CN107659529A - 一种降低空频块码mimo‑ofdm系统峰均比新方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种降低空频块码MIMO‑OFDM系统峰均比新方法,基于多相交错旋转(PII,Polyphase Interleaving and Inversion)和低复杂度PII算法(RC_PII,Reduced complexity PII)算法的缺陷,解决了空频块码MIMO‑OFDM系统中传输信号的高峰均功率比和高计算复杂度的问题。传输信号经过分块并利用奇、偶数角标实现每个分块信号的分解,按照空频块码编码的特性,将分解的信号进行重组构成新的分块信号,采用移屏方法搜索新的分块信号以获得所有分块信号的次最优组合,该方法不仅避免PII遍历搜索的次数,而且降低了RC_PII的峰均比性能,从而实现系统计算复杂度和PAPR性能改善的折衷。
Description
技术领域
本发明涉及移动通信领域,特别是涉及一种降低空频块码MIMO-OFDM系统峰均比新方法。
背景技术
正交频分复用技术(OFDM)采用特殊的多载波窄带传输体制,其多载波之间相互正交,具有良好的抗多径干扰能力,可将频率选择性多径衰落信道转化为平坦衰落信道,减小了多径衰落的影响。多输入多输出(MIMO)充分开发空间资源,利用空间上产生的独立并行信道实现多发多收,在不需要增加频谱资源和天线发送功率的情况下,成倍的提高信道容量,同时有效的提高系统的传输速率。基于MIMO-OFDM技术的第四代移动通信系统将具有高频谱利用率、高数据传输率、高可靠性,低发射功率,支持的业务从语音扩展到图片、数据、视频等多媒体业务,并能够和现有的各种无线局域网、公用电话网等网络实现无缝对接。
然而,由于MIMO-OFDM系统采用的是多载波调制方式,因而它在继承OFDM调制诸多优点的同时,也不可避免地继承了其信号具有较高峰均比(PAPR,Peak-to-Average Ratio)的问题。高峰均比的缺点会迫使高功率放大器(HPA)具有大的回退,这降低了HPA的效率。MIMO-OFDM信号产生带内失真,产生带外噪声,进而频谱扩展干扰以及信号的畸变会导致整个系统性能严重下降。高PAPR问题已成为MIMO-OFDM系统实用化的一个障碍,因而寻求降低系统PAPR的方法是非常必要的。
降低PAPR的技术可以大致分为三类:一类是编码技术,文献“Tsai Y C,Deng S K,Chen K C,etal.Turbo coded OFDM for reducing PAPR and error rates[J].WirelessCommunications,IEEETransactions on,2008,7(1):84-89”,算法思想是利用不同的编码方式规避了可能产生较高PAPR的码元的出现,但是编码过程较为复杂。二类是信号预畸变技术,包括限幅法和压扩法,该技术是最简单最直接的降低峰均比的非线性方法,但前者引入的带内失真和带外辐射会严重地降低系统的性能。后者利用压扩函数和逆变换函数实现峰均比的降低,文献“Shiann-Shiun Jeng,and Jia-Ming Chen,Efficient PAPRReduction in OFDM Systems Based on a Companding Technique With TrapeziumDistribution,IEEE Transactions on Broadcasting,vol.57,no.2,pp.291-298,June2011”提出一种梯形分布压扩方法替代常规的均匀部分方案,其可以满足不同性能要求的系统,并且能在PAPR和BER性能上作出折中。三类是扰码技术,包括选择性映射SLM和部分传输序列PTS,该技术利用不同的扰码序列对OFDM符号进行加权处理,通过设定PAPR门限值条件,从待传输序列中选择PAPR最小的一组用于传输,这样就显著降低大峰值功率信号出现的概率,但是由于采用过多的IFFT,计算复杂度急剧增加,而且边带信息的传输也造成了数据传输速率的损失。
然而,用于MIMO-OFDM系统的PAPR降低算法的研究较少,解决MIMO-OFDM系统中的PAPR问题的方法概括为两个方面:一方面是将OFDM系统中方法直接移植到MIMO-OFDM系统的每一根天线,例如文献“Joo H S,No J S,Shin D J.A blind SLM PAPR reductionscheme using cyclic shift in STBC MIMO-OFDM system[C]//Information andCommunication Technology Convergence(ICTC),2010International Conferenceon.IEEE,2010:272-273”提出了时域循环移位的盲SLM算法,单根天线上对OFDM符号循环移位,无需过多的IFFT次数,在接收端采用ML方法解调,其BER性能不会恶化;另一方面是考虑MIMO-OFDM系统本身的特性,采取灵活的方法进行处理。文献“Tao Jiang andCaiLi.Simple Alternative Multisequences for PAPR Reduction Without SideInformation in SFBC MIMO-OFDM Systems.IEEE Transactions on VehicularTechnology,vol.61,no.7,pp.3311-3315,Sep.2012.”提出的AMS(alternativemultisequence)算法,是将信号分块之后再进行重组,这种方案虽然降低了一定的复杂度,但是其PAPR减少量得到了限制。文献“Zoran Latinovic,Yeheskel Bar-Ness.SFBC MIMO-OFDM Peak-to-Average Power Ratio Reduction by Polyphase Interleaving andInversion.IEEE Commun.Lett.,vol.l0,no.4,pp.266-268,April 2006.”提出的PII(Polyphase Interleaving and Inversion)算法,利用SFBC编码的特性构造信号序列,能较好的降低SFBC MIMO-OFDM系统的PAPR。文献“SFBC MIMO-OFDM Peak-to-Average PowerRatio Reduction by Polyphase Interleaving and Inversion,IEEE COMMUNICATIONSLETTERS,VOL.10,NO.4,APRIL 2006”提出的RC_PII方法虽然降低了PII方法的计算复杂度但是同时也降低了性能。专利“张朝阳等,一种峰均比控制方法、接收端和发射端”描述了一种通过线性和非线性方法的结合降低系统的PAPR的方法,但是算法过程过于复杂。专利“CN102075222A,江涛,黎偲,屈代明,一种降低空频编码的MIMO-OFDM信号的峰均功率比的方法”,尽管不需要发送边带信息,但是算法计算量大。专利“CN101073217A,TAN M,ZORAN LZ,YEHESKEL B N.STBC MIMO-OFDM Peak-to-Average Power Ratio Reduction by Cross-Antenna Rotation and Inversion”提出的CARI及其改进算法每次迭代没有复数乘法运算,计算复杂度降低,但是若将该算法直接扩展到更多发射天线的系统中,并不能充分利用增加天线提供的附加自由度。
为了进一步改善MIMO-OFDM信号的PAPR性能和降低计算复杂度,本发明针对上述MIMO-OFDM系统降低PAPR的算法,提出了一种降低空频块码MIMO-OFDM峰均比新方法。
在该方法中,经过映射的二进制频域信号经过分块并利用奇、偶数角标实现每个分块信号的分解,按照SFBC编码的特性,将分解的信号进行重组构成新的分块信号,采用移屏方法搜索新的分块信号以获得所有分块信号的次最优组合,该方法不仅避免PII遍历搜索的次数,而且降低了RC_PII的峰均比性能。理论和仿真分析表明,该方法可以实现系统计算复杂度和PAPR性能改善的折衷
发明内容
为更有效地克服MIMO-OFDM系统中存在的上述缺陷,本发明目的是提供一种可以降低空频块码MIMO-OFDM系统中峰均功率比,并能更有效地应用于实际通信系统中的方法。
本发明的创新之处在于采用一种移屏的方式,动态调整屏幕宽度和滑动步长,在信号分块数一定的情况下,能通过组合方式产生更多的待选信号序列。
本发明的创新之处在于采用移屏方式,降低了计算复杂度同时获得了良好的PAPR性能。
采用Alamouti经典方案发送天线为Tr=2根,所述方法具体过程包括以下步骤:
步骤1输入二进制数据比特流,调制得到映射信号,经过串并转换后获得一个长度为N的OFDM信号序列可表示为:X=[X0,X1,…,XN-1],将其进行相邻等长度分割,分割后的M个独立的子块为X(m),m=1,2,...,M,其中M>0;将第j子块中j≠m处子块添零构成长度与原始序列相同的序列组,则原始序列可以表示为:其中每个子块中的非零载波位置必须包含整数个空频编码块,以保证空频块码编码的正交性不受破坏;
步骤2对于第m个子块,对X(m)进行信号分解,信号根据m为奇数或偶数分解为新的序列Z(m)和Y(m),则信号可表达为:
步骤3将公式(1)和(2)分解的两个奇、偶信号序列空频块码编码特性进行组合,以此获得两根天线第m发射子块的信号,可表示为公式(3):
其中,式(3)中A1和A2分别表示天线1、2上的信号;*表示对信号取共轭,shift[·]表示将信号向前循环移动一位,两根天线上的信号是X1(m)和X2(m),进行IFFT后分别得到x1(m)和x2(m);
步骤4对每一个子块采用两种处理方式:
方法0:
方式1:
两根天线上方式1中信号可以通过方式0的信号经过取反和共轭获得,其中y(m)=IFFT(Y(m)),z(m)=IFFT(Z(m)),表示天线i上第m子块的获取方式(0);矩阵D和J均为N×N矩阵,可表示为:
步骤5对所有M个子块都采用以上处理方式,通过整合时域信号,则两根发射天线上的待选发射信号表示为:
其中bm表示各子块中的整合系数,bm∈{±1},rm表示各子块中的获取方式,rm∈{0,1};
步骤6设置初值bm=1,rm=0,计算该条件下子信号的PAPR,记录一个最大值为PAPRtemp;步骤7此时采用移屏方式,设置屏宽为0<H≤M,移屏步长为0<S≤H,则相邻的前H个子块成为第一次移屏操作的对象;然后,将此时屏幕内部所有组合信号列举,在屏幕外部剩余子块都保持不变,并按照公式(10)计算此时两根天线下所有信号序列组的最大PAPR值PAPRmax:
步骤8如果PAPRmax<PAPRtemp,则PAPRtemp的值将被当前PAPRmax所替代,同时,根据移动步长S的大小,记录此时对应PAPR值的bk,rk;假如移屏步长为1,则需要记录的为b1,r1;如果移屏步长为2,则需要记录的为b1,b2,r1,r2;第一次搜索操作结束后,以步长S向后移动屏幕,继续对屏幕内子块重复以上操作,直到M-H+1个子块为止。
本发明的有益效果在于提出了一种降低空频块码MIMO-OFDM峰均比新方法。通过对二进制频域信号经过分块并利用奇、偶数角标实现每个分块信号的分解,按照SFBC编码的特性,将分解的信号进行重组构成新的分块信号,采用移屏方法搜索新的分块信号以获得所有分块信号的次最优组合,该方法不仅避免PII遍历搜索的次数,而且降低了RC_PII的峰均比性能,该方法同时实现SFBC MIMO-OFDM系统计算复杂度和PAPR性能改善的折衷。
附图说明
图1空频块码MIMO-OFDM系统发送端的基本框图,图中,映射符号要进行空频编码,再通过OFDM调制,最终由多根天线进行发送;
图2一种降低空频块码MIMO-OFDM峰均比新方法系统框图,图中,该图针对两根天线的MIMO-OFDM系统,根据空频块码编码特性,对分解信号进行重组,采用移屏方式搜索新分块信号的次最优组合,从而降低空频块码MIMO-OFDM系统的峰均比;
图3 M=4时新算法与PII、RC_PII算法的峰均比性能对比图,图中,其中新算法中采用屏幕宽度为H=2,移屏步长分别为S=1和S=2时,与PII、RC_PII算法在不同相位因子组数情况下CCDF曲线的比较,其中横坐标表示不同的峰均比PAPR(dB)值,纵坐标表示互补累积函数CCDF值;
图4 M=8时新算法在不同H和S条件下峰均比性能对比图,图中,峰均比性能对比图实现了在M=8条件下,不同屏幕宽度,不同移动步长的新算法,其中横坐标表示不同的峰均比PAPR(dB)值,纵坐标表示互补累积函数CCDF值;
具体实施方式
采用Alamouti经典方案发送天线为Tr=2根,所述方法具体过程包括以下步骤:
步骤1:输入二进制数据比特流,调制得到映射信号,经过串并转换后获得一个长度为N的OFDM信号序列可表示为:X=[X0,X1,…,XN-1],将其进行相邻等长度分割,分割后的M个独立的子块为X(m),m=1,2,...,M,其中M>0;将第j子块中j≠m处子块添零构成长度与原始序列相同的序列组,则原始序列可以表示为:其中每个子块中的非零载波位置必须包含整数个空频编码块,以保证空频块码编码的正交性不受破坏;
步骤2:对于第m个子块,对X(m)进行信号分解,信号根据m为奇数或偶数分解为新的序列Z(m)和Y(m),则信号可表达为(1)、(2);步骤3将公式(1)和(2)分解的两个奇、偶信号序列空频块码编码特性进行组合,以此获得两根天线第m发射子块的信号,可表示为公式(3):
其中,式(3)中A1和A2分别表示天线1、2上的信号;*表示对信号取共轭,shift[·]表示将信号向前循环移动一位,两根天线上的信号是X1(m)和X2(m),进行IFFT后分别得到x1(m)和x2(m);
步骤4:对每一个子块采用两种处理方式:
方法0:式(5);
方式1:式(6);
两根天线上方式1中信号可以通过方式0的信号经过取反和共轭获得,其中y(m)=IFFT(Y(m)),z(m)=IFFT(Z(m)),表示天线i上第m子块的获取方式(0);矩阵D和J均为N×N矩阵,可表示为式(7)、式(8);
步骤5:对所有M个子块都采用以上处理方式,通过整合时域信号,则两根发射天线上的待选发射信号表示为式(9);
其中bm表示各子块中的整合系数,bm∈{±1},rm表示各子块中的获取方式,rm∈{0,1};
步骤6:设置初值bm=1,rm=0,计算该条件下子信号的PAPR,记录一个最大值为PAPRtemp;步骤7:此时采用移屏方式,设置屏宽为0<H≤M,移屏步长为0<S≤H,则相邻的前H个子块成为第一次移屏操作的对象;然后,将此时屏幕内部所有bk,rk(k=1,2,...,H)组合信号列举,在屏幕外部剩余子块都保持不变,并按照公式(10)计算此时两根天线下所有信号序列组的最大PAPR值PAPRmax;
步骤8:如果PAPRmax<PAPRtemp,则PAPRtemp的值将被当前PAPRmax所替代,同时,根据移动步长S的大小,记录此时对应PAPR值的bk,rk;假如移屏步长为1,则需要记录的为b1,r1;如果移屏步长为2,则需要记录的为b1,b2,r1,r2;第一次搜索操作结束后,以步长S向后移动屏幕,继续对屏幕内子块重复以上操作,直到M-H+1个子块为止。
结合上述具体实施方式,对附图作进一步的描述。
图2是一种降低空频块码MIMO-OFDM峰均比新方法系统框图,该图针对两根天线的空频块码MIMO-OFDM系统,根据空频块码编码特性,对分解信号进行重组,采用移屏方式搜索新分块信号的次最优组合,从而降低空频块码MIMO-OFDM系统的峰均比。图中虚线方框表示屏幕宽度H,长箭头表示移屏方向。
图3是M=4时新算法与PII、RC_PII算法的峰均比性能对比图。其中新算法中屏幕宽度为H=2,移屏步长分别为S=1和S=2。在图3中CCDF=10-3处可以看出,新算法与RC_PII算法性能相差约2.2dB,而本文提出的新算法性能更接近PII算法。当S=2时,新算法比RC_PII算法的PAPR性能有约0.5~0.7dB改善;当S=1时,新算法比RC_PII算法的PAPR性能有约1.5dB改善,仅比PII算法性能差约0.7~0.9dB。在搜索量方面,由公式(12)可以计算出,新算法在S=2和S=1情况下,相对次最优复杂度分别为CCRR=90.62%,CCRR=81.25%,由此可得,本文提出的新算法以牺牲了部分性能,换来了计算量的大幅降低。
图4给出了M=8时新算法在不同H和S条件下峰均比性能对比图。峰均比性能对比图实现了在M=8条件下,不同屏幕宽度,不同移动步长的新算法。由CCDF曲线可以得出:(1)相同步长的情况下,屏幕宽度越宽,搜索量增加了,PAPR性能便更优;(2)相同屏幕宽度的情况下,步长越长,搜索量降低,PAPR性能越差;(3)屏幕宽度越宽或者搜索步长越小,搜索量的明显增加,将换来PAPR性能的大大改善。
Claims (1)
1.一种降低空频块码MIMO-OFDM系统峰均比新方法,其特征在于:
采用Alamouti经典方案发送天线为Tr=2根,所述方法具体过程包括以下步骤:
步骤1:输入二进制数据比特流,调制得到映射信号,经过串并转换后获得一个长度为N的OFDM信号序列可表示为:X=[X0,X1,…,XN-1],将其进行相邻等长度分割,分割后的M个独立的子块为X(m),m=1,2,…,M,其中M>0;将第j子块中j≠m处子块添零构成长度与原始序列相同的序列组,则原始序列可以表示为:其中每个子块中的非零载波位置必须包含整数个空频编码块,以保证空频块码编码的正交性不受破坏;
步骤2:对于第m个子块, 对X(m)进行信号分解,信号根据m为奇数或偶数分解为新的序列Z(m)和Y(m),则信号可表达为:
步骤3:将公式(1)和(2)分解的两个奇、偶信号序列空频块码编码特性进行组合,以此获得两根天线第m发射子块的信号,可表示为公式(3):
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其中,式(3)中A1和A2分别表示天线1、2上的信号;*表示对信号取共轭,shift[·]表示将信号向前循环移动一位,两根天线上的信号是X1(m)和X2(m),进行IFFT后分别得到x1(m)和x2(m);
步骤4:对每一个子块采用两种处理方式:
方法0:
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两根天线上方式1中信号可以通过方式0的信号经过取反和共轭获得,其中y(m)=IFFT(Y(m)),z(m)=IFFT(Z(m)),表示天线i上第m子块的获取方式(0);矩阵D和J均为N×N矩阵,可表示为:
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<mi>i</mi>
<mi>a</mi>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>e</mi>
<mfrac>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mn>2</mn>
<mi>&pi;</mi>
</mrow>
<mi>N</mi>
</mfrac>
</msup>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>e</mi>
<mfrac>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mn>2</mn>
<mi>&pi;</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>N</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mi>N</mi>
</mfrac>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
步骤5:对所有M个子块都采用以上处理方式,通过整合时域信号,则两根发射天线上的待选发射信号表示为:
<mrow>
<msubsup>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>M</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>b</mi>
<mi>m</mi>
</msub>
<msubsup>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mi>m</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>m</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>2</mn>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中bm表示各子块中的整合系数,bm∈{±1},rm表示各子块中的获取方式,rm∈{0,1};
步骤6:设置初值bm=1,rm=0,计算该条件下子信号的PAPR,记录一个最大值为PAPRtemp;
步骤7:此时采用移屏方式,设置屏宽为0<H≤M,移屏步长为0<S≤H,则相邻的前H个子块成为第一次移屏操作的对象;然后,将此时屏幕内部所有bk,rk(k=1,2,…,H)组合信号列举,在屏幕外部剩余子块都保持不变,并按照公式(10)计算此时两根天线下所有信号序列组的最大PAPR值PAPRmax:
<mrow>
<msub>
<mi>PAPR</mi>
<mi>max</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<munder>
<mi>min</mi>
<mrow>
<mo>{</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mi>M</mi>
</msub>
<mo>;</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mi>M</mi>
</msub>
<mo>}</mo>
</mrow>
</munder>
<mi>max</mi>
<mi> </mi>
<mi>P</mi>
<mi>A</mi>
<mi>P</mi>
<mi>R</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>10</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
步骤8:如果PAPRmax<PAPRtemp,则PAPRtemp的值将被当前PAPRmax所替代,同时,根据移动步长S的大小,记录此时对应PAPR值的bk,rk;假如移屏步长为1,则需要记录的为b1,r1;如果移屏步长为2,则需要记录的为b1,b2,r1,r2;第一次搜索操作结束后,以步长S向后移动屏幕,继续对屏幕内子块重复以上操作,直到M-H+1个子块为止。
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