CN107612863B - 一种带宽压缩的高谱效多载波通信方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种带宽压缩的高谱效多载波通信方法，属于多载波通信技术领域。本发明在发射端通过伪随机交织处理将外编码和多载波调制处理串联起来，等效为信号经过一个串行级联Turbo码编码处理；在接收端采用串行Turbo码的迭代译码结构来进行译码和干扰消除，通过伪随机交织和解交织将内解码处理和外解处理串联起来，并不断地互相交换软信息实现迭代。其中，内解码利用连续干扰消除的方法对ICI进行迭代估计和消除，外解码采用软输入软输出的方法对外编码进行译码，来抵抗信道高斯白噪声的影响。本发明与现有方法相比于，能够利用较低的计算复杂度得到较好的检测性能，并且可以适用于子载波数较多的大型多载波通信系统。

Description

一种带宽压缩的高谱效多载波通信方法

技术领域

本发明属于无线通信领域中的多载波通信技术，具体涉及到一种带宽压缩的非正交多载波调制通信方法。

背景技术

随着信息时代的高速发展，通过无线传输的数据量以指数增长，对数据的高速传输的需求也越来越迫切。为了提高数据的传输速率，有以下两种方法：第一，在频谱资源效率低下的前提下，增加带宽是一种提高通信系统容量的解决方案，但是当前无线通信频谱资源日益匮乏，不能无限制地增大信道带宽，所以频谱资源匮乏的现状难以满足日益增长的数据量，成为当前无线通信发展的一个瓶颈；第二，通过引入新的编码调制技术和波形设计方法，来提高系统的频带利用率，使得系统在相同带宽的频带内可以传输更多的数据，实现在有限的频谱资源的前提下极大地提升系统的容量。这种方法可以在不增加频谱资源开销的情况下，从根本上解决无线通信的频谱效率的问题，实现频谱资源更加高效利用的目标。围绕着这一目标，如何在频谱资源日渐匮乏的情况下，基于现有的无线通信的理论与技术，将频谱效率进一步提升数倍，是未来无线通信技术研究的关键问题之一。

OFDM(正交频分复用)多载波调制技术已经被广泛应用于3GPP LTE(3GPP长期演进)、DTMB(数字电视地面广播)、DVB(数字视频广播)、WiMAX(全球微波互联接入)等通信标准当中。OFDM调制技术中相邻子载波频谱有1/2的重叠，但子载波之间保持正交性，系统具有较高的频谱效率。为了进一步提高频谱利用率，一种高频谱效率频分复用技术(Spectrally Efficient Frequency Division Multiplexing,SEFDM)被提了出来。该技术压缩频谱的方式是打破子载波之间的正交性，进一步缩小子载波之间的频率间隔，使得原本保持正交的子载波失去正交性而靠的更近，以此达到对频谱效率的大幅提升，同时保证每个子载波所携带的数据不变。因此，相比于同等传输速率的OFDM调制技术，SEFDM技术所占用的信道带宽更小。由于子载波的非正交性导致子载波之间存在着严重的ICI(载波间干扰)，若能降低系统实现的复杂度和解决接收机的干扰消除等问题，对于无线通信技术的发展具有重要意义。

文献“Darwazeh I,Rodrigues M.A Spectrally Efficient Frequency DivisionMultiplexing Based Communications System[C].Inowo'03,International Ofdm-Workshop.2003.”、“Kanaras I,Chorti A,Rodrigues M,et al.An optimum detectionfor a spectrally efficient non orthogonal FDM system[C].Proceedings of the13th International OFDM Workshop,Hamburg.2008:65-69.”提出了从检测性能上考虑，最大似然序列检测(ML)是SEFDM系统最理想的译码检测方法，但是ML算法的复杂度太高且不易实现。文献“Kanaras I,Chorti A,Rodrigues M.et al.Analysis of Sub-OptimumDetection Techniques for Bandwidth Efficient Multi-Carrier CommunicationSystems[C].Cranfield Multi-Strand Conference:Creating Wealth Through Researchand Innovation.2008,6:505.”提出了简单的线性检测方法在SEFDM中的应用，其中最常见的是迫零检测(ZF)和最小均方误差检测(MMSE)，这两种方法通常用于传统的OFDM系统译码操作中，但是用于SEFDM系统当中性能远远达不到要求。基于奇异值分解降秩法的固定球面算法(Truncated Singular Value Decomposition-fixed sphere decoding，TSVD-FSD)和迭代固定球面算法(Iterative detection-FSD，ID-FSD)具有较高的译码效率，但仅仅局限于子载波数较少的小型系统。

发明内容

本发明的发明目的在于：针对上述存在的问题，提供了一种新的多载波调制编码技术，以进一步提升频谱资源的利用率。

本发明、通过对传统的OFDM调制的子载波频率间隔进行压缩，使得相邻子载波的频带有超过一半以上的重叠，系统占据的信道带宽被大幅压缩，同时保证每个子载波所携带的数据不变，以此达到对频谱效率大幅提升的目的。此时，子载波之间将不再保持正交性，故不能直接用IFFT/FFT来实现多载波调制和解调。为此，本发明对发送符号序列进行插零扩充和分组，每组符号序列采用OFDM调制，再将多路的OFDM符号进行相位补偿后合并为一路符号输出。这样，就可以利用多路的IFFT/FFT来高效地实现非正交多载波的调制和解调，不仅能与传统的OFDM调制技术兼容，而且系统具有和OFDM调制相同数量级的计算复杂度。

由于子载波的非正交性导致子载波之间存在着严重的载波间干扰(ICI)，本发明通过一种迭代均衡接收机来进行ICI干扰估计和消除，即在发射端通过一个伪随机交织器将外编码器(卷积编码器、LDPC编码器等)和多载波调制器串联起来，等效为信号经过一个串行级联Turbo码编码器进行编码。在接收端采用串行Turbo码的迭代译码结构来进行译码和干扰消除，通过一个伪随机交织器和一个解交织器将内解码器和外解码器串联起来，通过不断地互相交换软信息实现迭代。其中，内解码器利用连续干扰消除(SIC)的方法对ICI进行迭代估计和消除，外解码器采用软输入软输出(SISO)的方法对外编码进行译码，来抵抗信道高斯白噪声的影响。

因此，本发明的带宽压缩的高谱效多载波通信方法包括以下主要步骤：

发射端处理步骤：

外编码和交织：对待发送数据的二进制比特序列U进行信道编码(如卷积编码、LDPC编码等)，得到编码序列V，并对编码序列V进行交织处理后，得到交织序列W；

符号映射：对交织序列W进行符号映射处理，得到复数符号序列S；

非正交多载波调制及发射：利用多路的IFFT变换对符号序列S进行非正交多载波调制，得到多载波符号X；并对多载波符号X进行信号发射；

接收端处理步骤：

接收信号：接收端通过接收信道接收来自发射端的信号，得到接收信号Y；

非正交多载波解调：利用多路的FFT变换对接收信号Y进行非正交多载波解调，得到解调后的符号序列

并存储到寄存器中。其中，符号序列

不仅包含有用信号项S，还包含有载波间干扰和噪声干扰；

基于当前帧的符号序列

进行帧间迭代干扰估计和消除的译码处理：

内解码：基于当前先验信息

估计软符号序列

再基于软符号序列

估计ICI干扰信号I；再从寄存器中读取符号序列

并减去干扰信号I，得到干扰消除符号序列

最后对

进行软解调(例如PSK/QAM软解调)，得到外部信息序列

其中

的初始值为全0向量；

计算先验信息

对外部信息序列

进行解交织处理后得到软信息

并作为编码序列

的先验信息

其中

表示对发射端的编码序列V的估计；

外解码：基于编码序列

的先验信息

预置的比特序列

的先验信息(例如，当信源0和1发生的概率相等时，则可设置

的先验信息为0向量)对符号序列

进行软输入软输出(SISO)信道外解码，得到

的后验信息

和

的后验信息L_u，其中

表示对发射端的二进制比特序列U的估计；若迭代结束，则对当前后验信息L_u作比特硬判决得到

否则基于公式

得到外部信息

并对

进行交织处理后作为内解码器的先验信息

进一步的，发射端的非正交多载波调制处理为：

将长度为N的符号序列S通过补零扩展为c×N的符号序列S′：

基于非正交多载波调制的子载波间隔为

将压缩因子α(0＜α≤1)表示成有理分式α＝b/c(b,c∈Z&b≤c)的形式，其中T为多载波符号的周期；

若mod(i,b)＝0，则s′_i＝s_i/b；否则s′_i＝0，其中mod(·)表示取余函数，下标i＝0,1,...,cN-1，(·)_i表示序列的第i个元素；

然后对序列S′进行分组，得到c个长度分别为N的子序列{S⁽⁰⁾,S⁽¹⁾,...,S^(c-1)}，分组的方式为：若mod(j-z,c)＝0，则

其中z＝0,1,...,c-1，j＝z,z+1,...,cN-1。

最后，对c个子序列{S⁽⁰⁾,S⁽¹⁾,...,S^(c-1)}分别做N点的OFDM调制后，再将c路的OFDM调制信号进行相位补偿后合并为一路符号，得到多载波符号X：

其中x_k为多载波符号X的离散表达式，即X在第k时刻的采样，下标l、k分别表示子载波和调制信号采样点的索引，即l＝0,1,...,N-1，k＝0,1,...,N-1，

表示子序列S^(z)在第l个子载波上的复数符号，j表示虚数单位。

进一步的，内解码处理时：利用先验信息

估计软符号向量

的处理方式：

其中，

表示向量

的第n个元素，n＝0,1,...,N-1。

利用软符号

估计ICI信号I的处理方式为：

从解调符号

中消除ICI干扰

后，利用干扰消除符号

进行软解调来计算外部信息序列

的处理方式为：

其中Pr(·)表示随机变量的概率，

表示噪声加残余干扰的方差。

其中

var(·)表示求方差运算，发射端的符号向量S的平均功率归一化为1。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：本发明在发射端通过交织处理将外编码(卷积编码、LDPC编码等)和多载波调制处理串联起来，等效为信号经过一个串行级联Turbo码编码处理；在接收端采用串行Turbo码的迭代译码结构来进行译码和干扰消除，通过伪随机交织和解交织将内解码处理和外解处理串联起来，并不断地互相交换软信息实现迭代。其中，内解码利用连续干扰消除(SIC)的方法对ICI进行迭代估计和消除，外解码采用软输入软输出(SISO)的方法对外编码进行译码，来抵抗信道高斯白噪声的影响。本发明与现有方法相比于，能够利用较低的计算复杂度得到较好的检测性能，并且可以适用于子载波数较多的大型多载波通信系统。

附图说明

图1为OFDM正交子载波和非正交子载波的频谱图。

图2为带宽压缩的多载波通信系统结构框图。

图3为接收机内解码器的内部结构框图。

图4为OFDM调制和压缩因子为0.80的非正交多载波调制信号频谱图。

图5为不同压缩条件下的多载波调制复杂度曲线。

图6为不同压缩条件下的误比特率曲线(QPSK映射)。

图7为不同压缩条件下的误比特率曲线(16QAM映射)。

图8为采用QPSK映射方式时不同压缩条件下的频带利用率的柱状图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合实施方式和附图，对本发明作进一步地详细描述。

实施例

本实施例以符号周期为66.67μs的1024个子载波调制为例，即N＝1024，其中有用信号占据的子载波数N_s＝800，T＝66.67μs，正交子载波频带间隔Δf_o为15KHz，信号的采样率为f_s＝15.36Mbps，外编码器采用(7,5)递归系统卷积码，外解码器采用APP解码方法，符号映射方式为QPSK/16QAM，压缩因子α分别取1.0、0.80、0.75、0.67、0.60和0.50。在加性高斯白噪声信道(AWGN)条件下对每个信噪比Eb/N0条件下作10000次Monte-Carlo实验，统计接收机解码输出的误比特率。

图1为OFDM正交子载波和非正交子载波的频谱图。图中上半部分是OFDM调制的子载波频谱图，其由一系列sinc波形交叠1/2组合而成，但是在每个sinc波形的顶点频率处其它sinc波形在此处交汇为零，因此每个子载波所调制的信息相互独立，这就是正交性的体现。而图中的下半部分是压缩因子为α＝2/3的非正交子载波频谱图，可以看出信道占据的带宽明显被压缩，总带宽只有OFDM带宽的2/3，但是这带来的代价是每个sinc波形的顶点位置其它sinc波形不再交汇为零，也就是说，在该处的频域采样点产生了很强的子载波间干扰。

图2为本实施例的带宽压缩的多载波通信系统结构框图，信源端输入待发送数据的二进制比特序列U，经过外编码器进行信道编码后得到编码序列V，再经过交织器交织后得到交织序列W；对交织序列W进行符号映射后得到复数符号序列S；利用多路的IFFT变换对符号序列S进行非正交多载波调制，得到多载波符号X。然后经过信道传输，接收端得到接收信号Y。接收端利用多路的FFT变换对接收信号Y进行非正交多载波解调，得到解调后的符号序列

(符不仅包含有用信号项S，还包含有载波间干扰和噪声干扰)，并存储到内解码器的缓存器中，在接收端的内解码器内完成解码处理。其中该内解码器的内部结构框图如图3所示，利用输入的先验信息

估计软符号序列

然后利用

估计ICI干扰信号I，再从缓存器中读取解调信号

并减去干扰信号I，得到干扰消除符号序列

最后对

进行PSK/QAM软解调，得到外部信息序列

当迭代开始时，

初始化输入为0向量，迭代终止时释放寄存器中存储的当前的解调符号

并存储下一帧解调符号。然后再对内解码器输出的外部信息

进行解交织后得到软信息

并作为编码序列

(V的估计)的先验信息输入到外解码器；基于已知的发射端外编码器的结构信息以及输入的

的先验信息

和

(U的估计)的先验信息(预设值)，对干扰消除后的符号序列

进行软输入软输出(SISO)信道外解码，得到

的后验信息

和

的后验信息L_u。如果迭代结束，则对当前输出的

的后验信息L_u作比特硬判决得到

否则基于公式

得到外部信息

并对

进行交织处理后作为内解码器的先验信息

图4为OFDM调制和压缩因子为0.80的非正交多载波调制信号频谱图。调制信号占据的带宽由B＝αN_sΔf_o计算。由上述实施例的参数分别计算得到

B_ofdm＝1.0×800×15KHz＝12.0MHz

B_α＝0.8＝0.80×800×15KHz＝9.6MHz

与图4显示的相应的信号带宽一致。

图5为不同压缩条件下的多载波调制器的计算复杂度曲线。OFDM调制利用N点的IFFT变换实现，需要做

次复数乘法；若用IDFT变换来实现非正交多载波调制，需要做N×N次复数乘法；本发明方法利用多路IFFT来实现非正交多载波调制，需要做

次复数乘法，其中c是压缩因子有理分式的分母，表示作IFFT变换的路数。由图可见，本发明采用的调制方法具有和OFDM调制相同数量级的计算复杂度。

图6和图7分别为QPSK和16QAM映射条件下不同载波压缩程度的误比特率曲线。仿真结果显示，随着子载波间隔压缩程度的逐渐加深，系统会引入更大的ICI干扰，需要通过更多次数的迭代来消除ICI以达到OFDM调制的误码性能。随着符号映射阶数的增加，系统能容忍的载波压缩程度也逐渐变小。

图8为采用QPSK映射方式时不同压缩条件下的频带利用率的柱状图。系统的比特速率为

带宽可以近似由B＝αN_sΔf_o得到，频带利用率等于比特速率与带宽的比值

其中M为符号映射的星座点数，采用QPSK映射方式时M＝4。由图8的柱状图可以看出，相比于传统的OFDM正交调制，本发明所提出的带宽压缩的非正交多载波通信方法能够大幅提升系统的频带利用率，带宽的压缩程度越大，系统频带利用率提升得越高。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。

Claims (5)

1.一种带宽压缩的高谱效多载波通信方法，其特征在于，包括下列步骤：

发射端处理步骤：

外编码和交织：对待发送数据的二进制比特序列U进行信道编码，得到编码序列V，并对编码序列V进行交织处理后，得到交织序列W；

符号映射：对交织序列W进行符号映射处理，得到复数符号序列S；

非正交多载波调制及发射：利用多路的IFFT变换对符号序列S进行非正交多载波调制，得到多载波符号X；并对多载波符号X进行信号发射；

接收端处理步骤：

接收信号：接收端通过接收信道接收来自发射端的信号，得到接收信号Y；

非正交多载波解调：利用多路的FFT变换对接收信号Y进行非正交多载波解调，得到解调后的符号序列

并存储到寄存器中；其中，符号序列

不仅包含有用信号项S，还包含有载波间干扰和噪声干扰；

基于当前帧的符号序列

进行帧间迭代干扰估计和消除的译码处理：

内解码：基于当前先验信息

估计软符号序列

再基于软符号序列

估计ICI干扰信号I；再从寄存器中读取符号序列

并减去干扰信号I，得到干扰消除符号序列

最后对

进行软解调，得到外部信息序列

其中

的初始值为全0向量；

计算先验信息

对外部信息序列

进行解交织处理后得到软信息

并作为编码序列

的先验信息

其中

表示对发射端的编码序列V的估计；

外解码：基于编码序列

的先验信息

预置的比特序列

的先验信息对符号序列

进行软输入软输出信道外解码，得到

的后验信息

和

的后验信息L_u，其中

表示对发射端的二进制比特序列U的估计；若迭代结束，则对当前后验信息L_u作比特硬判决得到

否则基于公式

得到外部信息

并对

进行交织处理后作为内解码器的先验信息

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，发射端的非正交多载波调制处理为：

将长度为N的符号序列S通过补零扩展为长度为c×N的符号序列S′：

基于非正交多载波调制的子载波间隔为

将压缩因子α(0＜α≤1)表示成有理分式α＝b/c，其中b、c为整数，且b≤c，T为多载波符号的周期；

若mod(i,b)＝0，则s′_i＝s_i/b；否则s′_i＝0，其中mod(·)表示取余函数，下标i＝0,1,...,cN-1，(·)_i表示向量的第i个元素；

对序列S′进行分组，得到c个长度分别为N的子序列{S⁽⁰⁾,S⁽¹⁾,...,S^(c-1)}，分组的方式为：若mod(j-z,c)＝0，则

其中z＝0,1,...,c-1，j＝z,z+1,...,cN-1；

对c个子序列{S⁽⁰⁾,S⁽¹⁾,...,S^(c-1)}分别做N点的OFDM调制后，再将c路的OFDM调制信号分别进行相位补偿后合并为一路符号，得到多载波符号X：

其中x_k为X在第k时刻的采样，且k＝0,1,...,N-1，

表示子序列S^(z)在第l个子载波上的复数符号，j表示虚数单位。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于

得到估计的软符号

具体为：

根据

得到估计的软符号向量

其中

表示向量

的第n个元素，且n＝0,1,...,N-1。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于

估计干扰信号I具体为：

其中m＝0,1,...,N-1，且m≠n。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于干扰消除符号

计算外信息

的处理方式为：

其中，Pr(·)表示随机变量的概率，

表示噪声加残余干扰的方差。

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