CN106789812A - 一种基于部分传输序列的ofdm时域信号的量化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及在正交频分复用（OFDM）系统中的一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法，包括：1）对OFDM数据子载波进行分组；2）引入旋转因子组，上一步分得的各个组乘以对应的旋转因子后加和并量化；3）对不同的旋转因子组情况下进行计算量化偏离度并确定最优旋转因子组并进行相应调制并量化。本发明的估计方法具有量化信噪比高，误码率低的优点。

Description

一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，更具体地，涉及一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法。
背景技术
当今通信世界的基础是数字化的、宽带化的。宽带接入网是信息公路上的最后一公里通信方式，分有线接入网和无线接入网。其中有线接入网主要采用同轴电缆、电力线、数字用户线路(DSL)及光纤等传输媒介。由于将旧的网络全部改成光纤的成本太高，考虑采用光纤到小区、DSL到户的方式，技术上采取FTTdp+GDSL接入网部署方案来实现光纤与DSL的结合，理论速率可达1Gbps，这是旧小区性价比最高的宽带提速方案。
而采用FTTdp+GDSL接入网部署方案下OFDM时域信号的传输需要在光纤中传输，所以需要对OFDM时域信号进行量化。故提出一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方案是非常有必要的。
发明内容
本发明提出一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法，能够提高FDM时域信号量化的性能。
为了实现上述目的，本发明提出的方法为：
一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法，具体步骤如下：
a)将长度为N的数据符号D＝{D1,D2,D3,…,Dk,…,DN}平均分割为V组，分成{D(v),v＝1,2,…,V}，D(v)表示第v个分组。其中，任意一个子载波Di只能出现在其中一个组D(v)内，对于组内其它子载波上因无数据信息调制而以0代替，并且V个组中所包含的子载波个数相等。这样，由于OFDM符号长度N是2的次方数，那么分块数V也得为2的次方数而且小于N，否则无法均匀分块。具体分块方式可以是相邻分块、交织分块、随机分块等。
相邻分块：临近的数据点归为一块。例如，OFDM符号长度为8，值为{1,2,3,4,5,6,7,8}，相邻分块分为4块的结果为：
交织分块：不同块交织分割数据点。例如OFDM符号长度为8，值为{1,2,3,4,5,6,7,8}，交织分块分为4块的结果为：
随机分块：随机将符号分割为等数量的块；
b)引入复数旋转因子组B＝{bv,v＝1,2,…,V}作为辅助信息，其中 bv的所有候选值是均匀分布在复数域中单位圆上的点，且第一个候选值是1。例如，bv的可选值共有4个，那么bv共有{1,-1,j,-j}四个候选值，又比如可选值共有8个，那么bv候选值为
步骤a得到的各个分组D(v)，分别乘以对应的旋转因子bv后进行加和得到新的子载波数据X，则X满足：
c)对X进行N点的IDFT得到时域信号x′＝{x′1,x′2,…,x′k,…,x′N}，则
d)对x′进行常规量化(包括均匀量化以及非均匀量化)得到y′＝{y′1,y′2,…,y′k,…,y′N}；
e)计算量化偏离度
f)选择所有可能的旋转因子组，进行进行步骤b)、c)、d)和e)，选择量化偏离度QD最小的那组辅助旋转因子组B作为最佳旋转因子组Bp，即Bp满足：
g)选取步骤f计算出来的旋转因子组，再重复步骤b)、c)和d)，此次的量化结果y′即为本量化方法的量化结果。
所述步骤g)中的量化结果不是传输的全部，传输的时候需要以边带形式加上旋转因子组，需要传输除第一个外的旋转因子(由于旋转因子组同乘以一个非零的常数的情况下性能不变，所以第一个旋转因子固定为1，所以不用再传输)。
与现有的技术相比，本发明采用部分传输序列的方式，提升了量化信噪比和误比特率；
附图说明
图1为本发明实现流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的描述，以便对本发明方法的技术特征及优点进行更深入的诠释。但本发明的实施方式并不限于此。
本发明提供一种OFDM时域信号的量化方法，具体实施步骤如下：
1.将长度为N的数据符号D＝{D1,D2,D3,…,Dk,…,DN}平均分割为V组，分成{D(v),v＝1,2,…,V}，D(v)表示第v个分组。每个分组具有个有意义的数据点，每个分组内的其他数据点用0补上，所以每一个分组依然是长度为N的数据符号。这样，源信号的N的数据点平均分割到V个分组内。假设N＝8，V＝4，D＝{1,2,3,4,5,6,7,8}。那么分块结果可以是相邻分块的结果：
D(1)＝[1,2,0,0,0,0,0,0]，D(2)＝[0,0,3,4,0,0,0,0]，
D(3)＝[0,0,0,0,5,6,0,0]，D(4)＝[0,0,0,0,0,0,7,8]。
也可以是交织分块的结果：
D(1)＝[1,0,0,0,5,0,0,0]，D(2)＝[0,2,0,0,0,6,0,0]，
D(3)＝[0,0,3,0,0,0,7,0]，D(4)＝[0,0,0,4,0,0,0,8]。
也可以是采用随机的方式分块，只要满足平均分块即可。
2.引入复数旋转因子：采用{bv,v＝1,2,…,V}作为旋转因子， bv的所有候选值是均匀分布在复数域中单位圆上的点，且第一个候选值是1。例如，bv的可选值共有四个，那么bv共有{1,-1,j,-j}四个候选值，又比如可选值共有8个，那么bv候选值为
步骤1得到的各个分组D(v)，分别乘以对应的旋转因子bv后进行加和得到新的子载波数据X，则X满足：
按步骤1采用均匀分块的例子，假设此时B＝{1,-j,j,j},那么
b1D(1)＝1×D(1)＝[1,2,0,0,0,0,0,0]
b2D(2)＝-j×D(2)＝[0,0,-3j,-4j,0,0,0,0]
b3D(3)＝j×D(3)＝[0,0,0,0,5j,6j,0,0]
b4D(4)＝j×D(4)＝[0,0,0,0,0,0,7j,8j]
则X＝[1,2,-3j,-4j,5j,6j,7j,8j]。
3.对X进行N点的IDFT得到时域信号x′＝{x′1,x′2,…,x′k,…,x′N}，则
4.对x′进行常规量化(均匀量化或者非均匀量化)得到y′＝{y′1,y′2,…,y′k,…,y′N}；
5.计算量化偏离度
6.选择所有可能的旋转因子组(由于所有旋转因子同时乘以一个非零的数的情况下性能是一样的，所以第一个旋转因子可固定为1)，进行步骤2、3、4、5，选择量化偏离度QD最小的那组辅助旋转因子组B作为最佳旋转因子组Bp，即Bp满足：进一步说明：假设我们分块数为V，旋转因子候选值个数为K，第一块的旋转因子固定为1的情况下，其余块进行全排列，所以共有KV-1种不同的旋转因子组。遍历所有这些可能的旋转因子组进行步骤2、3、4、5；
7.选取步骤6计算出来的最佳旋转因子组Bp，再重复一次步骤2、3、4，此次的量化结果y′即为本量化方法的量化结果。
本实施例对上述方法进行了性能分析与仿真，具体如下：
说明：性能分析从以下三个值来进行：
1.信噪比SNR：量化前的信号功率比量化噪声的功率。即：具体的：假设量化前的信号为x′＝{x′1,x′2,…,x′k,…,x′N}，量化后的信号为y′＝{y′1,y′2,…,y′k,…,y′N}，那么
2.误比特率BER：解调后的数据与源数据的作比较，假设有误的比特数为N1，总的比特数为N2，那么误比特率
3.边带信息占比SSR：边带信息占总数据的比例。由于本方法解调是需要运用的旋转因子组的值，所以需要将旋转因子组作为边带信息传输。假设旋转因子候选值共有K个，分块数为V，调制水平为MQAM，OFDM符号长度为N，那么
1)采用本实施例所述量化方法与传统的均匀量化的对比仿真：此时本方法的具体实施方式中的步骤4中的量化方法是均匀量化，所对比的是传统的直接对OFDM时域信号进行均匀量化的方法。用V表示新方法的分块数，K表示旋转因子的候选值的个数，N表示OFDM的符号长度，分块方式采用相邻分块，V＝4时旋转因子候选值为{1，-1，j，-j}，V＝8时旋转因子候选值为在不同调制水平、OFDM不同符号长度下仿真发送一万个OFDM符号的比较如下：
调制水平：4QAM，2比特量化(虚部实部各1比特)
SNR(dB)：
N 均匀量化 V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 4.683706 6.721117 7.24786 8.068876
32 3.817734 5.721487 6.177217 6.942145
64 2.937806 4.670994 5.063013 5.769171
128 2.085573 3.654055 4.001558 4.622884
BER:
N 均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.07668 0.025297 0.015191 0.006844
32 0.091056 0.047096 0.037539 0.022812
64 0.097352 0.065406 0.057587 0.043445
128 0.099811 0.078 0.072677 0.062
SSR：
调制水平为：8QAM，4比特量化(虚部实部各2比特)
SNR(dB)：
N 均匀量化 V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 10.66898 12.72648 13.310377 14.165978
32 9.855664 11.68902 12.18158 12.943726
64 9.081374 10.66913 11.083011 11.725549
128 8.351548 9.732719 10.075251 10.621028
BER:
N 均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.030226 0.007962 0.004581 0.002083
32 0.039746 0.015371 0.011011 0.006552
64 0.049631 0.025289 0.020394 0.013927
128 0.06018 0.036685 0.031735 0.024685
SSR：
N V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.111111 0.157895 0.225806
32 0.058824 0.085714 0.127273
64 0.030303 0.044776 0.067961
128 0.015385 0.022901 0.035176
调制水平为：16QAM，4比特量化(虚部实部各2比特)，
SNR(dB)：
N 均匀量化 V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 10.68468 12.72075 13.305323 14.138769
32 9.853232 11.67791 12.179185 12.921038
64 9.071937 10.65981 11.080567 11.716624
128 8.341488 9.723458 10.075711 10.621901
BER:
SSR：
N V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.085714 0.123288 0.179487
32 0.044776 0.065693 0.098592
64 0.022901 0.033962 0.051852
128 0.011583 0.017274 0.026616
调制水平为：32QAM，6比特量化(虚部实部各3比特)，
SNR(dB)：
N 均匀量化 V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 16.69277 18.73108 19.33297 20.183954
32 15.85589 17.67775 18.18997 18.952186
64 15.07849 16.65496 17.075699 17.710195
128 14.35004 15.72192 16.072854 16.617773
BER:
N 均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.014672 0.002813 0.001379 0.000612
32 0.021701 0.006837 0.004499 0.001912
64 0.029735 0.013093 0.010057 0.006516
128 0.038685 0.021229 0.017732 0.012853
SSR：
N V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.069767 0.101124 0.148936
32 0.036145 0.053254 0.08046
64 0.018405 0.027356 0.041916
128 0.009288 0.013867 0.021407
调制水平为：64QAM，6比特量化(虚部实部各3比特)，
SNR(dB)：
BER:
N 均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.043853 0.019416 0.014084 0.00799
32 0.054742 0.030138 0.024308 0.016813
64 0.065428 0.042395 0.036676 0.029133
128 0.075997 0.054966 0.049813 0.042247
SSR：
N V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.058824 0.085714 0.127273
32 0.030303 0.044776 0.067961
64 0.015385 0.022901 0.035176
128 0.007752 0.011583 0.017903
调制水平为：128QAM，8比特量化(虚部实部各4比特)，
SNR(dB)：
N 均匀量化 V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 22.72078 24.75203 25.347634 26.206006
32 21.87519 23.69307 24.205192 24.952885
64 21.09545 22.6698 23.093083 23.731678
128 20.37097 21.73937 22.095985 22.620069
BER:
N 均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.010223 0.00201 0.001027 0.000348
32 0.015704 0.004997 0.003312 0.001714
64 0.022043 0.009756 0.007444 0.004848
128 0.029076 0.016014 0.013317 0.009906
SSR：
调制水平为：256QAM，8比特量化(虚部实部各4比特)，
SNR(dB)：
N 均匀量化 V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 22.71281 24.75459 25.35633 26.205941
32 21.87819 23.69416 24.206133 24.947778
64 21.09843 22.67193 23.090579 23.737871
128 20.37036 21.74085 22.091041 22.638788
BER:
N 均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.033965 0.015088 0.010909 0.006336
32 0.0429 0.023667 0.01916 0.013531
64 0.051925 0.03362 0.029089 0.022793
128 0.060929 0.043962 0.039901 0.033781
SSR：
N V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.044776 0.065693 0.098592
32 0.022901 0.033962 0.051852
64 0.011583 0.017274 0.026616
128 0.005825 0.008712 0.013487
2)采用本实施例所述量化方法与传统的非均匀量化的对比仿真：本方法具体实施方式中的步骤4的量化方法是非均匀量化中的A率对数压缩变换加均匀量化的方法，所对比的是传统的直接对OFDM时域信号进行A率对数压缩变换加均匀量化的方法。其中A率对数压缩变换的A都等于87.65。用V表示新算法的分块数，K表示旋转因子的候选值的个数，N表示OFDM的符号长度，分块方式采用相邻分块，V＝4时旋转因子候选值为{1，-1，j，-j}，V＝8时旋转因子候选值为 在不同调制水平、OFDM不同符号长度下仿真发送一
万个OFDM符号的比较如下：
调制水平为：4QAM，采用2比特量化(虚部实部各1比特)
SNR(dB):
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 6.950501 7.361762 7.852462 7.965892
32 7.519648 7.879447 8.356824 8.496584
64 7.889789 8.18477 8.663528 8.798567
128 8.138026 8.407958 8.585969 8.652148
BER:
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.06779 0.015297 0.00521 0.004799
32 0.07762 0.037865 0.027532 0.012756
64 0.07876 0.055365 0.047623 0.033336
128 0.08326 0.066895 0.062512 0.051563
SSR：
N V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.157895 0.219512 0.304348
32 0.085714 0.123288 0.179487
64 0.044776 0.065693 0.098592
128 0.022901 0.033962 0.051852
调制水平为：8QAM，采用4比特量化(虚部实部各2比特)
SNR(dB):
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 14.07232 14.8916 15.16326 15.29659
32 14.49053 15.21533 15.38569 15.41236
64 14.75386 15.32558 15.77452 15.83211
128 14.94951 15.29563 15.54591 15.73202
BER:
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.025795 0.006865 0.002612 0.001105
32 0.030963 0.00535 0.005008 0.004445
64 0.036165 0.015312 0.010256 0.008886
128 0.046986 0.0267 0.021685 0.014356
SSR：
N V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.111111 0.157895 0.225806
32 0.058824 0.085714 0.127273
64 0.030303 0.044776 0.067961
128 0.015385 0.022901 0.035176
调制水平为：16QAM，采用4比特量化(虚部实部各2比特)
SNR(dB):
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 14.08664 14.88136 15.15623 15.27213
32 14.57415 15.22124 15.36355 15.45264
64 14.82094 15.33436 15.66325 15.78592
128 14.97251 15.30334 15.53022 15.72365
BER:
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.037356 0.015874 0.008435 0.002288
32 0.046365 0.029887 0.012231 0.010102
64 0.054963 0.035113 0.027658 0.017401
128 0.065153 0.049875 0.033435 0.03086
SSR：
N V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.085714 0.123288 0.179487
32 0.044776 0.065693 0.098592
64 0.022901 0.033962 0.051852
128 0.011583 0.017274 0.026616
调制水平为：32QAM，采用6比特量化(虚部实部各3比特)
SNR(dB):
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 20.05042 21.07896 21.26327 21.35264
32 20.28262 21.10412 21.29637 22.29865
64 20.334400 20.93908 22.17459 22.23646
128 20.23835 20.70895 20.96235 21.16325
BER:
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.005862 0.001785 0.000215 0.000125
32 0.007731 0.006785 0.004502 0.001845
64 0.015462 0.013111 0.010187 0.006485
128 0.016916 0.01421 0.012685 0.007774
SSR：
N V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.069767 0.101124 0.148936
32 0.036145 0.053254 0.08046
64 0.018405 0.027356 0.041916
128 0.009288 0.013867 0.021407
调制水平为：64QAM，采用6比特量化(虚部实部各3比特)
SNR(dB):
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 20.0572 21.09679 21.29866 22.34235
32 20.32132 21.12321 21.22635 22.28956
64 20.31464 20.95109 22.15264 22.24526
128 20.24987 20.70948 20.94215 21.15623
BER:
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.018785 0.009896 0.007114 0.006875
32 0.02136 0.010689 0.008225 0.006965
64 0.033562 0.012124 0.009745 0.007365
128 0.042635 0.034887 0.029586 0.018356
SSR：
N V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.058824 0.085714 0.127273
32 0.030303 0.044776 0.067961
64 0.015385 0.022901 0.035176
128 0.007752 0.011583 0.017903
调制水平为：128QAM，采用8比特量化(虚部实部各4比特)
SNR(dB):
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 26.05464 27.01502 27.52362 27.83026
32 26.1882 26.96265 27.31204 27.51035
64 26.17277 26.76315 28.01351 28.1326
128 26.09243 26.50017 26.7451 26.96933
BER:
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.006568 0.00101 0.000527 0.000248
32 0.00836 0.002875 0.001812 0.000689
64 0.011256 0.008862 0.005586 0.002785
128 0.015754 0.009114 0.007785 0.005885
SSR：
N V＝4,K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.050847 0.07438 0.111111
32 0.026087 0.038627 0.058824
64 0.013216 0.019694 0.030303
128 0.006652 0.009945 0.015385
调制水平为：256QAM，采用8比特量化(虚部实部各4比特)
SNR(dB):
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 26.05506 27.02137 27.50214 27.82013
32 26.20371 26.9799 27.31205 27.51204
64 26.16293 26.16293 28.02366 28.12104
128 26.0883 26.50061 26.74653 26.96986
BER:
N 非均匀量化 V＝4，K＝4 V＝4,K＝8 V＝8,K＝4
16 0.015365 0.011756 0.007745 0.00512
32 0.018596 0.012965 0.009854 0.008425
64 0.025698 0.019152 0.015652 0.012074
128 0.035625 0.023532 0.018102 0.015632
SSR：
通过上述仿真结果可以知道，本实施例所提出的方法在均匀量化与非均匀量化的情况下都明显提升了量化性能，提高了信噪比、降低了误比特率。OFDM符号长度固定时，SSR越大，新算法信噪比提升越多，误比特率降低越多；OFDM符号长度越长，SSR越低，性能提升越小；调制水平越高，SSR越低，性能提升越小；新算法用在均匀量化上性能提升比用在非均匀量化上效果更为明显。
以上所述的本发明的实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神原则之内所作出的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)将长度为N的数据符号D＝{D1,D2,D3,…,Dk,…,DN}平均分割为V组，分成{D(v),v＝1,2,…,V}，D(v)表示第v个分组；其中，任意一个子载波Di只能出现在其中一个组D(v)内，对于组内其它子载波上因无数据信息调制而以0代替，并且V个分组中各组所包含的子载波个数相等，即
b)引入复数旋转因子组B＝{bv,v＝1,2,…,V}作为辅助信息，其中 用步骤a)得到的各个分组D(v)，分别乘以对应的旋转因子bv后进行加和得到新的子载波数据X，则X满足： X = Σ v = 1 V b v D ( v ) = { X 1 , X 2 , X 3 , ... , X k , ... , X N } ;
c)对X进行N点的IDFT得到时域信号x′＝{x′1,x′2,…,x′k,…,x′N}，则
d)对x′进行常规量化得到y′＝{y′1,y′2,…,y′k,…,y′N}；
e)计算量化偏离度
f)选择所有可能的旋转因子组，进行步骤b)、c)、d)和e)，选择量化偏离度QD最小的那组辅助旋转因子组B作为最佳旋转因子组Bp，即Bp满足：
g)采用步骤f)选取的最佳的旋转因子组，再重复步骤b)、c)和d)，此次的量化结果y′即为本量化方法的量化结果。
2.根据权利要求1所述的基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法，其特征在于，所述步骤a)中的分组策略只需满足各个组内有数据含义的子载波数相等即可，其分组方式是相邻分组、交织分组或随机分组。
3.根据权利要求1所述的基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法，其特征在于，所述步骤b)中的旋转因子组B＝{bv,v＝1,2,…,V}中的bv的所有候选值是均匀分布在复数域中单位圆上的点，且第一个候选值是1。
4.根据权利要求1所述的基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法，其特征在于，所述步骤d)中对x′进行常规量化包括均匀量化以及非均匀量化。
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