CN102957659B - 一种降低ofdm系统峰均比的自适应限幅方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种降低OFDM系统峰均比的自适应限幅方法。本发明通过研究限幅算法中时域信号改变量和频域信号改变量之间的关系,并根据时域信号幅度的概率分布，提出了一种根据统计超过设定门限的差值信号的能量来设定限幅过程中所采用限幅率的方法，将该方法用到约束限幅算法中，实现了对OFDM符号的自适应限幅，并且能够有效的降低OFDM系统峰均功率比（PAPR）。理论分析和仿真表明：该算法与固定限幅率约束限幅算法相比具有更好的PAPR性能。

Description

一种降低OFDM系统峰均比的自适应限幅方法

技术领域

本发明涉及正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，简称OFDM)移动通信系统中对OFDM信号进行改善的技术领域，特别是涉及一种降低OFDM系统峰均比的自适应限幅率约束限幅方法。

背景技术

正交频分复用(OFDM)具有抗多径衰落、频谱利用率高和系统容量大等特点，因而被许多高速率传输系统(如3GPPPLTE、WiMAX、WLAN和DVB等)作为其标准。然而，OFDM信号具有高峰均功率比的缺点严重影响了OFDM系统的性能。为了降低峰均功率比人们已经提出了很多方法，包括限幅类技术、概率类技术、编码类技术。

限幅法因简单并能有效降低系统峰均功率比而被众多OFDM系统所采纳。文献“J.Armstrong,“Peak-to-average power reduction for OFDM by repeated clipping and frequencydomain filtering,”IET Journals,Vol.38,pp.246-247,2002.”提出了一种能够非常有效的降低系统PAPR的迭代限幅滤波算法，该算法不会产生任何带外干扰。文献“Y.-CWang andZ.-Q.Luo,“Optimized Iterative Clipping and Filtering for PAPRReduction of OFDMSignals,”IEEE Transactions on communications,Vol.59,No.1,pp.1-4,January 2011.”将凸优化技术用到迭代限幅滤波算法中，使得改进后的算法只需要很少的迭代次数有效降低系统PAPR的算法。文献“Luqing Wang and ChinthaTellambura,“A Simplified Clipping andFiltering Technique for PAR Reduction in OFDM Systems,”IEEE Signal processing letters,Vol.12,No.6,pp.453-456,June 2005.”针对上述文献中算法需要多次迭代的缺点，提出一种简化的限幅算法减少了计算量。文献“Robert J.Baxley,Chunming Zhao,and G.Tong Zhou,“Constrained Clipping for Crest Factor Reduction in OFDM,”IEEE Transaction onbroadcasting,Vol.52,No.4,pp.570-575,December 2006.”中提出一种约束限幅算法，该算法对限幅后的OFDM信号频域内进行带内处理和带外处理，从而有效控制系统的带外干扰和带内失真。

在传统的约束限幅算法中，对每个OFDM符号进行限幅率是固定不变的，这个固定的限幅率是通过计算机仿真确定的。然而固定的限幅率可能对个别OFDM符号并不能取得最佳的效果。本专利提出一种根据每个OFDM符号时域信息来确定对该OFDM符号进行限幅时所采用的限幅率的算法。从而对每个OFDM符号进行自适应限幅。与传统算法相比，本专利提出的算法能够更有效的降低OFDM系统的PAPR。

发明内容

为更有效地克服OFDM系统中存在的上述缺陷，本发明目的是提供一种可以降低OFDM系统中峰均功率比，并能够更有效地应用于实际通信系统中的方法。

本发明的创新之处在于根据时域信号和频域信号变化量之间的关系，首次提出在约束限幅算法中针对每个OFDM符号进行限幅处理时所采用最佳限幅率的确定方法。

本发明的创新之处在于所提出的自适应限幅率约束限幅算法由于对每个OFDM符号采用了与其最适合的限幅率进行限幅，因此在带内处理后能够更有效的降低PAPR。仿真表明：与传统约束限幅算法相比能够更好的降低系统的PAPR。

本发明是一种降低OFDM系统峰均比的自适应限幅方法。所述方法具体过程包括以下步骤：

步骤1输入原始的信号，OFDM频域信号可表示为其中N为OFDM系统的子载波数,这里i＝1,2,3,…,∞，通过IFFT将频域信号变换为时域信号 $x^i=[x_0^i,x_1^i,x_2^i,...,x_{N-1}^i],$ 并对信号进行过采样；

步骤2对于设定的门限T_h，一般设为平均限幅门限，用式(1)计算差值信号

${e\left(T_h\right)}_n^i=\left\{\begin{array}{cc}0,& \left|x_n^i\right|\≤T_h\\ \left|x_n^i\right|-T_h,& \left|x_n^i\right|>T_h\end{array}\right.---\left(1\right)$

式(1)中，表示时域离散信号，|*|表示取绝对值；

步骤3根据步骤2中得到的差值信号的值进行判断，如果则直接对信号进行输出，反之则转到步骤4；

步骤4用式(2)得到统计差值信号的能量Energy：

$\mathrm{Energy}=\underset{0\≤n\≤\mathrm{LN}-1}{\mathrm{\Σ}}{\left|e(T_h{)}_n^i\right|}^2---\left(2\right)$

式(2)中，L表示过采样系数；

步骤5用式(3)计算出对应该OFDM符号的限幅率CR：

${\mathrm{EVM}}_{\mathrm{th}}^2=\mathrm{\α}\frac{\mathrm{Energy}}{{\mathrm{\σ}}^2\mathrm{LN}}\×\frac{e^{{-\mathrm{CR}}^2}-\sqrt{\mathrm{\π}}\mathrm{CR}\×\mathrm{erfc}\left(\mathrm{CR}\right)}{e^{-\frac{{T_h}^2}{{\mathrm{\σ}}^2}}-\sqrt{\mathrm{\π}}\frac{T_h}{\mathrm{\σ}}\×\mathrm{erfc}\left(\frac{T_h}{\mathrm{\σ}}\right)}---\left(3\right)$

式(3)中，α表示调幅系数，σ²表示OFDM信号的平均功率，erfc(x)表示互补误差函数，表示为EVM_th表示系统要求的EVM门限；

步骤6设定限幅率为限幅门限与信号功率的均方根的比值，从而得到信号的限幅门限A_max，进而对信号进行限幅处理；

步骤7利用IFFT将限幅后的时域信号转换为频域信号，并进行带内处理和带外处理；

步骤8用式(4)计算信号的EVM_i：

${\mathrm{EVM}}_i\frac{1}{S_{\max }}\sqrt{\frac{1}{N}\underset{k\∈R_I}{\mathrm{\Σ}}{|{\hat{X}}_k^i-\stackrel{\‾}{X_k^i}|}^2}=\frac{1}{S_{\max }}\sqrt{\frac{1}{N}\underset{k\∈R_I}{\mathrm{\Σ}}{\left|E_k^i\right|}^2}---\left(4\right)$

式(4)中，S_max表示为调制星座的最大幅度，R_I表示信号带内区域，表示为 表示带内信号，表示限幅后的信号；

步骤9判断步骤8中EVM_i的值是否大于系统要求的EVM门限EVM_th的值，如果判断结果是EVM_i的值大于系统要求的EVM门限EVM_th，则直接将信号输出，反之，则转到步骤2；

步骤10利用FFT将处理后的频域信号转换为时域信号并发送。

本发明的有益效果在于该算法根据统计不同OFDM符号的时域信号幅度特征来计算对该OFDM符号进行限幅处理时所采用的最佳限幅率，实现了自适应限幅，在经过带内、带外约束处理后能够更有效的降低PAPR，从而取得比传统约束限幅法更好的性能。

附图说明

图1一种降低OFDM系统峰均比的自适应限幅方法的流程框图；

图2不同α值下OFDM系统PAPR的互补累计概率分布曲线图；

图3不同的α值下OFDM系统误比特率性能曲线图；

图4不同的门限值T_h下OFDM系统PAPR的互补累计概率分布曲线图；

图5不同算法系统PAPR的互补累计概率分布曲线图；

图6不同算法OFDM系统误比特率性能曲线图；

具体实施方式

下面给出本专利的一个具体的OFDM配置下降低OFDM系统峰均比中的具体实施方法：

步骤1输入原始的信号，OFDM频域信号可表示为其中N为OFDM系统的子载波数,这里i＝1,2,3,…,∞，通过IFFT将频域信号变换为时域信号 $x^i=[x_0^i,x_1^i,x_2^i,...,x_{N-1}^i],$ 并对信号进行过采样；

步骤2对于设定的门限T_h，一般设为平均限幅门限，其取值范围为1.2σ≤T_h≤2σ，这里σ为信号功率的均方根，用式(5)计算差值信号

${e\left(T_h\right)}_n^i=\left\{\begin{array}{cc}0,& \left|x_n^i\right|\≤T_h\\ \left|x_n^i\right|-T_h,& \left|x_n^i\right|>T_h\end{array}\right.---\left(5\right)$

式(5)中，表示时域离散信号，|*|表示取绝对值；

步骤3根据步骤2中得到的差值信号的值进行判断，如果则直接对信号进行输出，反之则转到步骤4；

步骤4用式(6)得到统计差值信号的能量Energy：

$\mathrm{Energy}=\underset{0\≤n\≤\mathrm{LN}-1}{\mathrm{\Σ}}{\left|e(T_h{)}_n^i\right|}^2---\left(6\right)$

式(6)中，L表示过采样系数；

步骤5用式(7)计算出对应该OFDM符号的限幅率CR：

${\mathrm{EVM}}_{\mathrm{th}}^2=\mathrm{\α}\frac{\mathrm{Energy}}{{\mathrm{\σ}}^2\mathrm{LN}}\×\frac{e^{{-\mathrm{CR}}^2}-\sqrt{\mathrm{\π}}\mathrm{CR}\×\mathrm{erfc}\left(\mathrm{CR}\right)}{e^{-\frac{{T_h}^2}{{\mathrm{\σ}}^2}}-\sqrt{\mathrm{\π}}\frac{T_h}{\mathrm{\σ}}\×\mathrm{erfc}\left(\frac{T_h}{\mathrm{\σ}}\right)}---\left(7\right)$

式(7)中，α表示调幅系数，其取值范围为0.5≤α≤1，σ²表示OFDM信号的平均功率，erfc(x)表示互补误差函数，表示为EVM_th表示系统要求的EVM门限；

步骤6设定限幅率为限幅门限与信号功率的均方根的比值，从而得到信号的限幅门限A_max，进而对信号进行限幅处理，限幅是对OFDM系统时域信号中幅度超出所设门限A_max的部分进行修改，以保证修改后的信号的幅度不会超过门限A_max并且保持其相位信息不变，限幅过程可以用式(8)表示：

${\stackrel{\‾}{x}}_n^i=\left\{\begin{array}{cc}{x}_n^i,& \left|x_n^i\right|\≤A_{\max }\\ A_{\max }{e}^{j\∠x_n^i},& \left|x_n^i\right|>A_{\max }\end{array}\right.---\left(8\right)$

其中表示的角度，|*|表示取绝对值；

步骤7利用IFFT将限幅后的时域信号转换为频域信号，并进行带内处理和带外处理；

步骤8用式(9)计算信号的EVM_i：

${\mathrm{EVM}}_i=\frac{1}{S_{\max }}\sqrt{\frac{1}{N}\underset{k\∈R_I}{\mathrm{\Σ}}{|{\hat{X}}_k^i-\stackrel{\‾}{X_k^i}|}^2}=\frac{1}{S_{\max }}\sqrt{\frac{1}{N}\underset{k\∈R_I}{\mathrm{\Σ}}{{|E}_k^i|}^2}---\left(9\right)$

式(9)中，S_max表示为调制星座的最大幅度；

步骤9判断步骤8中EVM_i的值是否大于系统要求的EVM门限EVM_th的值，EVM_th的取值范围为EVM_th≤12％，如果判断结果是EVM_i的值大于系统要求的EVM门限EVM_th，则直接将信号输出，反之，则转到步骤2；

步骤10利用FFT将处理后的频域信号转换为时域信号并发送。

由于限幅是非线性过程，因此会引入带内和带外噪声。带内噪声会使得各子载波上的信号偏移原始调制星座点，为了使限幅后每个子载波数据的偏移不要过大，因而需要对各子载波数据进行调整使其平均EVM满足系统所要求的EVM门限。

对于进行带内处理时，如果对应子载波数据的偏移量未超出EVM范围的，则不予修正，对于超过EVM范围的数据点，则把信号的模值减小至EVM要求的范围，且保持这些信号各子载波上的噪声的相位不变，信号修正由式(10)表示出：

$\stackrel{\‾}{X_k^i}={\hat{X}}_k^i+\frac{{\mathrm{EVM}}_{\mathrm{th}}*S_{\max }(\stackrel{\‾}{X_k^i}-{\hat{X}}_k^i)}{|\stackrel{\‾}{X_k^i}-{\hat{X}}_k^i|}---\left(10\right)$

式(10)中S_max在不同的调制下数值是不同的，采用QPSK调制时取值为1。

对于进行带外处理时，对于产生的带外噪声辐射需添加频谱模板加以抑制，将频谱模板由式(11)表示出：

$y=\left\{\begin{array}{cc}{10}^{(8(x+1)-7)}{e}^{j\&angle;X_n^i},& -1<x\&le;-0.5\\ {10}^{(2(x+0.5)-3)}{e}^{j\&angle;X_n^i},& -0.5<x\&le;-0.25\\ 0,& -0.25<x\&le;0.25\\ {10}^{(-2(x-0.25)-2.5)}{e}^{j\&angle;X_n^i},& 0.25<x<0.5\\ {10}^{(-8(x-0.5)-3)}{e}^{j\&angle;X_n^i},& 0.5<x\&le;1\end{array}\right.---\left(11\right)$

式(11)中，x表示标准化了的频率，-0.25＜x≤0.25表示带内信号，0.25＜|x|＜1表示4倍过采样的带外信号，y表示输出频域信号。

仿真1

仿真过程中，每个OFDM符号的子信道个数N＝256，系统过采样系数L＝4，每个子信道内对数据进行QPSK调制，系统要求的EVM门限EVM_th＝0.06。在式(3)中有两个参数需要提前确定下来。为了确定其中一个参数对算法的性能的影响，需要固定其他参数不变。首先将门限设置为T_h＝1.8σ，令α＝0.5、0.6、0.7、0.8、0.9，利用本专利中提出的算法进行仿真。仿真结果如图2、图3。从图2可以看出不同α值对系统PAPR有影响。α值越大则算法对大部分OFDM符号的PAPR降低的程度相对较小，但对少数PAPR较大的OFDM符号降低的程度相对较大。从图3可以看出α值对系统的误码率几乎没有影响，这主要是因为约束限幅算法在带内处理时有效的控制了带内失真，从而控制的系统的误码率。

仿真2

为了确定不同门限对算法性能的影响，设置参数α＝0.7，令T_h/σ＝1.6、1.7、1.8、1.9、2.0，利用本专利中提出的算法进行仿真，结果如图4。从图3可以看出不同的门限值T_h对系统PAPR有影响。T_h值越小则对大部分OFDM符号的PAPR降低的程度相对约好，但对少数PAPR较大的OFDM符号降低的程度相对较差。

仿真3

仿真中设置α＝0.7，T_h＝1.8σ。将文献[2]中的固定门限A_max＝5.0、5.7、6.0(dB)。仿真结果如图5图6。从图5中可以看出，在传统约束限幅算法中对于不同的限幅门限A_max，系统的PAPR不同，A_max值越大则算法对大部分OFDM符号的PAPR降低的程度相对较差，但对少部分PAPR较大的OFDM符号降低的程度相对较好。但由于算法中A_max的值是固定的，因此算法不能对所有的OFDM符号的PAPR取得较好的降低效果。本专利中提出的算法的PAPR互补累计概率分布曲线几乎一直处于不同参数A_max的传统算法曲线下方，说明本专利提出的自适应限幅率约束限幅算法能够针对不同的OFDM符号采用与其相适应的最佳限幅率对其限幅处理，从而取得更好的效果。从图6中可以看出本专利提出的算法和传统算法误码率性能一致。

Claims (3)

1.一种降低OFDM系统峰均比的自适应限幅方法，其特征在于：

步骤1输入原始的信号，OFDM频域信号可表示为其中N为OFDM系统的子载波数,这里i＝1,2,3,...,∞，通过IFFT将频域信号变换为时域信号 $x^i=[x_0^i,x_1^i,x_2^i,...,x_{N-1}^i],$ 并对信号进行过采样；

步骤2对于设定的门限T_h，一般设为平均限幅门限，用式（1）计算差值信号

${e\left(T_h\right)}_n^i=\left\{\begin{array}{ccc}0& ,& \left|x_n^i\right|\&le;T_h\\ \left|x_n^i\right|-T_h& ,& \left|x_n^i\right|>T_h\end{array}\right.---\left(1\right)$

式（1）中，表示时域离散信号，|*|表示取绝对值；

步骤3根据步骤2中得到的差值信号的值进行判断，如果则直接对信号进行输出，反之则转到步骤4；

步骤4用式（2）得到统计差值信号的能量Energy：

$\mathrm{Energy}=\underset{0\&le;n\&le;\mathrm{LN}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}{\left|e{\left(T_h\right)}_n^i\right|}^2---\left(2\right)$

式（2）中，L表示过采样系数；

步骤5用式（3）计算出对应该OFDM符号的限幅率CR：

${\mathrm{EVM}}_{\mathrm{th}}^2=\mathrm{\&alpha;}\frac{\mathrm{Energy}}{{\mathrm{\&sigma;}}^2\mathrm{LN}}\&times;\frac{e^{{-\mathrm{CR}}^2-\sqrt{\mathrm{\&pi;}}}\mathrm{CR}\&times;\mathrm{erfc}\left(\mathrm{CR}\right)}{e^{-\frac{{T_h}^2}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}}-\sqrt{\mathrm{\&pi;}}\frac{T_h}{\mathrm{\&sigma;}}\&times;\mathrm{erfc}\left(\frac{T_h}{\mathrm{\&sigma;}}\right)}---\left(3\right)$

式（3）中，α表示调幅系数，σ²表示OFDM信号的平均功率，erfc(x)表示互补误差函数，表示为EVM_th表示系统要求的EVM门限；

步骤6设定限幅率为限幅门限与信号功率的均方根的比值，从而得到信号的限幅门限A_max，进而对信号进行限幅处理；

步骤7利用IFFT将限幅后的时域信号转换为频域信号，并进行带内处理和带外处理；

步骤8用式（4）计算信号的EVM_i：

${\mathrm{EVM}}_i=\frac{1}{S_{\max }}\sqrt{\frac{1}{N}\underset{k\&Element;R_I}{\mathrm{\&Sigma;}}{|{\hat{X}}_k^i-\stackrel{\&OverBar;}{X_k^i}|}^2}=\frac{1}{S_{\max }}\sqrt{\frac{1}{N}\underset{k\&Element;R_I}{\mathrm{\&Sigma;}}{\left|E_k^i\right|}^2}---\left(4\right)$

式（4）中，S_max表示为调制星座的最大幅度，R_I表示信号带内区域，表示为 表示带内信号，表示限幅后的信号；

步骤9判断步骤8中EVM_i的值是否大于系统要求的EVM门限EVM_th的值，如果判断结果是EVM_i的值大于系统要求的EVM门限EVM_th，则直接将信号输出，反之，则转到步骤2；

步骤10利用FFT将处理后的频域信号转换为时域信号并发送。

2.根据权利要求1所述的一种降低OFDM系统峰均比的自适应限幅方法，其特征在于步骤7中进行带内处理时，如果对应子载波数据的偏移量未超出EVM范围的，则不予修正；对于超过EVM范围的数据点，则把信号的模值减小至EVM要求的范围，且保持这些信号各子载波上的噪声的相位不变。

3.根据权利要求1所述的一种降低OFDM系统峰均比的自适应限幅方法，其特征在于步骤7中进行带外处理时，对于产生的带外噪声辐射需添加频谱模板加以抑制。