CN102820888A

CN102820888A - 一种数据压缩方法和系统

Info

Publication number: CN102820888A
Application number: CN2012101843015A
Authority: CN
Inventors: 徐英韬; 蒋一鸣
Original assignee: Datang Mobile Communications Equipment Co Ltd
Current assignee: Datang Mobile Communications Equipment Co Ltd
Priority date: 2012-06-05
Filing date: 2012-06-05
Publication date: 2012-12-12
Anticipated expiration: 2032-06-05
Also published as: CN102820888B

Abstract

本申请提供了一种数据压缩方法和系统，用以简化数据压缩过程，提高数据的压缩率。所述方法包括：采样正交频分复用符号中的数据，将M个采样点数据组合为一个子窗，将N个子窗组合为一个复合窗；针对当前复合窗，分别计算当前复合窗中每个子窗的统计信息以及当前复合窗的统计信息；依据所述每个子窗的统计信息以及当前复合窗的统计信息，计算所述复合窗的自动增益控制因子，并利用所述自动增益控制因子对复合窗中的采样点数据进行自动增益控制运算；确定压缩运算中的参数的值，并依据所述参数的值对复合窗中进行自动增益控制运算后的数据进行压缩运算；将压缩运算后的压缩数据与复合窗的控制参数拼接成压缩后的传输单元。

Description

一种数据压缩方法和系统

技术领域

本申请涉及通信技术领域，特别是涉及一种数据压缩方法和系统。

背景技术

伴随TD-LTE(Time Division-Long Term Evolution，分时长期演进)产业的迅速发展，如何在现有较为成熟的TD-SCDMA(Time Division-Synchronous Code Division Multiple Access，时分-同步码分多址存取)网络基础上平滑演进至TD-LTE，是更快更好部署TD-LTE网络的关键。

IR(是“Interface between the RRU and the BBU”的代称)接口速率压缩是演进过程中的一项关键技术，IR数据压缩对TD-SCDMA现网升级具有显著的价值。IR数据压缩能够在基本不损害性能指标的情况下，利用现有3G设备的IR传输能力即可实现网络的平滑演进，不仅节省了新增或更换更高速率光模块的器件成本，而且有效降低了工程改造的成本。

目前，业界在量化压缩方面通常采用四种压缩方法：均匀量化压缩、非均匀量化压缩、自适应量化压缩和矢量量化压缩，各种量化压缩方法是从不同的维度实现数据的压缩。其中，均匀量化压缩是不改变各个子帧时域数据的处理模式，仅仅是将数据比特数降低；非均匀量化压缩是合理地分配量化电平，从而解决量化性能问题；自适应量化压缩是根据输入信号的功率，自适应地改变量化阶梯的大小；矢量量化压缩是一个延迟判决编码技术。

A律压缩方法是常用的一种非均匀量化压缩方法，通过在小信号时量化间隔小、大信号时量化间隔大这种非均匀量化方式，能够改善小信号部分量化误差。现有的A律压缩实现方法为：

1、缓冲一定深度的数据进行AGC(Automatic Gain Control，自动增益控制)因子计算；

2、将此AGC因子应用到所在的整个OFDM (Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing，正交频分复用)符号；

3、对经过AGC运算后的数据进行A律压缩。

上述A律压缩方法中，对于缓冲深度的起始位置要求选取整个正交频分复用符号(OFDM Symbol)的边界，由于OFDM Symbol边界与LTE的帧格式信息相关，因此系统的上下行带宽、CP(Cyclic Prefix，循环前缀)类型、OFDM Symbol索引号等都会对缓冲控制产生影响，导致数据压缩过程中的缓冲控制比较复杂。并且，为了平衡缓冲深度引起的延时与AGC计算的准确性，多采用1/4～1/2Symbol的深度选择，在宽带配置(如20M)场景下，仍需要较大的存储空间，对实现造成比较大的存储负担。

发明内容

本申请所要解决的技术问题是提供一种数据压缩方法和系统，用以简化数据压缩过程，提高数据的压缩率。

为了解决上述问题，本申请公开了一种数据压缩方法，包括：

采样正交频分复用符号中的数据，将M个采样点数据组合为一个子窗，将N个子窗组合为一个复合窗，其中，M、N均为正整数；

针对当前复合窗，分别计算当前复合窗中每个子窗的统计信息以及当前复合窗的统计信息；

依据所述每个子窗的统计信息以及当前复合窗的统计信息，计算所述复合窗的自动增益控制因子，并利用所述自动增益控制因子对复合窗中的采样点数据进行自动增益控制运算；

确定压缩运算中的参数的值，并依据所述参数的值对复合窗中进行自动增益控制运算后的数据进行压缩运算；

将压缩运算后的压缩数据与复合窗的控制参数拼接成压缩后的传输单元。

优选的，所述统计信息包括均值，所述计算所述复合窗的自动增益控制因子，包括：

预先设定目标均值U0；

分别将每个子窗的均值与所述复合窗均值的1/K进行比较，判断所有子窗的均值是否均大于或等于所述复合窗均值的1/K，若是，则将所述复合窗的均值作为待比较均值U，否则，选取所述每个子窗的均值中的最大值作为待比较均值U，其中，K为正整数；

依据所述目标均值U0与待比较均值U计算所述复合窗的自动增益控制因子。

优选的，所述压缩运算为A律压缩运算，所述压缩运算中的参数为参数A，所述统计信息包括峰均比，

所述确定压缩运算中的参数A的值包括：

预先设定一个固定值，将所述固定值确定为参数A的值；或者，

根据当前复合窗的峰均比确定参数A的值。

优选的，根据当前复合窗的峰均比依据以下公式确定参数A的值，

A＝Ar+y×Par

其中，Ar为选定的基础值，y为置信因子，Par为所述当前复合窗的峰均比。

优选的，采用以下公式对复合窗中进行自动增益控制运算后的数据进行压缩运算，

y＝f(A，x)

其中，x为复合窗中进行自动增益控制运算后的数据，y为压缩运算后的压缩数据，A为所述压缩运算中参数A的值。

优选的，所述利用所述自动增益控制因子对复合窗中的采样点数据进行自动增益控制运算，包括：

将所述自动增益控制因子分别与复合窗中的每个采样点数据相乘，获得自动增益控制运算后的数据。

优选的，所述复合窗的控制参数包括自动增益控制因子和压缩运算中的参数的值或索引号。

优选的，所述方法还包括：

将当前复合窗滑动至下一个窗口，并针对滑动后的复合窗确定其压缩后的传输单元。

优选的，所述每个子窗中采样点数据的个数为4的整数倍。

另一方面，本申请还公开了一种数据压缩系统，包括：

采样模块，用于采样正交频分复用符号中的数据，将M个采样点数据组合为一个子窗，将N个子窗组合为一个复合窗，其中，M、N均为正整数；

计算模块，用于针对当前复合窗，分别计算当前复合窗中每个子窗的统计信息以及当前复合窗的统计信息；

运算模块，用于依据所述每个子窗的统计信息以及当前复合窗的统计信息，计算所述复合窗的自动增益控制因子，并利用所述自动增益控制因子对复合窗中的采样点数据进行自动增益控制运算；

压缩模块，用于确定压缩运算中的参数的值，并依据所述参数的值对复合窗中进行自动增益控制运算后的数据进行压缩运算；

拼接模块，用于将压缩运算后的压缩数据与复合窗的控制参数拼接成压缩后的传输单元。

优选的，所述统计信息包括均值，所述运算模块包括：

设定单元，用于预先设定目标均值U0；

判断单元，用于分别将每个子窗的均值与所述复合窗均值的1/K进行比较，判断所有子窗的均值是否均大于或等于所述复合窗均值的1/K，若是，则将所述复合窗的均值作为待比较均值U，否则，选取所述每个子窗的均值中的最大值作为待比较均值U，其中，K为正整数；

计算单元，用于依据所述目标均值U0与待比较均值U计算所述复合窗的自动增益控制因子。

所述压缩模块包括：

第一确定单元，用于预先设定一个固定值，将所述固定值确定为参数A的值；或者，

第二确定单元，用于根据当前复合窗的峰均比确定参数A的值。

优选的，所述第二确定单元根据当前复合窗的峰均比依据以下公式确定参数A的值，

A＝Ar+y×Par

优选的，所述系统还包括：

滑动模块，用于将当前复合窗滑动至下一个窗口，并针对滑动后的复合窗确定其压缩后的传输单元。

与现有技术相比，本申请包括以下优点：

本申请在对数据进行压缩的过程中，通过采样OFDM符号中的数据，并将M个采样点数据组合为一个子窗，将N个子窗组合为一个复合窗，通过滑动复合窗的方式实现自动增益控制因子的计算以及压缩运算中参数的选择。由于本申请的压缩方法在缓冲数据选择时以复合窗为单位，而并不基于OFDM符号的边界，因此在缓冲控制过程中不需要考虑帧格式信息，从而简化压缩过程。

同时，本申请的缓冲深度和延时取决于复合窗的长度，一般情况下选取16或32即可，仅相当于20M带宽下的1/128～1/64个OFDM符号，远小于现有基于OFDM符号所需的缓冲深度，因此降低了存储负担。并且由于缓冲深度较小，并结合每个复合窗AGC因子的计算和压缩运算中参数的选择，能够反映短时的信号变化。

当然，实施本申请的任一产品不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

图1是本申请实施例所述一种数据压缩方法的流程图；

图2是本申请实施例所述的复合窗及其子窗的结构示意图；

图3是本申请实施例所述的拼接过程示意图；

图4是本申请实施例所述一种数据压缩系统的结构框图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

本申请通过将OFDM符号中的数据划分成复合窗，以复合窗为单位滑动选择缓冲数据并进行数据压缩，避免了OFDM符号边界的选取，因此在缓冲控制过程中不需要考虑帧格式信息，从而简化了数据压缩过程，并且，缓冲深度和延时取决于复合窗的长度，进一步降低了存储负担。

下面通过实施例对本申请进行详细说明。

参照图1，示出了本申请实施例所述一种数据压缩方法的流程图，所述方法包括：

步骤S101，采样正交频分复用符号中的数据，将M个采样点数据组合为一个子窗，将N个子窗组合为一个复合窗，其中，M、N均为正整数。

本申请在对OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)符号中的数据进行压缩时，对于缓冲数据的选择不基于OFDM符号的边界，而是将OFDM符号中的数据划分成复合窗的形式进行压缩。

参照图2，示出了本实施例所述的复合窗及其子窗的结构示意图，首先采样OFDM符号中的数据，然后将采样点的数据组合成子窗，并将子窗组合成复合窗的形式。

如图所示，将OFDM符号中S000-S003四个采样点数据组合为一个子窗(sub win)，并且以此类推，分别将S004-S007、S008-S011、S012-S015每四个采样点数据组合成一个子窗(sub win)，并将上述S000-S003、S004-S007、S008-S011和S012-S015的采样点数据组成的四个子窗组合为一个复合窗(comp win)，后续对该复合窗中的采样点数据进行压缩即可。

图2中所述的将4个采样点数据组合成一个子窗，并且将4个子窗组合成一个复合窗的方式仅仅用作示例，本申请对具体每个子窗所包含的采样点数据的个数以及复合窗所包含的子窗的个数并不加以限制，即上述M和N的取值可以为任何正整数。

优选的，所述每个子窗中采样点数据的个数为4的整数倍。

步骤S102，针对当前复合窗，分别计算当前复合窗中每个子窗的统计信息以及当前复合窗的统计信息。

其中，所述统计信息包括均值和峰均比，即分别计算当前复合窗中每个子窗的均值和峰均比以及当前复合窗的均值和峰均比。当然，所述统计信息并不限于以上信息，其可以只包含均值或者只包含峰均比，又或者还包括其他的信息，如方差等信息，本申请对此并不加以限制。

步骤S103，依据所述每个子窗的统计信息以及当前复合窗的统计信息，计算所述复合窗的自动增益控制因子，并利用所述自动增益控制因子对复合窗中的采样点数据进行自动增益控制运算。

其中，所述统计信息包括均值，即分别计算所述当前复合窗中每个子窗的均值以及当前复合窗的均值。

优选的，依据当前复合窗中每个子窗的均值以及当前复合窗的均值，计算所述复合窗的自动增益控制因子，包括以下子步骤：

子步骤1，预先设定目标均值U0。

子步骤2，分别将每个子窗的均值与所述复合窗均值的1/K进行比较，判断所有子窗的均值是否均大于或等于所述复合窗均值的1/K，若是，则将所述复合窗的均值作为待比较均值U，否则，选取所述每个子窗的均值中的最大值作为待比较均值U，其中，K为正整数。

即如果所有子窗的均值均大于或等于所述复合窗均值的1/K，则将所述复合窗的均值作为待比较均值U；如果至少包含一个子窗的均值小于所述复合窗均值的1/K，则选取所述每个子窗的均值中的最大值作为待比较均值U。

本申请中确定待比较均值U的过程并不限于上述方式，本领域技术人员采用任何一种确定待比较均值U的方法均是可行的。

子步骤3，依据所述目标均值U0与待比较均值U计算所述复合窗的自动增益控制因子。

将所述目标均值U0与待比较均值U进行比较，从而得到所需的自动增益控制因子g，即

g＝round(log₂(U0/U))

上述公式的含义是：将U0/U的比值转化为一个对2进制数据的移位值。

在计算出上述自动增益控制因子g之后，则利用所述自动增益控制因子对复合窗中的采样点数据进行自动增益控制运算，包括：

步骤S104，确定压缩运算中的参数的值，并依据所述参数的值对复合窗中进行自动增益控制运算后的数据进行压缩运算。

本申请中所述压缩运算为A律压缩运算，所述压缩运算中的参数为参数A，所述统计信息包括峰均比。

由于OFDM符号是由多个独立经过调制的子载波信号叠加而成的，当各个子载波相位相同或者相近时，叠加信号便会受到相同初始相位信号的调制，从而产生较大的瞬时功率峰值，由此进一步带来较高的峰值平均功率比(PAPR，Peak to Average Power Ratio)，简称峰均比(PAPR)。

其中，所述确定压缩运算中的参数A的值包括以下两种情况：

预先设定一个固定值，将所述固定值确定为参数A的值，或者，根据当前复合窗的峰均比确定参数A的值。

即整个OFDM符号中的所有复合窗的数据压缩均采用一个预设的固定值，或者针对不同的复合窗，依据当前复合窗的峰均比确定参数A的值，设定每个复合窗自身对应的A值。

A＝Ar+y×Par

当然，还可以采用其他方式计算参数A的值，本申请对具体的参数A的确定过程并不加以限制。

具体的，依据所述参数A的值，采用以下公式对复合窗中进行自动增益控制运算后的数据进行压缩运算，

y＝f(A，x)

步骤S105，将压缩运算后的压缩数据与复合窗的控制参数拼接成压缩后的传输单元。

其中，所述复合窗的控制参数包括自动增益控制因子和压缩运算中的参数的值或索引号。当然，所述控制参数还可以包括其他参数，本申请对此并不加以限制。

参照图3，示出了本申请实施例所述的拼接过程示意图，图中将压缩前的16个共480bit(16×15b×2)的待传送IQ(In-phase/Quadrature-phase，同相/正交相)数据，经压缩后将压缩的IQ数据与自动增益控制因子和压缩运算中的参数的索引号以及保留字段进行拼接，形成一个240bit的压缩后的传输单元，相当于8个非压缩IQ数据。

图中AGC为当前复合窗的自动增益控制因子，TAB表示A律压缩所使用的参数A的索引号，I/Q0～I/Q15表示压缩后的IQ数据，REV1、REV2为保留字段，可留作扩展应用。

需要说明的是，图3中的拼接方法只是用作示例，本申请并不限于上述方法，采用其他的拼接方式也是可行的。

当前复合窗的数据压缩完成之后，还包括：

将滑动后的复合窗作为当前复合窗，执行上述步骤S102-S105，确定针对滑动后的复合窗的压缩后的传输单元。该过程与上述基本相同，本申请在此不再详细论述。

本申请实施例在对数据进行压缩的过程中，通过滑动复合窗的方式实现自动增益控制因子的计算以及压缩运算中参数的选择。由于本申请实施例所述的压缩方法在缓冲数据选择时以复合窗为单位，而并不基于OFDM符号的边界，因此在缓冲控制过程中不需要考虑帧格式信息，从而简化压缩过程。

同时，本申请实施例的缓冲深度和延时取决于复合窗的长度，其远小于现有基于OFDM符号所需的缓冲深度，因此降低了存储负担。并且由于缓冲深度较小，并结合每个复合窗AGC因子的计算和压缩运算中参数的选择，能够反映短时的信号变化。

并且，利用本申请实施例所提出的方法在智能天线模式下发送校准序列时，无需考虑OFDM符号的边界，仅要求其发送位置和子窗对齐，基本不构成时间点上的限制，便于选取对应的最佳位置。另外，所述方法中对子窗和复合窗的统计信息的计算以及压缩运算中参数的选取过程保持开放，便于根据应用场景确定最佳的解决方案。

当然，本申请实施例所提出的数据压缩方法也适用于TD-SCDMA中的数据压缩，因此，对于TD-LTE/TD-SCDMA的双模应用具有统一的解决方案。

需要说明的是，对于前述的方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本申请所必需的。

基于上述方法实施例，本申请还提供了相应的数据压缩系统的实施例。

参照图4，示出了本申请实施例所述一种数据压缩系统的结构框图，该系统包括：

采样模块401，用于采样正交频分复用符号中的数据，将M个采样点数据组合为一个子窗，将N个子窗组合为一个复合窗，其中，M、N均为正整数。

优选的，所述每个子窗中采样点数据的个数为4的整数倍。

计算模块402，用于针对当前复合窗，分别计算当前复合窗中每个子窗的统计信息以及当前复合窗的统计信息。

运算模块403，用于依据所述每个子窗的统计信息以及当前复合窗的统计信息，计算所述复合窗的自动增益控制因子，并利用所述自动增益控制因子对复合窗中的采样点数据进行自动增益控制运算。

压缩模块404，用于确定压缩运算中的参数的值，并依据所述参数的值对复合窗中进行自动增益控制运算后的数据进行压缩运算。

拼接模块405，用于将压缩运算后的压缩数据与复合窗的控制参数拼接成压缩后的传输单元。其中，所述复合窗的控制参数包括自动增益控制因子和压缩运算中的参数的值或索引号。

其中，所述统计信息包括均值，所述运算模块403包括：

设定单元，用于预先设定目标均值U0；

所述运算模块403还包括：

相乘单元，用于将所述自动增益控制因子分别与复合窗中的每个采样点数据相乘，获得自动增益控制运算后的数据。

所述压缩模块执行的压缩运算为A律压缩运算，所述压缩运算中的参数为参数A，所述统计信息包括峰均比，所述压缩模块404包括：

所述第二确定单元根据当前复合窗的峰均比依据以下公式确定参数A的值，

A＝Ar+y×Par

则压缩模块404依据所述参数A的值，采用以下公式对复合窗中进行自动增益控制运算后的数据进行压缩运算，

y＝f(A，x)

优选的，所述系统还包括：

对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

综上所述，本申请实施例所述的数据压缩系统在对数据进行压缩的过程中，通过滑动复合窗的方式实现自动增益控制因子的计算以及压缩运算中参数的选择。由于本申请实施例的压缩方法在缓冲数据选择时以复合窗为单位，而并不基于OFDM符号的边界，因此在缓冲控制过程中不需要考虑帧格式信息，从而简化压缩过程。

同时，所述数据压缩系统的缓冲深度和延时取决于复合窗的长度，其远小于现有基于OFDM符号所需的缓冲深度，因此降低了存储负担。并且由于缓冲深度较小，并结合每个复合窗AGC因子的计算和压缩运算中参数的选择，能够反映短时的信号变化。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

以上对本申请所提供的一种数据压缩方法和系统，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims

1.一种数据压缩方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计信息包括均值，所述计算所述复合窗的自动增益控制因子，包括：

预先设定目标均值U0；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述压缩运算为A律压缩运算，所述压缩运算中的参数为参数A，所述统计信息包括峰均比，

所述确定压缩运算中的参数A的值包括：

根据当前复合窗的峰均比确定参数A的值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据当前复合窗的峰均比依据以下公式确定参数A的值，

A＝Ar+y×Par

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用以下公式对复合窗中进行自动增益控制运算后的数据进行压缩运算，

y＝f(A，x)

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述自动增益控制因子对复合窗中的采样点数据进行自动增益控制运算，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述复合窗的控制参数包括自动增益控制因子和压缩运算中的参数的值或索引号。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个子窗中采样点数据的个数为4的整数倍。

10.一种数据压缩系统，其特征在于，包括：

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述统计信息包括均值，所述运算模块包括：

设定单元，用于预先设定目标均值U0；

12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述压缩运算为A律压缩运算，所述压缩运算中的参数为参数A，所述统计信息包括峰均比，

所述压缩模块包括：

13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述第二确定单元根据当前复合窗的峰均比依据以下公式确定参数A的值，

A＝Ar+y×Par

14.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述复合窗的控制参数包括自动增益控制因子和压缩运算中的参数的值或索引号。

15.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，还包括：