CN108881095B

CN108881095B - Ofdm数据处理方法及装置

Info

Publication number: CN108881095B
Application number: CN201810983806.5A
Authority: CN
Inventors: 王亚军; 谢爽; 王蒙萌
Original assignee: Jiangsu University of Science and Technology
Current assignee: Wuxi Bofan Technology Co ltd
Priority date: 2018-08-27
Filing date: 2018-08-27
Publication date: 2021-09-24
Anticipated expiration: 2038-08-27
Also published as: CN108881095A

Abstract

本发明提供了一种OFDM数据处理方法及装置，涉及无线通信技术领域。所述方法包括：首先获取具有N‑M个子载波的离散时间基带OFDM信号和M个预留子载波生成的峰值抑制信号，再基于所述离散时间基带OFDM信号和峰值抑制信号，获得所述离散时间基带OFDM信号，进而获得峰均比表达式；基于所述峰均比表达式，建立峰均比优化模型的方式，进而通过加速逼近梯度方法对所述峰均比优化模型进行迭代优化计算，直到满足预设条件，输出优化的OFDM时域信号。使用加速逼近梯度方法，降低峰均比，不需要切削和滤波，更为高效。

Description

OFDM数据处理方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体而言，涉及一种OFDM数据处理方法及装置。

背景技术

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing， OFDM)作为一种多载波调制技术，由于其具有抗多径衰落，高频谱效率，抗窄带干扰和简单均衡等诸多优点而被广泛应用于高速无线通信系统中。然而，发射信号的峰值平均功率比(Peak toAverage Power Ratio，PAPR)，简称峰均比，是OFDM系统的主要问题之一。高峰均功率比使得OFDM信号对发射机功率放大器引起的非线性失真非常敏感。当高PAPR正交频分复用信号通过一个线性范围有限的功率放大器时，会带来严重的带内失真和带外辐射。业界针对这个问题进行了大量的研究工作，提出了很多削减OFDM信号PAPR的方法，如切削法，编码法，选择映射法(SLM)，部分传输序列法(PTS)等。在这些降低PAPR技术中，Tellado提出的无失真子载波保留技术引起了广泛的关注。该方法简单，不需要传输辅助信息。

为了降低预留子载波(Tone Reservation，TR)技术中的时域 OFDM信号的PAPR，将由预留子载波生成的抑制峰值的信号加到原始信号上即可。然而，实现优化的峰值抑制信号是二次约束二次规划问题，其计算复杂度非常高。为了避免这种情况，基于TR限幅滤波的技术被开发出来。一种具有预定限幅水平的自适应标度TR (AS-TR)方法被提出来，用于改进基于TR限幅滤波技术的收敛速度。但是AS-TR算法有两个主要的缺陷，即1)最佳限幅电平的选择是非常困难的，2)不同的限幅电平导致不同的PAPR降低。为了克服AS-TR的两个主要缺陷，还提出了自适应幅度切削TR方法 (AAC-TR)，以获得更好的PAPR降低性能。限幅滤波技术虽然可以获得更好的PAPR降低性能，但是有两个共同的缺点：1)需要进行多次FFT-IFFT计算以获得理想的PAPR降低；2)保留子载波的幅度不受限制。

发明内容

本发明的目的在于提供一种OFDM数据处理方法及装置，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例子提供了一种OFDM数据处理方法，所述方法包括：获取具有N-M个子载波的OFDM符号和M个预留子载波生成的峰值抑制信号；基于所述OFDM符号和峰值抑制信号，获得离散时间OFDM信号；基于所述离散时间基带OFDM信号，获得所述离散时间基带OFDM信号的峰均比表达式；基于所述峰均比表达式，建立峰均比优化模型；通过加速逼近梯度方法对所述峰均比优化模型进行迭代优化计算，直到满足预设条件，输出优化的OFDM 时域信号。

第二方面，本发明实施例子提供了一种OFDM数据处理装置，所述装置包括：符号获取单元、信号获得单元、峰均比获得单元、建立单元和输出单元。符号获取单元，用于获取具有N-M个子载波的 OFDM符号和M个预留子载波生成的峰值抑制信号。信号获得单元，用于基于所述OFDM符号及峰值抑制信号，获得离散时间基带 OFDM信号。峰均比获得单元，用于基于所述离散时间基带OFDM 信号，获得所述离散时间基带OFDM信号的峰均比表达式。建立单元，用于基于所述峰均比表达式，建立峰均比优化模型。输出单元，通过加速逼近梯度方法对所述峰均比优化模型进行迭代优化计算，直到满足预设条件，输出优化的OFDM时域信号。

本发明实施例提供了一种OFDM数据处理方法及装置，所述方法包括：获取具有N-M个子载波的OFDM符号和M个预留子载波生成的峰值抑制信号以及基于所述OFDM符号和峰值抑制信号，获得离散时间基带OFDM信号；再基于所述离散时间基带OFDM信号，获得所述离散时间基带OFDM信号的峰均比表达式；基于所述峰均比表达式，建立峰均比优化模型的方式，进而通过加速逼近梯度方法对所述峰均比优化模型进行迭代优化计算，直到满足预设条件，输出优化的OFDM时域信号。使用加速逼近梯度方法，降低峰均比，不需要切削和滤波，更高效。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例子了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例子的技术方案，下面将对实施例子中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例子，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为可应用于本发明实施例子提供的电子设备的结构框图；

图2为本发明实施例子提供的OFDM数据处理方法的流程图；

图3为本发明实施例子提供的OFDM数据处理方法中峰均比对比结果示意图；

图4为本发明实施例子提供的OFDM数据处理方法中误比特率对比结果示意图；

图5为本发明实施例子提供的OFDM数据处理装置的结构框图。

具体实施方式

为使本发明实施例子的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例子中的附图，对本发明实施例子中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例子是本发明一部分实施例子，而不是全部的实施例子。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例子的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例子的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例子。基于本发明中的实施例子，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例子，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二” 等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

图1示出了一种可应用于本发明实施例中的电子设备100的结构框图。如图1所示，电子设备100可以包括存储器102、存储控制器 104、一个或多个(图1中仅示出一个)处理器106、外设接口108、输入输出模块110、音频模块112、显示模块114、射频模块116和OFDM数据处理装置。

存储器102、存储控制器104、处理器106、外设接口108、输入输出模块110、音频模块112、显示模块114、射频模块116各元件之间直接或间接地电连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件之间可以通过一条或多条通讯总线或信号总线实现电连接。OFDM 数据处理方法分别包括至少一个可以以软件或固件的形式存储于存储器102中的软件功能模块，例如所述OFDM数据处理装置包括的软件功能模块或计算机程序。

存储器102可以存储各种软件程序以及模块，如本申请实施例子提供的OFDM数据处理方法及装置对应的程序指令/模块。处理器106 通过运行存储在存储器102中的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本申请实施例中的OFDM数据处理方法。

存储器102可以包括但不限于随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。

处理器106可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。上述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列 (FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。其可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述外设接口108将各种输入/输出装置耦合至处理器106以及存储器102。在一些实施例中，外设接口108、处理器106以及存储控制器104可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。

输入输出模块110用于提供给用户输入数据实现用户与电子设备100的交互。所述输入输出模块110可以是，但不限于，鼠标和键盘等。

音频模块112向用户提供音频接口，其可包括一个或多个麦克风、一个或者多个扬声器以及音频电路。

显示模块114在电子设备100与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据给用户参考。在本实施例中，所述显示模块114可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器106进行计算和处理。

射频模块116用于接收以及发送电磁波，实现电磁波与电信号的相互转换，从而与通信网络或者其他设备进行通信。

可以理解，图1所示的结构仅为示意，电子设备100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

于本发明实施例中，电子设备100可以作为用户终端，或者作为服务器。用户终端可以为PC(personal computer)电脑、平板电脑、手机、笔记本电脑、智能电视、机顶盒、车载终端等终端设备。

请参阅图2，本发明实施例子提供了一种OFDM数据处理方法，所述方法包括步骤S200、步骤S210、步骤S220、步骤S230和步骤 S240。

步骤S200：获取具有N-M个子载波的OFDM符号和M个预留子载波生成的峰值抑制信号。

在本实施例子中，N＝512，M＝32。所述OFDM符号可以为N＝512 个子载波和M＝32个预留子载波的16-QAM(Quadrature Amplitude Modulation)，正交幅度调制的OFDM符号。OFDM系统包括至少一个OFDM符号，例如10⁴个OFDM符号，为了描述简洁，以一N个子载波和M个预留子载波的OFDM符号为例。

步骤S210：基于所述OFDM符号和峰值抑制信号，获得离散时间基带OFDM信号。

步骤S210可以包括：

对所述OFDM符号加上峰值抑制信号后，获得叠加信号，再对叠加信号进行IDFT调制，获得过采样因子为J的离散时间基带 OFDM信号，其中，IDFT调制过程中的IDFT矩阵由N和J决定，所述叠加信号与所述IDFT矩阵的乘积为所述离散时间基带OFDM 信号。

在本实施例子中，OFDM符号可以记为X＝[X₀,...,.X_N-1]^T。离散时间基带OFDM信号可以记为x＝[x₀,...,x_JN-1]^T，x＝FX，F为IDFT矩阵， F为JN×N的矩阵。离散时间基带OFDM信号的峰均比PAPR初步可以定义为

IDFT，Inverse Discrete FourierTransform 为离散傅里叶逆变换。

步骤S220：基于所述离散时间基带OFDM信号，获得所述离散时间基带OFDM信号的峰均比表达式。

所述离散时间基带OFDM信号的峰均比表达式为：

X＝[X₀,...,.X_N-1]^T为所述OFDM符号， x＝[x₀,...,x_JN-1]^T,x＝FX，x为所述离散时间基带OFDM信号，F为IDFT 矩阵且F为JN×N的矩阵，F的第(n,k)项即

D＝[D₀,...,D_N-1]^T为所述峰值抑制信号，X与D是正交的，预留子载波方法得到的峰均比降低信号表示为x＝F(X+D)＝x+FD,峰值降低的OFDM信号为

其中，为了避免信号失真，数据矢量X与D是正交的。峰值抑制信号D被排除在平均功率的计算之外，以防止随着功率增加而使得 PAPR降低。

步骤S230：基于所述峰均比表达式，建立峰均比优化模型。

步骤S230可以包括：

基于所述峰均比表达式及引入峰值抑制信号的幅度

获得：

建立峰均比优化模型：

引入峰值抑制信号的幅度

控制来重新优化

其中 α是最大允许的子载波幅度。D进行优化以最小化峰值降低的OFDM 信号x+FD的最大值，并满足

尽管

可以用如下的二次约束二次规划 (QCQP)来求解：

但是二次约束二次规划方法的计算复杂度太大，不适合实际应用。

为了清楚地表示用来求解该问题的加速逼近梯度方法 (Accelerate ProximalGradient Method，APGM)，引入函数f的逼近算子的概念，带有参数γ的函数f的逼近算子prox_γf:Rⁿ→Rⁿ，定义：

加速逼近梯度法用于解决以下问题，

其中f:Rⁿ→R和g：Rⁿ→R∪{+∞}是闭凸函数，f是可微的。

加速逼近梯度法(APGM)主要由以下两步递推组成，

y^k+1＝x^k+ω^k(x^k-x^k-1)

其中ω^k∈[0,1)是一个外推参数。可用以下的一个简单选择来实现收敛加速：

当使用一个固定的步长γ^k＝γ∈(0,2/L]并且梯度▽f是带有常数L的Lipschitz连续函数时，APGM以速率O(1/k²)收敛，即：

其中x_*代表

的最优解。

步骤S240：通过加速逼近梯度方法对所述峰均比优化模型进行迭代优化计算，直到满足预设条件，输出优化的OFDM时域信号。

步骤S240可以包括：

将

中的x+FD替换为z，获得等价优化模型：

计算所述等价优化模型中函数

的梯度▽f(z)的最小Lipschitz常数L，以估计步长γ^k；

计算所述等价优化模型中函数g(z)＝μ||z||_∞的逼近算子：

直到满足预设条件，输出优化的OFDM时域信号。

步骤S240中，由于直接计算函数||x+FD||_∞的逼近算子非常困难，因此用z代替x+FD来将

变换成其等价形式，即等价优化模型

梯度▽f(z)的最小Lipschitz常数等L＝2λ_max(FF^H)，其中λ是矩阵的谱半径。虽然理论上可以计算矩阵的谱半径，但是其计算复杂度很高。在本实施例中不是计算矩阵的谱半径，而是通过简单的线性搜索来估计步长λ^k。尽管上式不存在简单的闭式解，但是可以利用如下的方法1在线性时间内高效地计算

在本实施例子中，主要的计算是由

中的梯度▽f(y)＝F(F^Hy-X) 和▽f(y)^T(x-y)的计算组成。由于F是Fourier算子，梯度的计算复杂度为O(JNlog(JN))，向量乘法的计算复杂度为O(JN)。同时，也可以如下的方法2在线性时间内有计算g(z)＝μ||z||_∞的逼近算子。所以本实施例提供的OFDM数据处理方法是一种简单而有效的方法，其总的计算复杂度为O(JNlog(JN))。

方法2APGM-TR Method

进一步地，在步骤S240之后，所述方法还可以包括：

获取所述OFDM时域信号的第一峰均比；

获取分别通过AS-TR方法和AAC-TR方法优化OFDM符号各自得到的第二峰均比及第三峰均比；

将所述第一峰均比与所述第二峰均比及所述第三峰均比进行一一对比，获得峰均比对比结果。

具体地，生成10⁴个随机OFDM符号以获得PAPR的互补累积分布函数(CCDF)，其表示PAPR超过某个阈值的概率。过采样因子J＝4。与两种现有的切削和滤波技术，即自适应标度载波保留(adaptive-scaling TR)AS-TR和自适应幅度切削载波保留(adaptiveamplitude clipping TR)AAC-TR方法进行了比较。在本发明实施例提供的OFDM数据处理方法即APGM-TR方法中，μ＝10,γ＝0.5,β＝0.5，最大迭代次数K＝10，执行步骤S200-步骤240。

如图3所示，Original表示原始OFDM信号的PAPR，比较了本发明实施提供的OFDM数据处理方法即APGM-TR方法，AS-TR方法和 AAC-TR方法三种不同方法的PAPR降低性能。对于AS-TR，AAC-TR 方法，最大迭代次数为10次，限幅比为γ＝4dB。在CCDF＝10^-4时，原始OFDM的PAPR是12.5dB。与原始OFDM信号相比，APGM-TR，AS-TR 和AAC-TR三种方法的PAPR降低增益分别为7.1dB，2.3dB，4.7dB。与AS-TR和AACTR方法相比，APGM-TR方法分别获得约4.8dB， 2.4dB的PAPR降低增益。

为了评估整个系统的误码性能，在步骤S240之后，所述方法还包括：

将所述OFDM时域信号输入到预设的固态功率放大器后，进而通过加性高斯白噪声信道而计算得到的第一误比特率；

获取通过AS-TR方法和AAC-TR优化OFDM符号后，进而在加性高斯白噪声信道上各自计算得到的第二误比特率及第三误比特率；

将所述第一误比特率与所述第二误比特率及第三误比特率一一对比，获得误比特率对比结果。

预设的固态功率放大器(SSPA)，可以表示为：

其中s_i(n)＝|s_i(n)|e^jθ(n)和s₀(n)分别是输入和输出信号。模拟中选择参数p＝2和C＝0.8。

如图4所示，比较了加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise，AWGN)信道上不同方法的误比特率或误码率(BER，Bit Error Rate)性能。作为参考，图4中还包括具有线性功率放大器的无PAPR 降低OFDM信号的BER，观察到本发明实施例提供的OFDM数据处理方法即APGM-TR方法的BER性能优于AS-TR和AAC-TR方法。利用线性功率放大器，无PAPR降低的OFDM信号具有近似13.5× 10-5dB的BER。然而，如果使用C＝0.8的SSPA，与理想的BER曲线相比，APGM-TR，AS-TR和AAC-TR方法的BER损耗分别约为 5.5dB，7.5dB和10.5dB。当误码率为10-5时，本发明实施提供的 OFDM数据处理方法即APGM-TR方法的误码性能比的AS-TR和 AAC-TR方法要好2dB，5dB。APGM不需要切削和滤波，而且是一种简单而有效的方法，其迭代包括简单的矩阵和向量乘法，(与AS-TR 和AAC-TR方法具有相同的计算复杂度)。仿真结果表明，APGM方法不仅能够实现较大的PAPR降低，而且能够获得较好的误比特率(BER)性能。

本发明实施例提供的一种OFDM数据处理方法，使用加速逼近梯度方法，降低峰均比，不需要切削和滤波，更为高效。

请参阅图5，本发明实施提供了一种OFDM数据处理装置500，所述装置500可以包括：符号获取单元510、信号获得单元520、峰均比获得单元530、建立单元540和输出单元550。

符号获取单元510，用于获取具有N-M个子载波的OFDM符号和M个预留子载波生成的峰值抑制信号。

所述OFDM符号为N＝512个子载波和M＝32个预留子载波的 16-QAM的OFDM符号。

信号获得单元520，用于基于所述OFDM符号及峰值抑制信号，获得离散时间基带OFDM信号。

信号获得单元520，用于对所述OFDM符号加上峰值抑制信号后，获得叠加信号，再对叠加信号进行IDFT调制，获得过采样因子为J的离散时间基带OFDM信号，其中，IDFT调制过程中的IDFT 矩阵由N和J决定，所述叠加信号与所述IDFT矩阵的乘积为所述离散时间基带OFDM信号。

峰均比获得单元530，用于基于所述离散时间基带OFDM信号，获得所述离散时间基带OFDM信号的峰均比表达式。

所述离散时间基带OFDM信号的峰均比表达式为：

建立单元540，用于基于所述峰均比表达式，建立峰均比优化模型。

建立单元540，用于：基于所述峰均比表达式及引入峰值抑制信号的幅度

获得：

建立峰均比优化模型：

输出单元550，通过加速逼近梯度方法对所述峰均比优化模型进行迭代优化计算，直到满足预设条件，输出优化的OFDM时域信号。

输出单元550，用于：将

中的x+FD替换为z，获得等价优化模型：

计算所述等价优化模型中函数

的梯度▽f(z)的最小Lipschitz常数L，以估计步长γ^k；计算所述等价优化模型中函数g(z)＝μ||z||_∞的逼近算子：

直到满足预设条件，输出优化的OFDM时域信号。

所述输出单元，还用于：获取所述OFDM时域信号的第一峰均比；获取分别通过AS-TR方法和AAC-TR方法优化OFDM符号各自得到的第二峰均比及第三峰均比；将所述第一峰均比与所述第二峰均比及所述第三峰均比进行一一对比，获得峰均比对比结果。

所述输出单元，还用于：将所述OFDM时域信号输入到预设的固态功率放大器后，进而通过加性高斯白噪声信道而计算得到的第一误比特率；获取通过AS-TR方法和AAC-TR优化OFDM符号后，进而在加性高斯白噪声信道上各自计算得到的第二误比特率及第三误比特率；将所述第一误比特率与所述第二误比特率及第三误比特率一一对比，获得误比特率对比结果。

以上各单元可以是由软件代码实现，此时，上述的各单元可存储于存储器102内。以上各单元同样可以由硬件例如集成电路芯片实现。

本发明实施例子提供的OFDM数据处理装置500，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例子部分未提及之处，可参考前述方法实施例子中相应内容。

在本申请所提供的几个实施例子中，应该理解到，所用的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例子仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例子的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例子中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备 (可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器 (RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实例而已，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。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭示的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种OFDM数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取具有N-M个子载波的OFDM符号和M个预留子载波生成的峰值抑制信号；

基于所述OFDM符号和峰值抑制信号，获得离散时间OFDM信号；

基于所述离散时间OFDM信号，获得所述离散时间OFDM信号的峰均比表达式；

基于所述峰均比表达式，建立峰均比优化模型；

通过加速逼近梯度方法对所述峰均比优化模型进行迭代优化计算，直到满足预设条件，输出优化的OFDM时域信号；

基于所述OFDM符号和峰值抑制信号，获得离散时间基带OFDM信号，包括：

对所述OFDM符号加上峰值抑制信号后，获得叠加信号，再对叠加信号进行IDFT调制，获得过采样因子为J的离散时间基带OFDM信号，其中，IDFT调制过程中的IDFT矩阵由N和J决定，所述叠加信号与所述IDFT矩阵的乘积为所述离散时间基带OFDM信号；

所述离散时间基带OFDM信号的峰均比表达式为：

X＝[X₀,...,.X_N-1]^T为所述OFDM符号，x＝[x₀,...,x_JN-1]^T,x＝FX，x为所述离散时间基带OFDM信号，F为IDFT矩阵且F为JN×N的矩阵，F的第(n,k)项即

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在输出优化的OFDM时域信号之后，所述方法还包括：

获取所述OFDM时域信号的第一峰均比；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在输出优化的OFDM时域信号之后，所述方法还包括：

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述OFDM符号为N＝512个子载波和M＝32个预留子载波的16-QAM的OFDM符号。

5.一种OFDM数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

符号获取单元，用于获取具有N-M个子载波的OFDM符号和M个预留子载波生成的峰值抑制信号；

信号获得单元，用于基于所述OFDM符号和峰值抑制信号，获得离散时间基带OFDM信号；

峰均比获得单元，用于基于所述离散时间基带OFDM信号，获得所述离散时间基带OFDM信号的峰均比表达式；

建立单元，用于基于所述峰均比表达式，建立峰均比优化模型；

输出单元，通过加速逼近梯度方法对所述峰均比优化模型进行迭代优化计算，直到满足预设条件，输出优化的OFDM时域信号；

其中，所述信号获得单元基于所述OFDM符号和峰值抑制信号，获得离散时间基带OFDM信号，包括：

所述离散时间基带OFDM信号的峰均比表达式为：

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述信号获得单元，用于对所述OFDM符号加上峰值抑制信号后，获得叠加信号，再对叠加信号进行IDFT调制，获得过采样因子为J的离散时间基带OFDM信号，其中，IDFT调制过程中的IDFT矩阵由N和J决定，所述叠加信号与所述IDFT矩阵的乘积为所述离散时间基带OFDM信号。