CN103731388A - 基于量化理论降低ofdm系统中papr的限幅方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于量化理论降低OFDM系统中PAPR的限幅方法，涉及正交频分复用通信领域，用于解决目前限幅法中误码率过高的问题。本发明以量化理论为基础，利用限幅法的原理，根据输入信号幅度的不同设立多个量化值以达到限幅的目的。本发明是基于传统限幅法提出的一种改进方法，应用简单、能有效地降低OFDM系统PAPR、计算复杂度低；另外，本发明把量化理论应用到限幅方法中，根据IEEE802.11e协议的规定，设定若干子量化区间进行限幅量化，与传统限幅法相比，本发明对信号的非线性变化更小，使得在接收端能够正确的恢复出原始的输入信号，在保证降低PAPR性能的同时，能显著的降低OFDM系统的误码率。

Description

基于量化理论降低OFDM系统中PAPR的限幅方法

技术领域

本发明涉及正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)通信领域，尤其涉及一种基于量化理论降低OFDM系统中PAPR的限幅方法。

背景技术

正交频分复用OFDM是一种多载波调制技术，其基本思想是将高速的数据信息流通过串/并变换，分配到传输速率较低的若干个子信道中进行传输。由于待传送的数据信息被分散到各个子载波上，每个符号的持续时间大大增加，使得OFDM信号的符号周期大于多径时延，因而具有非常好的对抗ISI的能力。此外，OFDM技术利用信号的时频正交性，允许子信道频谱有部分重叠，使得频谱利用率提高近一倍。基于这些优点，OFDM技术广泛地应用于DAB(数字音频广播)、DVB(数字视频广播)、WLAN(无线局域网)等高速率数据传输系统。现在OFDM技术也被认为是4G的核心技术。

虽然OFDM技术拥有很多优点，但由于OFDM信号是由多个独立的经过调制的子载波信号相加而成的，合成信号就有可能产生比较大的峰值功率，这就要求系统内的一些部件，例如功率放大器，A/D、D/A等要具有很大的线性范围，而这些部件的非线性会对动态范围较大的信号产生非线性失真，引起信道带内干扰和带外辐射。因此，如何降低PAPR是内研究的一个热点问题。

针对降低PAPR问题，国内外的学者做了大量的相关研究，并取得了大量的成果，按照性质的不同可以分为三类：信号畸变类技术、编码类技术和概率类技术。信号预畸变技术是在信号经过放大之前进行峰值检测，对功率值大于门限值的信号进行非线性畸变，小于门限值的信号则无干扰的通过。预畸变类技术主要包括限幅、峰值加窗等方法。信号畸变技术简单直接，其应用不受载波数及调制方式限制，没有冗余信息，但该类技术采用非线性操作，会带来带内噪声和带外干扰，从而降低系统的误比特性能和频谱效率；编码类技术是限制可用于传输的信号码字集合，只有那些幅度峰值低于所设定的最大峰值限制的码字才可能被选择用于传输，也就是采用了避免使用那些会生成大峰值功率信号的编码图样，主要包括循环编码，分组码等。编码类技术对PAPR压缩非常好，不会使信号畸变，有些编码还同时具有纠错功能，但该类技术的应用受子载波数及调制方式的限制，寻找具有高编码效率、纠错能力码组就比较困难。概率类技术的基本思想就是显著减小大峰值功率信号出现的概率，优化多载波信号PAPR值的统计特性，从而达到降低系统峰均比的目的。这一类技术主要包括：选择性映射法、部分传输序列法、多音预留、多音内插等方法。概率类技术的优势在于不会使信号产生畸变，应用不受调制种类和子载波数量的限制，但是该技术同样存在一些缺点，比如需要传送边带信息、计算复杂度高，硬件上实现比较困难。

以上提到的这些降低OFDM信号PAPR的技术各有自己的优势，其中，限幅法是最简单直接的一种，由于限幅的过程会对OFDM时域信号进行非线性的畸变处理，这必将会产生严重的带内噪声和带外功率辐射，这不仅会造成子载波间隔干扰，而且会降低OFDM系统的频谱利用效率，同时带内噪声会破坏子载波间的正交性，导致系统误码性能恶化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于量化理论降低OFDM系统中PAPR的限幅方法，以解决现有的限幅法中误码率过高的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供的一种基于量化理论降低OFDM系统中PAPR的限幅方法，包括：

步骤一：对输入信号进行多载波调制；

步骤二：确定若干个量化限幅子区间；

步骤三：根据各多载波调制后的输入信号的幅值所属的量化限幅子区间，对各多载波调制后的输入信号进行量化限幅，得到量化限幅后的信息序列；

步骤四：将量化限幅后的信息序列通过无线信道发送到接收端，接收端利用此序列直接进行原始信号的恢复。

优选地，所述步骤一包括：

S21：在发送端对输入信号进行串并转换，将串行的数据信息变换为N路并行传输的数据，其中N为OFDM系统子载波数；

S22：对输入的数据信息进行N点的IFFT变换，实现对输入信号的多载波调制。

优选地，所述步骤二包括：

S31：确定幅值量化区间：根据输入信号的取值范围，变化特性及相关器件的线性范围等，预设幅值量化区间，记为[A_min，A_max]，并预先设置幅值门限值A₀，其中，A_min<A₀<A_max；

S32：根据设定的门限值A₀，确定量化限幅区间为[A₀，A_max]；

S33：根据量化限幅区间[A₀，A_max]，确定量化步长S；其中，S>0，S是根据在量化限幅区间[A₀，A_max]内，以IEEE802.11e协议中的规定的不同编码的信号完全恢复的波动范围来确定的；

S34：确定量化限幅子区间的个数m，得到m个量化限幅子区间[A₀，A₁]，；[A₁，A₂]，…，[A_m-1，A_m]，其中，

A₀，A₁，A₂，...，A_m-1，A_m为各量化限幅子区间的区间端点值，且A₁-A₀=A₂-A₁=...=A_m-A_m-1=S。

优选地，步骤三所述根据各多载波调制后的输入信号的幅值所属的量化限幅子区间，对各多载波调制后的输入信号进行量化限幅的量化限幅方法为：

$\hat{x}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}x\left(t\right)& \left|x\left(t\right)\right|\&le;A_0\\ \frac{A_1+A_2}{2}{e}^{\mathrm{j\&phi;}\left(t\right)}& A_0<\left|x\left(t\right)\right|\&le;A_1\\ \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\\ \frac{A_{m-1}+A_m}{2}{e}^{\mathrm{j\&phi;}\left(t\right)}& A_{m-1}<\left|x\left(t\right)\right|\&le;A_m\\ A_m{e}^{\mathrm{j\&phi;}\left(t\right)}& \left|x\left(t\right)\right|>A_m\end{array}\right.$

其中，

代表量化限幅后的信号；x(t)代表输入的信号;|x(t)|代表输入信号的幅值;φ(t)代表输入信号x(t)的相位。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

本发明是基于传统限幅法提出的一种改进方法，应用简单、能有效地降低OFDM系统PAPR、计算复杂度低；另外，本发明把量化理论应用到限幅方法中，根据IEEE802.11e协议的规定，设定若干子量化限幅子区间根据输入信号的幅值将输入信号进行分段式的限幅量化，与传统限幅法相比，本发明对信号的非线性变化更小，使得在接收端能够正确的恢复出原始的输入信号，在保证降低PAPR性能的同时，能显著的降低OFDM系统的误码率。

附图说明

图1为本发明的一种基于量化理论降低OFDM系统中PAPR的限幅方法流程示意图；

图2为对输入信号进行多载波调制流程示意图；

图3为确定量化限幅子区间流程示意图；

图4为本发明的量化限幅方法设定不同的步长、不同的门限值和不同的子量化区间数之间的互补累积概率分布函数CCDF对比图；

图5为本发明的量化限幅方法设定不同的步长、不同的门限值和不同的子量化区间数之间的BER性能对比图；

图6为子载波数为256的OFDM原始信号、使用本发明的方法处理的信号和使用传统限幅法处理的信号之间的CCDF对比图；

图7为子载波数为2048的OFDM原始信号、使用本发明的方法处理的信号和使用传统限幅法处理的信号之间的CCDF对比图；

图8为子载波数为256的OFDM原始信号、使用本发明的方法处理的信号和使用传统限幅法处理的信号之间误码率的对比图；

图9为子载波数为2048的OFDM原始信号、使用本发明的方法处理的信号和使用传统限幅法处理的信号之间误码率的对比图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

如图1所示，本发明提供的一种基于量化理论降低OFDM系统中PAPR的限幅方法，包括：

S11：对输入信号进行多载波调制；

S12：确定若干个量化限幅子区间；

S13：根据各多载波调制后的输入信号的幅值所属的量化限幅子区间，对各多载波调制后的输入信号进行量化限幅，得到量化限幅后的信息序列；

S14：将量化限幅后的信息序列通过无线信道发送到接收端，接收端利用此序列直接进行原始信号的恢复。

优选地，如图2所示，步骤S11包括：

S21：在发送端对输入信号进行串并转换，将串行的数据信息变换为N路并行传输的数据，其中N为OFDM系统子载波数；

S22：对输入的数据信息进行N点的IFFT变换，实现对输入信号的多载波调制，此时OFDM时域采样信号可表示为：

$x_k=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{A}_n{e}^{j2\mathrm{\&pi;}\left(\frac{n}{\mathrm{NT}}\right)k},(k=\mathrm{0,1},...,N-1)---\left(1\right)$

优选地，如图3所示，步骤S12具体包括：

S31：确定幅值量化区间：根据输入信号的取值范围，变化特性及相关器件的线性范围等，预设幅值量化区间，记为[A_min，A_max]，并预先设置幅值门限值A₀，其中，A_min<A₀<A_max；

S32：根据设定的门限值A₀，确定量化限幅区间为[A₀，A_max]；

S33：根据量化限幅区间[A₀，A_max]，确定量化步长S；其中，S>0，S是根据在量化限幅区间[A₀，A_max]内，以IEEE802.11e协议中的规定的不同编码的信号完全恢复的波动范围来确定的；

S34：确定量化限幅子区间的个数m，得到m个量化限幅子区间[A₀，A₁]，；[A₁，A₂]，…，[A_m-1，A_m]，其中，A₀，A₁，A₂，...，A_m-1，A_m为各量化限幅子区间的区间端点值，且A₁-A₀=A₂-A₁=...=A_m-A_m-1=S。

优选地，步骤S13根据各多载波调制后的输入信号的幅值所属的量化限幅子区间，对各多载波调制后的输入信号进行量化限幅的量化限幅方法根据下式所述规则进行：

$\hat{x}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}x\left(t\right)& \left|x\left(t\right)\right|\&le;A_0\\ \frac{A_1+A_2}{2}{e}^{\mathrm{j\&phi;}\left(t\right)}& A_0<\left|x\left(t\right)\right|\&le;A_1\\ \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\\ \frac{A_{m-1}+A_m}{2}{e}^{\mathrm{j\&phi;}\left(t\right)}& A_{m-1}<\left|x\left(t\right)\right|\&le;A_m\\ A_m{e}^{\mathrm{j\&phi;}\left(t\right)}& \left|x\left(t\right)\right|>A_m\end{array}\right.---\left(2\right)$

公式（2）中，

代表量化限幅后的信号；x(t)代表输入的信号;|x(t)|代表输入信号的幅值;φ(t)代表输入信号x(t)的相位。

为验证本发明实施例提供的方法实施效果，本发明搭建了一个OFDM系统的仿真平台。采用的仿真参数为：OFDM子载波数为256和2048个，输入的OFDM符号个数为2000，采用16QAM调制方式，过采样系数L=4。本发明实验验证了四组数据，量化限幅区间设定为（0.9，1.2），第一组：CR01=0.9，CR02=1.05，CR03=1.2，量化步长为0.15；第二组：CR11=0.9，CR12=1.0，CR13=1.1，CR14=1.2，量化步长为0.1；第三组为：CR21=0.9，CR22=0.975，CR23=1.05，CR24=1.125，CR25=1.2，量化步长为0.075；第四组：CR31=0.9，CR32=0.96，CR33=1.02，CR34=1.08，CR35=1.14，CR36=1.2，量化步长为0.06。其中CR为限幅率，它是考察门限值性能的重要参数，具体表达如公式（3）所示：

$\mathrm{CR}=20\log \frac{A}{\mathrm{\&sigma;}}---\left(3\right)$

式（3）中,CR代表限幅率，A代表门限值，σ代表输入信号功率的均方根，具体描述如公式（4）所示：

$\mathrm{\&sigma;}=\sqrt{\frac{{\left[x_0\left(t\right)\right]}^2+{\left[x_1\left(t\right)\right]}^2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+{\left[x_{N-1}\left(t\right)\right]}^2}{N}}---\left(4\right)$

式中，x₀(t),...,x_N-1(t)代表输入的信号，N代表子载波数。

如图4和图5所示为本发明的量化限幅方法设定不同的步长、不同的门限值和不同的子量化区间数之间的互补累积概率分布函数CCDF对比图和BER性能对比图，通过对比发现，当总的量化区间一定时，量化步长不超出信号可恢复的波动范围时，对限幅效果和误码率性能几乎没有影响，另外可以从图中看出，当取到4个门限值时，再增加门限值的个数对PAPR及误码率的改善并无明显变化，因此本文后面的实验都是基于4个门限值进行的。

图6和图7所示分别为子载波数为256和2048时OFDM原始信号、使用本发明的方法处理的信号和使用传统限幅法处理的信号之间的CCDF对比图，由图6和图7也能明显看出本发明提供的方法能有效的降低PAPR性能。

如图8和图9所示分别为子载波数为256和2048的OFDM原始信号、使用本发明的方法处理的信号和使用传统限幅法处理的信号之间误码率的对比图，由图8和图9可看出，本发明实施例提供的方法的误码率性能与原始未经处理的OFDM信号相似，在N=256的时候，信噪比为11.5dB时的误码率仅为0.001，相比于传统限幅法提高了近4dB，在误码率为0.0001时，比传统限幅法要求的信噪比更低；在N=2048时，效果与N=256时基本相似，这说明载波数的变化对本发明的影响可以忽略。

综上，本发明是基于传统限幅法提出的一种改进方法，应用简单、能有效地降低OFDM系统PAPR、计算复杂度低；另外，本发明把量化理论应用到限幅方法中，根据IEEE802.11e协议的规定，设定若干子量化区间进行限幅量化，与传统限幅法相比，本发明对信号的非线性变化更小，使得在接收端能够正确的恢复出原始的输入信号，在保证降低PAPR性能的同时，能显著的降低OFDM系统的误码率。

以上是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于量化理论降低OFDM系统中PAPR的限幅方法，其特征在于，包括：

步骤一：对输入信号进行多载波调制；

步骤二：确定若干个量化限幅子区间；

步骤三：根据各多载波调制后的输入信号的幅值所属的量化限幅子区间，对各多载波调制后的输入信号进行量化限幅，得到量化限幅后的信息序列；

步骤四：将量化限幅后的信息序列通过无线信道发送到接收端，接收端利用此序列直接进行原始信号的恢复。

2.根据权利要求1所述的基于量化理论降低OFDM系统中PAPR的限幅方法，其特征在于，所述步骤一包括：

S21：在发送端对输入信号进行串并转换，将串行的数据信息变换为N路并行传输的数据，其中N为OFDM系统子载波数；

S22：对输入的数据信息进行N点的IFFT变换，实现对输入信号的多载波调制。

3.根据权利要求1或2所述的基于量化理论降低OFDM系统中PAPR的限幅方法，其特征在于，所述步骤二包括：

S31：确定幅值量化区间：根据输入信号的取值范围，变化特性及相关器件的线性范围等，预设幅值量化区间，记为[A_min，A_max]，并预先设置幅值门限值A₀，其中，A_min<A₀<A_max；

S32：根据设定的门限值A₀，确定量化限幅区间为[A₀，A_max]；

S33：根据量化限幅区间[A₀，A_max]，确定量化步长S；其中，S>0，S是根据在量化限幅区间[A₀，A_max]内，以IEEE802.11e协议中的规定的不同编码的信号完全恢复的波动范围来确定的；

S34：确定量化限幅子区间的个数m，得到m个量化限幅子区间[A₀，A₁]，；[A₁，A₂]，…，[A_m-1，A_m]，其中，A₀，A₁，A₂，...，A_m-1，A_m为各量化限幅子区间的区间端点值，且A₁-A₀=A₂-A₁=...=A_m-A_m-1=S。

4.根据权利要求3所述的基于量化理论降低OFDM系统中PAPR的限幅方法，其特征在于，步骤三所述根据各多载波调制后的输入信号的幅值所属的量化限幅子区间，对各多载波调制后的输入信号进行量化限幅的量化限幅方法为：

$\hat{x}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}x\left(t\right)& \left|x\left(t\right)\right|\&le;A_0\\ \frac{A_1+A_2}{2}{e}^{\mathrm{j\&phi;}\left(t\right)}& A_0<\left|x\left(t\right)\right|\&le;A_1\\ \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\\ \frac{A_{m-1}+A_m}{2}{e}^{\mathrm{j\&phi;}\left(t\right)}& A_{m-1}<\left|x\left(t\right)\right|\&le;A_m\\ A_m{e}^{\mathrm{j\&phi;}\left(t\right)}& \left|x\left(t\right)\right|>A_m\end{array}\right.$

其中，

代表量化限幅后的信号；x(t)代表输入的信号;|x(t)|代表输入信号的幅值;φ(t)代表输入信号x(t)的相位。

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