CN105007106A - 一种信号压缩方法、bbu及其分布式基站系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信号压缩方法、BBU和分布式基站系统，该方法包括：基带处理单元BBU分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，得到所述N根天线削峰后的信号，N为大于等于1的整数；所述BBU根据相同的自动增益控制AGC因子分别对所述N根天线削峰后的信号的功率进行调整；所述BBU分别根据压缩比对所述N根天线调整后的信号进行压缩。用以改善现有技术中BBU对IR接口上传输的信号进行压缩时信号质量恶化的问题。

Description

一种信号压缩方法、BBU及其分布式基站系统

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种信号压缩方法、BBU及其分布式基站系统。

背景技术

在目前的3G系统的时分同步码分多址(TD-SCDMA，TimeDivision-Synchronous Code Division Multiple Access)和4G系统的时分长期演进(TD-LTE，Time Division-Long Term Evolution)系统中，基站均采用分布式部署。分布式基站由射频拉远单元(RRU，Radio Remote Unit)和基带处理单元(BBU，Building Base band Unit)组成，BBU和RRU间通过光纤进行连接，RRU连接至天线。BBU与RRU之间的接口称为IR接口。

如图1所示，在分布式基站中，通常采用压缩算法实现把16bit的I/Q路数据压缩得到更低比特的I/Q路数据在IR接口上传输，从而节省光纤成本。但是压缩会对信号质量造成恶化，特别是对经过MIMO(Multiple-InputMultiple-Output，多输入多输出技术)技术处理的多天线单载波信号造成的恶化较大，影响了整个通信系统性能。

发明内容

本发明实施例提供一种信号压缩方法、装置及其分布式基站系统，用以改善现有技术中BBU对IR接口上传输的信号进行压缩时信号质量恶化的问题。

本发明方法包括一种信号压缩方法，该方法包括：基带处理单元BBU分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，得到所述N根天线削峰后的信号，N为大于等于1的整数；所述BBU根据相同的自动增益控制AGC因子分别对所述N根天线削峰后的信号的功率进行调整；所述BBU分别根据压缩比对所述N根天线调整后的信号进行压缩。

基于上述信号压缩方法，本发明实施例还提供一种BBU，包括：削峰处理模块，用于对N根天线的时域信号进行削峰处理，得到所述N根天线削峰后的信号，N为大于等于1的整数；AGC因子调整模块，用于根据相同的自动增益控制AGC因子分别对所述N根天线削峰后的信号的功率进行调整；压缩模块，用于分别根据压缩比对所述N根天线调整后的信号进行压缩。

基于上述提供的BBU，本发明实施例还提供一种分布式基站系统，包括基带处理单元BBU和射频拉远单元RRU，下行数据传输时，BBU包括削峰处理模块、AGC因子调整模块和压缩模块，RRU包括解压缩模块；BBU侧的所述削峰处理模块，用于分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，得到N根天线削峰后的信号，N为大于等于1的整数；BBU侧的所述AGC因子调整模块，用于根据相同的自动增益控制AGC因子分别对所述N根天线削峰后的信号的功率进行调整；BBU侧的所述压缩模块，用于分别根据压缩比对所述N根天线调整后的信号进行压缩。RRU侧的所述解压缩模块，用于将压缩后的信号进行解压缩。

本发明实施例一方面BBU分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，得到N根天线削峰后的信号，削峰处理后的时域信号PAR(峰均比)降低，对功放的需求降低，提高了功放的效率；另一方面BBU根据相同的AGC因子分别对所述N根天线削峰后信号的功率进行调整，使得信号的均值功率被调高，信号有效位增加，降低之后压缩处理造成的信号损失。因此本发明实施例在保证降低光纤成本的基础上，使得信号在BBU和RRU的IR接口上经过压缩后传输，信号质量恶化问题得到改善。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为现有技术分布式基站压缩装置示意图；

图2为本发明实施例一提供的一种信号压缩的方法流程示意图；

图3为本发明实施例一提供的压缩数据对应表；

图4为本发明实施例一提供的输出信号幅度；

图5a为本发明实施例一提供的压缩过程示意图；

图5b为本发明实施例一提供的自适应分段压缩实现示意图；

图5c为本发明实施例一提供的压缩过程分段压缩编码实现示意图；

图6为本发明实施例一提供的幅度解压缩表；

图7为本发明实施例一提供的解压缩过程示意图；

图8为本发明实施例二提供的BBU装置示意图；

图9为本发明实施例三提供的分布式基站系统；

图10为本发明实施例三提供的滤波后的信号与原始信号的幅度对比图；

图11为本发明实施例三提供的两组数据流的多天线信号输入时分布式基站系统示意图；

图12为本发明实施例三提供的相关的多天线信号输入时分布式基站系统示意图；

图13为本发明实施例三提供的滤波后信号与原始信号比较EVM图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

参见图2所示，为实施例一提供的一种信号压缩的方法流程示意图，该流程可以由BBU来实现，具体地实现方法包括：

步骤S101，BBU分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，得到所述N根天线削峰后的信号，N为大于等于1的整数。

步骤S102，所述BBU根据相同的自动增益控制AGC因子分别对所述N根天线削峰后的信号的功率进行调整。

步骤S103，所述BBU分别根据压缩比对所述N根天线调整后的信号进行压缩。

在执行步骤S101之前，所述BBU将输入的数据流经过信道编码、信号调制、反快速傅里叶变换IFFT的处理得到所述时域信号。

具体地，所述BBU将输入的数据流经过预编码后映射到多个端口；所述BBU在信道传递中通过多码字复用技术输出N根天线的单载波信号；所述BBU将N根天线的单载波信号进行反快速傅里叶变换(IFFT)处理得到所述时域信号。

在执行步骤S101中，所述BBU根据第一公式分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，所述第一公式为：

$y\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{threshold}}{\sqrt{{\left|x\left(n\right)\right|}^2}}x\left(n\right),& \mathrm{if}\left|x\left(n\right)\right|>\mathrm{threshold}\\ x\left(n\right),& \mathrm{if}\left|x\left(n\right)\right|\≤\mathrm{threshold}\end{array}\right....\left(1\right)$

其中，y(n)表示削峰处理后的信号，threshold为设定的门限，x(n)表示时域信号的瞬时值，|x(n)|代表x(n)取绝对值。

具体地，可以将多天线单载波信号设定的门限threshold均设置为18425，多天线单载波信号IFFT处理之后变成时域信号，然后进行削峰，使得削峰后信号的目标PAR相同。由于削峰使得时域信号的最高峰值被削掉，各天线的时域信号幅度值都在threshold以下，削峰处理后的时域信号均封比降低，对功放的需求降低，提高了功放的效率。

当x(n)为复数信号时，将x(n)的幅度控制在threshold以下。考虑到复数信号x(n)的幅度和相位，公式一变形为如下计算公式：

$y\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{threshold}}{\sqrt{{\left|x\left(n\right)\right|}^2}}x\left(n\right)=\mathrm{threshold}*(\cos \mathrm{\θ}\left(n\right)+j\sin \mathrm{\θ}\left(n\right)),& \mathrm{\θ}\left(n\right)=\mathrm{angle}\left(x\left(n\right)\right),\mathrm{if}\left|x\left(n\right)\right|>\mathrm{threshold}\\ x\left(n\right),& \mathrm{if}\left|x\left(n\right)\right|\≤A\end{array}\right....\left(2\right)$

其中，y(n)表示削峰处理后的信号，threshold为设定的门限，x(n)表示复数时域信号，A是削峰门限。

在执行步骤S102之前，按照第二公式确定AGC因子，所述第二公式为：

$\mathrm{agc}=\frac{t\arg \mathrm{et}\_\mathrm{am}}{\mathrm{meas}\_\mathrm{am}}...\left(3\right)$

其中，agc为AGC因子的取值，target_am为目标幅度值，meas_am为所述N根天线测量得出的幅度平均值。

具体地，对于多天线来说，例如针对LTE(Long Term Evolution，长期演进)信号，N根天线测量的平均幅度计算公式如下：

$\mathrm{meas}\_\mathrm{am}=\frac{\mathrm{meas}\_\mathrm{am}1+...+\mathrm{measN}}{N}...\left(4\right)$

其中，meas_am为N根天线测量得出的平均幅度，meas_am1为第一根天线测量得出的幅度，meas_amN为第N根天线测量得出的幅度。

同时由于各个天线的目标均值幅度target_am都一样，故此各个天线的AGC因子都一样，可见同样的AGC因子使得多天线单载波信号AGC的调整变得简单易行，削峰之后的AGC调整将不同接收或发送功率的多天线单载波信号均调整到同样的功率上。

基于时域信号在物理层进行了削峰，削峰后的信号的目标PAR可以达到6.0dBFS，余量det PAR的典型数值为0.5dBFS，故此时域信号的满量程目标分贝agc_dBFS按照PAR与det PAR之和取反之后取值为-6.5dBFS，因为确定的输入信号位宽是16BIT，目标信号功率agc_dBFS是-18dBFS，所以目标信号功率agc_dBFS与满量程目标分贝agc_dBFS测试对比得出EVM(误差向量幅度，ErrorVector Magnitude)改善了0.5％，可见信号质量EVM恶化明显得到降低。

在执行步骤S103中，根据第三公式分别根据压缩比对所述所述N根天线调整后的信号进行压缩，所述第三公式为：

$F\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{sgn}\left(x\right)\&times;\frac{A\&times;\left|x\right|}{1+\ln \left(A\right)},& 0\&le;\left|x\right|<1/A\\ \mathrm{sgn}\left(x\right)\&times;\frac{1+\ln (A\&times;|x\left|\right)}{1+\ln \left(A\right)},& 1/A\&le;\left|x\right|\&le;1\end{array}\right....\left(5\right)$

其中，F(x)表示压缩后的信号，A是压缩参数，x是输入信号，x表示对输入信号取绝对值，sgn(x)表示对x运算符号函数，即x大于0结果等于1，x小于零结果等于-1，x等于0结果等于0。

具体地，所述第三公式一般称作优化的A律压缩算法，所述A律压缩算法的实现可以采用训练幅度的方法得到压缩数据对应表，训练幅度的方法通过如下预先设计的程序实现：

real_amp＝(1:32768)；

t＝1:length(real_amp)；

A＝10；

zr(t)＝real_amp(t)./2^15；

index_big＝find(zr(t)>(1/A))；

yr(index_big)＝round((1+log(A.*zr(index_big)))/(1+log(A)).*2^6)；

index_small＝find(zr(t)<＝(1/A))；

yr(index_small)＝round(A.*zr(index_small)./(1+log(A)).*2^6)；

figure(23)；plot((real_amp),abs(yr),'.')；hold off；

通过上述程序式运算得到压缩数据对应表如图3所示，从该图可见输入信号范围是0～32768，分别与压缩输出数值0～64一一映射，再通过如下程序式，

for sd＝0:2^6

index_line＝find((yr)＝＝sd)；

index_point＝round((index_line(end)+index_line(1))/2)；

press_table(sd+1)＝real_amp(index_point)；

end

得出幅度表press_table，参见如下表1，输入信号的幅度是从0～32351的实数，每一次输入一个信号，都有一个信号0～64输出。例如输入170，查找表发现和169最接近，故此输出的是1，例如输入信号是32300，查找表发现和32351最接近，故此输出是64，依次类推。当N根天线调整后的信号按照优化的A律压缩算法进行压缩后，输出信号幅度如图4所示。

表1

0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
										43	169	338	507	676	846	1015	1184	1353	1522
10	11	12	13	14	15	16	17	18	19
										1691	1860	2029	2198	2367	2536	2706	2875	3044	3213
20	21	22	23	24	25	26	27	28	29
										3385	3564	3753	3952	4161	4381	4613	4857	5115	5386
30	31	32	33	34	35	36	37	38	39
										5671	5971	6287	6620	6971	7340	7729	8138	8569	9023
40	41	42	43	44	45	46	47	48	49
										9501	10004	10533	11091	11678	12297	12948	13624	14356	15116
50	51	52	53	54	55	56	57	58	59
										15916	16759	17647	18581	19565	20601	21692	22841	24051	25325
60	61	62	63	64
										26666	28078	29565	31131	32351

下面通过更加细化的压缩步骤进一步解释本发明实施例的压缩过程，如图5a所示，压缩实现的方法包括如下步骤：

1)取512个采样点计算AGC处理，再将整个symbol的信号进行AGC处理、整信号的幅度，AGC目标值为0.125。

2)对输入信号x(实部或虚部)取绝对值，得到|x|；这时x等于16bit。

3)如果|x|>＝round(2^15/A)并且|x|<＝2^15，则执行下面重复执行该步骤3)，否则继续下一步骤，执行步骤4)：

4)计算A律非线性部分，包括：

a)计算z＝A*|x|；

b)预先存储A律表或者根据z的范围判断(1+ln(z))/(1+lnA)的结果，定点输出格式为Q(7,1)，需要2^6个判断分支；

c)计算sgn(x)*z，定点输出格式为Q(7,1)；

5)计算A律线性部分，包括：

a)计算z＝A*|x|；

b)计算y＝z/(1+ln(A))；

c)计算sgn(x)*y，输出格式为Q(7,1)；

通过以上步骤可以完成对16bit的I/Q路数据压缩至7bit的过程。

进一步研究优化的A律压缩方案可以有效的降低压缩损失，但是在用户间分配的功率差异较大，不同数据段之间的功率比有可能超过4倍，甚至到5倍时，采用7bit优化的A律压缩方案仍有较大的性能损失。所以本专利提出了自适应分段A率压缩方案，也就是信号功率比较大时采用大于7BIT的压缩，数据功率小是采用小于7BIT的压缩，能够根据用户的输入功率大小自适应调整压缩的BIT位宽。如图5b所示，该方案步骤如下：

1)将信号进行AGC处理，调整信号的幅度,AGC目标值为0.15。

2)存储大小为1*256大小的码本，码本中的数据位宽为16bit(与AGC之后的数据位宽一致)。

3)将信号采用生成的量化码本进行量化，量化的过程为通过if……else语句进行逻辑比较运算判断信号所属的码本区间，输出该区间对应的码本下标。

4)将码本下标(位宽为8比特)利用差分编码和分段压缩的方式压缩到7bit，通过光纤传送。

5)在收端，先对比特数据进行分段解压缩，解差分，再利用码本通过查表的方式查找对应的数据，完成解压缩、解码及AGC因子恢复过程。

分段压缩编码实现框图如下图5c所示，采用先分块差分编码，再分段压缩的方式，并将每段的位宽信息通过控制信息来传输。这样的压缩编码方式可使得量化后的码本长度平均压缩到7bit。下面的描述中不再具体区分正交和同相分量，统一用表示segi中的第n个样点。具体步骤如下：

1)将每个无线帧量化后的码本下标数据进行分块，每块包含的样点数为N_Block；

2)将每个数据块的数据进行差分编码；

3)将每个数据块进行分段，每段包含的样点数为N_Seg；

4)对每个数据段进行压缩编码，具体过程为：

a)搜索找出数据段中的最大值，用表示，并求出对应于的量化位宽即

b)对进行编码即为控制信息，位宽限制为8、7、6、5，需要2比特；

c)将控制信息和数据部分复用，进行传输；

在接收端，根据相关的控制信息进行解压缩，收端首先解出每一段的控制信息，得到该段数据采用的量化位宽，便可对数据部分进行解压缩了；完成解压缩后对每块的数据进行解差分编码，输出至解量化模块。

上述过程可以理解为是一个损伤减少的数据压缩过程，分段压缩算法的实现可以有效减轻EVM损伤，使得信号质量恶化问题得到改善。

这是由于能够自适应的根据输入数据幅度进行压缩位宽的调整，当然这样调整EVM损伤能够减少。

为此本专利根据下行发送各用户功率动态范围，如果用户的功率动态范围小于9dB，，则采用固定A率压缩算法，否则采用自适应分段A率调整压缩比例算法。

基于上述压缩模块采用的第三公式得到A律压缩方法，继而得到第四公式A律解压缩的表示公式为：

$y=\left\{\begin{array}{cc}\frac{(1+\ln \left(A\right))x}{A},& \frac{-1}{1+\ln A}<x<\frac{1}{1+\ln A}\\ \frac{e^{(1+\ln A)x-1}}{A},& \frac{1}{1+\ln A}\&le;x\&le;1\\ \frac{e^{-(1+\ln A)x-1}}{-A}& -1\&le;x\&le;\frac{-1}{1+\ln A}\end{array}\right....\left(6\right)$

其中，y表示解压缩后的信号，A是解压缩参数，x是输入的压缩信号。

从第四公式可见A律的压扩特性是连续的曲线，A值不同压扩特性亦不同，通过A律映射与解映射即可实现非均匀量化。

RRU侧的所述解压缩过程采用的程序式如下：

yr_rcv＝yr；

yr(t)＝(yr(t)./2^6)；

index_small＝find((yr(t))<(1/(1+log(A))))；

y0＝(yr(index_small)).*(1+log(A))/A；

youtr(index_small)＝round(y0.*2^15)；

index_big＝find((yr(t))>＝(1/(1+log(A))))；

％z＝|x|*(1+lnA)

y0＝(yr(index_big)).*(1+log(A))；

youtr(index_big)＝round(exp(y0-1).*2^15./A)；

进一步地，采用如下程序式得到解压缩信号的幅度表DE_press_table，幅度表DE_press_table见表2，通过解压缩后，幅度解压缩表如图6所示。

for sd＝0:2^6

index_line＝find((yr_rcv)＝＝sd)；

index_point＝round((index_line(end)+index_line(1))/2)；

de_press_table(sd+1)＝youtr(index_point)；

end

figure(25)；stem([0:64],de_press_table,'.')；hold off；

从图6可见例如输入信号1，输出就是169，输入信号是64，输出就是32768，输入固定，输出就固定，此时是输入和输出一一映射，无需寻找最近的数值。

表2

0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
										0	169	338	507	676	845	1015	1184	1353	1522
10	11	12	13	14	15	16	17	18	19
										1691	1860	2029	2198	2367	2536	2705	2875	3044	3213
20	21	22	23	24	25	26	27	28	29
										3384	3563	3751	3950	4159	4380	4611	4856	5113	5384
30	31	32	333	34	35	36	37	38	39
										5669	5969	6285	6618	6968	7337	7726	8135	8566	9019

40	41	42	43	44	45	46	47	48	49
										9497	10000	10530	11087	11674	12293	12944	13629	14351	15111
50	51	52	53	54	55	56	57	58	59
										15911	16754	17641	18575	19559	20595	21685	22834	24043	25316
60	61	62	63	64
										26657	28068	29555	31120	32768

下面通过更加细化的解压缩步骤进一步解释本发明实施例的解压缩过程，如图7所示，解压缩实现的方法包括如下步骤：

1)对输入信号x(实部或虚部)取绝对值，得到|x|；这时x等于7bit。

2)如果|x|<round(1/(1+lnA))，则执行下面的步骤3)，否则执行步骤4)。

3)计算A律线性部分，包括：

a)计算y＝|x|*(1+lnA)/A；

b)计算2^9*sgn(x)*y，定点输出格式为Q(16,1)；

4)计算A律非线性部分，包括：

a)计算z＝|x|*(1+lnA)；

b)预先存储round(2^15*exp(z/2^6))表,z＝round(2^6/(1+lnA)):1:2^6；(输入|x|，直接查表得到z(15bit))

c)查表得到y＝exp(z)；

d)计算sgn(x)*y，输出格式为Q(16,1)

5)AGC因子恢复：采用移位处理即可

通过以上步骤可以完成对7bit的I/Q路数据解压缩至16bit的过程。

这样做的效果是由于输入信号的目标PAR一致，AGC调节的方法和AGC因子数值一致，故此多天线信号可以共用一套压缩表press_table和解压缩表de_press_table，这样统一了多天线压缩和解压缩的流程和参数表，使得压缩处理更加稳定，可见本发明实施例提供的这种压缩方法的实现适用于多天线系统，避免多天线的数据受到损害，可以有效地提供多天线波束赋行的效果。

实施例二

基于相同的技术构思，本发明实施例还提供一种BBU，该装置可执行上述方法实施例，参见图8所示，为实施例二提供的一种BBU，该BBU包括：削峰处理模块S501，AGC因子调整模块S502，压缩模块S503，其中：

削峰处理模块S501，用于分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，得到N根天线削峰后的信号，N大于等于1的整数；

AGC因子调整模块S502，用于根据相同的自动增益控制AGC因子分别对所述N根天线削峰后的信号的功率进行调整；

压缩模块S503，用于分别根据压缩比对所述N根天线调整后的信号进行压缩。

为了得到N根天线的时域信号，还需要通过信号变换模块S504对输入的数据流进行变换，所述信号变换模块S504用于将输入的数据流经过信道编码、信号调制、反快速傅里叶变换IFFT的处理得到所述时域信号。

其中，所述削峰处理模块S501，具体用于：所述BBU根据第一公式分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，削峰处理的第一公式具体如公式(1)所示。

所述系统下行数据传输时，BBU侧还包括：AGC因子计算模块S505，用于按照第二公式确定AGC因子计算得到AGC因子，计算AGC因子的第二公式具体如公式(3)所示，N根天线测量得出的平均幅度的计算公式如公式(4)所示，不再赘述。

具体地，压缩模块S503，具体用于：根据第三公式分别根据压缩比对所述所述N根天线调整后的信号进行压缩，压缩处理的第三公式具体如公式(5)所示，第三公式一般称作优化的A律压缩算法，A律压缩算法的具体实现与实施例一中实现方法相同，训练幅度得出的压缩数据对应表也一致。

实施例三

基于实施例二提供的BBU，本发明实施例三还提供一种分布式基站系统，如图9所示，包括基带处理单元BBU和射频拉远单元RRU，下行数据传输时，BBU包括削峰处理模块S601、AGC因子调整模块S602和压缩模块S603，RRU包括解压缩模块S605、滤波模块S606和DAC+射频发射机S607，其中：

BBU侧的所述削峰处理模块S601，用于分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，得到N根天线削峰后的信号，N大于等于1的整数；

BBU侧的所述AGC因子调整模块S602，用于根据相同的自动增益控制AGC因子分别对所述N根天线削峰后的信号的功率进行调整；

BBU侧的所述压缩模块S603，用于分别根据压缩比对所述N根天线调整后的信号进行压缩。

RRU侧的所述解压缩模块S605，用于将压缩后的信号进行解压缩。

RRU侧的所述滤波模块S606，用于将解压缩后的信号进行滤波处理。

RRU侧的所述DAC+射频发射机S607，用于把数字中频信号变成模拟射频信号发射出去。

具体地，所述系统下行数据传输时，BBU侧还包括：信号变换模块S604，用于将输入的数据流经过信道编码、信号调制、反快速傅里叶变换IFFT的处理得到所述时域信号。

BBU侧的所述削峰处理模块S601，具体用于：所述BBU根据第一公式分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，削峰处理的第一公式具体如公式(1)所示。

为了完成AGC因子调整，先要计算AGC因子，因此所述系统下行数据传输时，BBU侧还包括：AGC因子计算模块S608，用于按照第二公式确定AGC因子，计算AGC因子的第二公式具体如公式(3)所示。

BBU侧的所述压缩模块S603，具体用于：根据第三公式分别根据压缩比对所述所述N根天线调整后的信号进行压缩，压缩处理的第三公式具体如公式(5)所示，第三公式一般称作优化的A律压缩算法，A律压缩算法的具体实现与实施例一中实现方法相同，训练幅度得出的压缩数据对应表也一致。

其中，RRU侧的解压缩模块S605，具体解压缩使用的幅度解压缩表与方法中的一致，不再赘述。

所述BBU侧的所述压缩模块根据离线训练得出的压缩幅度表对时域信号进行A律压缩后，通过光纤发送给RRU，RRU侧的所述解压缩模块根据离线训练得出的解压缩幅度表进行解压缩处理，因为使用固定的压缩幅度表和解压缩幅度表，使得IR接口之间的压缩和解压缩过程变得容易实现，有利于商业应用。

所述滤波模块S606按照如下计算公式进行滤波处理：

y_h(t)＝conv(y(t),h)……………………(7)

其中，y(t)代表待滤波的信号，h代表滤波器系数，conv函数代表进行卷积运算，y_h(t)代表滤波后的信号。

完成滤波处理后，滤波后的信号和原始信号的幅度对比图如图10所示，滤波后的信号见图10上层信号，原始信号见图10下层信号。

为了更加系统地说明分布式基站系统，本发明实施例三还提供图11和图12，进一步阐述分布式基站工作原理。

如图11所示，该图采用了MIMO技术中，其中涉及码字，层，端口，信号赋型的概念。例如L为空间复用传输的层数目，LTE系统支持的最大层数目为L＝4，当传输天线端口数目为4，且空间信道秩为4时，而LTE支持的最大码字数目则为Q＝2，即码字和层存在一对多的映射关系。并且存在码子Q<＝层数<＝天线端口P，发射端基站有N根发射天线，K个用户，每一个用户有Ni，其中i＝1,…K根接收天线，向每一个用户发射的流数为Li，其中i＝1,…K，应该满足Li<＝Ni，其中i＝1,…K，L1+L2+…+LK＝L<＝N。

其中码字具体如下特点：一个码字的数据量太大，无法一个层传输，故此需要多个层来传输，系统高层应该事先知道并且设计好的。预编码只是把多层的数据映射到多个端口，用于信道传递。

尽管可以根据信道距阵的RAND对每个并行的数据流进行独立的速率控制，但是从复杂度和开销的角度考虑，LTE只独立的调解两个等效子数据流的调制和编码等级，LTE中每个独立的编码和调制器的输出对应一个码子，根据信道和业务情况，下行传输最多可以支持2个码子传输。虽然最多只能控制两个码子的速率，但是传输的层数可以设定为1，2，3，4。LTE将可以独立进行速率控制的码子与系统所能支持的并行数据层这两个概念进行了分离。

在多天线传输的情况下，每一个天线端口定义一个资源格。一个天线端口由其相关的参考信号来定义。一个小区中支持的天线端口集合取决于参考信号的配置：

-小区专用参考信号,与非MBSFN传输关联,支持一个、两个和四个天线端口配置，天线端口序号分别满足p＝0,p∈{0,1},和p∈{0,1,2,3}。并且端口0,1一个时隙是两列参考信号，端口2,3一个时隙是1列参考信号的计算公式如下：

$l=\left\{\begin{array}{cccc}0,& N_{\mathrm{symb}}^{\mathrm{DL}}-3& \mathrm{if}& p\&Element;\left\{\mathrm{0,1}\right\}\\ 1& & \mathrm{if}& p\&Element;\left\{\mathrm{2,3}\right\}\end{array}\right....\left(8\right)$

-MBSFN参考信号,与MBSFN传输关联,在天线端口p＝4上传输。

-终端专用参考信号，在天线端口p＝5上传输，一般用于单流波束赋形。

-终端专用参考信号，在天线端口p＝{7,8}上传输，一般用于双流波束赋形。TD-LTE R9中则将波束赋形技术扩展到双流传输中，双流波束赋形技术。定义了模式8引入，波束赋形采用的算法和距阵属于实现问题，并不需要在规范中写出。波束赋形实现了逻辑天线到物理天线的映射这一非标准化模块中，双流波束赋形技术实现了空间复用和波束赋形技术的结合，为此定义了新的双端口专用导频即端口7，8。单端口5赋形权值计算需要利用信道相关矩阵，由于单端口赋形只需要计算一个特征值矢量，因此信道相关矩阵可以根据最近一次上行发送的SRS的信道估计结果进行计算。双端口即Port 7和Port 8、赋形需要计算两个特征值矢量，因此需要eNB尽可能获得下行K_aR×K_aV的信道信息，K_aR为接收天线，K_aV为发送天线。

无论是单流波束赋形还是双流波束赋形都需要使用AOA技术。移动系统中AOA估计是定位业务和GOB赋形功能的重要组成部分，对于传统的智能天线阵列，AOA估计主要采用谱估计的方法，根据信号阵列响应矢量S_θ计算角度功率谱P(θ)，再根据P(θ)，按照一定角度步长搜索最大值即可得到AOA估计结果。对于双极化天线阵列，同一极化方向的组内信号阵列响应矢量S_θ具有唯一形式，不同极化方向的组间天线接收信号的相位之间不再具有确定的关系，因此对同一极化方向的组内阵列天线计算角度功率谱，将不同极化方向的天线阵列角度功率谱做合并处理，最后得到AOA估计结果。

具体方式是通过SRS获得用户的上行信道信息，例如获得第k个子载波的信道估计H_k的计算公式如下：

$H_k=\left[\begin{array}{cccccccc}{h}_k^{\left(2\right)}& h_k^{\left(2\right)}& h_k^{\left(3\right)}& h_k^{\left(4\right)}& h_k^{\left(5\right)}& h_k^{\left(6\right)}& h_k^{\left(7\right)}& h_k^{\left(8\right)}\end{array}\right]...\left(9\right)$

其中，k是大于0的整数，[]代表求矩阵，下标K表示子载波，上表k_aR表示接收天线的编号，代表的是第一根天线第K个子载波的信道估计结果，等依次类推，H_k为第k个子载波的信道估计信息。

计算第k个子载波的相关矩阵R_k的公式如下：

$R_k=H_k^H{H}_k...\left(10\right)$

其中，k是大于0的整数，H_k为第k个子载波的信道估计信息，代表的是Hk的共轭转置，R_k为第k个子载波的相关矩阵；

根据赋形颗粒度，将个PRB划分为组，计算子带相关矩阵公式如下：

${\stackrel{\&OverBar;}{R}}_n=\frac{\underset{k=P^{\left(n\right)}+1}{\overset{P^{\left(n\right)}+N_{\mathrm{sc}}^{\left(n\right)}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{R}_k}{N_{\mathrm{sc}}^{\left(n\right)}}...\left(11\right)$

其中，R_k为第k个子载波的相关矩阵，P⁽ⁿ⁾代表的是这第n组PRB的起始PRB位置， 代表的是低n个子带相关的PRB个数，代表第n个子带相关矩阵。

考虑到信号阵列响应矢量是a(θ)，a(θ)的计算公式如下：

$a\left(\mathrm{\&theta;}\right)=[e^{j{\mathrm{\&Psi;}}_1\left(\mathrm{\&theta;}\right)},e^{j\mathrm{\&Psi;}2\left(\mathrm{\&theta;}\right)},...,e^{j{\mathrm{\&Psi;}}_M\left(\mathrm{\&theta;}\right)}]...\left(12\right)$

其中， ${\mathrm{\&psi;}}_m\left(\mathrm{\&theta;}\right)={r_m}^{T}k\left(\mathrm{\&theta;}\right)=\frac{{2\mathrm{\&pi;d}}_m}{\mathrm{\&lambda;}}\sin \mathrm{\&theta;},$ []代表求矩阵。

这样得到一个二维的数组P(θ,n)，公式如下：

$P(\mathrm{\&theta;},n)=|a_{\mathrm{\&theta;}}^H\&times;{\stackrel{\&OverBar;}{R}}_n\&times;a_{\mathrm{\&theta;}}|...\left(13\right)$

其中a(θ)代表信号阵列响应矢量，代表第n个子带相关矩阵，代表信号阵列响应矢量，P(θ,n)代表的是根据角度和子载波为函数的二维数组。

因为根据P(θ),θ＝1,...,180，扫描搜索其中最大值为AOA估计方向。对于双极化天线稍有不同

$P_{p_i}(\mathrm{\&theta;},n)=\left|a_{\mathrm{\&theta;}}^{\left(p_i\right)H}\stackrel{\&OverBar;}{R}{a}_{\mathrm{\&theta;}}^{\left(p_i\right)}\right|...\left(14\right)$

其中，p_i＝+45°或-45°，a(θ)代表信号阵列响应矢量，代表第n个子带相关矩阵。

对各个极化天线阵列得到的角度功率谱进行合并，合并公式如下：

$P(\mathrm{\&theta;},n)=P_{+45}^2(\mathrm{\&theta;},n)+P_{-45}^2(\mathrm{\&theta;},n)...\left(15\right)$

这样基站根据接收到的最大功率对应的角度作为下行赋形的方向，由于信号压缩可能会破坏赋形角度，故此本专利的IR压缩算法能够有效降低对赋形的破坏。

在一个天线端口传输时，单码字只能映射一层。根据自适应调度分配的资源块格式可以分为单码字复用和多码字复用。在复用状况下，如果对多天线分配多个数据流(Codeword)，称之为多码字复用(Multiple Codeword)；反之，对多天线的复用只分配一个Codeword，则称之为单码字复用(Single Codeword)。在这种情况下，单码字对应的数据块长大约是多码字的若干倍，每个码字可以进行独立的链路自适应。

空间复用层映射：层对应于信道矩阵的秩，因此层数v小于或等于天线端口数P。最多4层，但最多同时发送2个codeword。

其中，单用户MIMO(SU-MIMO)和多用户MIMO(MU-MIMO)的有如下区别：在复用技术中，根据一个资源块接入的用户数，可以区分为单用户MIMO(SU-MIMO)和多用户MIMO(MU-MIMO)，其中多用户MIMO包括和MU-MIMO。在OFDM_TDD(正交频分复用技术)中，物理资源可以涵盖时域、频域和空域资源，SU-MIMO是指单用户独享所有维数的物理资源；而MU-MIMO表明用户用空间区分，多个用户可以共享相同的时频资源，所以可以认为是一种SDMA(Spatial divided multiple access，SDMA)方式。

Node_B侧支持MIMO的三种模式，即复用，分集和赋形；UE侧支持复用，分集；一般情况下MIMO的多天线配置支持2×2，eNB侧实际天线数可以为4，8或16，以分组的形式承载2个数据流。当天线单元为8时，可以支持赋形模式，及复用模式下，采用分组波束赋形的方式。UE侧的实际天线数配置为2。OFDM-TDD要求的多天线配置至少为2*2，且在同一套天线阵上可以支持beam-forming、发射分集和空间复用三种MIMO模式。终端天线阵列为2单元的天线阵。可能采用2单元的均匀直线阵(间距半波长)，或采用极化天线阵列。

在基站侧，一般厂商的方案采用8单元的均匀直线阵，且天线间距为0.5波长。这样，可以将8单元天线分组，即1，2，3，4为一组，而5，6，7，8为另外一组。每一组对应为一个虚拟天线单元，传输同一个Stream的数据流。并且这两组分别呈现垂直极化，也就是1和5垂直极化，2和6垂直极化，3和7垂直极化，4和8垂直极化，这是由于两个六之间相关性越低越好，而对于赋型相关性越高越好，所以赋型处理最好在有直视距最佳。同时也可以是2个流都在8根天线上传输，每一个流都会乘上一个加权因子这样每一个流赋形之后会，2对8组数据分别迭加最后形成一列8组数据对应8根天线。

每一个用户可以接收的数据流数目不能大于其接收天线数目，用户组接收的数据流总数目和不能大于基站的发射天线数目。这都是指在同一个时频资源上。

波束赋形：对于TDD系统利用信道的互易性，例如DOA。计算波束赋形向量，对于FDD也可以通过信号估计。传统意义上的波束赋形基于小间距，例如阵元间距是波长/2，的单数据流的空域预编码，天线之间有很大的相关性。而预编码侧重基于大间距天线阵的多数据流空间复用预处理过程，天线之间的相关性很低。

TD-LTE系统中则将波束赋形技术扩展到双流传输中，双流波束赋形技术。波束赋形采用的算法和距阵属于实现问题，并不需要在规范中写出，协议上仅仅规定大量端口7,8用于双流波束赋型。波束赋形实现了逻辑天线到物理天线的映射这一非标准化模块中。双流波束赋形技术实现了空间复用和波束赋形技术的结合。无论对于单流波束赋型还是双流波束赋技术，如果信号压缩算法不进行有效创新，则会使得多天线的数据受到极大损害，从而制约多天线的赋型效果。然后调整后的信号分别压缩模块、解压缩模块、滤波模块、DAC+射频发射机完成进一步的处理，完成这一系列处理，削峰、压缩解压缩、滤波得到滤波后的信号。

如图12所示，当接收端的N根天线高度相关时，如果发送端仍然发送两组数据流，则接收端无法解码。因此，在收端信道高度相关的情况下，码字数量也只能为1。码字的数量决定了信道矩阵的秩。图12示意了根据信道侦听结果和UE上报的矩阵的秩，MAC层来决定发送的数据块的长度和码字，所以后面预编码选择哪个是在层2的MAC层来决定。然后调整后的信号分别压缩模块、解压缩模块、滤波模块、DAC+射频发射机完成进一步的处理，完成这一系列处理，削峰、压缩解压缩、滤波得到滤波后的信号。

接收端有N根天线，经过MIMO技术处理后采用相同的AGC因子调整，然后调整后的信号分别压缩模块、解压缩模块、滤波模块、DAC+射频发射机完成进一步的处理，完成这一系列处理，削峰、压缩解压缩、滤波得到滤波后的信号，将滤波后的信号和原始信号的比较得到幅度对比图，如图13所示，滤波最终输出的信号质量如下，EVM＝3.75％，通过仿真如果采用削峰+PFIR滤波最终输出的信号质量如下，EVM＝3.85％，故此IR压缩造成的EVM损伤只有0.1％，如此小的损伤几乎可以忽略，对通信系统性能影响不大。

综上所述，该系统能够广泛的用于接收单天线，多天线单载波的RRU装置，能够最小的恶化多天线系统中矩阵预编码和波束赋型的影响，在保证降低光纤成本的基础上，使得信号在BBU和RRU的IR接口上经过压缩后传输，信号质量恶化问题得到改善。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (17)

1.一种信号压缩方法，其特征在于，该方法包括：

基带处理单元BBU分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，得到所述N根天线削峰后的信号，N为大于等于1的整数；

所述BBU根据相同的自动增益控制AGC因子分别对所述N根天线削峰后的信号的功率进行调整；

所述BBU分别根据压缩比对所述N根天线调整后的信号进行压缩。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述BBU分别对N根天线的时域信号进行削峰处理之前，还包括：

所述BBU将输入的数据流经过信道编码、信号调制、反快速傅里叶变换IFFT的处理得到所述时域信号。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述BBU分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，包括：

所述BBU根据第一公式分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，所述第一公式为：

$y\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{threshold}}{\sqrt{{\left|x\left(n\right)\right|}^2}}x\left(n\right),& \mathrm{if}\left|x\left(n\right)\right|>\mathrm{threshold}\\ x\left(n\right),& \mathrm{if}\left|x\left(n\right)\right|\&le;\mathrm{threshold}\end{array}\right.$

其中，y(n)表示削峰处理后的信号，threshold为设定的门限，x(n)表示时域信号的瞬时值，|x(n)|表示对x(n)取绝对值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据相同的AGC因子分别对所述N根天线削峰后的信号的功率进行调整之前，还包括：

按照第二公式确定AGC因子，所述第二公式为：

$\mathrm{agc}=\frac{t\arg \mathrm{et}\_\mathrm{am}}{\mathrm{meas}\_\mathrm{am}}$

其中，agc为AGC因子的取值，target_am为目标幅度值，meas_am为所述N根天线测量得出的幅度平均值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别根据压缩比对所述所述N根天线调整后的信号进行压缩，包括：

根据第三公式分别根据压缩比对所述所述N根天线调整后的信号进行压缩，所述第三公式为：

$F\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{sgn}\left(x\right)\&times;\frac{A\&times;\left|x\right|}{1+\ln \left(A\right)},& 0\&le;\left|x\right|<1/A\\ \mathrm{sgn}\left(x\right)\&times;\frac{1+\ln (A\&times;|x\left|\right)}{1+\ln \left(A\right)},& 1/A\&le;\left|x\right|\&le;1\end{array}\right.$

其中，F(x)表示压缩后的信号，A是压缩参数，x是输入信号，|x|表示对输入信号取绝对值，sgn(x)表示对x运算符号函数，即x大于0结果等于1，x小于零结果等于-1，x等于0结果等于0。

6.一种BBU，其特征在于，包括：

削峰处理模块，用于对N根天线的时域信号进行削峰处理，得到所述N根天线削峰后的信号，N为大于等于1的整数；

AGC因子调整模块，用于根据相同的自动增益控制AGC因子分别对所述N根天线削峰后的信号的功率进行调整；

压缩模块，用于分别根据压缩比对所述N根天线调整后的信号进行压缩。

7.如权利要求6所述的BBU，其特征在于，还包括：

信号变换模块，用于将输入的数据流经过信道编码、信号调制、反快速傅里叶变换IFFT的处理得到所述时域信号。

8.如权利要求6所述的BBU，其特征在于，所述削峰处理模块，具体用于：

所述BBU根据第一公式分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，所述第一公式为：

$y\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{threshold}}{\sqrt{{\left|x\left(n\right)\right|}^2}}x\left(n\right),& \mathrm{if}\left|x\left(n\right)\right|>\mathrm{threshold}\\ x\left(n\right),& \mathrm{if}\left|x\left(n\right)\right|\&le;\mathrm{threshold}\end{array}\right.$

其中，y(n)表示削峰处理后的信号，threshold为设定的门限，x(n)表示时域信号的瞬时值，|x(n)|表示对x(n)取绝对值。

9.如权利要求6所述的BBU，其特征在于，还包括：

AGC因子计算模块，用于按照第二公式确定AGC因子，所述第二公式为：

$\mathrm{agc}=\frac{t\arg \mathrm{et}\_\mathrm{am}}{\mathrm{meas}\_\mathrm{am}}$

其中，agc为AGC因子的取值，target_am为目标幅度值，meas_am为所述N根天线测量得出的幅度平均值。

10.如权利要求6所述的BBU，其特征在于，所述压缩模块，具体用于：

根据第三公式分别根据压缩比对所述所述N根天线调整后的信号进行压缩，所述第三公式为：

$F\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{sgn}\left(x\right)\&times;\frac{A\&times;\left|x\right|}{1+\ln \left(A\right)},& 0\&le;\left|x\right|<1/A\\ \mathrm{sgn}\left(x\right)\&times;\frac{1+\ln (A\&times;|x\left|\right)}{1+\ln \left(A\right)},& 1/A\&le;\left|x\right|\&le;1\end{array}\right.$

其中，F(x)表示压缩后的信号，A是压缩参数，x是输入信号，|x|表示对输入信号取绝对值，sgn(x)表示对x运算符号函数，即x大于0结果等于1，x小于零结果等于-1，x等于0结果等于0。

11.一种分布式基站系统，包括基带处理单元BBU和射频拉远单元RRU，其特征在于，下行数据传输时，BBU包括削峰处理模块、AGC因子调整模块和压缩模块，RRU包括解压缩模块；

BBU侧的所述削峰处理模块，用于分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，得到N根天线削峰后的信号，N为大于等于1的整数；

BBU侧的所述AGC因子调整模块，用于根据相同的自动增益控制AGC因子分别对所述N根天线削峰后的信号的功率进行调整；

BBU侧的所述压缩模块，用于分别根据压缩比对所述N根天线调整后的信号进行压缩。

RRU侧的所述解压缩模块，用于将压缩后的信号进行解压缩。

12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述系统下行数据传输时，BBU侧还包括：

信号变换模块，用于将输入的数据流经过信道编码、信号调制、反快速傅里叶变换IFFT的处理得到所述时域信号。

13.如权利要求11所述的系统，其特征在于，BBU侧的所述削峰处理模块，具体用于：

所述BBU根据第一公式分别对N根天线的时域信号进行削峰处理，所述第一公式为：

$y\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{threshold}}{\sqrt{{\left|x\left(n\right)\right|}^2}}x\left(n\right),& \mathrm{if}\left|x\left(n\right)\right|>\mathrm{threshold}\\ x\left(n\right),& \mathrm{if}\left|x\left(n\right)\right|\&le;\mathrm{threshold}\end{array}\right.$

其中，y(n)表示削峰处理后的信号，threshold为设定的门限，x(n)表示时域信号的瞬时值，|x(n)|表示对x(n)取绝对值。

14.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述系统下行数据传输时，BBU侧还包括：

AGC因子计算模块，用于按照第二公式确定AGC因子，所述第二公式为：

$\mathrm{agc}=\frac{t\arg \mathrm{et}\_\mathrm{am}}{\mathrm{meas}\_\mathrm{am}}$

其中，agc为AGC因子的取值，target_am为目标幅度值，meas_am为所述N根天线测量得出的幅度平均值。

15.如权利要求11所述的系统，其特征在于，BBU侧的所述压缩模块，具体用于：

根据第三公式分别根据压缩比对所述所述N根天线调整后的信号进行压缩，所述第三公式为：

$F\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{sgn}\left(x\right)\&times;\frac{A\&times;\left|x\right|}{1+\ln \left(A\right)},& 0\&le;\left|x\right|<1/A\\ \mathrm{sgn}\left(x\right)\&times;\frac{1+\ln (A\&times;|x\left|\right)}{1+\ln \left(A\right)},& 1/A\&le;\left|x\right|\&le;1\end{array}\right.$

其中，F(x)表示压缩后的信号，A是压缩参数，x是输入信号，|x|表示对输入信号取绝对值，sgn(x)表示对x运算符号函数，即x大于0结果等于1，x小于零结果等于-1，x等于0结果等于0。

16.如权利要求11所述的系统，其特征在于，RRU侧的所述解压缩模块，具体用于：

根据第四公式对所述所述N根天线压缩后的信号进行解压缩，所述第四公式为：

$y=\left\{\begin{array}{cc}\frac{(1+\ln \left(A\right))x}{A},& \frac{-1}{1+\ln A}<x<\frac{1}{1+\ln A}\\ \frac{e^{(1+\ln A)x-1}}{A},& \frac{1}{1+\ln A}\&le;x\&le;1\\ \frac{e^{-(1+\ln A)x-1}}{-A},& -1\&le;x\&le;\frac{-1}{1+\ln A}\end{array}\right.$

其中，y表示解压缩后的信号，A是解压缩参数，x是输入的压缩信号。

17.如权利要求11所述的系统，其特征在于，还包括：

所述BBU侧的所述压缩模块根据离线训练得出的压缩幅度表对时域信号进行A律压缩后，通过光纤发送给RRU，RRU侧的所述解压缩模块根据离线训练得出的解压缩幅度表进行解压缩处理。