CN106571889A - 自适应调制方法 - Google Patents

Abstract

一种自适应调制方法，包括以下步骤：S1、通过信道估算结果获取信道状态；S2、根据所述信道状态，对所有子载波进行动态分组；S3、根据所述分组将信息自适应分配给所述分组，并根据分配后得到的所述分组的比特数对所述信息进行调制；S4、对所述信息进行相应的解调制。相对于不分组的自适应调制算法，可以在误码率接近的情况下，大大降低计算量；相对于固定分组的自适应调制算法，误码率更低，并且平均计算量更小；而且能自适应动态分组，适应各种复杂的信道环境。

Description

自适应调制方法

技术领域

本发明涉及移动数字通信领域，特别是涉及一种自适应调制方法。

背景技术

目前的移动数字通信领域，已经进入4G时代，通信质量和通信速率相对3G时代，已经有了大幅度的提升，正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术，正是4G时代的关键性技术之一。OFDM系统，将信道分成多个正交的子信道，每个子信道可以独立进行子载波调制，并且各个子载波并行传输，因此OFDM系统可以采用混合调制方式；因为这个特性，在OFDM系统中又提出了一种新的技术，即自适应调制技术(Adaptivemodulation，AM)。如图1所示，图1显示为现有技术中自适应调制OFDM系统流程方框图；自适应调制技术，根据当前信道的状态(Channel State Information，CSI)，自适应调整各个子信道的传输功率，传输比特数以及调制方式，提高频谱利用率，以达到最大化吞吐量或者功率最小化等最优性能；简单地说，自适应调制的原理就是在信道条件好的子载波上采用高阶的调制方式，在信道条件差的子载波上采用低阶的调制方式。

信息论中为实现频谱利用率最大化，给出了最优的功率分配方法，即基于注水原理的功率分配方法，假设一个频率选择性衰落信道，频率响应为C(f)，加性高斯白噪声功率谱密度为N(f)W/Hz，发送信号在可用频带W上的功率谱密度是|X(f)|²。将信道分成任意多个带宽为df的子信道，则信道容量C_FS就是所有这些子信道容量之和，所以有：

在发射功率S一定的情况下，使用信道容量最大的信号功率谱就是一下条件极值问题的解：

满足：

可以得到其解为：

其中v由下式确定：

即，信道|C(f)|²/N(f)高的时候，分配的成功率高，信道|C(f)|²/N(f)低的时候，分配的成功率低。如图2所示，图2显示为现有技术中注水法功率分配示意图；曲线K(f)表示信达内不同频率对应的信噪比的倒数，注水法即一种形象的说法，好像把总量为S的水倒入曲线所表示的碗中。

注水法功率分配只是理论上的最优解，实际系统中，首先，子信道是有限的；其次，每个子信道的分配比特数必须是整数。在理论指导下，提出了很多方法来逼近理论的最优值。

Hughes-Hartogs提出一种贪婪算。该方法的传输数据速率固定，并且规定了一个系统误比特率的最高门限，在这种条件下，使系统总功率最小。主要思想是每分配一个比特，都选择功率增加最小的子载波，这样就可以保证总的发送功率最小。但这种方法运算量很大，不利于高速数据传输。

Chow，Ciofi，Bingham提出一种近似于注水方法的次优最小化自适应比特分配算，方法性能低于Hughes-Hartogs方法，但是有更快的收敛速度。该方法的优化准则是在维持目标误比特率的前提下，使系统的性能余量最大。通过迭代过程，逐步分配比特，同时保证系统的余量最大，直到所有的比特都分配完毕。方法中设置了一个最大的迭代次数，以保证方法的收敛速度。

R.F.H.Fischer和J.B.Hube提出一种基于误码率最小化的分配方法。与Chow方法不同的是，Fischer方法不是以信道容量为依据来进行比特分配，它以误比特率最小为设计目标。它的优化准则是在维持恒定传输速率和给定总的发射功率的前提下，使系统的误比特率性能达到最优。当所有的子载波上的误比特率相等时，系统的误码率达到最小值。该方法比Chow方法复杂度低，只要迭代几次就可以得到最终结果，而且性能也比较好，是目前效率较高的方法之一。

以上三种方法是自适应调制方法中十分有代表性的三种方法，但是，即使是方法复杂度最低的Fischer方法，也需要很大的计算量，这样会占用过多的计算和通信资源。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种自适应调制方法，用于解决现有技术中复杂程度高，计算量大，占用过多的计算和通信资源的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种自适应调制方法，包括以下步骤：

S1、通过信道估算结果获取信道状态；

S2、根据所述信道状态，对所有子载波进行动态分组；

S3、根据所述分组将信息自适应分配给所述分组，并根据分配后得到的所述分组的比特数对所述信息进行调制；

S4、对所述信息进行相应的解调制。

优选地，所述步骤S2包括以下步骤：

S21、将所有的所述子载波排序；

S22、计算分组数目；

S23、根据所述分组数目，对所述子载波进行分组，得到每组所述子载波的数目。

优选地，所述步骤S21中所述排序的方式为按照信道增益从小到大进行排序。

优选地，所述步骤S22中计算所述分组数目的公式为：

其中：N为所得到的分组数目；|H_max|²和|H_min|²分别为所述子载波的最大增益和最小增益；N₀为所述噪声功率；R_target为所述传输总比特数；Number_sub为所述子载波总数。

优选地，所述步骤S23还包括以下步骤：

根据公式和k＝Number_sub-m×N计算出每个所述分组分配的所述子载波的数目为n(i)；

其中，i为所述子载波所在的组数，且i＝1～N；前N-k个所述分组分配m个所述子载波，后k个所述分组分配m+1个所述子载波。

优选地，所述步骤S3还包括步骤：

S31、计算所述分组的平均增益，并通过所述平均增益计算所述分组的双边带噪声功率；

其中，所述平均增益为|H_avr(i)|²，其中i＝1～N；所述双边带噪声功率的表达式为

S32、计算所述分组平均分配的所述比特数；

S33、处理所述比特数，并根据所述比特数的处理结果将所述自适应分配给所述分组

优选地，所述步骤S32中计算所述分组平均分配的所述比特数的公式为：

其中，j＝1～Number_sub’，i＝1～N；

Number_sub’为当前激活的子载波数目，初始Number_sub’＝Number_sub。

优选地，所述步骤S33中处理比特数的步骤还包括：

去除小于零的所述b_i，重新计算Number_sub’，进而重新计算所述b_i，直到所有b_i均大于零为止；通过公式b′_i＝round(b_i)量化所述b_i，并计算Δb_i，其中Δb_i＝b_i-b′_i，i＝1～N。

优选地，所述步骤S33中所述自适应分配的步骤还包括：

根据公式R′＝∑b′_i计算R′，其中i＝1～N；

判断R′是否等于R_total；若是，则结束所述子载波的比特分配；若否，则调整R′，直到R′等于R_total。

优选地，调整R′的步骤包括：

A、判断R′是否大于R_total；若R′大于R_total，则进入步骤B，若R′小于R_total则进入步骤C；

B、判断R′-n(i)是否大于R_total；

若是，则从Δb_i获取Δb_imin，并令b′_i＝b′_i-1，R′＝R′-n(i)和Δb_i＝Δb_i+1；

若否，则从Δb_i获取Δb_imin，记录所述子载波所在的组数i和R′-R_total，并将所述分组中第i组的前R′-R_total个所述子载波分配比特数减一

C、判断R′-n(i)是否大于R_total；

若是，则从Δb_i中获取Δb_imax，记录所述子载波所在的组数i和R_total-R′，并将所述分组中第i组的前R_total-R′个所述子载波分配比特数加一；

若否，则从Δb_i中获取Δb_imax，并令b′_i＝b′_i+1、R′＝R′+n(i)和Δb_i＝Δb_i-1。

如上所述，本发明的自适应调制方法，具有以下有益效果：

相对于不分组的自适应调制算法，可以在误码率接近的情况下，大大降低计算量；相对于固定分组的自适应调制算法，误码率更低，并且平均计算量更小；而且能自适应动态分组，适应各种复杂的信道环境。

附图说明

图1显示为现有技术中自适应调制OFDM系统流程方框图；

图2显示为现有技术中注水法功率分配示意图；

图3显示为本发明自适应调制方法一实施例的系统流程方框图；

图4显示为本发明自适应调制方法另一实施例的系统流程方框图；

图5显示为本发明自适应调制方法的比特分配图

图6显示为现有技术中基于误码率最小化的分配方法的比特分配图；

图7显示为图5和图6比特分配比较的信道增益示意图；

图8显示为本法明自适应调制方法的仿真结果对比图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。

请参阅图3至图6。需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

图3显示为本发明自适应调制方法一实施例的系统流程方框图；如图3所示，本发明的一实施例中，本发明提供的自适应调制方法通常依托于发射机和接收端为载体；包括以下步骤：

S1、通过信道估算结果获取信道状态；

S2、发射机根据信道状态，对所有子载波进行动态分组；

S3、根据子载波分组的结果将信息自适应分配给子载波分组，并根据分配后得到的子载波分组的比特数对信息进行调制；

S4、接收端对信息进行相应的解调制，即可得到所传输的信息。

图4显示为本发明自适应调制方法另一实施例的系统流程方框图；如图4所示，本发明的另一实施例中，本发明提供的自适应调制方法通常依托于发射机和接收端为载体；包括以下步骤：

S1、通过信道估算结果获取信道状态；

S2、发射机根据信道状态，对所有子载波进行动态分组；

S3、根据子载波分组的结果将信息自适应分配给子载波分组，并根据分配后得到的子载波分组的比特数对信息进行调制；

S4、接收端对信息进行相应的解调制，即可得到所传输的信息。

其中步骤S2包括以下步骤：

S21、将所有的子载波排序；在本发明的一优选实施例中，排序的方式为按照信道增益从小到大进行排序。

S22、计算分组数目；在本发明的一优选实施例中，计算分组数目的公式为：

其中：N为所得到的分组数目；|H_max|²和|H_min|²分别为子载波的最大增益和最小增益；N₀为所述噪声功率；R_target为所述传输总比特数；Number_sub为所述子载波总数。

S23、根据子载波分组数目，对子载波进行分组，得到每个子载波分组钟子载波的数目。计算每个子载波分组的子载波数目的步骤包括以下步骤：

根据公式和k＝Number_sub-m×N计算出每个分组分配的子载波的数目为n(i)；

其中，i为子载波所在的组数，且i＝1～N；前N-k个分组分配m个子载波，后k个分组分配m+1个子载波。

其中，步骤S3还包括步骤：

S31、计算子载波分组的平均增益，并通过平均增益计算子载波分组的双边带噪声功率；

其中，平均增益为|H_avr(i)|²，其中i＝1～N；双边带噪声功率的表达式为

S32、计算分组平均分配的比特数；本发明的一优选实施例中，计算分组平均分配的比特数的公式为：

其中，j＝1～Number_sub’，i＝1～N；

Number_sub’为当前激活的子载波数目，初始Number_sub’＝Number_sub。

S33、处理比特数，并根据比特数的处理结果将自适应分配给分组。本发明的一优选实施例中，处理比特数的步骤还包括：去除小于零的b_i，重新计算Number_sub’，进而重新计算b_i，直到所有b_i均大于零为止；通过公式b′_i＝round(b_i)量化b_i，并计算Δb_i，其中Δb_i＝b_i-b′_i，i＝1～N。自适应分配的步骤还包括：根据公式R′＝∑b′_i计算R′，其中i＝1～N；判断R′是否等于R_total；若是，则结束子载波的比特分配；若否，则调整R′，直到R′等于R_total。

进一步地，调整R′的步骤包括：

A、判断R′是否大于R_total；若R′大于R_total，则进入步骤B，若R′小于R_total则进入步骤C；

B、判断R′-n(i)是否大于R_total；

若是，则按第一预设方式调整处理后的比特数，本实施例中，第一预设方式为从Δb_i获取Δb_imin，并令b′_i＝b′_i-1，R′＝R′-n(i)和Δb_i＝Δb_i+1；

若否，则按第二预设方式调整处理后的比特数，本实施例中，第二预设方式为从Δb_i获取Δb_imin，记录子载波所在的组数i和R′-R_total，并将分组中第i组的前R′-R_total个子载波分配比特数减一

C、判断R′-n(i)是否大于R_total；

若是，则按第三预设方式调整处理后的比特数，本实施例中，第三预设方式为从Δb_i中获取Δb_imax，记录子载波所在的组数i和R_total-R′，并将分组中第i组的前R_total-R′个子载波分配比特数加一；

若否，则按第四预设方式调整处理后的比特数，本实施例中，第四预设方式为从Δb_i中获取Δb_imax，并令b′_i＝b′_i+1、R′＝R′+n(i)和Δb_i＝Δb_i-1。

例如，设定子载波数目Number_sub＝128，总比特数目R_total＝512，信道模拟为随机瑞利衰落信道，循环前缀长度为8，子载波最大分配比特数目为8比特，信噪比从26到0，平均功率为1。

设定信噪比SNR为26时：

根据步骤S22可以计算出分组数目N，得到N＝9。再根据S23可以计算出，前七个子载波分组，每组分配14个子载波；后两组子载波分组，每组分配15个子载波。

在根据步骤S32，对每个子载波分组进行自适应的比特分配；结合步骤S33，对每个子载波分配的比特数目进行量化和调整，得到最后的结果，最后结果如图5所示。对比如图6所示的同样数据通过Fischer方法分配的比特数目示意图。再结合图7中比特分配比较的信道增益示意图和图8中信噪比从0到26时的仿真结果，可以得出相对于不分组的Fischer自适应调制算法，可以在误码率接近的情况下，大大降低计算量；相对于固定分组的自适应调制算法，误码率更低，并且平均计算量更小；而且能自适应动态分组，适应各种复杂的信道环境。

综上，本发明，相对于不分组的自适应调制算法，可以在误码率接近的情况下，大大降低计算量；相对于固定分组的自适应调制算法，误码率更低，并且平均计算量更小；而且能自适应动态分组，适应各种复杂的信道环境。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种自适应调制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、通过信道估算结果获取信道状态；

S2、根据所述信道状态，对所有子载波进行动态分组；

S3、根据所述分组将信息自适应分配给所述分组，并根据分配后得到的所述分组的比特数对所述信息进行调制；

S4、对所述信息进行相应的解调制。

2.根据权利要求1所述的自适应调制方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：

S21、将所有的所述子载波排序；

S22、计算分组数目；

S23、根据所述分组数目，对所述子载波进行分组，得到每组所述子载波的数目。

3.根据权利要求2所述的自适应调制方法，其特征在于，所述步骤S21中所述排序的方式为按照信道增益从小到大进行排序。

4.根据权利要求2所述的自适应调制方法，其特征在于，所述步骤S22中计算所述分组数目的公式为：

其中：N为所得到的分组数目；|H_max|²和|H_min|²分别为所述子载波的最大增益和最小增益；N₀为所述噪声功率；R_target为所述传输总比特数；Number_sub为所述子载波总数。

5.根据权利要求4所述的自适应调制方法，其特征在于，所述步骤S23还包括以下步骤：

根据公式和k＝Number_sub-m×N计算出每个所述分组分配的所述子载波的数目为n(i)；

其中，i为所述子载波所在的组数，且i＝1～N；前N-k个所述分组分配m个所述子载波，后k个所述分组分配m+1个所述子载波。

6.根据权利要求5所述的自适应调制方法，其特征在于，所述步骤S3还包括步骤：

S31、计算所述分组的平均增益，并通过所述平均增益计算所述分组的双边带噪声功率；

其中，所述平均增益为|H_avr(i)|²，其中i＝1～N；所述双边带噪声功率的表达式为

S32、计算所述分组平均分配的所述比特数；

S33、处理所述比特数，并根据所述比特数的处理结果将所述自适应分配给所述分组。

7.根据权利要求6所述的自适应调制方法，其特征在于，所述步骤S32中计算所述分组平均分配的所述比特数的公式为：

其中，j＝1～Number_sub’，i＝1～N；

Number_sub’为当前激活的子载波数目，初始Number_sub’＝Number_sub。

8.根据权利要求7所述的自适应调制方法，其特征在于，所述步骤S33中处理比特数的步骤还包括：

去除小于零的所述b_i，重新计算Number_sub’，进而重新计算所述b_i，直到所有b_i均大于零为止；通过公式b′_i＝round(b_i)量化所述b_i，并计算Δb_i，其中Δb_i＝b_i-b′_i，i＝1～N。

9.根据权利要求8所述的自适应调制方法，其特征在于，所述步骤S33中所述自适应分配的步骤还包括：

根据公式R′＝∑b′_i计算R′，其中i＝1～N；

判断R′是否等于R_total；若是，则结束所述子载波的比特分配；若否，则调整R′，直到R′等于R_total。

10.根据权利要求9所述的自适应调制方法，其特征在于，调整R′的步骤包括：

A、判断R′是否大于R_total；若R′大于R_total，则进入步骤B，若R′小于R_total则进入步骤C；

B、判断R′-n(i)是否大于R_total；

若是，则从Δb_i获取Δb_imin，并令b′_i＝b′_i-1，R′＝R′-n(i)和Δb_i＝Δb_i+1；

若否，则从Δb_i获取Δb_imin，记录所述子载波所在的组数i和R′-R_total，并将所述分组 中第i组的前R′-R_total个所述子载波分配比特数减一

C、判断R′-n(i)是否大于R_total；

若是，则从Δb_i中获取Δb_imax，记录所述子载波所在的组数i和R_total-R′，并将所述分组中第i组的前R_total-R′个所述子载波分配比特数加一；

若否，则从Δb_i中获取Δb_imax，并令b′_i＝b′_i+1、R′＝R′+n(i)和Δb_i＝Δb_i-1。