CN109212518A - 雷达通信一体化系统中基于判断机制降低papr的级联slm算法 - Google Patents

雷达通信一体化系统中基于判断机制降低papr的级联slm算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种应用于雷达通信一体化系统(Radar Communication Integration System,RCIS)的基于判断机制降低一体化信号峰均功率比(Peak‑to‑Average Power Ratio,PAPR)的级联选择映射算法(Judgment‑based Cascaded Seletive Mapping,J‑Ca‑SLM)。该算法主体思想是对经过多载波调制后的一体化信号进行PAPR抑制处理，处理模块结构为两级级联的SLM算法模块和它们之间的判断机制模块，如果第I级输出信号的PAPR值小于系统设定的阈值PAPRth，则直接将其作为PAPR抑制模块的最终输出信号，否则将其输入到第II级SLM算法模块再次进行PAPR抑制处理。仿真结果表明，相对于传统的一级SLM算法，J‑Ca‑SLM算法不仅可以大大地降低传统SLM算法的计算复杂度，而且具有更好的PAPR抑制效果，同时还不影响多载波一体化信号的系统性能。

Description

雷达通信一体化系统中基于判断机制降低PAPR的级联SLM 算法
技术领域
本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种基于OFDM-LFM的雷达通信一体化系统的峰均功率比PAPR降低的算法。
背景技术
为了提高频谱资源的利用率，多个设备的一体化设计不失为一种很好的解决办法，其中雷达通信一体化设计已经引起了巨大的关注。
一种基于OFDM-LFM的雷达通信一体化(OFDM-LFM-RCI)多载波系统存在着严重的峰均功率比PAPR过高的问题，PAPR过高会导致一体化信号进入功率放大器非线性区域，造成信号严重失真，从而影响一体化系统的雷达与通信性能。
目前已经存在大量多载波传输系统的PAPR抑制算法，主要有限幅滤波法、选择映射法、部分传输序列算法(Partial Transfer Sequence,PTS)、压缩扩展法、有效星座扩展法(Active Constellation Extension,ACE)、子载波预留法等。在这些算法中，实现最简单的就是限幅滤波法，这种方法可以有效抑制多载波信号的PAPR，但是会使多载波信号产生较大的畸变，导致较高的误码率，严重影响一体化系统的性能。为了改善限幅滤波法，迭代限幅滤波(Iterative Clipping and Filtering，ICF)算法在一定程度上降低了限幅滤波对原始信号的影响，提升了系统的性能。另外一类使用较为广泛的就是概率性PAPR抑制算法，如选择映射算法和部分传输序列算法。这类算法不会使信号发生畸变，只是对原有信号进行多路相位调整，再进行IFFT或IDFRFT多载波调制，从得到的多路信号中选择PAPR最低的作为最终的发送信号。这类算法可以大大地降低高PAPR值出现的概率，具有较好的PAPR抑制效果，且不会导致原有信号的失真，但是它们的缺点是计算复杂度较高。
上述这些PAPR抑制算法已经在传统的OFDM系统中得到广泛的使用，但在最新出现的OFDM-LFM-RCI系统中使用较少。传统的OFDM系统是以正交的余弦信号为子载波，而OFDM-LFM-RCI系统是以正交的线性调频信号为子载波，OFDM-LFM-RCI系统与传统的OFDM系统都是多载波系统，存在一定的相似性，所以将应用于传统OFDM系统的PAPR抑制算法应用到OFDM-LFM-RCI系统中也取得了较好的效果。将传统的SLM算法和PTS算法应用于OFDM-LFM-RCI系统，可以发现，系统的PAPR过高问题有了明显改善，但是这两种算法的计算复杂度较大。为了降低传统SLM算法的计算复杂度以及获得更好的PAPR抑制效果，本文将传统SLM算法分成两级Ⅰ和Ⅱ，第Ⅰ级对原始信号进行路数为K的PAPR抑制处理，然后将第Ⅰ级最小值PAPRI-min与阈值PAPRth进行比较，仅当其大于阈值时，第II级才对第I级的输出信号进行路数为U-K的PAPR抑制处理。即在这两级中间引入判断机制，根据判断条件决定第I级的输出信号是否需要进入第Ⅱ级继续进行处理，若PAPRI-min值大于PAPRth，则需要将第I级的输出结果输入到第Ⅱ级继续处理，进一步降低该信号的PAPR值，否则直接将第I级的输出信号作为PAPR抑制模块的输出信号，继而可以降低计算复杂度。
发明内容
为了降低计算复杂度以及获取更好的PAPR抑制效果，本文提出了一种应用于雷达通信一体化系统的基于判断机制的级联SLM算法(J-Ca-SLM)。该算法将原始信号经过两级级联的SLM算法，并在这两级之间引入判断机制，如果第I级输出信号的PAPRI-min值小于系统设定的阈值PAPRth，则直接将其作为输出信号，否则将其输入到第Ⅱ级SLM算法再次进行处理。仿真结果表明，在路数U值相等的情况下，J-Ca-SLM算法不仅可以大大地降低传统SLM算法的计算复杂度，而且具有更好的PAPR抑制效果，同时还不影响一体化信号的通信性能。
1、一种基于OFDM-LFM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing LinearFrequency Modulation)的雷达通信一体化(Radar Communication Integration,RCI)多载波系统模型如图1所示，其主要包括以下几部分：
(1)一体化信号发送模块：
负责发送多载波一体化信号，同时涉及到信道编码、一体化信号的峰均功率比抑制处理、添加循环前缀、串并转换等处理。
(2)通信接收端：
负责接收并解调信号，从多载波一体化信号中提取通信信息，涉及到信道解码、串并转换、去除循环前缀、对应的峰均功率比抑制的反处理等。
(3)雷达接收端：
负责接收并提取雷达信息，提取一体化信号从发送端到达雷达接收端的时延、多普勒频移等，据此计算目标至雷达接收端的距离以及目标的速度等信息。
2、一种基于OFDM-LFM的一体化信号模型：
OFDM-LFM-RCI一体化信号模型如下：
其中，N表示Chirp基子载波的个数，μ为调频斜率，TB为调制码元占据的时宽，fn为OFDM-LFM-RCI信号的第n个子载波的起始频率，rect(t)单位矩形函数。
根据IDFRFT的定义可知，分数阶域信号(经过IDFRFT变换得到的信号)可以看做是由一组正交的Chirp基组成，因此，OFDM-LFM-RCI信号可以通过IDFRFT调制实现，其信号模型为
其中，为分数阶Fourier域的旋转角度，p为分数阶Fourier变换的阶次，X(k)表示第k个Chirp基子载波上传输的数据，Δt为连续信号的采样间隔，Δf为分数阶Fourier域的采样间隔，且
3、对多载波一体化信号的峰均功率比抑制算法的研究提出了一种基于判断机制的级联SLM算法J-Ca-SLM：
(1)J-Ca-SLM算法中引入级联思想
通过对传统的SLM算法的PAPR抑制性能进行分析，在路数U较小的情况下，较小的计算复杂度可以换取较好的PAPR抑制效果，而随着路数U的增大，计算复杂度代价的提升，峰均功率比PAPA抑制的提升效果越来越低，因此，为了在一定计算复杂度的情况下，尽可能提升PAPR抑制效果，将原来的一级SLM算法改变成两级级联的SLM算法，通过仿真发现，一体化信号的PAPR抑制效果得到了较大幅度的提升。
(2)J-Ca-SLM算法中引入判断机制；
鉴于经过第I级的PAPR抑制处理模块，大多数情况下第I级输出信号的PAPR满足放大器的性能要求，因此没有必要再次进行PAPR抑制处理。在这两级PAPR抑制处理模块之间引入判断机制，用于将符合要求的信号直接作为待发送信号，而不符合要求的信号输入到第II级PAPR抑制处理模块进行进一步PAPR抑制处理。引入了判断机制，大大减少进入第II级进行PAPR抑制处理的信号数量，从而降低了计算复杂度。
附图说明
图1是OFDM-LFM-RCI系统结构；
图2是传统SLM算法的方框图；
图3是SLM算法在不同U值下的PAPR抑制效果；
图4是第II级处理后PAPR-CCDF曲线；
图5.是J-Ca-SLM算法的方框图；<摘要附图>
图6.K＝4下的PAPR-CCDF曲线；
图7.J-Ca-SLM算法在不同K值下的PAPR-CCDF；
图8.J-Ca-SLM算法计算复杂度降低百分比；
图9.OFDM-LFM-RCI系统的误码率曲线。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图以及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解为，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不限定本发明。
本发明实施例采用OFDM-LFM-RCI系统，采用16-QAM作为信道编码，子载波个数N为128，IDFRFT阶数p为0.5，仿真通信比特数为223，OFDM-LFM码元个数为214，信道为高斯信道。一体化系统模型如图1所示。
为了降低PAPR抑制算法的计算复杂度，我们设计了一种基于判断机制的级联SLM算法，该算法的原理图如图2所示。该算法包括以下步骤：
J-Ca-SLM算法的实现步骤如下：
步骤一，首先将通信比特信息进行16QAM编码生成X＝[X(0),X(1),…,X(N-1)]序列，将X序列输入到第Ⅰ级SLM算法处理模块进行处理，第Ⅰ级会生成K个时域序列x(k)，k＝1,2,..,K，从中选取PAPR最小的序列作为第Ⅰ级的输出信号xⅠ-opt；
步骤二，将第Ⅰ级的输出信号xI-opt的PAPR值与阈值PAPRth进行比较，若PAPR<PAPRth，则直接跳转至步骤四，否则，继续执行下一步；
步骤三，对第Ⅰ级的输出信号xI-opt作DFRFT变换操作，生成与xI-opt对应的分数阶域XI-opt信号，再将XI-opt信号输入到第Ⅱ级SLM算法处理模块进行处理，第Ⅱ级会生成U-K路时域序列{x(u),u＝K+1,K+2,…,U}；另外，由于经过第Ⅰ级SLM算法处理之后，第Ⅰ级输出信号xI-opt的PAPR值多数情况下都不会太高，即使比阈值PAPRth大，也不会太高，考虑到经过第Ⅱ级处理后，存在PAPR值反而有可能更大的少数情况，为此，在第Ⅱ级SLM算法处理模块保留了第Ⅰ级的xI-opt。因此，第Ⅱ级一共构成了U-K+1路时域信号，从这U-K+1个路时域信号中再次选取PAPR值最小的信号作为第Ⅱ级的输出信号xII-opt，即
步骤四，对接收到的信号(要么是步骤二对应的输出信号xI-opt，要么是步骤三对应的输出信号xII-opt)添加循环前缀生成xopt信号，然后对xopt信号进行后序的并串转换、数模转换等操作。
下面结合仿真结果，对本发明的应用效果进行详细描述。
1)仿真条件
本利用MATLAB实现OFDM-LFM-RCI系统的仿真，采用16-QAM作为信道编码，子载波个数N为128，IDFRFT阶数p为0.5，仿真通信比特数为223，OFDM-LFM码元个数为214，信道为高斯信道。
2)仿真内容和结论
A.PAPRth对J-Ca-SLM算法的影响
在J-Ca-SLM算法中，中间存在一个判断机制，即判断第I级输出信号的PAPR值是否小于PAPRth，那么PAPRth的大小决定了需要进入第Ⅱ级处理的码元个数，显然PAPRth越大，则需要第Ⅱ级处理的码元个数就越少，J-Ca-SLM算法的计算复杂度就会越低；反之，需要第Ⅱ级处理的码元个数就越多，J-Ca-SLM算法的计算复杂度就会较高。下面通过实验仿真来分析PAPRth对J-Ca-SLM算法的影响。
令U＝8，K＝4，PAPRth从6.6dB以0.2dB为间隔增长到7.2dB，则J-Ca-SLM算法在各个PAPRth下的PAPR-CCDF曲线如图5所示。
从图5可以看出，在U值和K值一定的情况下，J-Ca-SLM算法的PAPR-CCDF曲线会在系统指定的PAPRth值之前与传统SLM算法相交，在交点的右侧区域具有与传统SLM算法更好的PAPR抑制效果，而且PAPRth值越低，对应曲线与原SLM算法的交点就越靠左边，即高PAPR出现的概率越低，对其抑制效果就越好，不过同时也会导致计算复杂度的升高；在交点的左侧区域，相对于传统SLM算法，J-Ca-SLM算法的PAPR-CCDF值会略高。由于只需要尽可能地抑制高PAPR值的出现即可满足实际应用需求，而对于低于指定PAPRth的部分出现的概率高些并不会对信号造成较大影响，但是这样却可以大大地降低算法的计算复杂度。另外，由于K值和U值是固定的，那么第II级路数U-K也是一定的。K值一定，说明第I级输出码元的PAPR分布相同。然而在不同的PAPRth情况下，相当于从第I级输出码元中依次筛选出大于相应PAPRth的码元，较大PAPRth筛选出的码元一定包含在较小PAPRth筛选出的码元中。又由于第II级路数相同，那么第II级对高于较大PAPRth码元的抑制效果是一致的，因此不同PAPRth下的PAPR-CCDF曲线会依次在相应较大的PAPRth处重合在一起。
B.K值对J-Ca-SLM算法的影响
由于本文算法中第I级和第II级的路数之和是个定值U，因此第I级路数K值增大时，第II级路数U-K就会随之减小，从理论上很难分析出最佳的K值。下面通过仿真来分析在一定PAPRth情况下，不同的K值对J-Ca-SLM算法的影响。在仿真中，PAPRth＝6.8dB，U＝8，K分别为2,4,6，则这些情况下J-Ca-SLM算法的PAPR-CCDF曲线如图6所示。
从图6可以看出，在选定的PAPRth下，无论K值为2或4或6，J-Ca-SLM算法会在6.8dB之前与传统SLM算法相交。且在交点右侧区域，K值越小，PAPR抑制效果越好。但是K＝4与K＝2的PAPR-CCDF曲线比较接近，且两者在7dB处相交，都较好地抑制了PAPR大于7dB的出现，具有相似的PAPR抑制性能。因此在不考虑计算复杂度的情况下，选择K＝4或K＝2均可实现较好的性能优化。但是，K值的大小同样影响着算法的计算复杂度，所以为了选取合适的K值，不能仅仅从PAPR抑制效果的角度考虑，同时还要考虑到K值变化时，计算复杂度的变化趋势。
C.J-Ca-SLM算法的计算复杂度仿真分析
在这里通过实验仿真，分析在不同的K值和不同的PAPRth情况下，J-Ca-SLM算法的计算复杂度相对于传统SLM算法降低的百分比，仿真结果如图7所示。
在K值一定的情况下，PAPRth越大，需要第II级处理的码元数目就会越少，计算复杂度就会越小，计算复杂度降低的百分比α就会升高，因此图7中三条曲线都是上升趋势。另外，在J-Ca-SLM算法中，所有的码元序列都需要经过第I级的处理，因此K值越小，其第I级对应的计算复杂度就会越低；需要经过第II级处理的码元数取决于系统的阈值PAPRth，若PAPRth较小，则需要第II阶段级处理的码元数目就较多，第II级对应的计算复杂度就会较高，反之，第II级对应的计算复杂度就会较低。因为J-Ca-SLM算法的计算复杂度等于第I级和第II级的复杂度之和，所以需要同时考虑两级的计算复杂度变化情况。在PAPRth较小时，从K＝2改变到K＝4，第I级的PAPR抑制幅度提升较大，即K＝2对应的需要第II级处理的码元数目远多于K＝4的情况，也就造成了K＝2时第II级的计算复杂度远大于K＝4的情况，即K＝2时总的计算复杂度就会较大，其计算复杂度降低的百分比就会较小。但是随着PAPRth的增大，K＝2与K＝4两种情况下，需要第II级处理的码元数目相差逐渐减小，总的计算复杂度就主要由第I级决定，因此K＝4的计算复杂度逐渐超过K＝2的计算复杂度，即两者曲线会产生一个交叉点，如图中所示。
上述依次分析了J-Ca-SLM算法中PAPRth、K值对PAPR抑制效果和计算复杂度的影响，PAPRth一般根据实际需求而确定。当系统的PAPRth较大时，K＝4时计算复杂度降低的百分比明显高于K＝2，且两者的PAPR抑制效果比较接近(由K值对J-Ca-SLM算法的影响可以得出)，此时选择K＝4较好；而当PAPRth较小时，K＝4时计算复杂度降低的百分比低于K＝2，此时选择K＝2较好。因此，要选择合适的PAPRth和K值，需要综合考虑系统的实际需求，要以不降低PAPR抑制效果和尽可能地降低计算复杂度为目标，进而提升系统性能。
以上详细描述了本发明的具体实施例。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是符合与本文的原理和新颖特点相一致的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (3)

1.一种应用于雷达通信一体化系统的基于判断机制降低一体化信号峰均功率比的级联选择映射算法J-Ca-SLM，其特征在于包括以下步骤:
步骤一、对输入的多载波一体化信号进行第I级路数为K的选择映射算法的PAPR抑制处理；对处理后得到的K路信号，计算各自的PAPR值，筛选出PAPR值最小的一路信号记作xI-opt，其PAPR值记作PAPRI-min；
步骤二、将PAPRI-min值与系统设定的阈值PAPRth作比较，若PAPRI-min小于等于PAPRth，则直接跳转至步骤四，将xI-opt作为xopt输出；否则，继续执行步骤三；
步骤三、将xI-opt信号输入到PAPR抑制处理的第II级模块，该模块是路数为U-K的选择映射算法，(U为J-Ca-SLM算法的总路数)，同样，计算各路信号的PAPR值，从第II级这U-K路信号的PAPR值和第I级输出信号的PAPRI-min中再次选择PAPR值最小的一路信号记作xII-opt；
步骤四、将步骤二得到的xI-opt或步骤三的得到的xII-opt信号，作为整个PAPR抑制处理模块的输出信号xopt。
2.根据权利要求1所述的应用于雷达通信一体化系统的基于判断机制降低一体化信号PAPR的J-Ca-SLM算法，其特征在于，所述的步骤一和步骤三中的级联思想：
通过对传统的SLM算法的PAPR抑制性能进行分析，在路数较小的情况下，较小的计算复杂度可以换取较好的PAPR抑制效果，而随着路数的增大以及计算复杂度的提升，PAPR抑制效果的改善程度越来越低，因此，为了在有限计算复杂度的情况下，尽可能提升PAPR抑制效果，将原来的一级SLM算法改变成两级级联的SLM算法，通过仿真发现，一体化信号的PAPR抑制效果得到了较大幅度的提升。
3.根据权利要求1所述的应用于雷达通信一体化系统的基于判断机制降低一体化信号PAPR的J-Ca-SLM算法，其特征在于，所述的步骤二中的判断机制思想：
鉴于经过第I级的PAPR抑制处理模块，大多数情况下的信号PAPR值都满足放大器的性能要求，即以较大概率低于系统设定的阈值PAPRth，因此这种情况没有必要再次进行PAPR抑制处理，对于PAPR仍然较高的少数情况则需再次进行PAPR抑制处理。为此，在这两级PAPR抑制处理模块之间引入判断机制，用于将经过第I级PAPR抑制处理后符合要求的信号直接作为输出信号，而不符合要求的信号才输入到第II级PAPR抑制处理模块进行进一步处理。J-Ca-SLM算法中引入了判断机制，大大减少了进入第II级PAPR抑制处理模块的信号数量，从而也大大地降低了计算复杂度。
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