CN106027452B - 一种降低fbmc-oqam峰均值比的pts双层搜索方法 - Google Patents

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Abstract

本发明请求保护一种降低FBMC‑OQAM系统峰均值比的算法，涉及无线通信系统。该算法在传统PTS进行子序列化分的基础之上对已划分的子序列再次进行分组，形成双层的子序列划分结构，为实现快速搜索本文进行分层搜索。首先，对FBMC‑OQAM每个数据块按照与PTS相同的方法分为V个子序列，并对这V个子序列进行分组，共分成D组，每组V/D个子序列；其次，在搜索时针对不同的层次进行分层查找，对于底层算法目的是降低该数据块的PAPR，对于顶层算法目的是处理相邻数据块的相互影响，从而降低FBMC‑OQAM整体信号的PAPR。由于采用了分层搜索方式，在每一层内的搜索序列长度均较小，在一定程度上降低了搜索次数，且不会引起信号畸变。

Description

一种降低FBMC-OQAM峰均值比的PTS双层搜索方法
技术领域
本发明涉及无线通信领域，尤其涉及滤波器组多载波技术中的降低峰均值比的技术。
背景技术
随着第五代移动通信(5G)的技术研究是业界高度关注课题，而5G的多址与复用方案设计正在深入开展。尽管正交频分复用(OFDM)技术已经被很多无线标准采用，但是由于OFDM具有很强的带外辐射，并且对载波的频谱偏移十分敏感，因此，OFDM不再适合5G的发展需要。基于OFDM的改进，目前已经提出了滤波器组多载波(FBMC)、通用滤波器多载波(UFMC)等有效的多址与复用技术。
FBMC是一种多载波技术，通过具有较小的旁瓣的滤波器缓解了载波频率偏移对OFDM传输的影响，与OQAM(正交幅度调制)结合可使频谱带外泄露非常低，同时，由于未使用循环前缀，FBMC-OQAM的传输速率较高。然而，FBMC-OQAM在传输信号的过程中，其多个子信道叠加，会产生较大峰值，导致峰均值比(PAPR)较高。因此，降低FBMC-OQAM系统的PAPR是其应用的一个重要问题。自从OFDM系统提出来，其降低其峰均值比的问题一直都是研究的重点，在过去的一些年里面，已有很多优秀的降低PAPR的技术被提出[Rahmatallah Y,MohanS.Peak-To-Average Power Ratio Reduction in OFDM Systems:A Survey And Taxonomy[J].IEEE Communications Surveys&Tutorials,2013,15(15):1567-1592.]，但对于FBMC—OQAM系统降低PAPR的方法还较少。
设FBMC-OQAM含有N个子载波，经过OQAM调制、串并转换后，转化为数据矩阵X定义为X＝(X0,X1,...,XM-1)，其中，Xm表示第m个数据块，M表示数据块大小。FBMC-OQAM传输系统如图1所示。
Xm定义为其中T定义为转置，为第m个数据块上，第k个载波上的数据。对于复信号，定义为其中分别表示第m个数据块上，第k个载波上的数据的实部信号和虚部信号，且实部信号与虚部信号之间在时域上相差T/2，其中T是码元宽度。通过原型滤波器h(t)即可得到：
其次，和N个正交子载波正交调制之后得到：
然后，在N个子载波信号上叠加在一起得出FBMC-OQAM在第m个数据块上的信号Sm(t)
其中L为原型滤波去h(t)的长度，显然Sm(t)的长度为
最后，FBMC-OQAM将M个子数据块叠加在一起得出FBMC-OQAM的最终信号S(t)
结合公式(2)和(4)，则
这里原型滤波器的设计采用频谱抽样技术，子载波的数量为N，重叠因子为k，滚降因子为α，在未经过上采样时，滤波器的长度L＝kN-1，l＝0,1,...,L-1，则
则滤波器的脉冲响应设计如下：
其中A为标准化常量，且
显然，FBMC-OQAM的原型滤波器的脉冲响应的长度大于T，且输入信号的实部与虚部之间还有T/2的时延，故FBMC-OQAM的相邻数据块是重叠的，相邻之间的数据块会相互影响其的峰均值大小的。
目前已有的降低PAPR的方法只适用于离散信号，为了更加的逼近真实的信号，FBMC-OQAM信号S(t)采用T/K的采样率进行采样，其中K＝λN，其中λ为过采样系数，文献[Tellado J,Cioffi J M.PEAK TO AVERAGE POWER RATIOREDUCTION IN MULTICARRIERMODULATION SYSTEM:WO,WO/1999/055025[P].1999.]证明，当λ≥4时，采样后的信号的PAPR可以非常的接近连续信号的PAPR。本文采用λ＝4。
于是，复信号通过采样后的原型滤波器h[n]即可得到
其次，和N个正交子载波正交调制之后得到离散信号为
即：
其中h[n]是由连续原型滤波器h(t)经过采样之后得到的离散滤波器，其中Lh表示h[n]的长度，且Lh＝λkN-1，其中λ是过采样系数，k是重叠因子，N是子载波的个数。
设A代表与相邻的数据块的重叠个数，显然
PAPR表示信号的峰值与信号的均值之比，能够说明信号的幅度变化的情况。假设某个信号xn，则PAPR定义为：
其中，N表示传输信号xn的长度。显然，PAPR的最小值为1(0dB)。系统的PAPR的性能可以用互补误差累积函数(CCDF)表示，它能计算出PAPR超过给出的门限值P0的概率。
为得到分组分层搜索方案，这里先对FBMC-OQAM信号的PAPR进行分析。传统的PTS技术首先用于OFDM系统中，其主要思路就是先将输入的数据符号划分为V个子组，每个子组的长度仍为N，然后对每个子组进行系数最优化的求解，最后再合并这些子组，从而达到降低整个系统PAPR的目的[Farhang-Boroujeny B.OFDM versus filter bank multicarrier[J].IEEE Signal Processing Magazine,2011,28(3):92-112.]。传统的OFDM系统中的PTS算法框图如图2所示。
在FBMC-OQAM系统中，将第m个数据块的输入信号分成V个互不重叠的子序列,设第v个子数据的时域序列为
其中，
然后构造合适的相位旋转因子
则第m个离散数据块经过旋转因子加权后为
若将传统的PTS算法(C-PTS)直接运用于FBMC-OQAM系统中则为依次各个数据块寻找使得的PAPR最小，即，
很明显，我们需要遍历WV个相位因子才能使第m个数据块的峰值最小。然而由于FBMC-OQAM相邻数据块的叠加性，这种方法的性能并不好。后文的仿真可以证明，传统的PTS算法不适合FBMC-OQAM系统，我们需要对其进行改进。
考虑到FBMC-OQAM信号的特性，根据公式(4)和(9)可以推出FBMC-OQAM离散信号表示为
则有，
若寻找最佳旋转因子向量组β＝(β0,β1,...,βM-1)使得的PAPR最小，则寻找旋转因子向量组的β＝(β0,β1,...,βM-1)可使系统的PAPR显著降低。
然而若采用这种算法则需要遍历WMV个相位因子，其中W为总共可选的相位旋转因子的个数，其复杂度高达O(WMV)。我们把这种算法称为FBMC-OQAM的理想PTS算法(I-PTS)，这个惊人的复杂度是不能让人接受的，在实际中是无法实现的。我们必须对这个算法的思路进行改进，才能运用于FBMC-OQAM系统中。
首先我们分析FBMC-OQAM信号的特征。其信号图、数据块关系和单个数据块信号图分别如图3、图4和图5所示：
由于原型函数h(t)的特点，以及FBMC-OQAM中实部与虚部时延的问题，我们可以发现其峰值主要集中在(Lh-K/2)/2～MK+(Lh-K/2)/2这MK个点之中，如图3所示。我们设这段区域为P。
然后由图5得出，第m个数据块位于mK～mK+K/2+Lh之间，然而其峰值主要位于[mK+(Lh-K/2)/2,(m+1)K+(Lh-K/2)/2)。
从图3、4、5可以看出，FBMC-OQAM信号在各个数据块峰值以外的部分出现峰值，则是由于相邻的数据块相互叠加相互影响造成的。此时，对FBMC-OQAM信号分析，得出其峰均值比的影响主要有以下两个方面：一是单个数据块由于不同相位的载波的叠加造成的较大的峰值，二是相邻的数据块之间的相互影响造成的较大的峰值。
结合FBMC-OQAM系统的特点，以及高峰值的影响方式，发明一种双层相位序列搜索算法(D-PTS)，并结合FBMC-OQAM系统进行改进。
发明内容
针对以上现有技术的不足，本发明提出了一种新的基于PTS的双层搜索算法(D-PTS)，能以较小的复杂度降低FBMC-OQAM信号的PAPR的降低FBMC-OQAM峰均值比的PTS双层搜索方法。
本发明的技术方案如下：
一种降低FBMC-OQAM峰均值比的PTS双层搜索方法，其包括以下步骤：
101、进行滤波器组多载波-正交幅度调制系统FBMC-OQAM的初始化步骤，采用PTS序列搜索算法获得的M个数据块，这些数据块是相互叠加的发送信号数据块，并将M个数据块进行双层分割，顶层分割成V组，底层的每组划分成D组，最后初始化旋转相位矢量为1；
102、对每个数据块下的V个子序列划分成D组，每个组中含有E＝V/D个子序列，对这E个子序列采用PTS搜索算法，调整对应的旋转因子，使得每个数据块的峰均值比最小，此时得出调整完毕的底层旋转因子矩阵β′，将这些旋转因子加权到信号上后得出步骤102调整对应的旋转因子，使得每个数据块的峰均值比最小具体为：对第0个数据块下的第1个子序列组，对这E个子序列采用PTS搜索算法，修改旋转因子向量组中的第一个向量β0中这V个元素中第1子序列组的值，即前E个元素，使得第0个数据块峰均值最小，然后依次对剩余的数据块下的每个子序列组对应的旋转因子调整，直到所有子序列组的旋转序列调整完毕；直至将M个数据块调整完毕，此时得出调整完毕的底层旋转因子矩阵β′＝(β′0，β′1，...，β′M-1)，将这些旋转因子加权到信号上后得出： 表示元素v中第m个调整完毕的旋转因子，表示第m个数据块的顶层D组子序列当m＝0，即第0个数据块的的顶层D组子序列进行PTS搜索算法，使得FBMC-OQAM第0个数据块信号的峰值最小，此时的第0个数据块的旋转相位因子为d0＝(d1 0，d2 0，...，dD)0T，则经过顶层加权旋转因子后的修正信号为
103、对于顶层中，求出顶层旋转因子矩阵d，其中当第m个数据块为第m个数据块之前的数据块，经过顶层旋转因子加权之后的信号分别为得出双层搜索算法的底层旋转因子矩阵β和顶层旋转因子矩阵d，从而得出此时的求出此时系统的信号的峰值与信号的均值之比PAPR，完成PTS双层搜索。
进一步的，所述步骤101对M个数据块下每个数据块中的N个子载波以相邻分割的方式分割成V个子序列，每个子序列表示为然后将所有的旋转相位矢量赋值为1，即β′＝(β′0，β′1，...，β′M-1)初始化为V×M的元素全为1的矩阵。
进一步的，当第m个数据块为第m个数据块之前的数据块，经过顶层旋转因子加权之后的信号分别为若顶层旋转因子使得，
其中P位于[(Lh-K/2)/2，MK+(Lh-K/2)/2]，P表示迭代最大限值，表示顶层数据库分组的子序列，表示顶层加权旋转因子，表示经过顶层加权旋转因子后的修正信号，且此时，第m个数据块经过顶层加权旋转因子后的修正信号为和其顶层旋转因子为
本发明的优点及有益效果如下：
本发明通过对PTS算法进行改进，提出了一种新的基于PTS的双层搜索算法(D-PTS)，能以较小的复杂度降低FBMC-OQAM信号的PAPR。该算法在传统PTS进行子序列化分的基础之上对已划分的子序列再次进行分组，形成双层的子序列划分结构，为实现快速搜索本文进行分层搜索。首先，对FBMC-OQAM每个数据块按照与PTS相同的方法分为V个子序列，并对这V个子序列进行分组，共分成D组，每组V/D个子序列；其次，在搜索时针对不同的层次进行分层查找，对于底层算法目的是降低该数据块的PAPR，对于顶层算法目的是处理相邻数据块的相互影响，从而降低FBMC-OQAM整体信号的PAPR。由于采用了分层搜索方式，在每一层内的搜索序列长度均较小，在一定程度上降低了搜索次数，且不会引起信号畸变。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例FBMC-OQAM传输系统框图；
图2 OFDM中部分传输序列框图；
图3 FBMC-OQAM信号图形；
图4 FBMC-OQAM数据块关系；
图5 FBMC-OQAM单个数据块信号图形；
图6双层搜索算法分块示意图；
图7传统PTS方法在OFDM和FBMC-OQAM系统中PAPR降低效果对比图；
图8 V＝4本文算法和传统PTS算法在FBMC-OQAM降低PAPR效果对比图；
图9当V、D取不同值时本文算法的PAPR降低效果对比图；
图10当V、D取不同值时本文算法与其他算法的复杂度对比图。
具体实施方式
以下结合附图，对本发明作进一步说明：
初始化
①将M个数据块下每个数据块中的N个子载波以相邻分割的方式分割成V个子序列，每个子序列表示为然后将所有的旋转相位矢量赋值为1，即β＝(β0,β1,...,βM-1)初始化为V×M的元素全为1的矩阵。
②将每个数据块下的V个子序列进行进一步的分组，分成D组，则每个组中含有E＝V/D个子序列，其分割方式如图6所示：
底层算法
③对第0数据快下的第1个子序列组，对这E个子序列采用PTS搜索算法，修改β0中这V个元素中第1子序列组的值，即前E个元素，使得第0个数据块峰均值最小。
④重复第③步，依次对该数据块下的每个子序列组对应的旋转因子调整，直到所有子序列组的旋转序列调整完毕。
⑤重复第③和④步，依次对每个数据块进行调整，直至将M个数据块调整完毕，此时得出调整完毕的旋转因子矩阵β′＝(β′0,β′1,...,β′M-1)，将这些旋转因子加权到信号上后得出：
顶层算法
⑥当m＝0，即第0个数据块的的顶层D组子序列进行PTS搜索算法，使得FBMC-OQAM第0个数据块信号的峰值最小,此时的第0个数据块的旋转相位因子为则经过顶层加权旋转因子后的修正信号为
⑦当第m个数据块为第m个数据块之前的数据块，经过顶层旋转因子加权之后的信号分别为若顶层旋转因子使得，
其中P位于[(Lh-K/2)/2,MK+(Lh-K/2)/2]，且
此时，第m个数据块经过顶层加权旋转因子后的修正信号为和其顶层旋转因子为
⑧重复步骤⑦，直至将M个数据块全部遍寻。此时得到顶层旋转因子矩阵d＝(d0,d1,...,dM-1)。
至此，我们得出双层搜索算法的旋转因子底层β顶层d。从而得出此时的并求出此时系统的PAPR，仿真表明能显著降低系统的PAPR。
其复杂度为：
仿真结果与分析。
这里对仿真的参数进行说明。首先，本文仿真中FBMC-OQAM的子载波数目均为N＝64，采用4QAM的调制方式，原型滤波器的k＝4，且FBMC-OQAM的数据块M＝16。其次，仿真中不考虑子载波的边带信息，PTS的旋转因子的集合为{1，-1}，使用过采样系数为4的过采样，PTS的数据分块的划分采用交织法分块。
接下来，通过与传统PTS算法(C-PTS)、理想PTS算法(I-PTS)、S-PTS算法[Ye C,LiZ,Jiang T,et al.PAPR Reduction of OQAM-OFDM Signals Using Segmental PTSScheme With Low Complexity[J].IEEE Transactions on Broadcasting,2014,60(60):141-147.]等对比仿真，说明本文算法降低PAPR的效果；进一步，也通过不同参数选取对本文算法性能的影响进行仿真分析。
图7显示V＝4时采用传统PTS算法，直接运用于FBMC-OQAM系统中的降低PAPR的效果。为了进行比较，本文同时仿真了OFDM系统使用传统PTS算法的效果图进行比较。
从图中我们可以看出，将传统的PTS算法直接运用于FBMC-OQAM系统时，当V＝4时，在CCDF＝0.001时，PAPR的性能改善了约0.7dB，然而，OFDM系统中，直接使用传统PTS算法时，能改善2.5dB。由此我们可以得出结论，传统PTS算法直接运用于FBMC-OQAM系统降低其PAPR的效果并不明显，需要对传统PTS算法进行改进。
图8中我们将V＝4的传统PTS算法直接运用于系统和本文V4D4与V4D2的双层搜索算法降低FBMC-OQAM系统的PAPR的效果进行对比。从图中可以看出本文搜索算法均远优于传统的PTS算法。在V4D2时，虽然在CCDF＝0.001数量级上的PAPR仅仅优化约0.2dB，但是算法的复杂度跟传统的PTS算法相比，大大降低。在V4D4时，本文的搜索算法计算复杂度跟传统PTS算法相同，但是PAPR的优化再次提高了1.9dB。由此我们可以得出结论，本文的双层搜索算法性能优于传统的PTS算法，而且能降低系统算法的复杂度。
图9给出了V、D取不同值的双层搜索算法在FBMC-OQAM系统中降低PAPR的效果。图10给出了V、D不同值时，系统的复杂度分析。由图分析可知，算法的性能主要由V、D影响，当D一定时，V值越大，系统的复杂度越高。结合图9，系统的PAPR性能也就越好。然而，当V一定时，附近时系统的复杂度越小。在图10中可以看出当V＝16时，D＝4时，系统的复杂度最低。当D值越大，系统的PAPR性能也就越好。V16D8较V16D4在CCDF＝0.001数量级上的PAPR优化1.2dB。这是由于FBMC-OQAM系统相邻数据块相互作用对峰值的影响要高于单个数据块峰值影响，另外，从图10可以看出，理想PTS算法的复杂度，随V的增大急剧上升，这种复杂度在实际应用中不可忍受。当V取较大值(V>8)时，与传统PTS算法、文献[19]中的S-PTS算法比较，该算法的复杂度明显更低。当V＝16时，本文算法明显优于S-PTS算法。
从而得出结论:
1.当V值较大时，系统的复杂度优化越好且PAPR系能越好。
2.D值取值范围在之间时，算法的性能更好。
3.D值越大系统复杂度越大，但系统的PAPR性能越好。
4.值附近处，系统复杂度最低。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (3)

1.一种降低FBMC-OQAM峰均值比的PTS双层搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：
101、进行滤波器组多载波-正交幅度调制系统FBMC-OQAM的初始化步骤，采用PTS序列搜索算法获得的M个数据块，这些数据块是相互叠加的发送信号数据块，并将M个数据块进行双层分割，顶层分割成V组，底层的每组划分成D组，最后初始化旋转相位矢量为1；
102、对每个数据块下的V个子序列划分成D组，每个组中含有E＝V/D个子序列，对这E个子序列采用PTS搜索算法，调整对应的旋转因子，使得每个数据块的峰均值比最小，此时得出调整完毕的底层旋转因子矩阵β′，将这些旋转因子加权到信号上后得出步骤102调整对应的旋转因子，使得每个数据块的峰均值比最小具体为：对第0个数据块下的第1个子序列组，对这E个子序列采用PTS搜索算法，修改旋转因子向量组中的第一个向量β0中这V个元素中第1子序列组的值，即前E个元素，使得第0个数据块峰均值最小，然后依次对剩余的数据块下的每个子序列组对应的旋转因子调整，直到所有子序列组的旋转序列调整完毕；直至将M个数据块调整完毕，此时得出调整完毕的底层旋转因子矩阵β′＝(β′0，β′1，...，β′M-1)，将这些旋转因子加权到信号上后得出： 表示元素v中第m个调整完毕的旋转因子，表示第m个数据块的顶层D组子序列当m＝0，即第0个数据块的的顶层D组子序列进行PTS搜索算法，使得FBMC-OQAM第0个数据块信号的峰值最小,此时的第0个数据块的旋转相位因子为则经过顶层加权旋转因子后的修正信号为
103、对于顶层中，求出顶层旋转因子矩阵d，其中当第m个数据块为第m个数据块之前的数据块，经过顶层旋转因子加权之后的信号分别为得出双层搜索算法的底层旋转因子矩阵β和顶层旋转因子矩阵d，从而得出此时的求出此时系统的信号的峰值与信号的均值之比PAPR，完成PTS双层搜索。
2.根据权利要求1所述的一种降低FBMC-OQAM峰均值比的PTS双层搜索方法，其特征在于，所述步骤101对M个数据块下每个数据块中的N个子载波以相邻分割的方式分割成V个子序列，每个子序列表示为然后将所有的旋转相位矢量赋值为1，即β′＝(β′0，β′1，...，β′M-1)初始化为V×M的元素全为1的矩阵。
3.根据权利要求1所述的一种降低FBMC-OQAM峰均值比的PTS双层搜索方法，其特征在于，当第m个数据块为第m个数据块之前的数据块，经过顶层旋转因子加权之后的信号分别为若顶层旋转因子使得，
其中P位于[(Lh-K/2)/2,MK+(Lh-K/2)/2]，P表示迭代最大限值，表示顶层数据库分组的子序列，表示顶层加权旋转因子，表示经过顶层加权旋转因子后的修正信号，且此时，第m个数据块经过顶层加权旋转因子后的修正信号为和其顶层旋转因子为
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