CN107222445B - 一种改进的酉变换预处理ofdm传输方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种改进的酉变换预处理OFDM传输方法,包括在发送端将输入的数据进行星座映射、酉变换、OFDM调制;过多径信道传输后在接收端进行OFDM解调、再进行改进的ZF检测、以及酉逆变换处理、星座映射判决等步骤。本发明利用酉变换预处理的OFDM来对抗频率选择性衰落并获得分集增益,同时提出一种改进的ZF检测方法来缓解信道条件差时传统ZF检测会引起噪声放大的问题,因此,采用本发明方法可以使得整个OFDM系统通信性能获得大幅提升。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,特别地,涉及一种改进的酉变换预处理OFDM传输方法。
背景技术
无线通信中,在多径信道下会产生较大的时延,造成传输中的符号间干扰。采用OFDM(正交频分复用技术)方案可以依靠其较长的符号周期以及循环前缀(CP)的加入来消除时延所带来的符号间的干扰。但多径信道造成的频率选择性衰落可能会使OFDM符号中部分子载波产生严重衰落,影响系统性能。
酉变换预处理的OFDM系统可以获得频率分集增益来缓解个别子载波严重衰落所带来的影响,它的基本思路是在发送端与接收端对频域OFDM符号进行酉变换与酉逆变换,使得每一个发送符号都扩散到OFDM所有子载波上来抵抗个别子载波严重衰落的影响。目前,对于酉变换预处理OFDM的检测方案主要有两种:
第一种、迫零检测(ZF),它的主要思想是直接消除信道的衰落,也就是直接除以信道衰落系数。此种方法虽然可以均衡信道,但当严重衰落的子载波出现时,它会放大该子载波所携带的噪声,使系统整体的性能下降。
第二种、最小均方误差检测(MMSE),它的主要思想是寻找均衡矩阵使得检测信号的与发送信号间的均方误差最小。此种方法引入了噪声方差因子来控制噪声放大效应,但其对信道衰落的均衡不彻底。
因此,设计一种能获得频率分集增益、能够采用简单的ZF检测接收且能够有效控制噪声放大效应的OFDM通信传输方法具有重要意义。
发明内容
本发明的第一目的在于提供一种采用改进的ZF检测方案来有效控制噪声放大效应的基于酉变换预处理的OFDM通信传输方法,详细技术方案如下:
一种改进的酉变换预处理OFDM传输方法,包括以下步骤:
第一步:数据输入;将输入的数据进行星座映射;
第二步:将星座映射后的信号进行串并转换;
第三步:将经过第二步处理的信号矢量进行酉变换处理;
第四步:将经过第三步处理的信号进行OFDM调制;
第五步:将经过第四步处理的调制信号过信道传输;
第六步:将经过第五步信道传输后的接收信号进行OFDM解调;
第七步:将经过第六步处理的信号进行改进的ZF检测,改进的ZF检测具体是:假设信道状态已知,判断每个频域信号所对应的频域信道能量是否大于门限值,若信道能量大于等于门限值,通过普通的ZF方法来均衡信道,进入下一步;若检测到的信道能量小于门限值,则将此接收信号置零,进入下一步;
第八步:将经过第七步处理的信号进行酉逆变换处理;
第九步:将经过第八步处理的信号进行并串转换;
第十步:将经过第九步处理的信号进行星座映射判决,恢复原始数据;输出数据。
以上技术方案中优选的,所述第一步中的星座映射和第十步中的星座映射判决采用MPSK星座或QAM星座。
以上技术方案中优选的,所述第三步中的酉变换和第八步中的酉逆变换采用Walsh-Hadamard变换,其变换矩阵W为表达式1):
假设M为串并转换后每一列长度,s为串并转换后的一列,那么,酉变换后的信号和酉逆变换后的信号分别表示为表达式2)和表达式3):
其中:sOFDM为接收信号经过OFDM解调以及改进的ZF检测后的信号。
以上技术方案中优选的,所述第四步中的OFDM调制的基带处理具体是:先进行逆快速傅里叶变换,再进行CP插入。
以上技术方案中优选的,所述逆快速傅里叶变换的点数为128,即M=128,OFDM子载波数为128;
经过逆快速傅里叶变换后的信号通过表达式4)表示:
sf=FHsw 4);
其中:FH表示M点的归一化的逆快速傅里叶变换矩阵,sw为酉变换后的信号;
所述CP插入的字符长度大于等于信道的最大时延;现取CP长度与多径信道最大时延相等,即等于L,加入CP后的信号采用表达式5)进行表示:
scp=CpFHsW 5);
其中:Cp表示大小为(M+L)×M的CP添加矩阵,IM表示M阶的单位矩阵,表示矩阵IM的后L列,L为信道的最大时延。
以上技术方案中优选的,所述第五步中过信道传输包括经过多径信道以及添加噪声;
过信道传输后的信号表示为表达式6):
其中:H表示衰落信道传输矩阵,ν表示加性高斯白噪声。
以上技术方案中优选的,所述多径信道为归一化的15径的瑞利分布信道,其最大时延为15个符号长度,即L=15,具体是:多径信道为h=[h0,h1,…,hL-1]T(L=15),其中:服从零均值的复高斯分布,并且在一个OFDM符号中保持不变;H为等效的(M+L)×(M+L)的卷积矩阵,表示为:
以上技术方案中优选的,所述第六步中的OFDM解调的基带处理具体是:先去CP,再进行快速傅里叶变换;
经过OFDM解调的后的信号表示为表达式7):
y=FCprHCpFHsW+FCprν 7);
其中:F表示归一化的快速傅里叶变换矩阵,Cpr表示大小为M×(M+L)的去CP矩阵,Cpr=[0M×L,IM]。
以上技术方案中优选的,所述第七步中的最佳门限值范围为0-0.02。
以上技术方案中优选的,对OFDM解调后的信号y中逐个符号进行改进的ZF检测,得到的信号采用表达式8)表示:
其中:sOFDM表示检测后得到的信号矢量,T’表示最佳门限值,gk表示第k个子载波所经历的衰落,y[k]为经过快速傅里叶变换后的频域接收信号;
假设已知信道状态信息,即信道传输矩阵H已知,令矩阵G表示等效频域信道矩阵,表示为表达式9):
G=FCprHCpFH 9);
其中:由于循环卷积特性,G为对角矩阵,g1~gM表示每一个正交子载波所经历的衰落;或者是,g1~gM通过计算h=[h0,h1,…,hL-1]T的补零快速傅里叶变换获得:
接下来,对检测后的信号sOFDM进行酉逆变换,并串转换以及星座映射判决即可恢复原数据。
本发明改进的酉变换预处理OFDM传输方法,具体包括:在发送端将输入的数据进行星座映射、酉变换、OFDM调制;过多径信道传输后在接收端进行OFDM解调、再进行改进的ZF检测、以及酉逆变换处理、星座映射判决等步骤。本发明利用酉变换预处理的OFDM来对抗频率选择性衰落并获得频率分集增益,同时提出一种改进的ZF检测方法来缓解信道条件差时传统ZF检测会引起噪声放大的问题。应用本发明的方法,效果是:当出现个别严重衰落的子载波,即子载波信道能量低于某门限时,将该子载波置零,以防止ZF检测在该子载波上引起的噪声放大效应;同时,由于发端的酉变换预处理,被置零的子载波上所携带的信息符号已经被扩展到每一个子载波上了,因此通过其它信道条件好的子载波照样可以被恢复。采用此方法整个OFDM系统通信性能可以获得大幅提升,而且改进的ZF检测与传统ZF检测相比仅仅增加了一个门限比较处理,复杂度基本相当。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图,对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是实施例1中改进的酉变换预处理OFDM传输方法的结构示意图;
图2是本发明不同门限下改进的ZF检测方法与传统ZF检测方案的比较;
图3是本发明改进的ZF检测方法在不同的信噪比下误码率随门限值的变化情况;
图4是本发明改进的ZF检测方法在最佳门限范围内误码率随门限值的变化情况;
图5是本发明改进的ZF检测方法(门限值0.005)与MMSE检测方法的比较图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明,但是本发明可以根据权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例1:
一种改进的酉变换预处理OFDM传输方法,详见图1,具体包括以下十大步骤:
第一步:数据输入;将输入的数据进行星座映射,具体是:采用MPSK星座或QAM星座,假设映射后的信号为x,长度为N;第二步串并转换后每一列长度为M,这里取其中一列s进行传输说明。
第二步:将星座映射后的信号进行串并转换。
第三步:将经过第二步处理的信号矢量进行酉变换处理,具体是:所述酉变换采用Walsh-Hadamard(WH)变换,其变换矩阵W为表达式1):
假设M为串并转换后每一列长度,s为串并转换后的一列,那么,酉变换后的信号表示为表达式2):
第四步:将经过第三步处理的信号进行OFDM调制,OFDM调制的基带处理具体是:先进行逆快速傅里叶变换,再进行CP插入。
此处选择所述逆快速傅里叶变换的点数为128,即M=128,OFDM子载波数为128;
经过逆快速傅里叶变换后的信号通过表达式4)表示:
sf=FHsw 4);
其中:FH表示M点的归一化的逆快速傅里叶变换矩阵,sw为酉变换后的信号;
所述CP插入的字符长度大于等于信道的最大时延;现取CP长度与多径信道最大时延相等,即等于L,加入CP后的信号采用表达式5)进行表示:
scp=CpFHsW 5);
其中:Cp表示大小为(M+L)×M的CP添加矩阵,IM表示M阶的单位矩阵,表示矩阵IM的后L列,L为信道的最大时延。
第五步:将经过第四步处理的调制信号过信道传输,过信道传输包括经过多径信道以及添加噪声;过信道传输后的信号表示为表达式6):
其中:H表示衰落信道传输矩阵,ν表示加性高斯白噪声。
优选的,所述多径信道为归一化的15径的瑞利分布信道,其最大时延为15个符号长度,即L=15,具体是:多径信道为h=[h0,h1,…,hL-1]T(L=15),其中: 服从零均值的复高斯分布,并且在一个OFDM符号中保持不变;H为等效的(M+L)×(M+L)的卷积矩阵,表示为:
第六步:将经过第五步信道传输后的接收信号进行OFDM解调,OFDM解调的基带处理具体是:先去CP,再进行快速傅里叶变换;
经过OFDM解调的后的信号表示为表达式7):
y=FCprHCpFHsW+FCprν 7);
其中:F表示归一化的快速傅里叶变换矩阵,Cpr表示大小为M×(M+L)的去CP矩阵,Cpr=[0M×L,IM],IM表示M阶的单位矩阵。
第七步:将经过第六步处理的信号进行改进的ZF检测,改进的ZF检测具体是:假设信道状态已知,判断每个频域信号所对应的频域信道能量是否大于门限值,若信道能量大于等于门限值,通过普通的ZF方法来均衡信道,进入下一步;若检测到的信道能量小于门限值,则将此接收信号置零,进入下一步。此步骤中:最佳门限值范围为0-0.02。
对OFDM解调后的信号y中逐个符号进行改进的ZF检测,得到的信号采用表达式8)表示:
其中:sOFDM表示检测后得到的信号矢量,T’表示最佳门限值,gk表示第k个子载波所经历的衰落,y[k]为经过快速傅里叶变换后的频域接收信号;
假设已知信道状态信息,即信道传输矩阵H已知,令矩阵G表示等效频域信道矩阵,表示为表达式9):
G=FCprHCpFH 9);
其中:由于循环卷积特性,G为对角矩阵,g1~gM表示每一个正交子载波所经历的衰落;或者是,g1~gM通过计算h=[h0,h1,…,hL-1]T的补零快速傅里叶变换获得:
第八步:将经过第七步处理的信号进行酉逆变换处理,具体是:酉逆变换采用Walsh-Hadamard变换,其变换矩阵W为表达式1):
酉逆变换后的信号表示为表达式3):
其中:sOFDM为接收信号经过OFDM解调以及改进的ZF检测后的信号。
第九步:将经过第八步处理的信号进行并串转换。
第十步:将经过第九步处理的信号进行星座映射判决(具体是采用MPSK星座或QAM星座),恢复原始数据;数据输出。
在酉变换预处理OFDM的检测方案中,ZF算法可以完全消除衰落信道的干扰,但它会忽略噪声的影响,甚至会放大噪声,严重影响其性能。而MMSE算法是牺牲了信道均衡的精度来抑制噪声。
本实施例采用改进的ZF检测方法提高通信性能,具体是:当出现个别严重衰落的子载波,即子载波信道能量低于某门限时,将该子载波置零,以防止普通的ZF检测在该子载波上引起的噪声放大效应;同时,由于发端的酉变换预处理,被置零的子载波上所携带的信息符号已经被扩展到每一个子载波上了,因此通过其它信道条件好的子载波照样可以被恢复。采用此方法整个OFDM系统通信性能可以获得大幅提升,而且改进的ZF检测与传统ZF检测相比仅仅增加了一个门限比较处理,复杂度基本相当。
实施例2:
采用实施例1的方法进行仿真,具体参数是:所述第一步中的星座映射和第十步中的星座映射判决采用QPSK星座;酉变换矩阵为WH矩阵,所述逆快速傅里叶变换的点数为128,OFDM子载波数为128,即M=128;CP长度与多径信道最大时延相等(即等于L),多径信道为归一化的15径的瑞利分布信道,即L=15。
仿真(采用蒙特卡洛仿真,仿真次数为4×104)结果如下:
图2是不同门限下改进的ZF检测方法与传统ZF检测方法下酉变换预处理OFDM的性能比较图,从图2中可以看出:整个信噪比范围内改进的ZF检测方法在性能上都有明显的提升;当信噪比为10-3时,其信噪比提升10dB左右。
图3是改进的ZF检测方法在不同的信噪比下误码率随门限值的变化情况,图4是本发明改进的ZF检测方法在最佳门限范围内误码率随门限值的变化情况。从图3可以看出:每一个信噪比下基本上都存在一个最佳的门限,但它随信噪比的不同而发生变化。同时在高性噪比下门限对误码率的影响更明显。整体来看,最佳门限的取值范围应当在0到0.02之间。从图4中可以看出:当门限值取0.005左右时,各个信噪比下的误码率均接近最小值,因此,取0.005为其最佳门限值。
图5是改进的ZF检测方法与MMSE检测方法在最佳门限值条件下的性能比较图,从图5中可以看出:在高性噪比下,改进的ZF方案性能要比MMSE检测方法更好;在信噪比为10-5时,信噪比提升7dB左右,而且改进的ZF检测方法不需要估计噪声方差。
综上所述,采用本发明的改进的酉变换预处理OFDM传输方法,其采用的改进的ZF检测方法与现在最好的最小均方误差检测(MMSE)方案相比:在信噪比较高时(大于16db),其误码率要比MMSE检测方法下更低,并且不需要估计噪声方差。以小的传输误差换取了噪声的抑制,通信性能得到大大提升。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种改进的酉变换预处理OFDM传输方法,其特征在于:包括以下步骤:
第一步:数据输入;将输入的数据进行星座映射;
第二步:将星座映射后的信号进行串并转换;
第三步:将经过第二步处理的信号矢量进行酉变换处理;
第四步:将经过第三步处理的信号进行OFDM调制;
第五步:将经过第四步处理的调制信号过信道传输;
第六步:将经过第五步信道传输后的接收信号进行OFDM解调;
第七步:将经过第六步处理的信号进行改进的ZF检测,改进的ZF检测具体是:假设信道状态已知,判断每个频域信号所对应的频域信道能量是否大于门限值,若信道能量大于等于门限值,通过普通的ZF方法来均衡信道,进入下一步;若检测到的信道能量小于门限值,则将此接收信号置零,进入下一步;
第八步:将经过第七步处理的信号进行酉逆变换处理;
第九步:将经过第八步处理的信号进行并串转换;
第十步:将经过第九步处理的信号进行星座映射判决,恢复原始数据;输出数据;
所述第三步中的酉变换和第八步中的酉逆变换采用Walsh-Hadamard变换,其变换矩阵W为表达式1):
假设M为串并转换后每一列长度,s为串并转换后的一列,那么,酉变换后的信号和酉逆变换后的信号分别表示为表达式2)和表达式3):
其中:sOFDM为接收信号经过OFDM解调以及改进的ZF检测后的信号。
2.根据权利要求1所述的改进的酉变换预处理OFDM传输方法,其特征在于:所述第一步中的星座映射和第十步中的星座映射判决采用MPSK星座或QAM星座。
3.根据权利要求1所述的改进的酉变换预处理OFDM传输方法,其特征在于:所述第四步中的OFDM调制的基带处理具体是:先进行逆快速傅里叶变换,再进行CP插入。
4.根据权利要求3所述的改进的酉变换预处理OFDM传输方法,其特征在于:所述逆快速傅里叶变换的点数为128,即M=128,OFDM子载波数为128;
经过逆快速傅里叶变换后的信号通过表达式4)表示:
sf=FHsw 4);
其中:FH表示M点的归一化的逆快速傅里叶变换矩阵,sw为酉变换后的信号;
所述CP插入的字符长度大于等于信道的最大时延;现取CP长度与多径信道最大时延相等,即等于L,加入CP后的信号采用表达式5)进行表示:
scp=CpFHsW 5);
其中:Cp表示大小为(M+L)×M的CP添加矩阵,IM表示M阶的单位矩阵,表示矩阵IM的后L列,L为信道的最大时延。
5.根据权利要求4所述的改进的酉变换预处理OFDM传输方法,其特征在于:所述第五步中过信道传输包括经过多径信道以及添加噪声;
过信道传输后的信号表示为表达式6):
其中:H表示衰落信道传输矩阵,ν表示加性高斯白噪声。
6.根据权利要求5所述的改进的酉变换预处理OFDM传输方法,其特征在于:所述多径信道为归一化的15径的瑞利分布信道,其最大时延为15个符号长度,即L=15,具体是:多径信道为h=[h0,h1,…,hL-1]T(L=15),其中: 服从零均值的复高斯分布,并且在一个OFDM符号中保持不变;H为等效的(M+L)×(M+L)的卷积矩阵,表示为:
7.根据权利要求5所述的改进的酉变换预处理OFDM传输方法,其特征在于:所述第六步中的OFDM解调的基带处理具体是:先去CP,再进行快速傅里叶变换;
经过OFDM解调后的信号表示为表达式7):y=FCprHCpFHsW+FCprν 7);
其中:F表示归一化的快速傅里叶变换矩阵,Cpr表示大小为M×(M+L)的去CP矩阵,Cpr=[0M×L,IM]。
8.根据权利要求1-7任意一项所述的改进的酉变换预处理OFDM传输方法,其特征在于:所述第七步中的最佳门限值范围为0-0.02。
9.根据权利要求8所述的改进的酉变换预处理OFDM传输方法,其特征在于:对OFDM解调后的信号y中逐个符号进行改进的ZF检测,得到的信号采用表达式8)表示:
其中:sOFDM表示检测后得到的信号矢量,T’表示最佳门限值,gk表示第k个子载波所经历的衰落,y[k]为经过快速傅里叶变换后的频域接收信号;
假设已知信道状态信息,即信道传输矩阵H已知,令矩阵G表示等效频域信道矩阵,表示为表达式9):
G=FCprHCpFH 9);
其中:由于循环卷积特性,G为对角矩阵,g1~gM表示每一个正交子载波所经历的衰落;或者是,g1~gM通过计算h=[h0,h1,…,hL-1]T的补零快速傅里叶变换获得:
接下来,对检测后的信号sOFDM进行酉逆变换,并串转换以及星座映射判决即可恢复原数据。
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《MIMO-OFDM系统中的信号检测算法(Ⅱ)》;周健;《南京工程学院学报(自然科学版)》;20100615;第8卷(第2期);第9-14页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN107222445A (zh) | 2017-09-29 |
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