有用子载波，L远小于N，如：L/N≤5％。IFFT前频域数据如下式：

$X_k-C_k+R_k=\left\{\begin{array}{cc}{X}_k-C_k,& k\∈U^c\\ R_k,& k\∈U\end{array}\right.$

其中，U＝{j₀，j₁，...，j_L}为边带信息子载波在N个子载波中的位置，U^c为U的补集，为有用子载波位置，k为子载波序号，其中，R_k削峰信号C_k和削峰信号的位置、幅度、相位等信息R_k为0。

计算x_tr＝IFFT(X_k)，IFFT为快速傅里叶反变换。

检测x_tr是否有超过目标值A_max的峰值，若信号的峰值都在目标值A_max以下，调制结束，此时可将该x_tr信号直接发送，否则执行以下步骤。

检测出x_tr中超过A_max的峰值点的位置m_i，幅度A_i，相位φ_i；计算d_i＝(A_i-A_max)及

将m_i，d_iφ_i放在边带信息子载波的位置上，构成R_k；其中1≤i≤L/2。计算S_i(k)时，先计算每个并储存，以节省计算量，其中，W_N＝e^j2π/N。

计算

S为理想的频域削峰信号，所述理想的频域削峰信号其波形与x_tr中超过A_max部分的波形完全相同。其时域表达式如下：

$s=\left\{\begin{array}{cc}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{A}_i-A_{\max }{e}^{j{\mathrm{\φ}}_i},& x_{\mathrm{tr}}>A_{\max }\\ 0,& x_{\mathrm{tr}}\≤A_{\max }\end{array}\right..$

从S中提取削峰信号C_k， $C_k=\left\{\begin{array}{cc}{S}_k=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{d}_i{\mathrm{\φ}}_i{W}_N^{-{\mathrm{km}}_i},& k\∈U^c\\ 0& k\∈U\end{array}\right.,$ 计算x_tr＝IFFT(X_k-C_k+R_k)，即将X_k、C_k和R_k调制到子载波上，之后便可以发送出去。

如图3所示，为传统TR方法和本发明方法产生的削峰信号比较图(N＝64，L＝6)。(a)是原始的OFDM时域符号，有3个峰值点分别出现在n＝16、32、64处，假设限幅值A_max＝1。则用传统TR算法产生的削峰信号如图3中(b)所示，本发明方法产生的削峰信号如图3(c)所示。对比(b)(c)两图可以看出，本发明方法产生的削峰信号位置准确，旁瓣极小，因而削峰性能远远优于传统TR算法。

如图4所示，为采用本发明的调制方法的实施例的效果图。假设子载波数N＝64，边带信息子载波数L＝6。图4(a)是原始的OFDM时域符号，有3个峰值点分别出现在n＝16、32、64处，假设限幅值A_max＝1。则产生的削峰信号如图4(b)所示，以图4(b)中的削峰信号与图4(a)中的峰值点相减，即可实现PAPR的降低，(c)示出了对(a)所示信号的削峰效果。

本发明还提供了和降低OFDM信号PAPR的信号调制方法对应的解调方法，该方法在接收端实施，从接收的信号x_tr中解调出削峰信号C及所述削峰信号C的将超过目标峰值点的位置、幅度、相位，以恢复待传输信号X，具体包括步骤：

对信号x_tr进行离散傅里叶变换，得到信号X_k-C_k+R_k；

从所述信号X_k-C_k+R_k中抽取出R_k，把调制在R_k上的峰值点的位置m_i，幅度A_i，相位φ_i解调出来；

通过公式

恢复削峰信号C_k，此时C_k和R_k已知，并从所述信号(X_k-C_k+R_k)中分离出X_k，以恢复原信号X。

本发明只需要一次IFFT就可以一次削去多个峰值，计算复杂度主要体现在削峰信号的设计上，由于

可以预先储存起来，故对C_k的设计只需要(N+1)次复数乘法，需要L·N/2次复数加法构成C。为方便比较，这里把所有的运算操作都等价换算成的实数加法(R.J.Baxley and G T.Zhou，“Comparing Selected Mapping and PartialTransmit Sequence for PAR Reduction，”IEEE Trans.on Broadcasting，2007，53(4)：797-803。文青松.OFDM中基于非畸变的PAPR抑制新技术研究[D].电子科技大学硕士论文.2009.)。表1比较了本发明方法和传统SCR计算复杂度，其中，L为预留子载波数，N_itr为循环次数。

表1本文算法与SCR算法计算量比较

性能仿真如下：

下面仿真在256载波下本发明方法与SCR算法的性能对比。仿真条件为N＝256，星座映射为16QAM，无过采样，预留子载波的位置固定频谱的末端，预留子载波数分别为L＝4，8，16，24，仿真符号数为10000。

图5中的实线部分仿真了SCR算法抑制PAPR的性能，循环次数为10次，步进量u＝0.1。从图中可以看到，随着预留子载波数L的增加，SCR算法抑制PAPR的效果提升不明显。在CCDF＝10^-3处，当L＝24时，PAPR有2dB的增益。

图5中的虚线部分仿真了本发明方法抑制PAPR的性能，本发明方法因为削峰信号更准确，可以准确地削除原信号的峰值点，故不需要采用循环算法。从图中可以看到，随着预留子载波数L的增加，本发明方法抑制PAPR的效果提升明显。在CCDF＝10^-3处，当L＝4时，本发明方法的性能已经优于SCR算法在L＝24时的性能；当L＝24时，PAPR有4.8dB的增益。

表2给出了在不同预留子载波数的情况下，SCR算法与本发明方法的运算量对比。从表中可以看到，本发明方法的运算量随着L的增加而增加，SCR算法的运算量维持不变。在L＝24时，本发明方法的运算量依旧比SCR的运算量小，但从图5可以看到，本发明方法的性能远远优于SCR算法。

表2本发明与SCR运算量对比

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (6)

1.一种降低OFDM信号PAPR的信号调制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：将N个子载波划分成L个边带信息子载波和N-L个有用子载波，L＜N；

S2：调制待传输信号X在所述有用子载波上，根据调制后的信号超过目标峰值的部分提取削峰信号C，将所述削峰信号C调制在所述有用子载波上，将超过目标峰值点的位置、幅度、相位调制在所述边带信息子载波上，形成传输信号x_tr。

2.如权利要求1所述的降低OFDM信号PAPR的信号调制方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

S2.1：计算x_tr＝IFFT(X)；

S2.2：检测x_tr是否有超过目标值A_max的峰值，若信号的峰值都在目标值A_max以下，调制结束，否则执行步骤S2.3；

S2.3：检测出x_tr中超过A_max的峰值点的位置m_i，幅度A_i，相位φ_i；计算d_i＝(A_i-A_max)及

将m_i，d_iφ_i放在边带信息子载波的位置上，构成R_k；其中，k＝0，1，...，N-1，k为子载波序号，i为峰值点序号，1≤i≤L/2，W_N＝e^j2π/N；

S2.4：计算

S为理想的频域削峰信号，所述理想的频域削峰信号其波形与x_tr中超过A_max部分的波形完全相同，其时域表达式如下：

$s=\left\{\begin{array}{cc}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{A}_i-A_{\max }{e}^{j{\mathrm{\φ}}_i},& x_{\mathrm{tr}}>A_{\max }\\ 0,& x_{\mathrm{tr}}\≤A_{\max }\end{array}\right.;$

S2.5：从S中提取频域削峰信号C_k， $C_k=\left\{\begin{array}{cc}{S}_k=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{d}_i{\mathrm{\φ}}_i{W}_N^{-{\mathrm{km}}_i},& k\∈U^c\\ 0& k\∈U\end{array}\right.,$ 计算x_tr＝IFFT(X_k-C_k+R_k)，X_k是X的第k个信号，C_k是C的第k个削峰信号。

3.如权利要求2所述的降低OFDM信号PAPR的信号调制方法，其特征在于，所述步骤S2.3中计算S_i(k)时，先计算每个

并储存。

4.如权利要求1～3所述的降低OFDM信号PAPR的信号调制方法，其特征在于，L/N≤5％。

5.一种与权利要求1～4中任一项所述的信号调制方法对应的降低OFDM信号PAPR的信号解调方法，其特征在于，接收所述信号x_tr，从所述信号x_tr中解调出削峰信号C及所述削峰信号C的将超过目标峰值点的位置、幅度、相位，以恢复待传输信号X。

6.如权利要求5所述的降低OFDM信号PAPR的信号解调方法，其特征在于，具体包括步骤：

A1：对所述信号x_tr进行离散傅里叶变换，得到信号X_k-C_k+R_k，X_k是X的第k个信号，C_k是C的第k个削峰信号，R_k为第k个削峰信号的峰值点的位置m_i、幅度A_i、相位φ_i信息；

A2：从所述信号X_k-C_k+R_k中抽取出R_k，把调制在R_k上的峰值点的位置m_i，幅度A_i，相位φ_i解调出来；

A3：通过公式恢复削峰信号C_k，并从所述信号(X_k-C_k+R_k)中分离出X_k，以恢复原信号X，d_i＝(A_i-A_max)，i为峰值点序号，1≤i≤L/2，W_N＝e^j2π/N。

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