CN111740928A - 一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明的一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法涉及一种信号传输方法，目的是为了克服现有循环前缀的使用降低了系统的频谱效率，增大了传输时延的问题，具体步骤如下：在系统的发送端分别对第一部分数据和第二部分数据依次进行串并转换、加权分数傅里叶变换和并串转换后，对第一部分数据加入CP；并将第二部分数据连接到第一部分数据尾部；在接收端截取到达接收端数据的第L+1项到第N+L项并对该第一部分数据进行处理；截取到达接收端数据的第N+L+1项到第KN+L项为第二部分数据；再依次消除第二部分数据的ISI、并恢复循环特性，再依次进行快速傅里叶变换、频域均衡、WFRFT操作和并串转换，完成处理。

Description

一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法

技术领域

本发明涉及一种信号传输方法，具体涉及一种两个不等长符号共用一个循环前缀且接收端分别对两者进行处理的方法。

背景技术

随着各种新的信息技术的出现，无线通信技术取得了飞速发展。无线通信技术广泛应用于社会生活中的各个领域，极大地促进了社会的进步和发展。近几十年来，蜂窝移动通信系统从第一代逐步发展到四代，经历了从支持单一语音业务到集成数据业务以及图像、视频等的飞跃，应用的层面越来越广。在IEEE 802.16a标准对于物理层标准的关键技术中建议使用正交频分复用OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)和单载波频域均衡SC-FDE(Single Carrier Frequency Domain Equalization)两种方案。

OFDM和SC-FDE系统中循环前缀的插入，解决了多载波传输中由于多径产生的符号间干扰ISI(Inter-Symbol Interference)和载波间干扰ICI(Inter-CarrierInterference)。此外循环前缀CP的插入使得传输信息和传输信道的线性卷积变循环卷积，使得接收端可以使用相对较为简单的频域均衡来替代计算复杂度高的时域均衡。但是CP的插入既降低了信息的传输速度，又增加了传输功耗，另一种零前缀ZP(Zero Padding)，将保护间隔设为空白，虽然ZP仅仅降低了信息的传输功率，但是相对于CP接收端处理也增加了能量消耗，总体来说，ZP的使用没有为系统带来很大的性能提升。循环前缀的使用降低了系统的频谱效率，增大了传输时延，而即将到来的5G对系统的传输时延，频谱效率有了更高的要求，故可以通过不使用循环前缀来达到5G的要求。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有循环前缀的使用降低了系统的频谱效率，增大了传输时延的问题，提供了一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法。

本发明的一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法，具体步骤如下：

步骤一、在系统的发送端分别对数据符号的第一部分数据和第二部分数据进行串并转换，所述第一部分数据和第二部分数据不等长；其中，第一部分数据的长度为N，第二部分数据的长度为N(K-1)，N、K均为自然数；使第一部分数据和第二部分数据均由串行数据转换为并行数据；

步骤二、对串并转换的第一部分数据和串并转换的第二部分数据分别进行加权分数傅里叶变换WFRFT，其中WFRFT的阶数为-α阶，0≤α≤1；

步骤三、对WFRFT的第一部分数据和WFRFT的第二部分数据分别进行并串转换，使WFRFT的第一部分数据和WFRFT的第二部分数据均由并行数据变换为串行数据；

步骤四、对并串转换的第一部分数据加入CP；并将并串转换的第二部分数据连接到加入CP的第一部分数据尾部组合成一个数据符号；其中，CP的长度为L，L为信道的最大时延扩展；

步骤五、将所述数据符号通过信道发送至系统的接收端；

步骤六、系统的接收端截取到达接收端数据的第L+1项到第N+L项，对应为数据符号的第一部分数据，并对该第一部分数据进行处理后，完成对第一部分数据的接收；所述到达接收端数据为数据符号经过信道后到达接收端的数据；

步骤七、系统的接收端截取到达接收端数据的第N+L+1项到第KN+L项，对应为数据符号的第二部分数据；

步骤八、消除当前数据符号的第一部分数据对当前数据符号的第二部分数据的ISI使得消除ISI的第二部分数据前端出现缺失；

步骤九、利用下一个数据符号的第一部分数据将当前数据符号的第二部分数据的缺失补充完整，使当前数据符号的第二部分数据恢复循环特性；

步骤十、将恢复循环特性的第二部分数据进行(K-1)N点快速傅里叶变换FFT操作；

步骤十一、对FFT操作的第二部分数据进行频域均衡；

步骤十二、对频域均衡的第二部分数据进行α-1阶WFRFT操作；

步骤十三、将α-1阶WFRFT的第二部分数据转为串行数据，完成对第二部分数据的处理。

其中，步骤一中：

第i个数据符号的第一部分的数据表达式为：

x₁ ⁱ＝(x_1,0 ⁱ,x_1,1 ⁱ…x_1,N-1 ⁱ)^T

第i个数据符号的第二部分数据的表达式为：

x₂ ⁱ＝(x_2,0 ⁱ,x_2,1 ⁱ…x_2,(K-1)N-1 ⁱ)^T；

其中，第i个数据符号表示任意一个数据符号，i为自然数。

其中，步骤二中：

对第一部分数据进行-α阶的WFRFT的表达式为：

x_α,1 ⁱ(n)＝w₀(-α)x₁ ⁱ(n)+w₁(-α)X₁ ⁱ(n)

+w₂(-α)x₁ ⁱ(-n)+w₃(-α)X₁ ⁱ(-n)

上式中X₁ ⁱ(n)为x₁ ⁱ(n)进行FFT之后的形式，X₁ ⁱ(-n)和x₁ ⁱ(-n)分别是X₁ ⁱ(n)和x₁ ⁱ(n)的翻转形式，0≤n≤N-1；

对第二部分数据进行-α阶WFRFT的表达式为：

x_α,2 ⁱ(n)＝w₀(-α)x₂ ⁱ(n)+w₁(-α)X₂ ⁱ(n)

+w₂(-α)x₂ ⁱ(-n)+w₃(-α)X₂ ⁱ(-n)

上式中X₂ ⁱ(n)为x₂ ⁱ(n)进行FFT之后的形式，X₂ ⁱ(-n)和x₂ ⁱ(-n)分别是X₂ ⁱ(n)和x₂ ⁱ(n)的翻转形式，0≤n≤N(K-1)-1；

上式中的系数表达式如下

其中，l＝0，1，2……。

其中，步骤四中：

数据符号表达式为

x_α ⁱ＝(x_α,1 ⁱ(N-L)…x_α,1 ⁱ(N-1)(x_α,1 ⁱ)^T(x_α,2 ⁱ)T)

其中，(x_α,1 ⁱ)^T和(x_α,2 ⁱ)^T分别为步骤三中-α阶WFRFT的第一部分数据和-α阶WFRFT的第二部分数据并串转换后的表达式。

其中，步骤六中系统的接收端对数据符号的第一部分数据进行处理的方法如下：

步骤六一、设信道时域表达式为h＝(h₀ h₁…h_L)，数据符号经过信道到达接收端的表达式为

上式中w表示长度为KN+2L的加性高斯加性白噪声向量，

为卷积符号；接收到的数据长度为KN+2L，对其进行截取，取其第L+1项到第N+L项对应为数据符号的第一部分数据，其表达式为s_r,1 ⁱ；

步骤六二、对接收到的第一部分数据进行N点FFT操作，即

S_r,1 ⁱ＝fft(s_r,1 ⁱ)_N；

步骤六三、对S_r,1 ⁱ进行频域均衡，信道时域表达式进行N点FFT之后的表达式为H_N＝(H_N,0H_N,1…H_N,N-1)，ZF均衡的频域矩阵形式的表达式为

其中，对角线上为信道时域表达式进行N点FFT之后的值的倒数，而对于MMSE最小均方误差均衡来说，其均衡矩阵对角线上的数值为

上式中q∈[0,N-1]，γ＝E_x/σ²为信噪比，E_x为每个调制信号的平均能量，σ²表示噪声能量；

假设接收端已经有了传输信道的信息，经过频域均衡之后的表达式为

步骤六四、对频域均衡之后的第一部分数据进行α-1阶WFRFT操作，得到并行数据

步骤六五、将步骤六四得到的并行数据

变为串行数据

至此接收端对第一部分数据接收完毕。

其中，步骤八包括如下步骤：

步骤八一、对频域均衡的第一部分数据进行N点的快速傅里叶逆变换IFFT，得到

x_1,ZF/MMSE ⁱ＝ifft(X_1,ZF/MMSE ⁱ)_N

其中，X_1,ZF/MMSE ⁱ为第i个数据符号的第一部分数据ZF或MMSE均衡处理之后的表达式；

步骤八二、将IFFT的第一部分数据与信道的时域表达式进行卷积，得到

上式中的后L项即任意数据符号的第一部分数据对第二部分数据的ISI干扰；

步骤八三、将第i个数据符号的第二部分数据除去ISI，表达式为：

其中，s_r,2 ⁱ为系统的接收端截取到达接收端数据的第N+L+1项到第KN+L项，对应为数据符号的第二部分数据。

其中，步骤九中利用下一个数据符号的第一部分数据将当前数据符号的第二部分数据的缺失补充完整的步骤如下：

步骤九一、截取第i+1个数据符号的到达接收端数据s_r ⁱ⁺¹的前L点，截取部分的数据表达式为r_CP ⁱ⁺¹；

步骤九二、根据步骤六将第i+1个数据符号的第一部分进行处理得到第i+1个数据符号的第一部分数据x_α ⁱ⁺¹经过信道的的表达式为

其中0≤n≤L-1；因此，第i个数据符号的第二部分数据落入r_CP ⁱ⁺¹部分的表达式为

r₂ ⁱ _ISI(n)＝r_CP ⁱ⁺¹(n)-ISI₁ ⁱ⁺¹(n)(0≤n≤L-1)

得到使第二部分数据恢复循环特性的数据；

步骤九三、将第二部分数据前端出现的一部分缺失补充完整，恢复循环特性，得到表达式如下

其中，步骤十中：

将补充完整的第二部分数据进行(K-1)N点FFT操作，即：

其中，步骤十一中：

对FFT之后的数据进行频域均衡，信道时域表达式进行(K-1)N点FFT之后的表达式为H_(K-1)N＝(H_(K-1)N,0H_(K-1)N,1…H_{(K-1)N,(K-1)N-1})，ZF均衡的频域矩阵形式的表达式为

其中，对角线上为信道时域表达式进行(K-1)N点FFT之后的值的倒数，而对于MMSE最小均方误差均衡来说，其均衡矩阵对角线上的数值为

上式中p∈[0,(K-1)N-1]，γ＝E_x/σ²为信噪比，E_x为每个调制信号的平均能量，σ²表示噪声能量；

假设接收端已经有了传输信道的信息，经过频域均衡之后的表达式为

X_2,ZF/MMSE ⁱ＝S_r,2 ⁱ·C_ZF/MMSE。

本发明的有益效果是：

本发明设计基于混合载波系统，针对发送端符号连发的情况，提出了两个不等长符号共用一个循环前缀且接收端分别对两者进行处理的系统。由于其多符号共用一个循环前缀，降低了循环前缀的开销，频谱效率性能比混合载波频域均衡HC-FDE(Hybrid CarrierFrequency Domain Equalization)系统好，提高了频率利用率。

附图说明

图1为本发明的方法中发送端系统框图；其中part1为第一部分数据，part2为第二部分数据；

图2为本发明的方法中的数据符号结构；

图3为本发明的方法中的接收端系统框图；

图4为本发明的方法中的接收端对第i个数据符号截取示意图；其中i为数据符号的序数；

图5为本发明的方法中的消除ISI影响之后的数据示意图；

图6为本发明的方法中的恢复数据循环特性的示意图；

图7为HC-FDE系统和本发明系统的误比特率BER(Bit Error Ratio)性能对比仿真图(α＝0.5)；

图8为HC-FDE系统和本发明系统的BER性能对比仿真图(α＝1)；

图9为HC-FDE系统和本发明系统的频谱效率SE(Spectral Efficiency)性能对比仿真图(α＝0.5)。

具体实施方式

加权分数傅里叶变换的提出带来了混合载波的概念，其由一个系数α来决定混合载波中单载波和多载波所占比重。本发明设计基于混合载波系统，针对发送端符号连发的情况，提出了两个不等长符号共用一个循环前缀且接收端分别对两者进行处理的系统。文中CP的长度大于或等于信道的最大时延扩展时，称为CP长度充足；当CP的长度小于信道的最大时延扩展时，称为CP长度不足。在系数α的取值接近1时，本发明系统的BER性能略差于使用充足CP的HC-FDE系统，而随着系数值的降低，BER性能的差距变大。由于多个符号共用一个循环前缀，此系统提高了频谱利用率。下文将发明系统名称简称为前导短符号混合载波LS-HC(Leading Symbol Hybrid Carrier)系统。

本申请中出现的各缩略语定义如下：

一、发送端系统结构

本发明所提出的发送端系统结构如图1所示，接收端系统结构图3所示。以下具体介绍其发送和接收端的数据处理过程。

本发明系统的数据符号是分为两部分的，第一部分的数据N长，第二部分的数据为N(K-1)长。第一部分数据和第二部分数据共用一个CP，其中CP是复制的第一部分数据的尾部信息。在系统的发送端和接收端都要分别对这两部分数据进行处理。系统的发送端实现过程如下：

步骤一：对于第一部分N长数据和第二部分N(K-1)长数据都是先进行串并转换，将其转换为并行数据。第i个符号第一部分的数据表达式为

x₁ ⁱ＝(x_1,0 ⁱ x_1,1 ⁱ…x_1,N-1 ⁱ)^T (1)

第二部分数据的表达式为

x₂ ⁱ＝(x_2,0 ⁱ x_2,1 ⁱ…x_2,N(K-1)-1 ⁱ)^T (2)

步骤二：对进行串/并转换之后的第一部分数据和第二部分数据进行-α阶的WFRFT操作，0≤α≤1。对第一部分数据的具体操作如下

上式中X₁ ⁱ(n)为x₁ ⁱ(n)进行FFT之后的形式，X₁ ⁱ(-n)和x₁ ⁱ(-n)分别是X₁ ⁱ(n)和x₁ ⁱ(n)的翻转形式，0≤n≤N-1。上式中的系数表达式如下

WFRFT操作用矩阵形式表达如下

W(α)＝w₀(α)I+w₁(α)F+w₂(α)Γ+w₃(α)ΓF (5)

其中矩阵I是一个N×N的单位阵，矩阵F是FFT的矩阵形式，

其中m,n∈[0,N-1]，[·]_m,n表示的是矩阵得第m行第n列。矩阵Γ为

同理第二部分的数据进行-α阶WFRFT的表达式为

上式中X₂ ⁱ(n)为x₂ ⁱ(n)进行FFT之后的形式，X₂ ⁱ(-n)和x₂ ⁱ(-n)分别是X₂ ⁱ(n)和x₂ ⁱ(n)的翻转形式，0≤n≤N(K-1)-1。

步骤三：对-α阶WFRFT之后的第一部分和第二部分数据进行并串转换，变换为串行数据。其表达式分别为(x_α,1 ⁱ)^T和(x_α,2 ⁱ)^T。

步骤四：对第一部分的数据加入充足长的CP，假设信道的最大时延扩展为L，加入CP的长度也为L。并且将第二部分数据连接到加入CP之后的第一部分数据的尾部，如图2所示。此时数据符号的表达式为

x_α ⁱ＝(x_α,1 ⁱ(N-L)…x_α,1 ⁱ(N-1) (x_α,1 ⁱ)^T (x_α,2 ⁱ)^T) (8)

将上述数据总称为本发明系统的一个数据符号。

步骤五：将数据符号发送到多径信道中去。至此发送端处理结束。

一、接收端系统结构

接收端数据处理需要注意的是在一个符号的第二部分数据进行处理时，需要用到下一个数据符号的第一部分数据，也就是说下一符号的第一部分处理应不晚于本符号第二部分的数据处理。在连发时这种情况并不少见，而且符号的第一部分长度较小，处理耗时也比较短，不会造成过大的时延。

故对接收端数据处理分为两部分进行介绍，首先介绍第一部分数据的处理，由于每个数据符号的第一部分都有充足长的CP，此部分处理方法与使用充足CP的HC-FDE系统的一致，以下将对其进行详细介绍。

步骤一：假设传输信道时域表达式为h＝(h₀ h₁…h_L)，数据符号经过多径信道到达接收端的数学表达式为

上式中w表示的是长度为KN+2L的加性高斯加性白噪声向量，

为卷积符号。接收到的数据长度为KN+2L，对其进行截取，取其第L+1项到第N+L项，其表达式为s_r,1 ⁱ。

步骤二：对接收到的数据进行N点FFT操作，即

S_r,1 ⁱ＝fft(s_r,1 ⁱ)_N (10)

步骤三：对S_r,1进行频域均衡，常见的均衡方式有ZF均衡和MMSE均衡。假设接收端已经有了传输信道的信息，使用ZF均衡处理之后的表达式为

上式中H为故传输信道时域表达式h＝(h₀ h₁…h_L)N点FFT之后表达式H＝(H₀ H₁…H_N-1)，使用MMSE均衡处理之后的表达式为

上式中γ为系统的信噪比，n∈[0,N-1]。

步骤四：对频域均均衡之后的数据进行α-1阶WFRFT操作，把公式(5)中的α换为α-1即为本步骤中的变换矩阵。得到的数据

步骤五：将并行数据变为串行数据

至此对第一部分数据接收完毕。

由于第二部分数据没有CP的保护，所以会受到本符号第一部分数据带来的ISI，并且此部分接收数据不具备循环特性，不可直接进行频域均衡。以下将结合本符号的第一部分数据来得到ISI干扰的表达式，并且结合下一符号的第一部分数据来得到恢复其循环特性的数据。

以下的步骤来计算出第一部分数据的ISI干扰表达式。

步骤一：其频域均衡之后的数据表达式如公式和所示，对其进行N点的IFFT，操作如下

x_1,ZF/MMSE ⁱ＝ifft(X_1,ZF/MMSE ⁱ)_N (13)

式13中，X_1,ZF/MMSE ⁱ为第i个数据符号的第一部分数据ZF或MMSE均衡处理之后的表达式；

步骤二：将IFFT之后的数据与信道的时域表达式进行卷积

上式中的后L项即符号i的第一部分数据对第二部分数据的ISI干扰。

上文提到了在第i个符号的第二部分数据进行处理时，需要用到第i+1个数据符号的第一部分数据，利用这一部分数据来恢复第二部分数据的循环特性，使其能够进行频域均衡。这一部分的处理步骤如下

步骤一：截取第i+1个符号到达接收端数据s_r ⁱ⁺¹的前L点，截取部分的数据表达式为r_CP ⁱ⁺¹。

步骤二：在r_CP ⁱ⁺¹中i+1个符号的CP在此部分中的表达式为

其中0≤n≤L-1。故符号i第二部分数据落入此部分的表达式为

r₂ ⁱ _ISI(n)＝r_CP ⁱ⁺¹(n)-ISI₁ ⁱ⁺¹(n) (0≤n≤L-1) (15)

这样就得到了可以使第二部分数据恢复循环特性的数据了。

接下来介绍第二部分数据的处理。

步骤一：公式(9)为接收端接收数据的表达式，对其进行截取，取其第N+L+1项到第KN+L项，其表达式为s_r,2 ⁱ。截取到的数据如图4所示。

步骤二：消除前一个数据符号带来的ISI干扰。除去ISI之后i个符号第二部分的数据表达式为

进行ISI消除之后数据的示意图如图5所示。

步骤三：如图6所示，进行ISI消除之后的符号i的第二部分数据前端出现了一部分缺失，之后将其补充完整，恢复其循环特性，使其能够进行频域均衡。

步骤四：对接收到的数据进行(K-1)N点FFT操作，即

步骤五：之后对FFT之后的数据进行频域均衡。时域传输信道进行(K-1)N点FFT之后的表达式为H_(K-1)N＝(H_(K-1)N,0H_(K-1)N,1…H_{(K-1)N,(K-1)N-1})，ZF均衡的频域矩阵形式的表达式为

对角线上为信道时域表达式进行(K-1)N点FFT之后的值的倒数，而对于MMSE均衡来说，其均衡矩阵对角线上的数值为

上式中p∈[0,(K-1)N-1]。假设接收端已经有了传输信道的信息，经过频域均衡之后的表达式为

X_2,ZF/MMSE ⁱ＝S_r,2 ⁱ·C_ZF/MMSE (21)

步骤六：对频域均衡之后的数据进行α-1阶WFRFT操作，把公式中(5)的α换为α-1即为本步骤中的变换矩阵。得到的数据

步骤五：将并行数据变为串行数据

至此对第二部分数据的处理结束。

二、误码性能

对本发明系统和使用充足CP的HC-FDE系统的BER性能进行比较。仿真信道为6抽头典型城市6-TU(6-tap Typical Urban)信道模型，其参数在表1中给出。调制方式为16QAM调制，均衡方式为ZF均衡，M为CP的实际长度。

表1 6-TU模型参数

图7是系数α＝0.5时LS-HC系统和HC-FDE系统的BER性能对比。由图可以看出当CP充足无论系数K取何值，LS-HC系统的BER性能是比较差的，这是由于在符号第二部分数据循环特性恢复的过程中将r₂ ⁱ _ISI加到数据的头时，还加入了部分传输信道中的加性高斯白噪声，多余的噪声加入，降低了系统的BER性能。

图8给出了系统系数α＝1时的BER性能对比图。可以看出，在此情况下两种系统的BER性能十分相近，不同载波体制下信号判决处干扰的分布有关系。

另外分析LS-HC系统，随着系数K的增大，其BER性能有所提升。原因在于，随着系数K的增大，恢复循环特性过程中带来的噪声分布到了一个更广的空间中了。本发明系统相比于HC-FDE系统的BER性能有所下降，在系数α的值比较大的时候BER性能下降的程度很小，几乎可以忽略；但是当系数α较小时BER性能的下降变得不可忽略。

三、SE性能

接下来对系统的SE性能进行仿真，SE定义如下

图9是系数α＝0.5时LS-HC系统和HC-FDE系统的SE性能对比。虽然本发明系统的BER性能比HC-FDE系统差，但是由于其多符号共用一个CP，降低了CP的开销，SE性能比HC-FDE系统好。整体来看，随着系数K的增加，SE性能是越来越好的。

Claims (9)

1.一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤一、在系统的发送端分别对数据符号的第一部分数据和第二部分数据进行串并转换，所述第一部分数据和第二部分数据不等长；其中，第一部分数据的长度为N，第二部分数据的长度为N(K-1)，N、K均为自然数；使第一部分数据和第二部分数据均由串行数据转换为并行数据；

步骤二、对串并转换的第一部分数据和串并转换的第二部分数据分别进行加权分数傅里叶变换WFRFT，其中WFRFT的阶数为-α阶，0≤α≤1；

步骤三、对WFRFT的第一部分数据和WFRFT的第二部分数据分别进行并串转换，使WFRFT的第一部分数据和WFRFT的第二部分数据均由并行数据变换为串行数据；

步骤四、对并串转换的第一部分数据加入CP；并将并串转换的第二部分数据连接到加入CP的第一部分数据尾部组合成一个数据符号；其中，CP的长度为L，L为信道的最大时延扩展；

步骤五、将所述数据符号通过信道发送至系统的接收端；

步骤六、系统的接收端截取到达接收端数据的第L+1项到第N+L项，对应为数据符号的第一部分数据，并对该第一部分数据进行处理后，完成对第一部分数据的接收；所述到达接收端数据为数据符号经过信道后到达接收端的数据；

步骤七、系统的接收端截取到达接收端数据的第N+L+1项到第KN+L项，对应为数据符号的第二部分数据；

步骤八、消除当前数据符号的第一部分数据对当前数据符号的第二部分数据的ISI使得消除ISI的第二部分数据前端出现缺失；

步骤九、利用下一个数据符号的第一部分数据将当前数据符号的第二部分数据的缺失补充完整，使当前数据符号的第二部分数据恢复循环特性；

步骤十、将恢复循环特性的第二部分数据进行(K-1)N点快速傅里叶变换FFT操作；

步骤十一、对FFT操作的第二部分数据进行频域均衡；

步骤十二、对频域均衡的第二部分数据进行α-1阶WFRFT操作；

步骤十三、将α-1阶WFRFT的第二部分数据转为串行数据，完成对第二部分数据的处理。

2.根据权利要求1所述的，一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法，其特征在于，步骤一中：

第i个数据符号的第一部分的数据表达式为：

x₁ ⁱ＝(x_1,0 ⁱ,x_1,1 ⁱ…x_1,N-1 ⁱ)^T

第i个数据符号的第二部分数据的表达式为：

x₂ ⁱ＝(x_2,0 ⁱ,x_2,1 ⁱ…x_2,(K-1)N-1 ⁱ)^T；

其中，第i个数据符号表示任意一个数据符号，i为自然数。

3.根据权利要求2所述的一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法，其特征在于，步骤二中：

对第一部分数据进行-α阶的WFRFT的表达式为：

x_α,1 ⁱ(n)＝w₀(-α)x₁ ⁱ(n)+w₁(-α)X₁ ⁱ(n)+w₂(-α)x₁ ⁱ(-n)+w₃(-α)X₁ ⁱ(-n)

上式中X₁ ⁱ(n)为x₁ ⁱ(n)进行FFT之后的形式，X₁ ⁱ(-n)和x₁ ⁱ(-n)分别是X₁ ⁱ(n)和x₁ ⁱ(n)的翻转形式，0≤n≤N-1；

对第二部分数据进行-α阶WFRFT的表达式为：

x_α,2 ⁱ(n)＝w₀(-α)x₂ ⁱ(n)+w₁(-α)X₂ ⁱ(n)+w₂(-α)x₂ ⁱ(-n)+w₃(-α)X₂ ⁱ(-n)

上式中X₂ ⁱ(n)为x₂ ⁱ(n)进行FFT之后的形式，X₂ ⁱ(-n)和x₂ ⁱ(-n)分别是X₂ ⁱ(n)和x₂ ⁱ(n)的翻转形式，0≤n≤N(K-1)-1；

上式中的系数表达式如下

其中，l＝0，1，2……。

4.根据权利要求3所述的一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法，其特征在于，步骤四中：

数据符号表达式为

x_α ⁱ＝(x_α,1 ⁱ(N-L)…x_α,1 ⁱ(N-1)(x_α,1 ⁱ)^T(x_α,2 ⁱ)^T)

其中，(x_α,1 ⁱ)^T和(x_α,2 ⁱ)^T分别为步骤三中-α阶WFRFT的第一部分数据和-α阶WFRFT的第二部分数据并串转换后的表达式。

5.根据权利要求1或4所述的一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法，其特征在于，步骤六中系统的接收端对数据符号的第一部分数据进行处理的方法如下：

步骤六一、设信道时域表达式为h＝(h₀ h₁ … h_L)，数据符号经过信道到达接收端的表达式为

上式中w表示长度为KN+2L的加性高斯加性白噪声向量，

为卷积符号；接收到的数据长度为KN+2L，对其进行截取，取其第L+1项到第N+L项对应为数据符号的第一部分数据，其表达式为s_r,1 ⁱ；

步骤六二、对接收到的第一部分数据进行N点FFT操作，即

S_r,1 ⁱ＝fft(s_r,1 ⁱ)_N；

步骤六三、对S_r,1 ⁱ进行频域均衡，信道时域表达式进行N点FFT之后的表达式为H_N＝(H_N,0H_N,1 … H_N,N-1)，ZF均衡的频域矩阵形式的表达式为

其中，对角线上为信道时域表达式进行N点FFT之后的值的倒数，而对于MMSE最小均方误差均衡来说，其均衡矩阵对角线上的数值为

上式中q∈[0,N-1]，γ＝E_x/σ²为信噪比，E_x为每个调制信号的平均能量，σ²表示噪声能量；

假设接收端已经有了传输信道的信息，经过频域均衡之后的表达式为

步骤六四、对频域均衡之后的第一部分数据进行α-1阶WFRFT操作，得到并行数据

步骤六五、将步骤六四得到的并行数据

变为串行数据

至此接收端对第一部分数据接收完毕。

6.根据权利要求5所述的一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法，其特征在于，步骤八包括如下步骤：

步骤八一、对频域均衡的第一部分数据进行N点的快速傅里叶逆变换IFFT，得到

x_1,ZF/MMSE ⁱ＝ifft(X_1,ZF/MMSE ⁱ)_N

其中，X_1,ZF/MMSE ⁱ为第i个数据符号的第一部分数据ZF或MMSE均衡处理之后的表达式；

步骤八二、将IFFT的第一部分数据与信道的时域表达式进行卷积，得到

上式中的后L项即任意数据符号的第一部分数据对第二部分数据的ISI干扰；

步骤八三、将第i个数据符号的第二部分数据除去ISI，表达式为：

其中，s_r,2 ⁱ为系统的接收端截取到达接收端数据的第N+L+1项到第KN+L项，对应为数据符号的第二部分数据。

7.根据权利要求6所述的一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法，其特征在于，步骤九中利用下一个数据符号的第一部分数据将当前数据符号的第二部分数据的缺失补充完整的步骤如下：

步骤九一、截取第i+1个数据符号的到达接收端数据s_r ⁱ⁺¹的前L点，截取部分的数据表达式为r_CP ⁱ⁺¹；

步骤九二、根据步骤六将第i+1个数据符号的第一部分进行处理得到第i+1个数据符号的第一部分数据x_α ⁱ⁺¹经过信道的的表达式为

其中0≤n≤L-1；因此，第i个数据符号的第二部分数据落入r_CP ⁱ⁺¹部分的表达式为

得到使第二部分数据恢复循环特性的数据；

步骤九三、将第二部分数据前端出现的一部分缺失补充完整，恢复循环特性，得到表达式如下

8.根据权利要求7所述的一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法，其特征在于，步骤十中：

将补充完整的第二部分数据进行(K-1)N点FFT操作，即：

9.根据权利要求8所述的一种基于前导短符号的不等长多符号混合载波传输方法，其特征在于，步骤十一中：

对FFT之后的数据进行频域均衡，信道时域表达式进行(K-1)N点FFT之后的表达式为H_(K-1)N＝(H_(K-1)N,0 H_(K-1)N,1 … H_{(K-1)N,(K-1)N-1})，ZF均衡的频域矩阵形式的表达式为

其中，对角线上为信道时域表达式进行(K-1)N点FFT之后的值的倒数，而对于MMSE最小均方误差均衡来说，其均衡矩阵对角线上的数值为

上式中p∈[0,(K-1)N-1]，γ＝E_x/σ²为信噪比，E_x为每个调制信号的平均能量，σ²表示噪声能量；

假设接收端已经有了传输信道的信息，经过频域均衡之后的表达式为

X_2,ZF/MMSE ⁱ＝S_r,2 ⁱ·C_ZF/MMSE。

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