CN109088843A - 一种基于ofdm信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法 - Google Patents
一种基于ofdm信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109088843A CN109088843A CN201811229802.4A CN201811229802A CN109088843A CN 109088843 A CN109088843 A CN 109088843A CN 201811229802 A CN201811229802 A CN 201811229802A CN 109088843 A CN109088843 A CN 109088843A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- ace
- signal
- frequency
- domain
- peak
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L27/00—Modulated-carrier systems
- H04L27/26—Systems using multi-frequency codes
- H04L27/2601—Multicarrier modulation systems
- H04L27/2614—Peak power aspects
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L27/00—Modulated-carrier systems
- H04L27/26—Systems using multi-frequency codes
- H04L27/2601—Multicarrier modulation systems
- H04L27/2602—Signal structure
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Amplifiers (AREA)
- Transmitters (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,解决了现有技术中发射机功放效率低、信号失真的问题。本发明公开的峰均比抑制方法提出峰均比抑制的目的并非是降低最高峰值,而是提高放大OFDM信号的效率,实施过程中不只考量最大峰值信号,还要考量出现概率大但幅度并不是最大的次峰值信号,即探究频域星座点矢量的欧式距离对OFDM信号幅度分布曲线的约束,得到满足最高功放效率的OFDM信号最佳幅度分布概率曲线,基于此准则,训练M次迭代的限幅函数和ACE算法。试验结果表明,在QPSK调制时,相比原始OFDM系统,经过本发明优化后的最终时域传输信号,获得了3.15dB的IBO性能改善,对比同等条件下单载波系统IBO仅差0.05dB。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,尤其涉及一种基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法。
背景技术
多载波技术是未来无线传输领域的首选核心技术,具有频谱利用率率高和复杂环境通信作业的能力。然而,当子载波数量达到一定程度时,OFDM调制信号会产生很大的峰值,使得发射机功率放大器必须工作在较高功率回退状态,以保证足够的线性动态范围。
在对OFDM信号进行放大时,如果放大器线性度不好,除了产生交调干扰,如果回退量不够,还会产生非线性失真和截止失真,导致频谱扩展,造成邻频干扰,不得不采用更高功率等级的放大器,以获取更大的线性范围,极大地削弱了发射机功放效率。
目前,在多载波发射机的设计规划中引入峰均比抑制技术成为克服该缺陷的最主要办法。高峰值平均功率比(峰均比,PAPR)导致的发射机功率低下和信号失真通常被视为多载波技术的最大缺陷,克服高峰均比带来的影响对多载波的应用和推广意义深远。
现有技术中,通常抑制OFDM信号峰均比的工作是以最小化CCDF曲线中某一概率门限对应的最大峰值为目标展开。然而选择哪一个概率门限作为功放性能的最大影响因素并未产生共识也没有确实的理论和技术依据。高峰均比最直接的影响是功放效率降低,峰值越大,造成的失真程度越大,根据中心极限定理,峰值越大出现的概率越小,次级峰值因为出现的概率较大从而影响功放失真的比重更大,而现有的CCDF评价标准的最大缺失就是忽略了上述因素。
发明内容
鉴于上述的分析,本发明实施例旨在提供一种基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,用以解决现有技术中发射机功放效率低、信号失真的问题。
一方面,本发明实施例提供了一种基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,包括如下步骤:
S1.对输入的OFDM频域信号进行IFFT变换,并完成q倍升采样处理,获得升采样后OFDM时域信号;
S2.将上述升采样后OFDM时域信号通过线下训练好的限幅函数进行时域限幅处理,获得限幅后OFDM时域信号;
S3将上述限幅后OFDM时域信号依次进行低通滤波、q倍降采样、FFT变换处理,获得限幅离散的频域信号;
S4.将上述限幅离散的频域信号通过线下训练好的ACE算法进行优化处理,获得ACE优化后的频域信号;
S5.将ACE优化后的频域信号反馈至步骤S1作为输入的OFDM频域信号,并作为步骤S4ACE算法中的迭代的参考信号,重复上述步骤S1~S4,进行M次限幅-ACE循环迭代处理,获得M次迭代的ACE频域信号;
S6.对上述M次迭代的ACE频域信号依次进行IFFT变换和q倍升采样处理,获得最终时域传输信号。
上述技术方案的有益效果如下:提出的峰均比抑制算法,无需信号帧结构的变更,无需更换现有接收设备,仅需更新发射端激励器,可以应用到绝大多数采用OFDM系统的通信和广电标准中。并且,上述技术方案能够实现OFDM时域信号幅度的最佳分布,进行功率放大时得到高达3.15dB的IBO增益(选取QPSK调制,3次迭代条件下),达到的性能指标与单载波仅差0.05dB,基本解决多载波信号高峰均比的缺陷。通过M次限幅-ACE循环迭代处理,选择多峰值概率门限作为收敛目标,能更好地改善功放性能,解决发射机功放效率低、信号失真的缺陷。
基于上述方法的另一个实施例中,对所述限幅函数和ACE算法进行线下训练,包括如下步骤:
S01.设置限幅函数和ACE算法的初始形式和初始参数,以及迭代时对应的形式变化规则和参数变化规则;
S02.针对包含所述初始形式和初始参数的限幅函数和ACE算法,将输入的训练用OFDM频域信号依次进行IFFT变换、升采样处理,将获得的升采样后时域信号通过包含初始形式和初始参数的限幅函数进行时域限幅处理,获得限幅后时域信号;
S03.对上述限幅后时域信号依次进行低通滤波、降采样、FFT变换处理,获得限幅离散的频域结果;
S04.对上述限幅离散的频域结果通过包含初始形式和初始参数的ACE算法进行优化处理,获得ACE优化后的频域信号;
S05.将上述ACE优化后的频域信号作为步骤S02中输入的训练用OFDM信号,并作为步骤S04中ACE算法的迭代的参考信号,进行M次限幅-ACE循环迭代处理,得到M次迭代的ACE频域信号;
S06.将M次迭代的ACE频域信号依次进行IFFT变换、升采样处理,获得峰均比抑制后时域信号,作为时域传输信号;
S07.将上述时域传输信号通过功率放大器进行功率放大处理,并计算功放效率;
S08.针对通过所述峰均比抑制算法变化规则和参数变化规则获得的J组不同的限幅函数参数和ACE算法参数组合,重复上述针对包含所述初始算法和初始参数的限幅函数和ACE算法的步骤S02~S07,获得J组参数组合对应的不同的功放效率;
S09.针对上述功放效率,以获得MER=40dB约束条件下的最小IBO作为功放效率优化的目标函数,获得M次迭代中限幅函数和ACE算法的最优参数组合;
S10.将包括所述最优参数组合的限幅函数和ACE算法作为线下训练好的限幅函数和线下训练好的ACE算法,用于步骤S1~S6中所述峰均比抑制方法的信号处理。
上述技术方案的有益效果是:对如何获得M次迭代中限幅函数和ACE算法的最优参数组合的方法进行了限定,可看出,上述技术方案提出峰均比抑制的目的应该是提高放大OFDM信号的效率,所以峰均比抑制实施过程中不是以降低最高峰值(PAPR)为目的,而是使放大OFDM信号的过程中效率最高。在实现过程中对信号中电平的幅值大小和其出现的统计数量做全面的分析,考虑每个子载波对整体失真的影响,从OFDM信号整体电平值分布的角度优化峰均比抑制技术。提出的优化准则除了关注大信号外,还考量了峰值不一定大但数量较多的幅值信号,整体分析了CCDF曲线中的幅度分布状态对放大器失真的影响,在以上优化过程中得到最高功放效率意义上的OFDM信号最佳幅度分布概率曲线。
进一步,所述限幅函数的形式为:
式中,x(n)表示n时刻的升采样后OFDM时域信号,A表示限幅函数参数中的限幅门限值,p表示限幅函数参数中的扩张因子。
上述进一步方案的有益效果是:幅值小于限幅门限的信号不做限幅处理,而高于限幅门限的部分,幅值越大的信号,限幅的力度越强,幅值相对较小的信号,限幅的力度越小。上述限幅函数并不是传统的一刀切处理峰值信号,而是通过限幅函数进行信号处理,其主要功能并非抑制最高峰值,而是经FFT变换后得到ACE算法中更多子载波在星座图的偏离矢量,并确定其对峰值的贡献。
进一步,步骤S09中,所述以MER=40dB约束条件下的最小IBO作为功放效率优化的目标函数获得M次迭代中限幅函数和ACE算法的最优参数,包括如下步骤:
S091.通过时域限幅处理,找出导致高峰均比的关键子载波和子载波位置;
S092.建立ACE算法中上述关键子载波的频域移动规则,利用该ACE算法对限幅引起的带内频谱离散进行优化,获得优化结果;
S093.将上述优化结果进行IFFT变换处理,获得ACE时域信号,测量该ACE时域信号在功率放大器中表征的MER;
S094.当所述MER不超过40dB时,丢弃该组参数组合,当所述MER超过40dB时,通过改变饱和截止功率对功放IBO参数进行调整,保证MER=40dB限定条件下功率放大器具有最小IBO,获得M次迭代中限幅函数和ACE算法的最优参数组合。
上述进一步方案的有益效果是:提出了最佳分布峰均比抑制的统计分析模型,即利用削波方法(时域限幅处理)找出哪些载波和什么位置的载波是造成高峰均比的关键,统计分析多载波信号的幅度、概率分布与信号功率放大失真的关系,然后通过ACE算法考虑每个子载波对整体失真的影响,通过在频域上挪动ACE星座点,修正低于最小欧式距离的部分,并对高出欧氏距离判决门限的部分进行优化处理,探究频域星座点矢量的欧式距离对幅度分布曲线的约束。ACE修正过程势必会引起峰值的再生和其他幅值的变化,通过引进M次循环迭代的办法进一步优化逼近最佳分布;ACE迭代收敛时以功放效率最大化为目标函数,而不同于单纯降低最高幅值为目的的实施办法。
进一步,所述关键子载波的频域移动规则为:
式中,S表示获得的上一次迭代的ACE频域信号,初次迭代时为原始OFDM频域信号,表示ACE算法处理后获得的时域传输信号,Fq表示傅里叶矩阵,w表示ACE扩张因子,C表示ACE分布的星座图扩张向量,其元素Ck在k∈Ψa条件下为非零数值,Ψa表示通过时域限幅处理统计得到的约束空间子载波子集。
上述进一步方案的有益效果是:考虑到在ACE优化实施中计算功放效率较复杂,采用IBO下降等效功放效率提高。功率放大器电源电压一定时,输出功率越大,意味着更多的电压输出到负载上,等效为功率放大器效率越高,减小IBO(功率回退)等效于增加放大器效率。将提高功放效率折算成降低IBO,即最小IBO为优化峰均比抑制目标,简化了功放效率的计算复杂度。
进一步,步骤S07中,采用p=10的Rapp模型来模拟所述功率放大器进行所述功率放大处理,其传递函数为
式中,x为时域信号幅值,Asat为饱和电平,q为平滑因子。
上述进一步方案的有益效果是:Rapp模型p取10被认为是接近实用的放大器(这里不去探讨非线性的影响)。
进一步,步骤S07中,所述功放效率通过IBO表征:
IBOn[dB]=Pin,max-Pin,av+Pace-ΔSNR
式中,Pin,max表示输入信号的饱和截止功率,Pin,av表示输入信号的平均功率,Pace表示ACE算法扩张空间引起的平均功率增加,ΔSNR表示测算的信噪比增益。
上述进一步方案的有益效果是:通过上式,经过ACE峰均比抑制处理的OFDM信号中,扩张空间的存在增加的信号平均功率将从IBO测算中扣除;ACE峰均比抑制的OFDM信号因为扩张子集Sace引入了信噪比增益ΔSNR,故而可以适当降低发射信号的功率。考虑ACE星座图扩张时对实际功率放大器和接收机的影响,获得更为精确、直接的功放效率折算结果。
进一步,所述保证MER=40dB限定条件,所述MER表示为
式中,Sk表示ACE修正后的频域信号的第k个子载波,为功率放大处理引起的功放失真信号,Ik和Qk为ACE修正后的频域信号的实部和虚部的理想点,ΔIk和ΔQk分别表示的实部和虚部。
上述进一步方案的有益效果是:以MER作为功放效率优化的约束条件,统计功率放大器非线性放大引起的带内信号失真。测量MER意味着是对每个子载波的失真都进行了测量,不但考虑失真大小,而且对其出现概率进行了累积。提出的MER统计算法能够使ACE技术有效利用约束空间欧氏距离增强的部分去提升整体OFDM信号的抗失真能力。
进一步,步骤S094中,所述获得M次迭代中限幅函数和ACE算法的最优参数组合,包括如下步骤:
S0941.对于初始参数组合,调整IBO数值,直至初始参数组合测得的保存此次参数结果,以及对应的IBO数值;
S0942.对于J组不同的限幅函数参数和ACE算法参数组合Fj(y),使用每一种参数组合获得的时域传输信号进行功率放大,测量对应的将其与预设值40dB进行比较,如果则该次Fj(y)无效,丢弃该组参数组合;如果则该次Fj(y)有效,替换上一次保存的参数组合;
S0943.对于获得的最后一组有效参数组合,按预设规则减小IBO的数值,使其记录此次参数结果,以及对应的IBO数值,作为最小IBO对应的限幅函数和ACE算法的最优参数组合。
上述进一步方案的有益效果是:利用该优化峰均比抑制技术,需要反复试验优化,工作量巨大,这种复杂的数学模型建立仅限于设计收敛准则和确立系统实时处理中的最优工作参数(即限幅函数和ACE算法的最优参数组合),确定了峰均比抑制参数和规则以后,实时运行时直接线下引用最优工作参数即可,因此OFDM信号幅度的最佳分布的峰均比抑制方案和传统的方案在实现复杂度上基本上一致,但是功放效率上获得了极大的提升。
进一步,所述迭代次数M=3,采样率q=4。
上述进一步方案的有益效果是:每次迭代过程中的两次IFFT/FFT变换占用实际系统的运算量和硬件资源消耗最大,为减少运算量后面的实验将迭代次数限定为M=3次,另外限幅函数和ACE算法的规则对复杂度和硬件资源消耗影响很小。采样率q=4的离散信号可以近似模拟连续信号的峰值特征。
试验结果显示,进行功率放大时得到高达3.15dB的IBO增益(选取QPSK调制),达到的性能指标与单载波仅差0.05dB。高阶M-QAM时,采用最佳分布理论优化峰均比抑制在增加4%冗余子载波的情况下,IBO增益可做到3dB。上述结果在实测中得到验证,同样的数字电视发射机输出功率可增加一倍,效率提高50%,基本解决了多载波峰均比高的缺陷。相同条件下,对比已知最优的技术方案-汤姆逊公司《B21C-CELTIC project CP4-004》给出的DVB-T 2k模式测试结果,本发明提出的峰均比抑制技术IBO总增益存在0.65dB的优势。
本发明中,上述各技术方案之间还可以相互组合,以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分优点可从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的,而并不认为是对本发明的限制,在整个附图中,相同的参考符号表示相同的部件。
图1为本发明实施例1基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法步骤示意图;
图2为本发明实施例2对限幅函数和ACE算法进行线下训练,获得线下训练好的限幅函数和ACE算法步骤示意图;
图3为采用本发明实施例2所述方法进行仿真获得的IBO-MER与采用单载波调制系统进行仿真获得的IBO-MER效果对比图;
图4为采用本发明实施例2所述方法进行实测试验获得的SNR-BER与原始OFDM信号在高斯信道下获得的SNR-BER实测结果对比图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例,其中,附图构成本申请一部分,并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理,并非用于限定本发明的范围。
实施例1
本发明的一个具体实施例,如图1所示,公开了一种基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,包括如下步骤:
S1.对输入的OFDM频域信号进行IFFT变换,并完成q倍升采样处理,获得升采样后OFDM时域信号。
S2.将上述升采样后OFDM时域信号通过线下训练好的限幅函数进行时域限幅处理,获得限幅后OFDM时域信号。
S3将上述限幅后OFDM时域信号依次进行低通滤波、q倍降采样、FFT变换处理,获得限幅离散的频域信号。
S4.将上述限幅离散的频域信号通过线下训练好的ACE算法进行优化处理,获得ACE优化后的频域信号。
S5.将ACE优化后的频域信号反馈至步骤S1作为输入的OFDM频域信号,并作为步骤S4ACE算法中的迭代的参考信号,重复上述步骤S1~S4,进行M次限幅-ACE循环迭代处理,获得M次迭代的ACE频域信号。
S6.对上述M次迭代的ACE频域信号依次进行IFFT变换和q倍升采样处理,获得最终时域传输信号。
实施时,峰均比抑制的目的应该是提高放大OFDM信号的效率;所以本实施例峰均比抑制实施过程中不是以降低最高峰值(PAPR)为目的,而是使放大OFDM信号的过程中效率最高。在实现过程中对信号中电平的幅值大小和其出现的统计数量做全面的分析,考虑每个子载波对整体失真的影响,从OFDM信号整体电平值分布的角度优化峰均比抑制技术。提出的优化准则除了关注大信号,还考量了峰值不一定大但数量较多的幅值信号,整体分析了CCDF曲线中的幅度分布状态对放大器失真的影响,在以上优化过程中得到最高功放效率意义上的OFDM信号最佳幅度分布概率曲线。
与现有技术相比,本实施例提供的方法能够有效改善现有多载波系统的峰均比抑制技术存在的发射机功放效率低、信号失真的缺陷。试验结果表明,QPSK调制时,相比原始OFDM系统,放大本实施例的最终时域传输信号,获得了3.15dB的IBO性能改善,对比同等条件下单载波系统仅差0.05dB,基本解决了多载波信号高峰均比的缺陷。
实施例2
在上述实施例的基础上进行改进,如图2所示,对所述限幅函数和ACE算法进行线下训练,获得线下训练好的限幅函数和ACE算法的步骤包括:
S01.设置限幅函数和ACE算法的初始形式和初始参数,以及迭代时对应的形式变化规则和参数变化规则。
S02.针对包含所述初始形式和初始参数的限幅函数和ACE算法,将输入的训练用OFDM频域信号转换成时域信号并进行升采样处理,将获得的升采样后时域信号通过包含初始形式和初始参数的限幅函数进行时域限幅处理,获得限幅后时域信号。
S03.对上述限幅后时域信号依次进行低通滤波、降采样、FFT变换处理,获得限幅离散的频域结果。
S04.对上述限幅离散的频域结果通过包含初始形式和初始参数的ACE算法进行修正优化处理,获得ACE优化后的频域信号。
S05.将ACE优化后的频域信号作为步骤S02中输入的训练用OFDM信号,并作为步骤S04中ACE算法的迭代的参考信号,进行M次限幅-ACE循环迭代处理,获得M次迭代的ACE频域信号。
S06.将M次迭代的ACE频域信号依次进行IFFT变换、升采样处理,获得峰均比抑制后时域信号,作为时域传输信号。
S07.将上述时域传输信号通过功率放大器进行功率放大处理,并计算功放效率。
S08.针对通过所述峰均比抑制算法变化规则和参数变化规则获得的J组不同的限幅函数参数和ACE算法参数的组合,重复上述针对包含所述初始算法和初始参数的限幅函数和ACE算法的步骤S02~S07,获得J组参数组合对应的不同的功放效率。
S09.针对上述功放效率,以获得MER=40dB约束条件下的最小IBO作为功放效率优化的目标函数,获得M次迭代中限幅函数和ACE算法的最优参数组合。
S10.将包括所述最优参数组合的限幅函数和ACE算法作为线下训练好的限幅函数和线下训练好的ACE算法,用于步骤S1~S6中所述峰均比抑制方法的信号处理。
优选地,上述限幅函数的形式为:
式中,x(n)表示n时刻的升采样后OFDM时域信号,A表示限幅函数参数中的限幅门限值,p表示限幅函数参数中的扩张因子。
上述限幅函数并不是传统的一刀切处理峰值信号,而是通过限幅函数进行信号处理,其主要功能并非抑制最高峰值,而是经FFT变换后得到ACE算法中更多子载波在星座图的偏离矢量,并确定其对峰值的贡献。幅值小于限幅门限的信号不做限幅处理,而高于限幅门限的部分,幅值越大的信号,限幅的力度越强,幅值相对较小的信号,限幅的力度越小。
优选地,步骤S09可以进一步细化为如下步骤:
S091.通过时域限幅处理,利用削波方法找出导致高峰均比的关键子载波和子载波位置。即确定约束空间中哪些子载波因限幅产生了频域离散以及离散的运动矢量。所述削波方法有很多,本领域技术人员能够理解,此处不赘述。
S092.通过分析上述子载波并统计其规律,建立ACE算法中上述关键子载波移动规则,通过该ACE算法来约束和优化限幅引起的带内频谱离散,获得优化结果。所述关键子载波移动规则,应使得时域传输信号经功率放大器放大后MER增加,本实施例采用的关键子载波移动规则在后面进行详述。
S093.将上述优化结果进行IFFT变换,获得ACE时域信号,测量该ACE时域信号在功率放大器中表征的MER的改变。
S094.当所述MER不超过40dB时,丢弃该组参数组合,当所述MER超过40dB时,通过改变功率放大器的饱和截止功率对功放IBO参数进行调整,保证MER=40dB限定条件下功率放大器具有最小IBO(动态范围),获得M次迭代中限幅函数和ACE算法的最优参数组合。
优选地,上述关键子载波的频域移动规则为
式中,S表示获得的上一次迭代的ACE频域信号,初次迭代时为原始OFDM频域信号,表示ACE算法处理后获得的时域传输信号,Fq表示傅里叶矩阵,w表示ACE扩张因子,C表示ACE分布的星座图扩张向量,其元素Ck在k∈Ψa条件下为非零数值,Ψa表示通过时域限幅处理统计得到的约束空间子载波子集。
优选地,上述MER的改变满足
式中,Fq为傅里叶矩阵;w为ACE扩张因子,C为ACE分布的星座图扩张向量,其元素Ck在k∈Ψa条件下为非零数值;Ψa而为约束空间子载波子集,描述了哪些子载波可以挪动,通过步骤S091中进行限幅统计得到。
优选地,步骤S07中,采用p=10的Rapp模型来模拟功率放大器进行所述功率放大处理,该功率放大器的传递函数可以表示为
式中,x为时域信号幅值,Asat为饱和电平,q为平滑因子。
优选地,步骤S07中,经过ACE峰均比抑制处理的OFDM信号中,扩张空间的存在增加的信号平均功率将从IBO测算中扣除,ACE峰均比抑制的OFDM信号因为扩张子集Sace引入了信噪比增益ΔSNR,故而可以适当降低发射信号的功率。考虑ACE星座图扩张时对实际功率放大器和接收机的影响,获得更为精确、直接的功放效率折算结果,因此所述功放效率通过IBO表征为
IBOn[dB]=Pin,max-Pin,av+Pace-ΔSNR
式中,Pin,max表示输入信号的饱和截止功率,Pin,av表示输入信号的平均功率,Pace表示ACE算法扩张空间引起的平均功率增加,ΔSNR表示测算的信噪比增益。
优选地,所述MER可以表示为
式中,Sk表示ACE修正后的频域信号的第k个子载波,为功率放大处理引起的功放失真信号,Ik和Qk为ACE修正后的频域信号的实部和虚部的理想点,ΔIk和ΔQk分别表示的实部和虚部。
以MER作为功放效率优化的约束条件,统计功率放大器非线性放大引起的带内信号失真。测量MER意味着是对每个子载波的失真都进行了测量,不但考虑失真大小,而且对其出现概率进行了累积。本实施例提出的MER统计算法使ACE技术可以有效利用约束空间欧氏距离增强的部分提升整体信号的抗失真能力。
优选地,步骤S094中,所述获得M次迭代中限幅函数和ACE算法的最优参数组合,包括如下步骤:
S0941.对于初始参数组合,调整IBO数值,直至初始参数组合测得的保存此次参数结果,以及对应的IBO数值;
S0942.对于J组不同的限幅函数参数和ACE算法参数组合Fj(y),使用每一种参数组合获得的时域传输信号进行功率放大,测量对应的将其与预设值40dB进行比较,如果则该次Fj(y)无效,丢弃该组参数组合;如果则该次Fj(y)有效,替换上一次保存的参数组合;
S0943.对于获得的最后一组有效参数组合,按预设规则减小IBO的数值,使其记录此次参数结果,以及对应的IBO数值,作为最小IBO对应的限幅函数和ACE算法的最优参数组合。
优选地,所述迭代次数M=3,采样率q=4。
优选地,步骤S0943中,可以通过调整限幅阈值和ACE约束空间中所有子载波分布状态使功率放大器的工作效率最高,即满足特定MER失真条件即MER=40dB下,使IBO最小化:
下面通过仿真试验,对本发明的应用效果做进一步说明。
仿真条件:选取欧洲数字电视DVB-T标准作为峰均比抑制的试验平台。功放失真通常选取p=10的Rapp功放模型(不考虑功率放大器的非线性失真)。设置2.54s帧长(10064个OFDM符号)的DVB-T数据包,为了将复杂度控制在可接受的范围,数据包峰均比抑制迭代次数限制为M=3次,由SFE100数字电视发射机测试仪完成射频调制,并通过R&S ETL电视分析仪给出测量结果。
仿真1,采用本实施例最优参数组合的的限幅-ACE方案(即本实施例所述方法)对原始OFDM信号进行峰均比抑制处理,并以原始OFDM频域信号和同等条件下的单载波频域信号作为参考系,其获得的功率放大器的IBO-MER性能如图3所示,放大器为p=10的Rapp模型。
可见,限定MER=40dB,原始OFDM系统、本实施例最优参数组合的限幅-ACE方案和单载波系统的IBO测试值分别为7.9dB、4.2dB和4.7dB,同时本实施例最优参数组合的限幅-ACE方案3次迭代后由于星座扩张,平均功率均增加了1dB。
仿真2,采用本实施例的最优参数组合的的限幅-ACE方案对原始OFDM信号进行峰均比抑制处理,该信号经过功率放大之后,在IBO为4.2dB、MER统计值为40dB时,信号经SFE100数字电视发射机测试仪射频调制处理后,最佳分布ACE-OFDM信号在R&S ETL电视分析仪中的星座图分布实测结果如图4所示,BER为误比特率。
可见,欧式距离减小的子载波抗干扰能力变差,而星座点扩张的子载波因为欧氏距离的增加会增强信号的抗干扰能力,获得SNR增益。相较于原始OFDM信号,最佳分布的ACE-OFDM信号由于载波的扩张增加了1dB的功率,在BER为10-3处获得了0.45dB的信噪比增益。
按照本实施例中提出的更精确的IBO核算办法(对应公式(7)),经过ACE峰均比抑制处理的OFDM信号中,扩张空间的存在增加的信号平均功率将从IBO测算中扣除。ACE峰均比抑制的OFDM信号因为扩张子集引入了信噪比增益ΔSNR,可以计做IBO增益。最佳分布的ACE-OFDM信号IBO核算值为:4.2+1-0.45=4.75dB;相比于原始OFDM信号,经过最佳分布ACE处理的OFDM信号所匹配功放的IBO总增益为3.15dB,仅比单载波信号差0.05dB。
高阶M-QAM时,采用最佳分布理论优化峰均比抑制在增加4%冗余子载波的情况下,IBO增益可做到3dB。上述结果在实测中得到验证,同样的数字电视发射机输出功率可增加一倍,效率提高50%,基本解决了多载波峰均比高的缺陷。相同条件下,对比已知最优的技术方案-汤姆逊公司《B21C-CELTIC project CP4-004》给出的DVB-T 2k模式测试结果,本实施例提出的峰均比抑制技术IBO总增益存在0.65dB的优势。
本实施例提出的峰均比抑制算法,无需信号帧结构的变更,无需更换现有接收设备,仅需更新发射端激励器,可以应用到绝大多数采用OFDM系统的通信和广电标准中,对推动多载波技术在全球无线传输领域的推广和应用,提升多载波发射机效率,优化信号质量,降低邻频干扰,实现国家倡导的“节能减排,绿色环保”意义重大,对功率不大使用电池的便携设备而言也是一次技术变革。
本领域技术人员可以理解,实现上述实施例方法的全部或部分流程,可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中,所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,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露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1.对输入的OFDM频域信号进行IFFT变换,并完成q倍升采样处理,获得升采样后OFDM时域信号;
S2.将上述升采样后OFDM时域信号通过线下训练好的限幅函数进行时域限幅处理,获得限幅后OFDM时域信号;
S3.将上述限幅后OFDM时域信号依次进行低通滤波、q倍降采样、FFT变换处理,获得限幅离散的频域信号;
S4.将上述限幅离散的频域信号通过线下训练好的ACE算法进行优化处理,获得ACE优化后的频域信号;
S5.将ACE优化后的频域信号反馈至步骤S1作为输入的OFDM频域信号,并作为步骤S4ACE算法中的迭代的参考信号,重复上述步骤S1~S4,进行M次限幅-ACE循环迭代处理,获得M次迭代的ACE频域信号;
S6.对上述M次迭代的ACE频域信号依次进行IFFT变换和q倍升采样处理,获得最终时域传输信号。
2.根据权利要求1所述的基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,其特征在于,对所述限幅函数和ACE算法进行线下训练,包括如下步骤:
S01.设置限幅函数和ACE算法的初始形式和初始参数,以及迭代时对应的形式变化规则和参数变化规则;
S02.针对包含所述初始形式和初始参数的限幅函数和ACE算法,将输入的训练用OFDM频域信号依次进行IFFT变换、升采样处理,将获得的升采样后时域信号通过包含初始形式和初始参数的限幅函数进行时域限幅处理,获得限幅后时域信号;
S03.对上述限幅后时域信号依次进行低通滤波、降采样、FFT变换处理,获得限幅离散的频域结果;
S04.对上述限幅离散的频域结果通过包含初始形式和初始参数的ACE算法进行优化处理,获得ACE优化后的频域信号;
S05.将上述ACE优化后的频域信号作为步骤S02中输入的训练用OFDM信号,并作为步骤S04中ACE算法的迭代的参考信号,进行M次限幅-ACE循环迭代处理,得到M次迭代的ACE频域信号;
S06.将M次迭代的ACE频域信号依次进行IFFT变换、升采样处理,获得峰均比抑制后时域信号,作为时域传输信号;
S07.将上述时域传输信号通过功率放大器进行功率放大处理,并计算功放效率;
S08.针对通过所述峰均比抑制算法变化规则和参数变化规则获得的J组不同的限幅函数参数和ACE算法参数组合,重复上述针对包含所述初始算法和初始参数的限幅函数和ACE算法的步骤S02~S07,获得J组参数组合对应的不同的功放效率;
S09.针对上述功放效率,以获得MER=40dB约束条件下的最小IBO作为功放效率优化的目标函数,获得M次迭代中限幅函数和ACE算法的最优参数组合;
S10.将包括所述最优参数组合的限幅函数和ACE算法作为线下训练好的限幅函数和线下训练好的ACE算法,用于步骤S1~S6中所述峰均比抑制方法的信号处理。
3.根据权利要求1或2所述的基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,其特征在于,所述限幅函数的形式为:
式中,x(n)表示n时刻的升采样后OFDM时域信号,A表示限幅函数参数中的限幅门限值,p表示限幅函数参数中的扩张因子。
4.根据权利要求2所述的基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,其特征在于,步骤S09中,所述以MER=40dB约束条件下的最小IBO作为功放效率优化的目标函数获得M次迭代中限幅函数和ACE算法的最优参数,包括如下步骤:
S091.通过时域限幅处理,找出导致高峰均比的关键子载波和子载波位置;
S092.建立ACE算法中上述关键子载波的频域移动规则,利用该ACE算法对限幅引起的带内频谱离散进行优化,获得优化结果;
S093.将上述优化结果进行IFFT变换处理,获得ACE时域信号,测量该ACE时域信号在功率放大器中表征的MER;
S094.当所述MER不超过40dB时,丢弃该组参数组合,当所述MER超过40dB时,通过改变饱和截止功率对功放IBO参数进行调整,保证MER=40dB限定条件下功率放大器具有最小IBO,获得M次迭代中限幅函数和ACE算法的最优参数组合。
5.根据权利要求4所述的基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,其特征在于,所述关键子载波的频域移动规则为:
式中,S表示获得的上一次迭代的ACE频域信号,初次迭代时为原始OFDM频域信号,表示ACE算法处理后获得的时域传输信号,Fq表示傅里叶矩阵,w表示ACE扩张因子,C表示ACE分布的星座图扩张向量,其元素Ck在k∈Ψa条件下为非零数值,Ψa表示通过时域限幅处理统计得到的约束空间子载波子集。
6.根据权利要求2所述的基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,其特征在于,步骤S07中,采用p=10的Rapp模型来模拟所述功率放大器进行所述功率放大处理,其传递函数为
式中,x为时域信号幅值,Asat为饱和电平,q为平滑因子。
7.根据权利要求2所述的基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,其特征在于,步骤S07中,所述功放效率通过IBO表征:
IBOn[dB]=Pin,max-Pin,av+Pace-ΔSNR
式中,Pin,max表示输入信号的饱和截止功率,Pin,av表示输入信号的平均功率,Pace表示ACE算法扩张空间引起的平均功率增加,ΔSNR表示测算的信噪比增益。
8.根据权利要求4所述的基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,其特征在于,所述保证MER=40dB限定条件下,所述MER表示为
式中,Sk表示ACE修正后的频域信号的第k个子载波,为功率放大处理引起的功放失真信号,Ik和Qk为ACE修正后的频域信号的实部和虚部的理想点,ΔIk和ΔQk分别表示的实部和虚部。
9.根据权利要求5所述的基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,其特征在于,步骤S094中,所述获得M次迭代中限幅函数和ACE算法的最优参数组合,包括如下步骤;
S0941.对于初始参数组合,调整IBO数值,直至初始参数组合测得的保存此次参数结果,以及对应的IBO数值;
S0942.对于J组不同的限幅函数参数和ACE算法参数组合Fj(y),使用每一种参数组合获得的时域传输信号进行功率放大,测量对应的将其与预设值40dB进行比较,如果则该次Fj(y)无效,丢弃该组参数组合;如果则该次Fj(y)有效,替换上一次保存的参数组合;
S0943.对于获得的最后一组有效参数组合,按预设规则减小IBO的数值,使其记录此次参数结果,以及对应的IBO数值,作为最小IBO对应的限幅函数和ACE算法的最优参数组合。
10.根据权利要求1-9之一所述的基于OFDM信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法,其特征在于,所述迭代次数M=3,采样率q=4。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811229802.4A CN109088843B (zh) | 2018-10-22 | 2018-10-22 | 一种基于ofdm信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811229802.4A CN109088843B (zh) | 2018-10-22 | 2018-10-22 | 一种基于ofdm信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109088843A true CN109088843A (zh) | 2018-12-25 |
CN109088843B CN109088843B (zh) | 2021-01-15 |
Family
ID=64843765
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811229802.4A Active CN109088843B (zh) | 2018-10-22 | 2018-10-22 | 一种基于ofdm信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109088843B (zh) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110519201A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-11-29 | 中国传媒大学 | 一种基于ofdm发射机系统的信号峰均比抑制方法 |
CN110636025A (zh) * | 2019-10-25 | 2019-12-31 | 海鹰企业集团有限责任公司 | 一种降低ofdm声纳的papr方法 |
CN111431832A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-17 | 厦门大学 | 一种基于多维ofdm的信号调制方法和系统及mimo通信系统 |
CN111614594A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-09-01 | 燕山大学 | 一种降低信号峰均比的自适应调整方法 |
CN111614595A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-01 | 中国传媒大学 | 一种基于能效优化的f-tr峰均比抑制方法 |
CN112968855A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-15 | 中国传媒大学 | 一种基于空间优选的pts峰均比抑制方法及数据处理系统 |
CN114362793A (zh) * | 2020-10-13 | 2022-04-15 | 中兴通讯股份有限公司 | 信号处理装置及信号处理方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008071599A1 (en) * | 2006-12-13 | 2008-06-19 | Thomson Broadcast & Multimedia S.A. | Papr reduction in an ofdm signal via an ace technique |
CN102404272A (zh) * | 2011-12-13 | 2012-04-04 | 安徽华东光电技术研究所 | 基于编码正交频分复用的无线信号处理系统与方法 |
CN108512796A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-09-07 | 西安电子科技大学 | 基于ace算法的抑制信号峰均比方法 |
-
2018
- 2018-10-22 CN CN201811229802.4A patent/CN109088843B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008071599A1 (en) * | 2006-12-13 | 2008-06-19 | Thomson Broadcast & Multimedia S.A. | Papr reduction in an ofdm signal via an ace technique |
CN102404272A (zh) * | 2011-12-13 | 2012-04-04 | 安徽华东光电技术研究所 | 基于编码正交频分复用的无线信号处理系统与方法 |
CN108512796A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-09-07 | 西安电子科技大学 | 基于ace算法的抑制信号峰均比方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
纪静文 等: ""OFDM系统中CF_ACE_PAPR技术对功放非线性的抑制"", 《中国传媒大学学报自然科学版》 * |
胡峰 等: ""最高功放效率PAPR抑制评估标准和迭代准则"", 《电视技术》 * |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110519201A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-11-29 | 中国传媒大学 | 一种基于ofdm发射机系统的信号峰均比抑制方法 |
CN110636025A (zh) * | 2019-10-25 | 2019-12-31 | 海鹰企业集团有限责任公司 | 一种降低ofdm声纳的papr方法 |
CN111431832A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-17 | 厦门大学 | 一种基于多维ofdm的信号调制方法和系统及mimo通信系统 |
CN111614594A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-09-01 | 燕山大学 | 一种降低信号峰均比的自适应调整方法 |
CN111614594B (zh) * | 2020-05-14 | 2021-06-08 | 燕山大学 | 一种降低信号峰均比的自适应调整方法 |
CN111614595A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-01 | 中国传媒大学 | 一种基于能效优化的f-tr峰均比抑制方法 |
CN114362793A (zh) * | 2020-10-13 | 2022-04-15 | 中兴通讯股份有限公司 | 信号处理装置及信号处理方法 |
CN114362793B (zh) * | 2020-10-13 | 2024-06-14 | 中兴通讯股份有限公司 | 信号处理装置及信号处理方法 |
CN112968855A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-15 | 中国传媒大学 | 一种基于空间优选的pts峰均比抑制方法及数据处理系统 |
CN112968855B (zh) * | 2021-02-25 | 2023-01-24 | 中国传媒大学 | 一种基于空间优选的pts峰均比抑制方法及数据处理系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109088843B (zh) | 2021-01-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109088843A (zh) | 一种基于ofdm信号幅度最佳分布的峰均比抑制方法 | |
Shafik et al. | On the extended relationships among EVM, BER and SNR as performance metrics | |
Shafik et al. | On the error vector magnitude as a performance metric and comparative analysis | |
Jiang et al. | On the nonlinear companding transform for reduction in PAPR of MCM signals | |
CN1965553B (zh) | 生成误差信号的设备和方法 | |
CN105656830B (zh) | 基于分布式实现的ofdm信号峰平比抑制方法 | |
CN110768921B (zh) | 基于预留符号的无失真初相序列降低papr的方法及装置 | |
CN101112031A (zh) | 用于正交频分复用系统的预失真器和其操作方法 | |
Bae et al. | Quantifying an iterative clipping and filtering technique for reducing PAR in OFDM | |
Nader et al. | Peak-to-average power reduction of OFDM signals by convex optimization: Experimental validation and performance optimization | |
CN110519201A (zh) | 一种基于ofdm发射机系统的信号峰均比抑制方法 | |
Huleihel et al. | Low PAPR waveform design for OFDM systems based on convolutional autoencoder | |
Liu et al. | PAPR reduction of OFDM waveform in integrated passive radar and communication systems | |
CN104994051B (zh) | 基于瞬时与平均功率比的提高混合载波系统pa效率的线性尺度变换的信号发射和接收方法 | |
CN108173611B (zh) | 一种基于ofdm体制卫星转发器的evm测试优化方法 | |
Cottais et al. | Spectral regrowth analysis at the output of a memoryless power amplifier with multicarrier signals | |
Saicharan et al. | Performance Analysis of Clipping Techniques for 5G NR higher-order UFMC-QAM Systems | |
Gautam et al. | Peak-to-average power ratio reduction in OFDM system using amplitude clipping | |
CN104363195B (zh) | 基于顺序搜索的载波注入峰均比抑制方法 | |
Bebyrahma et al. | Analysis of combined PAPR reduction technique with predistorter for OFDM System in 5G | |
Lipovac et al. | In-service BER based estimation of OFDM PAPR and CFO-induced peak phase deviation | |
CN101577525B (zh) | 放大器模型估计装置和方法 | |
Grakhova et al. | Energy efficiency improvement of OFDM-based Radio-over-fiber systems enabled with PAPR decrease method | |
El Hassan et al. | Theoretical performance of the gradient-based tone reservation PAPR reduction algorithm | |
Palanivelan et al. | Reduced complexity Max Norm based PAPR Optimization in OFDM systems |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |