CN110380826B - 移动通信信号自适应混合压缩方法 - Google Patents

移动通信信号自适应混合压缩方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种移动通信信号自适应混合压缩和解压方法。本发明一种移动通信信号自适应混合压缩和解压方法，包括：移动通信信号自适应混合压缩方法主要分为线性预测编码LPC(Linear Predictive Coding，LPC)训练阶段、LPC和μ‑律对数压缩应用两个阶段，即在应用前需要按不同调制方式、功率及带宽采集相应的移动通信信号构造成一个训练数据集，利用其对移动通信信号自适应混合压缩方法进行训练，训练获得LPC参数表；在应用阶段采用训练所得的LPC参数表对移动通信信号进行自适应压缩和解压缩处理。本发明的有益效果：在提高传输容量的同时，能有效解决传统对数压缩方法所引起的解压信号底噪抬升的问题。

Description

移动通信信号自适应混合压缩方法
技术领域
本发明涉及移动通信领域，具体涉及一种移动通信信号自适应混合压缩和解压方法。
背景技术
随着移动通信技术的高速发展，移动通信基站性能是实现高速大容量移动通信的重要因素。目前，最新的移动通信基站通常将是由室内基带处理单元 (Building Baseband Unit，BBU)和射频单元(Radio Remote Unit，RRU)两部分构成，BBU和RRU之间主要采用光纤通信，满足数据的高速运行。在满足移动通信基站性能要求的基础上，为提高系统容量，需要对采用光纤通信的通信信号进行压缩处理。
当基站的RRU采集到上行的移动通信信号，对其进行压缩，然后将压缩后的通信信号采用光纤通信发送给BBU，BBU单元进行解压缩恢复移动通信信号。在对移动通信信号进行压缩-解压缩过程中，要求杂散指标满足3GPP标准，矢量误差幅度不大于1％，传输时延不超过5个样本点。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种移动通信信号自适应混合压缩和解压方法，为达到以上设计要求提出了一种适用于不同调制方式(包括GSM850、 GSM900、DCS1800、PCS1900、WCDMA、CDMA2000、TD-SCDMA、LTE 等)、功率及带宽的移动通信信号的自适应混合压缩方法，结合了线性预测技术和对数压缩技术，在提高传输容量的同时，能有效解决传统对数压缩方法所引起的解压信号底噪抬升的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种移动通信信号自适应混合压缩和解压方法，包括：移动通信信号自适应混合压缩方法主要分为线性预测编码 LPC(LinearPredictive Coding，LPC)训练阶段、LPC和μ-律对数压缩应用两个阶段，即在应用前需要按不同调制方式、功率及带宽采集相应的移动通信信号构造成一个训练数据集，利用其对移动通信信号自适应混合压缩方法进行训练；
具体的，在构造的训练数据集中任选一组训练数据，进行线性预测分析，获得各阶LPC预测增益，最终根据LPC预测增益的饱和情况选择合适的LPC 阶数作为该组数据的期望LPC阶数，同时保存对应阶数下的LPC预测系数；对于该数据集中的每一组数据都进行上述的训练过程，从而构建一个由期望 LPC阶数和LPC系数构成的LPC参数表，该表与信号的调制方式、功率及带宽相对应。
在其中一个实施例中，训练阶段，移动通信信号自适应混合压缩方法的训练过程如下：
(1)按不同调制方式、带宽等参数采集相应的移动通信信号构造成训练数据集；
(2)从训练数据集中选取固定调制方式、带宽参数的训练数据，取P个样本点，预测现在或未来样本值，见公式(1)。
Figure BDA0002174766900000021
则可得预测误差ε(n)为
Figure BDA0002174766900000022
式中：ai为线性预测系数；
利用测试数据构建线性预测的Yule-Walker方程，见公式(3)：
Figure BDA0002174766900000031
公式(3)共有p+1个方程，当k＝0,1,2,…,p的
Figure BDA0002174766900000032
已知时，利用Levinson-Durbin算法递推公式可以解得apk[k＝1，2，…，p]以及
Figure BDA0002174766900000033
即可求解出线性预测的预测系数ai，i＝1，2，...，p(即LPC预测系数)，并将其和与之对应的调制方式、功率及带宽参数一起存入LPC参数表。
(3)再次从训练数据集中选取不同的固定调制方式、功率及带宽参数的训练数据，取P个样本点，重做步骤(2)从而构建完整的LPC参数表，完成移动通信信号自适应混合压缩方法的训练阶段。
在其中一个实施例中，利用Levinson-Durbin算法递推公式具体如下：
Figure BDA0002174766900000034
aki＝ak-1，i+akkak-1，k-i，i＝1，2，…，k-1 (5)
Figure BDA0002174766900000035
在其中一个实施例中，在应用阶段，主要调用训练得到的LPC参数表中的 lPC预测系数实现移动通信信号自适应混合压缩方法的预测和合成过程，具体如下：
(1)对输入的数字化移动通信信号s(n)进行功率检测和带宽检测；
(2)根据其对应的调制方式和带宽参数查询训练得到的LPC参数表，从而得到该信号适用的LPC预测系数ai，i＝1，2，...，p；
(3)根据ai，i＝1，2，...，p按公式(1)和公式(2)进行LPC预测，由s(n)得到预测误差ε(n)(即预测残差信号)。由于得到的预测残差信号ε(n)一般都是小信号，根据其功率参数对其进行功率调整，然后再对预测残差信号ε(n)进行μ- 律对数压缩；
(4)将对应的调制方式、功率参数、带宽参数和μ-律对数压缩的预测残差信号ε(n)打包输出，可以提高信道容量。
在其中一个实施例中，μ-律对数压缩原理如下：
通过脉冲编码调制(PCM)将模拟电话信号进行数字化，一般要经过抽样、量化和编码等主要步骤。所谓量化就是把抽样信号的幅度离散化的过程，根据量化过程中输入与输出的关系，可以分为均匀量化和非均匀量化两种方式。均匀量化时，由于对编码范围内小信号或大信号都采用等量化级进行量化，因此小信号的信号与量化噪声比小，这对小信号来说是不利的。采用压缩的量化特性是改善小信号的信号量噪比的有效方法，它的基本思想是在均匀量化之前先让信号经过一次处理，对大信号进行压缩而对小信号进行放大。
在其中一个实施例中，其中μ-压缩律的公式为：
Figure BDA0002174766900000041
Figure BDA0002174766900000042
式中：x为压缩器归一化输入；y为压缩器归一化输出；μ为常数，它决定压缩程度，μ越大，则小信号的压扩效益越高。
一种与任一项移动通信信号自适应混合对应的解压方法，在BBU端接收到压缩的采用移动通信信号自适应混合压缩方法压缩的移动通信信号后，其特征在于，包括：
(1)对压缩的移动通信信号包进行解包处理，获得该信号的调制方式、功率参数、带宽参数和μ-律对数压缩的预测残差信号；
(2)对μ-律对数压缩的预测残差信号按公式(8)进行基于μ-律对数的对数扩展，并根据功率参数进行功率调整，得到预测残差信号ε(n)；
(3)根据解包得到的调制方式查询训练得到的LPC参数表，从而得到该信号适用的LPC预测系数ai，i＝1，2，...，p。利用LPC预测系数ai，i＝1，2，...，p按公式(1) 计算样本的预测值
Figure BDA0002174766900000051
(4)根据公式(2)利用预测残差信号ε(n)和预测值
Figure BDA0002174766900000052
可以恢复得到移动通信信号s(n)；
(5)重复步骤(1)到(4)，可以实现信号解压缩输出。
一种计算机设备或嵌入式系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的应用程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现任一项所述方法的步骤。
一种可读写存储介质，其上存储有应用程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现任一项所述方法的步骤。
一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任一项所述的方法。
本发明的有益效果：
在提高传输容量的同时，能有效解决传统对数压缩方法所引起的解压信号底噪抬升的问题。
附图说明
图1是本发明移动通信信号自适应混合压缩方法的过程示意图。
图2是本发明移动通信信号自适应混合压缩方法中的μ-律压缩特性曲线。
图3是本发明移动通信信号自适应混合解压方法的过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
移动通信信号自适应混合压缩方法主要分为线性预测编码LPC(LinearPredictive Coding，LPC)训练阶段、LPC和μ-律对数压缩应用两个阶段，即在应用前需要按不同调制方式、功率及带宽采集相应的移动通信信号构造成一个训练数据集，利用其对移动通信信号自适应混合压缩方法进行训练。具体的，在构造的训练数据集中任选一组训练数据，进行线性预测分析，获得各阶LPC 预测增益，最终根据LPC预测增益的饱和情况选择合适的LPC阶数作为该组数据的期望LPC阶数，同时保存对应阶数下的LPC预测系数。对于该数据集中的每一组数据都进行上述的训练过程，从而构建一个由期望LPC阶数和LPC系数构成的LPC参数表，该表与信号的调制方式、功率及带宽相对应。期望LPC阶数和LPC系数表可存储于系统用于移动通信信号自适应混合压缩方法的压缩或解压缩过程，即在移动通信信号自适应混合压缩方法应用过程中，采用的LPC 参数为预先训练所得，在应用过程中直接调用，不需要反复训练。
具体的，移动通信信号自适应混合压缩方法的训练过程如下：
(1)按不同调制方式、带宽等参数采集相应的移动通信信号构造成训练数据集；
(2)从训练数据集中选取固定调制方式、带宽参数的训练数据，取P个样本点，预测现在或未来样本值，见公式(1)。
Figure BDA0002174766900000061
则可得预测误差ε(n)为
Figure BDA0002174766900000062
式中：ai为线性预测系数，选择合适的p，可以满足对移动通信信号进行压缩-解压缩过程中，要求杂散指标满足3GPP标准，矢量误差幅度不大于1％，传输时延不超过5个样本点的要求。
利用测试数据构建线性预测的Yule-Walker方程，见公式(3)：
Figure BDA0002174766900000071
公式(3)共有p+1个方程，当k＝0,1,2,…,p的
Figure BDA0002174766900000072
已知时，利用Levinson-Durbin算法递推公式(见公式(4到6))可以解得 apk[k＝1，2，…，p]以及
Figure BDA0002174766900000073
Figure BDA0002174766900000074
aki＝ak-1，i+akkak-1，k-i，i＝1，2，，k-1 (5)
Figure BDA0002174766900000075
即可求解出线性预测的预测系数ai，i＝1，2，...，p(即LPC预测系数)，并将其和与之对应的调制方式、功率及带宽参数一起存入LPC参数表。
(3)再次从训练数据集中选取不同的固定调制方式、功率及带宽参数的训练数据，取P个样本点，重做步骤(2)从而构建完整的LPC参数表，完成移动通信信号自适应混合压缩方法的训练阶段。
在应用阶段，主要调用训练得到的LPC参数表中的LPC预测系数实现移动通信信号自适应混合压缩方法的预测和合成过程。
具体的，在RRU将采集到的上行移动通信信号数字化后，采用图1所示的移动通信信号自适应混合压缩方法的压缩方法进行压缩，具体步骤如下：
(1)对输入的数字化移动通信信号s(n)进行功率检测和带宽检测；
(2)根据其对应的调制方式和带宽参数查询训练得到的LPC参数表，从而得到该信号适用的LPC预测系数ai，i＝1，2，...，p；
(3)根据ai，i＝1，2，...，p按公式(1)和公式(2)进行LPC预测，由s(n)得到预测误差ε(n)(即预测残差信号)。由于得到的预测残差信号ε(n)一般都是小信号，根据其功率参数对其进行功率调整，然后再对预测残差信号ε(n)进行μ- 律对数压缩，方法见公式(7)。
μ-律对数压缩原理如下：
通过脉冲编码调制(PCM)将模拟电话信号进行数字化，一般要经过抽样、量化和编码等主要步骤。所谓量化就是把抽样信号的幅度离散化的过程，根据量化过程中输入与输出的关系，可以分为均匀量化和非均匀量化两种方式。均匀量化时，由于对编码范围内小信号或大信号都采用等量化级进行量化，因此小信号的信号与量化噪声比小，这对小信号来说是不利的。采用压缩的量化特性是改善小信号的信号量噪比的有效方法，它的基本思想是在均匀量化之前先让信号经过一次处理，对大信号进行压缩而对小信号进行放大。
目前常用的压扩方法是对数型的A-压缩律和μ-压缩律，其中μ-压缩律的公式为：
Figure BDA0002174766900000081
Figure BDA0002174766900000082
式中：x为压缩器归一化输入；y为压缩器归一化输出；μ为常数，它决定压缩程度，μ越大，则小信号的压扩效益越高(目前多采用μ＝255)。μ-律压缩特性曲线如图2所示：
(4)将对应的调制方式、功率参数、带宽参数和μ-律对数压缩的预测残差信号ε(n)打包输出，可以提高信道容量。
具体的，在BBU端接收到压缩的采用移动通信信号自适应混合压缩方法压缩的移动通信信号后，采用图3所示的移动通信信号自适应混合压缩方法的解压缩方法进行解压缩，具体步骤如下：
(1)对压缩的移动通信信号包进行解包处理，获得该信号的调制方式、功率参数、带宽参数和μ-律对数压缩的预测残差信号；
(2)对μ-律对数压缩的预测残差信号按公式(8)进行基于μ-律对数的对数扩展，并根据功率参数进行功率调整，得到预测残差信号ε(n)；
(3)根据解包得到的调制方式查询训练得到的LPC参数表，从而得到该信号适用的LPC预测系数ai，i＝1，2，...，p。利用LPC预测系数ai，i＝1，2，...，p按公式(1) 计算样本的预测值
Figure BDA0002174766900000091
(4)根据公式(2)利用预测残差信号ε(n)和预测值
Figure BDA0002174766900000092
可以恢复得到移动通信信号s(n)；
(5)重复步骤(1)到(4)，可以实现信号解压缩输出。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (4)

1.一种移动通信信号自适应混合压缩方法，其特征在于，包括：移动通信信号自适应混合压缩方法分为线性预测编码LPC训练阶段、LPC和μ-律对数压缩应用两个阶段，即在应用前需要按不同调制方式、功率及带宽采集相应的移动通信信号构造成一个训练数据集，利用其对移动通信信号自适应混合压缩方法进行训练；
在构造的训练数据集中任选一组训练数据，进行线性预测分析，获得各阶LPC预测增益，最终根据LPC预测增益的饱和情况选择合适的LPC阶数作为该组数据的期望LPC阶数，同时保存对应阶数下的LPC预测系数；对于该数据集中的每一组数据都进行上述的训练过程，从而构建一个由期望LPC阶数和LPC系数构成的LPC参数表，该表与信号的调制方式、功率及带宽相对应；
训练阶段，移动通信信号自适应混合压缩方法的训练过程如下：
(1)按不同调制方式和带宽采集相应的移动通信信号构造成训练数据集；
(2)从训练数据集中选取固定调制方式、带宽参数的训练数据，取p个样本点，预测现在或未来样本值，见公式(1)；
Figure FDA0003210004780000011
则可得预测误差ε(n)为
Figure FDA0003210004780000012
式中：ai为线性预测系数；
利用测试数据构建线性预测的Yule-Walker方程，见公式(3)：
Figure FDA0003210004780000013
公式(3)共有p+1个方程，当k＝0,1,2,…,p的
Figure FDA0003210004780000021
已知时，利用Levinson-Durbin算法递推公式可以解得，apk,，其中，k＝1,2....,p,以及
Figure FDA0003210004780000022
即可求解出线性预测的预测系数ai，i＝1，2，...，p，即LPC预测系数，并将其和与之对应的调制方式、功率及带宽参数一起存入LPC参数表；
(3)再次从训练数据集中选取不同的固定调制方式、功率及带宽参数的训练数据，取P个样本点，重做步骤(2)从而构建完整的LPC参数表，完成移动通信信号自适应混合压缩方法的训练阶段；
在应用阶段，调用训练得到的LPC参数表中的lPC预测系数实现移动通信信号自适应混合压缩方法的预测和合成过程，具体如下：
(1)对输入的数字化移动通信信号s(n)进行功率检测和带宽检测；
(2)根据其对应的调制方式和带宽参数查询训练得到的LPC参数表，从而得到该信号适用的LPC预测系数ai，i＝1，2，...，p；
(3)根据ai，i＝1，2，...，p，按公式(1)和公式(2)进行LPC预测，由s(n)得到预测误差ε(n)即预测残差信号；由于得到的预测残差信号ε(n)都是小信号，根据其功率参数对其进行功率调整，然后再对预测残差信号ε(n)进行μ-律对数压缩；
(4)将对应的调制方式、功率参数、带宽参数和μ-律对数压缩的预测残差信号ε(n)打包输出，可以提高信道容量。
2.如权利要求1所述的移动通信信号自适应混合压缩方法，其特征在于，利用Levinson-Durbin算法递推公式具体如下：
Figure FDA0003210004780000023
aki＝ak-1，i+akkak-1，k-i，i＝1，2，…，k-1 (5)
Figure FDA0003210004780000024
3.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的应用程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1到2任一项所述方法的步骤。
4.一种可读写存储介质，其上存储有应用程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1到2任一项所述方法的步骤。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112769874B (zh) * 2021-04-07 2021-07-23 南京创芯慧联技术有限公司 数据的压缩方法及其压缩装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007271916A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Yamaha Corp 音声データ圧縮装置および伸張装置
CN101944362A (zh) * 2010-09-14 2011-01-12 北京大学 一种基于整形小波变换的音频无损压缩编码、解码方法
CN102376306A (zh) * 2010-08-04 2012-03-14 华为技术有限公司 语音帧等级的获取方法及装置
CN103050121A (zh) * 2012-12-31 2013-04-17 北京迅光达通信技术有限公司 线性预测语音编码方法及语音合成方法
CN104217726A (zh) * 2014-09-01 2014-12-17 东莞中山大学研究院 一种无损音频压缩编码方法及其解码方法
CN105915228A (zh) * 2016-04-08 2016-08-31 苏州大学 自适应的混合的数据无损压缩方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101609678B (zh) * 2008-12-30 2011-07-27 华为技术有限公司 信号压缩方法及其压缩装置
US9373342B2 (en) * 2014-06-23 2016-06-21 Nuance Communications, Inc. System and method for speech enhancement on compressed speech

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007271916A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Yamaha Corp 音声データ圧縮装置および伸張装置
CN102376306A (zh) * 2010-08-04 2012-03-14 华为技术有限公司 语音帧等级的获取方法及装置
CN101944362A (zh) * 2010-09-14 2011-01-12 北京大学 一种基于整形小波变换的音频无损压缩编码、解码方法
CN103050121A (zh) * 2012-12-31 2013-04-17 北京迅光达通信技术有限公司 线性预测语音编码方法及语音合成方法
CN104217726A (zh) * 2014-09-01 2014-12-17 东莞中山大学研究院 一种无损音频压缩编码方法及其解码方法
CN105915228A (zh) * 2016-04-08 2016-08-31 苏州大学 自适应的混合的数据无损压缩方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Higher compression rates for Conjugate structure algebraic code excited linear prediction;Islam Amro;《2013 IEEE Third International Conference on Consumer Electronics - Berlin (ICCE-Berlin)》;20140106;全文 *
利用线性预测与查表法的高光谱图像压缩;宋金伟 等;《光学精密工程》;20130815;第21卷(第8期);全文 *
紫外光通信系统中低速率语音编码技术研究;刘锋;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》;20170315;全文 *

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