CN103139133B - 应用于mimo-ofdm系统的自适应编码调制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种应用于MIMO-OFDM系统的自适应编码调制方法，首先根据信道质量和子载波调制方式进行联合最优编码率和最佳调制方式，使得系统得到较高的频谱效率和信道容量，系统的有效数据传输效率是根据信号干扰噪声比（SINR）进行评估。其次结合了信道前向纠错编码的速率对系统的吞吐量和频谱效率的影响，利用信道的信噪比和信道增益噪声比来决定信号的编码速率和调制方式。再者自适应编码调制算法是一种变速率传输控制方法,以适应无线信道衰落的变化情况，实现系统的吞吐量最大化。

Description

应用于MIMO-OFDM系统的自适应编码调制方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及无线通信的空间多路复用方法，尤其涉及一种应用于MIMO-OFDM系统的自适应编码调制方法。

背景技术

基于信道质量和用户需求的自适应编码调制技术（Adaptive coding andmodulation，ACM）能够有效的提高带宽利用。特别是在OFDM（OrthogonalFrequency Division Multiplexing，即正交频分复用技术）系统中每个字符号的编码速率和子载波调制方式根据实际的信道质量决定，可以最大化数据传输效率。对于ACM，前人的研究成果都是基于无编码的自适应调制MIMO（Multiple-Input Multiple-Out-put）系统，假设发射端和接收端都具有理想的信道状态信息（channel state information，CSI），系统得到良好的复用增益。在现有的自适应功率分配算法中应用最广泛的是基于注水算法，它的基本思想是在总的发射功率P约束下，将尽可能大的发射功率分配给质量好的子信道，对于质量差的子信道分配较少的功率甚至不分配功率，可以实现系统容量的最大化。此外，还有研究贪婪算法运用于OFDM系统的功率分配，它的思想是每次分配一定数量的比特给某个子载波，分配的原则是分配这些比特给某一个子载波后，要使得系统的总发射功率增长最小，如此进行分配，直到所有的比特分配完成。然而，在现实中理想的CSI是很难得到，特别是在系统的发射端。再者，这些算法的共同点是没有考虑前向纠错编码（forwarderror correction，FEC）对系统性能的影响，包括著名的Hughes-Hartog算法都是在无编码的情况下研究比特误码率约束的吞吐量最大化。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种应用于MIMO-OFDM系统的自适应编码调制方法，该方法根据信道质量和子载波调制方式进行联合最优编码率和最佳调制方式，使得系统得到较高的频谱效率和信道容量。

为解决上述问题，本发明所设计的一种应用于MIMO-OFDM系统的自适应编码调制方法，包括如下步骤：

步骤A、首先根据信号的总功率P和数据块总数L计算每个数据块的功率p_l，即p_l=P/L；然后根据每个数据块的功率p_l和每个信道增益噪声比G_l计算每个数据块的信噪比SNR_l，即SNR_l=p_lG_l；

步骤B、对于每个数据块l，首先根据所得到的信噪比SNR_l，确定该数据块的调制方式m(l)，然后计算调制方式为m(l)的有效局部速率R_local(l)；

步骤C、根据有效局部速率R_local(l)与调制方式m(l)的加权平均值得到满足码字误码率要求的速率R_all和码比特数量N_CB，即

$R_{\mathrm{all}}=\frac{1}{{\mathrm{\Σ}}_{l=1}^{L}m\left(l\right)}\·[\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}m\left(l\right)\·R_{\mathrm{local}}\left(l\right)]$

$N_{\mathrm{CB}}=N_s\·\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}m\left(l\right)$

式中，m(l)为调制方式，R_local(l)为有效局部速率，N_s为每个数据块中包含的子符号个数；

步骤D、确定这些数据块l传输的码字数量N_CW，即

式中，R_all为速率的加权平均值，N_CB为码比特数量，K为编码后的码字长度；

步骤E、计算实际使用穿刺的码字长度N，即

式中，N_CB为码比特数量，N_CW为码字数量；

步骤F、将数量为N_CW的码字联合交织和添加到数据块l中；

上述l=1,2,...,L。

进一步的，在步骤A之前，需要定义MIMO-OFDM系统物理层的频率n_f/时间n_t资源的组块分割，并用n_f×n_t来表示每个数据块l的大小；同时需要定义每个数据块l可选择的调制方式m(l)及对应的信噪比极限γ_i；同时需要定义一组调制方式M，并用M(i)（i=1,...,M）表示第i个子符号调制方式的比特数目。

进一步的，在步骤A中，每个信道增益噪声比G_l与数据块l的OFDM符号的时间长度t和第i个子符号通过的信道H^(l)(i,t)有关。

进一步的，在步骤B中，当所得到的信噪比SNR_l小于数据块l中第i个子符号调制方式的信噪比极限γ_i，即SNR_l<γ_i时，则该数据块l不符合传输要求和信号的功率重新分配，此时m(l)=0，p_l=0，p_i=P/(L-l)，其中i=(l+1),(l+2),...,L即i的取值是从l+1递增到L的整数。m(l)表示数据块l的调制方式，p_l是数据块l的功率，p_i是第i个字符号的功率。

进一步的，在步骤B中，有效局部速率R_local(l)的计算为，

$R_{\mathrm{local}}\left(l\right)=\tilde{R}\left({\tilde{I}}_c\left(l\right)\right)=\tilde{R}\left(\frac{I_{m\left(l\right)}\left(p_l{G}_l\right)}{m\left(l\right)}\right)$

式中，表示满足码字误码率要求相对应的自适应穿刺得到的最高码率，是在数据块l中的每个码比特的平均互信息。

与现有技术相比，本发明具有如下特点：

1，本发明根据信道质量和子载波调制方式进行联合最优编码率和最佳调制方式，使得系统得到较高的频谱效率和信道容量，系统的有效数据传输效率是根据信号干扰噪声比（SINR）进行评估。

2，本发明结合了信道前向纠错编码的速率对系统的吞吐量和频谱效率的影响，利用信道的信噪比和信道增益噪声比来决定信号的编码速率和调制方式。

3，本发明的自适应编码调制算法是一种变速率传输控制方法,以适应无线信道衰落的变化情况，实现系统的吞吐量最大化。

附图说明

图1是本发明优选实施例的信道结构和数据块分割；

图2是本发明优选实施例中每种调制方式对应的SNR；

图3是本发明优选实施例中每种调制方式对应的SNR极限γ；

图4是本发明优选实施例在64QAM，BCH-LDPC的AWGN信道的CWER性能；

图5是本发明优选实施例的系统频谱效率图；

图6是本发明优选实施例的系统误码率。

具体实施方式

一种应用于MIMO-OFDM系统的自适应编码调制方法，包括以下步骤：

在本发明中，首先，需要定义MIMO系统为2×2天线，那么在接收端接收信号可以表示为：

$y=\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\end{array}\right]=H\&CenterDot;s+n=\left[\begin{array}{cc}{h}_{\mathrm{1,1}}& h_{\mathrm{2,1}}\\ h_{\mathrm{1,2}}& h_{\mathrm{2,2}}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}_1\\ s_2\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1\\ n_2\end{array}\right]$

这里s₁和s₂是两个数据流的信号和n₁和n₂是在每个接收端天线添加的高斯白噪声。为了恢复原始信号，把r乘以一个矩阵W来得到估计值，

$\tilde{s}=\left[\begin{array}{c}{\tilde{s}}_1\\ {\tilde{s}}_2\end{array}\right]=W\&CenterDot;y,$

对于空间多路模型，我们假设使用MMSE对信道进行均衡，由矩阵可以描述为，

$W={(H^{H}H+\frac{M\&CenterDot;N_0}{P_s}\&CenterDot;I)}^{-1}{H}^H=\left[\begin{array}{c}{w}_1^T\\ w_2^T\end{array}\right],$

这里的是矩阵W行向量，(·)^H是共轭转置运算符号和I是单位矩阵。

然后，需要定义MIMO-OFDM系统物理层的频率/时间资源的组块分割，，用n_f×n_t来表示单位数据块的大小，L表示数据块的数目，l为数据块的标号。如图1所示。同时，定义单位数据块可以选择的调制方式以及对应的信噪比（SNR）的极限，如图2所示。同时，为系统定义一组调制方式M，这里用M(i)，i=1,...,M表示第i个子符号调制方式的比特数目，如图3所示。给定的FEC编码前的码字为大小为N_max，编码后的码字长度是K。

步骤A、首先用P表示信号的总功率，L表示发射信号中数据块总数，那么每个数据块的功率可以表示为p_l=P/L，l=1,...,L。然后根据每个数据块的功率p_l和每个信道增益噪声比G_l计算每个数据块的信噪比SNR_l，即SNR_l=p_lG_l。

G_l为第l数据块的信道增益噪声比（Channel Gain to Noise Ratio，CNR），它与l数据块的OFDM符号的时间长度t和i子载波通过的信道H^(l)(i,t)有关，

$G_l=\mathrm{\&alpha;}{f}^{-1}\left(\frac{1}{n_f{n}_t}\underset{i=1}{\overset{n_f}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{t=1}{\overset{n_t}{\mathrm{\&Sigma;}}}f\left(\frac{{\left|H^{\left(l\right)}(i,t)\right|}^2}{N_0}\right)\right)+(1-\mathrm{\&alpha;})\underset{i,t}{\min }\frac{{\left|H^{\left(l\right)}(i,t)\right|}^2}{N_0},$

这里0<α≤1，和f(x)=log₂(1+x)。为了以提高信道环境较差数据块的CNR值，我们根据连续平均AWGN性能，有效CNR值的计算是CNR平均和最小CNR的加权和，N₀是高斯白噪声功率。

步骤B、对于每个数据块l=1,2,...,L；

1）使用图3来确定m(l)∈M：

$m\left(l\right)\&Element;M\left(i\right),i=\arg \underset{i}{\max }\{{\mathrm{\&gamma;}}_i<p_l{G}_l\}$

如果p_lG_l<γ_i，数据块l不符合传输要求和信号的功率重新分配：

m(l)=0,p_l=0，p_i=P/(L-l)，这里i=(l+1),(l+2),...,L。

式中，γ_i表示第i个符号调制方式的信噪比的极限。

2)使用图2和线性插值计算调制方式为m(l)的有效局部速率R_local(l)。

上述有效局部速率R_local(l)的计算为：

$R_{\mathrm{local}}\left(l\right)=\tilde{R}\left({\tilde{I}}_c\left(l\right)\right)=\tilde{R}\left(\frac{I_{m\left(l\right)}\left(p_l{G}_l\right)}{m\left(l\right)}\right)$

上述式子涉及的变量描述如下：设N≤N_max为穿刺后码字的长度，R=K/N是穿刺码后的码率，则用表示满足CWER（解码器的码字误码率）目标的相对应自适应穿刺得到的最高码率。是在数据块l中的每个码比特的平均互信息。因为接收端MIMO解码信号的每一路信号都会受到其他路信号编码调制方式的影响，甚至会包含有其他路信号的调制信息，因此MIMO-OFDM系统的ACM（自适应编码调制）算法性能评价主要是基于互信息的链路质量来度量，叫做基于有效信噪比的互信息。设χ⁽¹⁾是第一路数据流的调制方式和χ⁽²⁾是第二路数据流的调制方式。它们的基数分别是和因此，第一路数据流的互信息可以如下：

$I_{m\left(l\right)}=m\left(l\right)-\underset{i=1}{\overset{m\left(l\right)}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{b,y}\left[{\log }_2\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{z\&Element;X}p\left(y\right|z)}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{z\&Element;X_b^i}p\left(y\right|z)}\right],$

式中，y是接收信号，是X下标在比特位置i等于b∈{0,1}的所有信号点的组合。E_b，y是b和y联合分布的期望，p(y|z)是AWGN信道的转移概率，

$p\left(y\right|z)=\frac{1}{2{\mathrm{\&pi;\&sigma;}}^2}\exp \{-\frac{|y-z|}{{2\mathrm{\&sigma;}}^2}\},$

式中，是噪声方差。那么每个码字位的平均互信息为，

${\tilde{I}}_c=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{l=1}^L{I}_{m\left(l\right)}\left(p_l{G}_l\right)}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{l=1}^{L}m\left(l\right)},$

如果是接近于线性的，我们能够利用平均的互信息有效的计算每个数据块加载的有效局部速率R_local(l)。

步骤C、根据有效局部速率R_local(l)与调制方式m(l)的加权平均值得到满足码字误码率要求的速率R_all和码比特数量N_CB，即

$R_{\mathrm{all}}=\frac{1}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{l=1}^{L}m\left(l\right)}\&CenterDot;[\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}m\left(l\right)\&CenterDot;R_{\mathrm{local}}\left(l\right)]$

$N_{\mathrm{CB}}=N_s\&CenterDot;\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}m\left(l\right)$

式中，m(l)为调制方式，R_local(l)为有效局部速率，N_s为每个数据块中包含的子符号个数。

图2和图3只是一种特例情况的对应表格，在根据本方案考虑了前向纠错（FEC）的情况下，不同FEC速率和调制方式下的信噪比和γ_i（dB）的值。

步骤D、确定这些数据块l传输的码字数量N_CW，即

式中，R_all为速率的加权平均值，N_CB为码比特数量，K为编码后的码字长度；

步骤E、计算实际使用穿刺的码字长度N，即

式中，N_CB为码比特数量，N_CW为码字数量；

步骤F、将数量为N_CW的码字联合交织和添加到数据块l中，即在每个数据块都交织添加一个码字，其中N_CW为步骤D计算出来的那个码字数量N_CW的值。在本发明中，交织采用通信领域中已知的技术，交织方法很多，这里不具体规定。

上述技术方案得到的在CWER约束下的频谱效率的最大化的信道容量，可以如下计算，

$\tilde{C}=\left[\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}m\left(l\right)\right]\&CenterDot;\tilde{R}(\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{m\left(l\right)}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{L}m\left(k\right)}\&CenterDot;\frac{I_{m\left(l\right)}\left(p_l{G}_l\right)}{m\left(l\right)})$

$\&ap;\left[\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}m\left(l\right)\right]\&CenterDot;(\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{m\left(l\right)}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{L}m\left(k\right)}\&CenterDot;\tilde{R}\left(\frac{I_{m\left(l\right)}\left(p_l{G}_l\right)}{m\left(l\right)}\right))$

其中，按照算法仿真得到的CWER性能，如图4所示。

本发明用MATLAB仿真实现，仿真FEC编码后的数据长度是K=7488，采用外码BCH与内码LDPC级联的方式，编码速率包括0.4，0.6和0.8。有效带宽划分为N_sc=3744个子载波。根据图1一个数据块内在频率坐标是n_f=6和沿着时间坐标是n_t=12。因此，一个数据块包含了总共72个子符号。编码调制帧的持续时间设定为等于一个数据块的时间长度，即5个OFDM符号的持续时间。为了仿真的简化，码字不允许包含在相邻的帧中。根据ACM算法是为了使得在一个ACM帧内传输信息长度为K的码字数量最大化，而且发送的数据包是整数数目。CWER的目标是1%，使用的调制方式包括4QAM，16QAM，32QAM和64QAM。根据调制方式对应的SNR极限选择，部分AWGN信道速率可以列于图2和图3。此外，衰减系数α=0.75。图5显示了仿真得到的系统频谱效率，这是两个发射和两个接收天线的传输频谱效率，每个信道的频谱效率与SISO提供的传输特性有相同的性能。由于ACM算法不受解映射方法的影响，因此这两路复用的传输吞吐量相同。可以看出，随着调制阶数的增高频谱效率相应提高。但是调制阶数的增高，频谱效率提高的代价却是误码率相应升高，如图6所示。由改实施例子得到的结果可以知道本发明的算法使得系统实现较高的频谱效率和信道容量。

Claims (4)

1.应用于MIMO-OFDM系统的自适应编码调制方法，其特征是包括如下步骤：

步骤A、首先根据信号的总功率P和数据块总数L计算每个数据块的功率p_l，即p_l＝P/L；然后根据每个数据块的功率p_l和每个信道增益噪声比G_l计算每个数据块的信噪比SNR_l，即SNR_l＝p_lG_l；

步骤B、对于每个数据块l，首先根据所得到的信噪比SNR_l，确定该数据块的调制方式m(l)，然后计算调制方式为m(l)的有效局部速率R_local(l)；

$R_{\mathrm{local}}\left(l\right)=\tilde{R}\left(\frac{I_{m\left(l\right)}\left(p_l{G}_l\right)}{m\left(l\right)}\right)$

式中，表示满足给定的码字误码率要求的编码速率；m(l)表示第l数据块的调制模式；I_m(l)(p_lG_l)表示在信噪比SNR_l＝p_lG_l的信道中第l数据块的调制模式为m(l)的时候的互信息，p_l表示第l数据块的功率，G_l表示第l数据块的信道增益噪声比；

步骤C、根据有效局部速率R_local(l)与调制方式m(l)的加权平均值得到满足码字误码率要求的速率R_all和码比特数量N_CB，即

$R_{\mathrm{all}}=\frac{1}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{l=1}^{L}m\left(l\right)}\&CenterDot;[\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}m\left(l\right)\&CenterDot;R_{\mathrm{local}}\left(l\right)]$

$N_{\mathrm{CB}}=N_s\&CenterDot;\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}m\left(l\right)$

式中，m(l)为调制方式，R_local(l)为有效局部速率，N_s为每个数据块中包含的子符号个数；

步骤D、确定这些数据块l传输的码字数量N_CW，即

式中，R_all为速率的加权平均值，N_CB为码比特数量，K为编码后的码字长度；

步骤E、计算实际使用穿刺的码字长度N，即

式中，N_CB为码比特数量，N_CW为码字数量；

步骤F、将数量为N_CW的码字联合交织和添加到数据块l中；

上述l＝1,2,...,L。

2.根据权利要求1所述的应用于MIMO-OFDM系统的自适应编码调制方法，其特征是，

在步骤A之前，需要定义MIMO-OFDM系统物理层的频率n_f/时间n_t资源的组块分割，并用n_f×n_t来表示每个数据块l的大小；同时需要定义每个数据块l可选择的调制方式m(l)及对应的信噪比极限γ_i；同时需要定义一组调制方式M，并用M(i)(i＝1,...,|M|)表示第i个子符号调制方式的比特数目。

3.根据权利要求1所述的应用于MIMO-OFDM系统的自适应编码调制方法，其特征是，

在步骤A中，每个信道增益噪声比G_l与数据块l的OFDM符号的时间长度t和第i个子符号通过的信道H^(l)(i,t)有关。

4.根据权利要求1所述的应用于MIMO-OFDM系统的自适应编码调制方法，其特征是，

在步骤B中，当所得到的信噪比SNR_l小于数据块l中第i个子符号调制方式的信噪比极限γ_i，即SNR_l<γ_i时，则该数据块l不符合传输要求和信号的功率重新分配，此时m(l)＝0，p_l＝0，p_i＝P/(L-l)；其中i＝(l+1),(l+2),...,L表示i的取值是从l+1递增到L的整数，m(l)表示数据块l的调制方式，p_l是数据块l的功率，p_i是第i个子符号的功率。