CN104079523A - 一种有效抑制papr的部分传输序列方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，尤其多载波通信系统。本发明包括如下步骤：PTS分组、对每个分组IFFT、获得目标相位因子和得到新的发射信号。本发明通过门限的设置，有效地选择原本PAPR高的数据，略过原本PAPR较小的数据，从而达到降低备选相位组的个数的目的。又通过改进备选相位因子选择的方式，提高PAPR抑制性能。本发明与已有PTS方法相比，增加了门限的情况下，可以在复杂度和PAPR性能进行选择，使得系统变得灵活，可以根据自己的需要做出选择。

Description

一种有效抑制PAPR的部分传输序列方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及多载波通信系统。

背景技术

多载波系统通过把数据分解为若干个子比特流，构成多个低速率符号并行发送的传输系统。同时，多载波系统信号包络是由多个子信道上的载波信号进行叠加，导致信号的瞬时功率会远高于平均功率，研究中一般采用峰值平均功率比来描述这一问题，简称为峰均比(PAPR)。

目前已有多种方法用以降低多载波系统的高峰均比，其中，部分传输序列(PTS)作为一种有效且无失真的方法受到广泛关注。PTS方法通过对按照子载波分组的子分组乘以不同相位信息并叠加后得到多个备选信号，然后选出峰均比最低的备选信号进行传输。

传统的PTS方法是从离散的备选相位组中选择使得PAPR最低的相位作为目标相位，这种方式使得复杂度随着子分组的个数和备选相位因子个数增加而呈指数增长。为了降低复杂度，已有文献对每个时域采样点分别产生一组相位因子，其相位选取使得当前采样点的峰值最低。因此，所构建备选相位因子组所得个数等于采样点个数。

本发明所使用的一种有效抑制PAPR的部分传输序列(PTS)算法，与已有文献相比，进一步降低了部分传输序列(PTS)方法的得到目标相位的复杂度，通过门限选择，可以使得系统在PAPR抑制效果和复杂度之间进行折中；并改进备选相位因子的相位生成方式，使得本方法与已有文献在备选相位因子相同的情况下，PAPR抑制效果进一步提高。

发明内容

本发明的目的是降低现有的PTS方法选择目标相位因子的复杂度,改进相位选取的方法，提升抑制PAPR性能，一种有效抑制PAPR的部分传输序列(PTS)算法。

为了方便描述本发明的内容，首先对本发明中所使用的属于进行描述。

子分组(PTS分组)：将一个数据序列分成多个数据不重叠的子组。主要分组方式包括相邻分组，随机分组与交织分组。

备选相位因子：用以降低PAPR的相位向量，每一个备选相位因子长度为V，模值固定为1，只作角度变换。PTS方法中,每个子分组相乘备选相位因子中的一个值。备选相位因子组是所有备选相位因子的集合。

目标相位因子:是备选相位因子组这个集合中的一个元素，它具有使得OFDM符号PAPR最低的特点。

本发明的具体步骤如下：

S1、发射机端对过采样后的频域数据进行PTS分组得到子分组数据x_v＝[x_v,1,x_v,2,...,x_v,JN]，过采样因子为J，分组数据满足其中，v＝1,2,...V，N为子载波个数；

S2、对S1所述的所有PTS分组数据x_v进行IFFT变换，得到PTS分组的时域数据s_v＝IDFT(x_v)＝[s_v,1,s_v,2,s_v,3,...,s_v,JN]且

S3、获取目标相位因子具体为：

S31、提取S2所述经过IFFT变换的子分组数据，即分别提取各PTS分组数据s_v的第i个时域采样点数据s_v,i，组成一个新的向量u_i＝[s_1,i,s_2,i,...,s_v,i,...,s_V,i]^T，其中，i＝1,2,...,JN，JN为过采样的情况下采样点个数；

S32、计算S31所述第i个向量u_i的归一化幅值

S33、若S32所述A(u_i)＜C，则转到S35，若S32所述A(u_i)≥C，则转到S34，其中，C为设定门限值；

S34、得到归一化幅值高于门限的s_i所对应的备选相位因子b_i＝[b_1,i,...,b_v,i,...,b_V,i],,其中

S35、对S31到S33进行循环，遍历JN个时域采样点的数据,得到备选因子组b_i＝[b_1,i,...,b_v,i,...,b_V,i],if A(u_i)≥C；

S36、根据S35所述备选相位因子组计算备选信号的峰均比，得到目标相位因子 $\stackrel{\‾}{b}=\underset{\{b_1,...b_i,...b_{\mathrm{JN}}\}}{\arg \min }\left\{\mathrm{PAPR}\left(s_i^{\′}\right)\right\},,$ 其中， $s_i^{\′}=\underset{v=1}{\overset{V}{\mathrm{\Σ}}}{s}_v{b}_{v,i};$

S4、用S2所述s_v乘以S3所述目标相位因子得到抑制PAPR后的发射数据 $s^{\′}=\underset{v=1}{\overset{V}{\mathrm{\Σ}}}{s}_v{\stackrel{\‾}{b}}_v.$

本发明的有益效果是：

本发明改进了一种有效抑制PAPR的部分传输序列方法，通过门限的设置，有效地选择原本PAPR高的数据，略过原本PAPR较小的数据，从而达到降低备选相位组的个数的目的。又通过改进备选相位因子选择的方式，提高PAPR抑制性能。本发明与已有PTS方法相比，增加了门限的情况下，可以在复杂度和PAPR性能进行选择，使得系统变得灵活，可以根据自己的需要做出选择。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是本发明的S3的流程图。

图3是本发明PTS备选相位因子产生过程和目标相位因子产生过程示意图。

图4是本发明PTS发射机整体过程示意图。

具体实施方式

下面结合附图介绍本发明的具体实施方式：

以OFDM系统在802.11p场景的应用为例，对本发明所提出的一种有效抑制PAPR的部分传输序列方法进行说明，同时还对该算法对应的信号发送过程进行了阐述。具体工作原理如图3和图4所示。所用参数为64个子载波，其中52个为数据子载波，12个子载波为保护间隔。过采样之后采样点为64*4＝256。处理过程具体展开如下：

步骤1、发射机端对过采样后的频域数据进行PTS分组得到子分组数据x_v＝[x_v,1,x_v,2,...,x_v,JN]，其中，v∈{1,2,...V}。

步骤2、对步骤1所述的所有PTS分组数据x_v进行IFFT变换，得到PTS分组的时域数据s_v＝IDFT(x_v)＝[s_v,1,s_v,2,s_v,3,...,s_v,JN]且

步骤3、获取目标相位因子具体为：

步骤31、提取步骤2所述经过IFFT变换的子分组数据，即分别提取各PTS分组数据s_v的第i个时域采样点数据s_v,i，组成一个新的向量u_i＝[s_1,i,s_2,i,...,s_v,i,...,s_V,i]^T，i＝1,2,...,JN。通过这种方式，可以使得步骤34的备选相位个数最大值为N＝256，与分组个数无关。

步骤32、计算S31所述u_i的归一化幅值

步骤33、若S32所述A(u_i)＜C，则转到S35，若S32所述A(u_i)≥C，则转到S34，其中，C为设定门限值。通过这一步骤，可以略去本身归一化幅值不高的数据，只选取本身归一化幅值高数据选取其相位因子。由于PAPR值的分母来自最大的归一化幅值，本发明抑制了较大归一化幅值，在很大概率上抑制了PAPR值。用这个方法替代穷举法，可以较大程度地降低复杂度。

步骤34、得到归一化幅值高于门限的s_i所对应的备选相位因子b_i＝[b_1,i,...,b_v,i,...,b_V,i],,其中在乘以所述备选相位因子之后，当前的具有较大的归一化幅值变为：(|s_1i|-|s_2i|)-(|s_3i|-|s_4i|)+...，这样当前的归一化幅值变为最低，因此这个相位达到了抑制当前较大的归一化幅值的效果。

步骤35、对S31到S33进行循环，遍历JN个时域采样点的数据,得到备选因子组b_i＝[b_1,i,...,b_v,i,...,b_V,i],if A(u_i)≥C。

步骤36、根据步骤35所述备选相位因子组计算备选信号的峰均比，得到目标相位因子 $\stackrel{\‾}{b}=\underset{\{b_1,...b_i,...b_{\mathrm{JN}}\}}{\arg \min }\left\{\mathrm{PAPR}\left(s_i^{\′}\right)\right\},,$ 其中， $s_i^{\′}=\underset{v=1}{\overset{V}{\mathrm{\Σ}}}{s}_v{b}_{v,i}.$

步骤4、用步骤2所述s_v乘以S3所述目标相位因子得到抑制PAPR后的发射数据 $s^{\′}=\underset{v=1}{\overset{V}{\mathrm{\Σ}}}{s}_v{\stackrel{\‾}{b}}_v.$

本发明通过利用门限，并改进备选相位因子选择方法，提出了一种有效抑制PAPR的部分传输序列(PTS)方法，与传统方法对比，发送端的备选相位因子获得简单化，进而有效降低了复杂度，并通过改进备选相位因子选择提升了发射端的PAPR抑制效果。

Claims (1)

1.一种有效抑制PAPR的部分传输序列方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、发射机端对过采样后的频域数据进行PTS分组得到子分组数据x_v＝[x_v,1,x_v,2,...,x_v,JN]，过采样因子为J，分组数据满足其中，v＝1,2,...V，N为子载波个数；

S2、对S1所述的所有PTS分组数据x_v进行IFFT变换，得到PTS分组的时域数据s_v＝IDFT(x_v)＝[s_v,1,s_v,2,s_v,3,...,s_v,JN]且

S3、获取目标相位因子具体为：

S31、提取S2所述经过IFFT变换的子分组数据，即分别提取各PTS分组数据s_v的第i个时域采样点数据s_v,i，组成一个新的向量u_i＝[s_1,i,s_2,i,...,s_v,i,...,s_V,i]^T，其中，i＝1,2,...,JN，JN为过采样的情况下采样点个数；

S32、计算S31所述第i个向量u_i的归一化幅值

S33、若S32所述A(u_i)＜C，则转到S35，若S32所述A(u_i)≥C，则转到S34，其中，C为设定门限值；

S34、得到归一化幅值高于门限的s_i所对应的备选相位因子b_i＝[b_1,i,...,b_v,i,...,b_V,i],,其中

S35、对S31到S33进行循环，遍历JN个时域采样点的数据,得到备选因子组b_i＝[b_1,i,...,b_v,i,...,b_V,i],if A(u_i)≥C；

S36、根据S35所述备选相位因子组计算备选信号的峰均比，得到目标相位因子 $\stackrel{\‾}{b}=\underset{\{b_1,...b_i,...b_{\mathrm{JN}}\}}{\arg \min }\left\{\mathrm{PAPR}\left(s_i^{\′}\right)\right\},,$ 其中， $s_i^{\′}=\underset{v=1}{\overset{V}{\mathrm{\Σ}}}{s}_v{b}_{v,i};$

S4、用S2所述s_v乘以S3所述目标相位因子得到抑制PAPR后的发射数据

$s^{\′}=\underset{v=1}{\overset{V}{\mathrm{\Σ}}}{s}_v{\stackrel{\‾}{b}}_v.$