CN113783618B - 一种信噪比最优的光正交频分复用符号分解串行传输方法 - Google Patents

一种信噪比最优的光正交频分复用符号分解串行传输方法 Download PDF

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Abstract

一种信噪比最优的光正交频分复用符号分解串行传输方法，主要步骤是：(1)调制符号进行映射，输出厄米特对称矢量；(2)为调控O‑OFDM符号方差，对映射信号预尺度变换；(3)逆傅里叶变换后信噪比寻优以确定最佳符号分解次数：预设最大符号分解次数，分别计算符号分解一次，符号分解两次，直到符号分解最大次数时的信噪比，选择信噪比最优时的分解次数作为最佳符号分解次数；(4)O‑OFDM符号分解：根据限幅门限和最佳符号分解次数，对O‑OFDM符号重复限幅；(5)分解符号依次串行组帧，插入帧头；(6)光电转换后移除帧头，拆分帧，删除CP，分别延迟至时间对齐，合并为一个O‑OFDM符号；(7)傅里叶变换后提取有用信息，解调恢复原始信号。

Description

一种信噪比最优的光正交频分复用符号分解串行传输方法
技术领域
本发明涉及可见光通信光正交频分复用LED非线性失真的抑制技术，尤其是涉及可见光通信光正交频分复用符号分解串行传输抑制LED非线性失真的方法。
背景技术
可见光通信(VLC)利用普通发光二极管(LED)发射的可见光作为载体，可提供短距离、超宽带、无缆化的信息传输，是传统射频通信理想的互补技术。LED具有照明效率高、节能环保、更高的调制带宽等优势，成为下一代照明主要光源已大势所趋。随着LED的普及使用，VLC必将在未来室内数据传输和下一代无线通信中占有重要角色。但是VLC实用化还面临许多技术挑战，例如光信号多径传播造成的符号间干扰(ISI)、人造光源产生的窄带干扰和严重的非线性失真等。VLC系统的非线性失真主要来源于驱动电路、数/模和模/数转换、LED和光电检测器等，其中LED是产生非线性失真的主要来源。
光正交频分复用技术(O-OFDM)可以有效抵抗ISI和窄带干扰，还可以提高频谱利用率。但是，O-OFDM信号峰值和平均功率之比(PAPR)较大，在采用强度调制直接检测(IM/DD)的VLC系统，更容易受到LED非线性失真的影响，导致误差矢量幅度(EVM)和误码率(BER)性能恶化。在可见光通信O-OFDM系统非线性失真主要来源于两个方面，一方面是电光转换的非线性特性，另一方面是对小于开启电压(TOV)或者大于最大允许电压(MPV)信号进行的直接限幅。
目前已经提出了多种抑制LED非线性失真的方法，大体可以分为两类：非线性校正法和信号波形成型法。非线性校正法是使整个系统的非线性特性线性化，这样在LED工作区范围内输入信号经过系统时不发生非线性失真，比如优化非线性映射、预均衡和后均衡技术。信号波形成型法是设计对非线性失真不敏感的信号波形，而不改变系统的非线性映射，比如二电平调制、改进的选择性映射和部分传输序列、设计新型O-OFDM系统、预编码技术、优化直流偏置和功率回退、压缩扩张变换和迭代信号限幅等方法。
文献(Mesleh R,Elgala H,Haas H.LED nonlinearity mitigation techniquesin optical wireless OFDM communication systems[J].Journal of OpticalCommunications and Networking,2012,4(11):865-875)提出迭代信号限幅(ISC)系统，将幅度超过LED工作区范围的幅度较大的O-OFDM符号分解为若干个处于LED工作区范围内的符号，然后每个分解符号经过同样数量的若干个LED同时发射，这样就保证了每个LED的输入驱动信号都在其工作区范围内。接收端采用单个光电检测器(PD)接收多个LED同时发射的光信号，并转变为电信号，最后解调出原始信息。但是，ISC需要与符号分解个数相等数量的LED，且同步发射方向一致的多路光信号，LED之间的距离也要求很小，这就造成了系统同步和硬件实现复杂，可实现性差，应用场景受限。另外，当LED之间的距离较大时，接收到的多路光信号的信道特性差异较大，从而降低系统误码率性能。
中国专利(贾科军,杨博然,陆皓,等.一种抑制LED非线性失真对可见光通信性能影响的方法[P],2019,申请公布号:CN110492938A)，提出建立O-OFDM符号分解串行传输(SDST)系统，将具有较大峰均比的O-OFDM符号分解为多个幅度较小的符号，然后串行组成帧，帧符号再依次输入到单个LED。接收端将串行接收的帧符号拆分，然后合并为一个O-OFDM符号，再解调恢复发送信息。与ISC系统相比，SDST系统只需要单个LED，可降低系统对同步的要求，硬件实现简单，易于部署，还可以避免信道特性差异导致的BER性能变差问题。在O-OFDM符号方差固定或者变化较小时，SDST系统将具有更好的BER性能。但是，ISC和SDST系统都是预先设定O-OFDM符号分解次数，再把符号分解为固定的多个分解符号。当符号分解次数偏小时会导致限幅噪声增大，反之，当分解次数偏大时会产生多个无载荷信息的全零分解符号。
中国专利(贾科军,杨博然,陆皓,等.一种抑制可见光通信LED非线性失真限幅噪声的方法[P],2020,申请公布号:CN111327359A)，提出建立自适应O-OFDM符号分解串行传输(ASDST)系统，根据O-OFDM符号幅度的实际大小，自适应决定符号分解次数，直到O-OFDM符号完全被分解，或者达到最大符号分解次数为止。ASDST系统可以显著减少平均符号分解次数，避免了SDST系统可能出现大量全零符号。在O-OFDM符号方差未知或者变化较大时，ASDST系统将具有更好的BER性能。但是，在O-OFDM符号方差较小时，将O-OFDM符号完全分解，需要的符号分解次数可能较大，导致O-OFDM系统BER性能变差，光功率损耗，通信速率降低。
发明内容
本发明的目的是提供一种信噪比最优的光正交频分复用符号分解串行传输方法。
本发明是一种信噪比最优的光正交频分复用符号分解串行传输方法，其步骤为：
发送端：
步骤(1)对二进制序列进行正交幅度调制QAM；
步骤(2)对调制信号映射，映射输出序列满足厄米特对称性；
步骤(3)对映射序列预尺度变换；
步骤(4)对预尺度变换序列进行逆傅里叶变换IDFT，输出时域的光正交频分复用O-OFDM符号；
步骤(5)并串转换，再进行信噪比SNR寻优，以确定最佳符号分解次数；
步骤(6)O-OFDM符号分解；
步骤(7)分解符号分别添加循环前缀CP，依次串行组成帧，再插入帧头；
步骤(8)数模转换，再添加直流偏置，然后驱动LED发光；
接收端：
步骤(1)经过光电检测器，将接收到的光信号转换为电信号；
步骤(2)将模拟电信号转换为数字电信号；
步骤(3)依次接收帧，然后将帧拆分，再删除每个分解符号的循环前缀，将多个分解符号合并为一个恢复的O-OFDM符号；
步骤(4)对恢复的O-OFDM符号串并转换，然后傅里叶变换；
步骤(5)频域均衡信道衰落，再根据映射信号结构，提取载荷信息的子载波，输入到QAM解调器。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：
(1)减小平均符号分解次数；
在ISC和SDST系统，符号分解次数是固定值，不随O-OFDM符号方差大小而变化。ASDST系统则是根据符号的幅度大小自适应决定符号分解次数，直到O-OFDM符号完全分解或者达到最大符号分解次数为止。与ISC和SDST系统相比，ASDST系统逆离散傅里叶变换输出的时域O-OFDM符号满足高斯分布，符号中可能会出现幅度很大的变量，符号分解完全需要的分解次数过大，虽然能减小限幅失真但是会引入更大的AWGN。
本发明提出信噪比最优的O-OFDM符号分解串行传输(OSNR-SDST)系统，分别计算符号分解一次，符号分解两次，直到符号分解最大次数时的比特信噪比，再比较不同符号分解次数下的信噪比，按照信噪比最优的原则，选择最佳的符号分解次数。与ISC、SDST和ASDST系统相比，可以显著减小平均符号分解次数。
(2)提高O-OFDM系统误码率性能；
在ISC和SDST系统，符号分解次数是固定值。当O-OFDM符号方差较小时，分解符号中可能存在大量无载荷信息的全零符号，经过信道传输时全零符号容易受到背景噪声的干扰。如果设定的符号分解次数越大，全零符号就越多，系统误码率性能也越差。ASDST系统根据符号幅度大小自适应分解O-OFDM符号，避免了全零符号的产生。与ISC和SDST系统相比，ASDST系统误码率性能有部分改善。但是，当O-OFDM符号方差较小时，将符号完全分解需要的分解次数较大。符号分解次数越大，接收端引入的背景噪声越大，系统误码率性能就越差。
本发明提出OSNR-SDST系统，当O-OFDM符号方差给定，分别计算不同符号分解次数下的比特信噪比，选择信噪比最优时的符号分解次数，保证了每个O-OFDM符号都是在信噪比性能最优的情况下进行限幅分解。与ISC、SDST和ASDST系统相比，减小了平均符号分解次数，进而减小了接收端符号合并引入的背景噪声，提高了O-OFDM系统误码率性能。
(3)节约LED发光功率；
在ISC系统，分解符号经过多个不同LED同时发射。在SDST系统，分解符号依次经过单个LED进行发射。在信源发送符号速率一定时，这两个系统的LED发光功率相同。与ISC和SDST系统相比，ASDST系统消除了全零符号，减少了平均符号分解次数，进而节约LED发光功率。
本发明提出OSNR-SDST系统，在信源发送符号速率一定时，需要的符号分解次数最少。与ISC、SDST和ASDST系统相比，可以进一步节约LED发光功率。
(4)降低系统实现复杂度；
ISC系统需要多个LED同时发送信号，接收端同步和硬件实现复杂。SDST和ASDST系统只需要单个LED，可降低系统对同步的要求、硬件实现简单。但是，ASDST系统需要判断每次符号分解的输入符号是否为零，并且分解符号个数随机变化，接收端需要的同步比ISC和SDST系统复杂。
本发明提出OSNR-SDST系统，按照信噪比最优时的符号分解次数对O-OFDM符号进行限幅分解，符号分解次数是固定值，除非当O-OFDM符号方差或者背景噪声方差等参数变化导致SNR的计算值发生改变，这时需要重新判断最优的符号分解次数。因此OSNR-SDST和SDST对同步的要求相同，比ASDST系统对同步要求低。
附图说明：
图1是本发明发送端原理图，图2是本发明帧结构图，图3是本发明接收端原理图，图4是本发明高斯信道下4QAM调制ACO-OFDM系统信噪比寻优示意图，图5是本发明高斯信道下4QAM调制DCO-OFDM系统信噪比寻优示意图，图6是本发明4QAM调制下ACO-OFDM系统平均符号分解次数分析图，图7是本发明4QAM调制下DCO-OFDM系统平均符号分解次数分析图，图8是本发明高斯信道下4QAM调制ACO-OFDM系统误比特率分析图，图9是本发明高斯信道下4QAM调制DCO-OFDM系统误比特率分析图，图10是本发明4QAM调制下ACO-OFDM系统平均光功率分析图，图11是本发明4QAM调制下DCO-OFDM系统平均光功率分析图。
具体实施方式
在SDST和ASDST系统，接收端需要将多个串行组帧的分解符号合并为一个恢复的O-OFDM符号，由于串行组帧的多个分解符号分别在光无线信道中依次传输，都叠加了加性高斯白噪声(AWGN)，因此分解符号越多，符号合并时引入的AWGN噪声也就越大。另一方面，符号分解次数越多，非线性失真越小。综合以上两个方面，存在一个最优的符号分解次数，使非线性失真和AWGN噪声最小，O-OFDM系统的信噪比(SNR)最优。总之，区别于SDST和ASDST系统追求将符号分解完全为目标，可能会引入更大的AWGN噪声，本发明的OSNR-SDST本着使SNR最优的原则，可以进一步减小符号分解次数，BER性能达到最优。
SDST系统需要预先设定一个固定的O-OFDM符号分解次数，当O-OFDM符号方差(平均功率)变化时，其符号分解次数适应性较差。ASDST自适应确定符号分解次数，虽然可以减小非线性限幅失真，但可能由于分解符号过多而导致AWGN噪声增大，尤其是在O-OFDM符号方差较小时，系统SNR性能不一定最优。OSNR-SDST在符号分解前增加SNR寻优，本着使SNR最优的原则，可以进一步降低符号分解次数、节约光功率和提高误码率性能。
本发明是一种信噪比最优的光正交频分复用符号分解串行传输方法，其步骤为：
发送端：
步骤(1)对二进制序列进行正交幅度调制QAM；
步骤(2)对调制信号映射，映射输出序列满足厄米特对称性；
步骤(3)对映射序列预尺度变换；
步骤(4)对预尺度变换序列进行逆傅里叶变换IDFT，输出时域的光正交频分复用O-OFDM符号；
步骤(5)并串转换，再进行信噪比SNR寻优，以确定最佳符号分解次数；
步骤(6)O-OFDM符号分解；
步骤(7)分解符号分别添加循环前缀CP，依次串行组成帧，再插入帧头；
步骤(8)数模转换，再添加直流偏置，然后驱动LED发光；
接收端：
步骤(1)经过光电检测器，将接收到的光信号转换为电信号；
步骤(2)将模拟电信号转换为数字电信号；
步骤(3)依次接收帧，然后将帧拆分，再删除每个分解符号的循环前缀，将多个分解符号合并为一个恢复的O-OFDM符号；
步骤(4)对恢复的O-OFDM符号串并转换，然后傅里叶变换；
步骤(5)频域均衡信道衰落，再根据映射信号结构，提取载荷信息的子载波，输入到QAM解调器。
以上所述的方法，发送端步骤(3)，将逆离散傅里叶变换输出的时域变量组成的序列称为一个O-OFDM符号，用T表示O-OFDM符号周期；为了达到调控O-OFDM符号方差的目的，对映射信号预尺度变换，
Xscaled(n)＝αXmapping(n)，
其中，Xmapping(n)表示映射信号，Xscaled(n)表示预尺度变换信号，n＝0,1,…,N-1，N表示映射矢量长度，α表示预尺度变换因子；
根据IDFT输入输出离散信号总能量不变的性质，即：
其中，E(·)表示数学期望，|·|表示取模运算，xIDFT(k)表示IDFT输出的离散时域信号的第k个变量；
无偏估计推导得到预尺度变换因子为：
其中σ0表示O-OFDM符号的均方差。
以上所述的方法，发送端步骤(5)，信噪比寻优以确定最佳符号分解次数；
在实际应用中，由SNR表达式计算得到的最佳符号分解次数可能很大，会导致系统频谱效率和通信速率无法达到设计要求，所以需要预先设定一个最大的符号分解次数L；
根据系统原理，推导出接收端QAM解调器输入的比特能量和噪声功率谱密度之比ΓSNR，
其中，η表示符号分解造成的xIFFT的幅度衰减因子；Ps,elec表示O-OFDM携带信息的子载波符号平均电功率；M表示正交幅度调制阶数；表示叠加在O-OFDM系统子载波上的限幅噪声方差；γ表示光电转换因子；W表示O-OFDM符号调制带宽；N0表示信道加性高斯白噪声的单边功率谱密度；l表示符号分解次数，1≤l≤L；
信噪比寻优是分别计算进行一次符号分解l＝1、两次符号分解l＝2、直到最大符号分解次数l＝L的信噪比，将信噪比最优时的符号分解次数称为最佳符号分解次数。
以上所述的方法，发送端步骤(6)，O-OFDM符号分解就是根据限幅门限[εbottom,εtop]和最佳符号分解次数l，对O-OFDM符号重复限幅；
首先对并串转换输出符号进行第一次限幅，将限幅输出符号作为第一次符号分解的结果表示为：
其中，表示第一次限幅输出变量，k＝0,1,…,N-1；表示符号中的变量。然后用符号减去符号的差作为第二次符号分解的输入符号
对符号进行第二次限幅，将限幅输出符号延迟时间T得到第二次符号分解的结果表示为：
其中，表示第二次限幅输出的矢量符号中的变量，k＝0,1,…,N-1；表示符号中的变量；然后用符号减去符号的差作为第三次符号分解的输入符号
依次类推，直到达到最佳符号分解次数l时停止限幅；第l次符号分解的输入为对进行第l次限幅，将限幅输出延迟时间(l-1)T得到分解符号表示为：
其中，表示符号中的变量，k＝0,1,…,N-1，表示符号中的变量；
经过l次符号分解得到的就是符号分解的结果；令O-OFDM符号的方差越大时，需要的分解次数就越多，l就越接近最大允许符号分解次数L；
对均值为零的高斯分布的符号限幅，等效于对符号的幅度衰减，并加上非高斯分布的限幅噪声，限幅输出信号可表示为：
其中，xIFFT是IFFT输出时域信号，nclip是非线性限幅噪声，η是衰减因子，
η＝Q(lλbottom)-Q(lλtop)，
其中，λtop＝εtop/σ0、λbottom＝εbottom/σ0分别表示归一化限幅门限的上、下限；表示互补累积函数，其中u是积分变量，v是互补累积函数自变量。
以上所述的方法，发送端步骤(7)，对分解符号分别加上循环前缀(Cyclic Prefix，CP)，以抵抗光信号多径传播和光色散效应导致的符号间干扰，再依次串行组成帧；
当预尺度变换因子改变导致O-OFDM符号方差变化时，最佳符号分解次数也改变，因此帧符号长度变化；为了在接收端能够区分帧序列，利用特殊的帧同步码组，集中插入在帧序列的前头；本发明采用最常用的巴克码作为帧同步码。
以上所述的方法，接收端步骤(3)，移除帧头，再拆分帧，然后删除各个分解符号的循环前缀，分别延迟至时间上对齐，得到分解符号y1，y2，……yl，表示为：
其中，B＝[BDC BDC … BDC]T，BDC表示直流偏置；nl表示叠加在第l个O-OFDM分解符号上的加性高斯白噪声，所有nl具有相同的功率谱密度；
将各个分解符号按对应位相加得到合并的O-OFDM符号，即：
如图1所示，本发明是一种信噪比最优的光正交频分复用符号分解串行传输方法，本发明针对非对称限幅光OFDM(ACO-OFDM)和直流偏置光OFDM(DCO-OFDM)两种常用O-OFDM系统具体实施方式进行说明，其他O-OFDM系统可以依此原理实施。为了清楚起见，用小写字母变量表示时域信号，大写字母变量表示频域信号。
发送端的具体实施方式为：
(1)二进制比特信息序列经过M阶正交幅度调制(Quadrature AmplitudeModulation，QAM)，产生平均功率归一化的调制符号序列X；
(2)对X进行映射，输出矢量满足厄米特对称性，即映射矢量的后半部分等于前半部分的共轭镜像。
ACO-OFDM系统奇数子载波载荷信息，偶数子载波全部为0，映射矢量为：
其中，N表示映射矢量长度，(·)*表示共轭运算，(·)T表示矩阵转置；
DCO-OFDM系统映射矢量为：
(3)本发明将逆离散傅里叶变换输出的时域变量组成的序列称为一个O-OFDM符号，用T表示O-OFDM符号周期。
为了达到调控O-OFDM符号方差的目的，对映射信号预尺度变换，
Xscaled(n)＝αXmapping(n)，
其中，n＝0,1,…,N-1，α表示预尺度变换因子；
根据逆离散傅里叶变换(Inverse Discrete Fourier Transform，IDFT)性质和中心极限定理(Central Limit Theorem，CLT)，当N较大时(N≥64)，IDFT输出均值为零的高斯分布双极性实数信号。根据IDFT输入和输出离散信号总能量不变的性质，即
其中，E(·)表示数学期望，xIDFT(k)表示IDFT输出的离散时域信号。无偏估计推导得到预尺度变换因子为
其中，α均值为方差为其中表示O-OFDM频带利用率。ACO-OFDM系统DCO-OFDM系统O-OFDM携带信息的子载波符号平均电功率为
其中Pb,elec表示平均比特电功率；
(4)将预尺度变换信号Xscaled输入到逆傅里叶变换模块，本发明采用逆快速傅里叶变换(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)实现IDFT，输出时域信号为
xIFFT＝FHXscaled＝αFHXmapping，
其中，(·)H表示矩阵共轭转置，F是N×N的归一化离散傅里叶变换矩阵，
其中，
ACO-OFDM系统xIFFT具有反对称性，
其中k＝0,1,…,N/2-1。将xIFFT中小于零的信号置零得到非负实数信号。
DCO-OFDM系统xIFFT可以表示为：
其中，令因此信号中不包含直流分量。由于子载波的厄米特对称性，为双极性实数信号；
(5)xIFFT经过并串转换输出串行符号同时进行信噪比寻优，以确定最佳符号分解次数。
在实际应用中，由SNR表达式计算得到的最佳符号分解次数可能很大，会导致系统频谱效率和通信速率无法达到设计要求，所以需要预先设定一个最大的符号分解次数L；
根据OSNR-SDST系统原理，推导出接收端QAM解调器输入的比特能量和噪声功率谱密度之比ΓSNR，
其中，η表示符号分解造成的符号xIFFT的幅度衰减因子；表示叠加在O-OFDM系统子载波上的限幅噪声方差；γ表示光电转换因子；W表示O-OFDM符号调制带宽；N0表示信道加性高斯白噪声的单边功率谱密度；l表示符号分解次数，1≤l≤L；
信噪比寻优是分别计算进行一次符号分解l＝1、两次符号分解l＝2、直到最大符号分解次数l＝L的信噪比，将信噪比最优时的符号分解次数称为最佳符号分解次数。
(6)根据最佳符号分解次数，对进行符号分解；
当LED驱动信号大于开启电压时，LED才能开启发光，同时也要求驱动信号小于饱和区的最大允许电压，否则LED可能烧毁。假设LED的工作区范围为Vmin到Vmax，且已经采用均衡等技术对工作区范围内的非线性特性进行了线性化。为了产生单极性信号以及提供足够的照明亮度，通常驱动信号需要添加直流偏置BDC，因此分解符号允许的动态范围由直流偏置和LED工作区范围共同决定；
假设分解符号允许的动态范围、也就是对时域信号符号分解的限幅门限上、下限分别为εtop和εbottom。ACO-OFDM符号非负，当BDC＜Vmin时，符号被下边限幅，限幅门限为εbotttom＝Vmin-BDC，反之当BDC≥Vmin时，下边限幅门限为εbottom＝0，总之，下边限幅门限表示为εbottom＝max(Vmin-BDC,0)，其中max(·)表示取最大值函数。一般地，上边限幅门限总是大于下边限幅门限，可以表示为εtop＝Vmax-BDC。DCO-OFDM符号是双极性实数信号，限幅门限上、下限分别为εtop＝Vmax-BDC、εbottom＝Vmin-BDC；
O-OFDM符号分解就是根据限幅门限和最佳符号分解次数，对O-OFDM符号重复限幅；
首先对符号进行第一次限幅，将限幅输出符号作为第一次符号分解的结果表示为：
其中，表示第一次限幅输出变量，k＝0,1,…,N-1；表示符号中的变量。然后用符号减去符号的差值作为第二次符号分解的输入符号
对符号进行第二次限幅，将限幅输出符号延迟时间T得到第二次符号分解的结果表示为：
其中，表示第二次限幅输出的矢量符号中的变量，k＝0,1,…,N-1；表示符号中的变量。然后用符号减去符号的差值作为第三次符号分解的输入符号
依次类推，直到达到最佳符号分解次数l时停止限幅。第l次符号分解的输入为对符号进行第l次限幅，将限幅输出延迟时间(l-1)T得到分解符号表示为：
其中，表示符号中的变量，k＝0,1,…,N-1，表示符号中的变量；
经过l次符号分解得到的就是符号分解的结果；令O-OFDM符号的方差越大时，需要的分解次数就越多，l就越接近最大允许符号分解次数L；
对均值为零的高斯分布的符号限幅，等效于对符号的幅度衰减，并加上非高斯分布的限幅噪声，限幅输出信号可表示为：
其中，nclip是非线性限幅噪声，η是衰减因子，
η＝Q(lλbottom)-Q(lλtop)，
其中，λtop＝εtop/σ0、λbottom＝εbottom/σ0分别表示归一化限幅门限的上、下限；表示互补累积函数，其中u是积分变量，v是互补累积函数自变量。
(7)分解符号加循环前缀，串行组成帧，再插入帧头；
对分解符号分别加上循环前缀(Cyclic Prefix，CP)，以抵抗光信号多径传播和光色散效应导致的符号间干扰，再依次串行组成帧。
当预尺度变换因子改变导致O-OFDM符号方差变化时，最佳符号分解次数也改变，因此帧符号长度变化。为了在接收端能够区分帧序列，利用特殊的帧同步码组，集中插入在帧序列的前头。本发明采用最常用的巴克码作为帧同步码，帧结构如图2所示。
(8)帧符号经过数模转换，再添加直流偏置BDC，得到驱动信号xLED(t)，
xLED(t)＝xframe(t)+BDC，
其中xframe表示分解符号依次串行组成的帧序列。
最后，驱动信号直接调制LED发光，LED发光功率为
其中为信号xIFFT的概率密度函数。
如图3所示，本发明的信噪比最优的光正交频分复用符号分解串行传输方法，接收端的具体实施方式为：
(1)通常光电检测器(PD)的尺寸是可见光波长的上千倍，光信号在光电检测器表面就形成了类似空间分集的效果，因此不存在多径衰落现象。光无线信道特性随着收发之间的位置变化而缓慢变化，可看作准静态信道，可以建模为高斯白噪声信道。光电检测器接收光信号，并转换为电信号，表示为：
y(t)＝γxLED(t)+n(t)，
其中，n(t)是信道引入的独立于信号的加性高斯白噪声(Additive WhiteGaussian Noise，AWGN)；
(2)模拟电信号转换为数字电信号。对接收信号进行均匀抽样，采样周期为T/N，即一个O-OFDM符号周期T内均匀抽样N个离散值；
(3)移除帧头，再拆分帧，然后删除各个分解符号的循环前缀，分别延迟至时间上对齐，得到分解符号y1，y2，……yl，表示为：
其中，B＝[BDC BDC … BDC]T，nl表示叠加在第l个O-OFDM分解符号上的加性高斯白噪声，假设所有nl具有相同的功率谱密度。将各个分解符号按对应位相加得到合并的O-OFDM符号，即：
(4)将合并的O-OFDM符号串并转换，输入到N点快速傅里叶变换(Fast FourierTransform，FFT)模块；ACO-OFDM系统输出频域信号为：
其中，NAWGN和分别表示加性高斯白噪声和非高斯分布的限幅噪声的FFT；表示B的FFT。同理，DCO-OFDM系统输出频域信号为：
其中为频域限幅噪声。
根据CLT，非高斯分布的限幅噪声经过FFT后转变为高斯分布的噪声，变化前后的信号功率不变。叠加在ACO-OFDM和DCO-OFDM系统子载波上的限幅噪声方差分别为：
其中可以看出，限幅噪声方差与归一化限幅门限和最佳符号分解次数有关。
(5)根据映射信号结构，提取载荷信息子载波，然后均衡信道衰减。ACO-OFDM系统提取YACO的前一半奇数子载波，得到长度为N/4的矢量信号其中：
其中，表示均值为零、方差为1的高斯噪声，k＝1,3,5,…,N/2-1；σclip,ACO和σAWGN分别表示限幅噪声和高斯噪声的均方差。由于直流偏置信号的傅里叶变换只影响第0个子载波信号，对提取的子载波没有影响，因此直流项被删除。
DCO-OFDM系统提取YDCO的第1到N/2-1个子载波，得到矢量信号其中：
其中，k＝1,2,3,…,N/2-1；σclip,DCO表示限幅噪声均方差。
将提取矢量信号输入到最大似然QAM解调器，采用矩形星座的QAM解调的比特误码率为：
仿真实验
将理论分析结果和仿真实验结果进行对比，验证一种信噪比最优的光正交频分复用符号分解串行传输方法的可行性和合理性；
仿真参数：采用平均功率归一化的4QAM调制，IFFT/FFT的长度为N＝256，O-OFDM符号的方差取值为0dBm到70dBm，ACO-OFDM和DCO-OFDM系统的调制带宽W＝20MHz，高斯白噪声单边功率谱密度N0＝5×10-10A2/Hz。发端光源选取OSRAM LUW W5SM白光LED(型号：LUWW5SM-KXKY-6P7Q-Z，系列：Golden制造商：OSRAM Opto SemiconductorsInc.)，LED的线性工作区范围为Vmin＝0.1V，Vmax＝1V，光电转换因子γ＝1A/W。在ACO-OFDM，直流偏置BDC＝0.2V，上、下边限幅门限分别为εtop＝0.8V和εbottom＝0V。在DCO-OFDM，直流偏置BDC＝0.4V，上、下边限幅门限分别为εtop＝-0.3V和εbottom＝0.6V。
仿真结果
图4和图5所示为4QAM调制、子载波数N＝256、最大符号分解次数L＝6，ACO-OFDMOSNR-ASDST和DCO-OFDM OSNR-ASDST系统信噪比寻优示意图，其中横坐标表示符号分解次数，纵坐标表示比特信噪比，单位是分贝(dB)。带符号“■”的实线代表符号方差时ACO-OFDM系统信噪比寻优过程。带符号“●”的实线代表时ACO-OFDM系统信噪比寻优过程，带符号“▲”的实线代表时ACO-OFDM系统信噪比寻优过程。带符号“◆”的实线代表符号方差时DCO-OFDM系统信噪比寻优过程。带符号的实线代表时DCO-OFDM系统信噪比寻优过程，带符号“★”的实线代表时DCO-OFDM系统信噪比寻优过程。
从图4和图5可以看出信噪比寻优就是选择信噪比最优时的符号分解次数。在O-OFDM符号方差较小时，符号分解次数增大，系统信噪比降低。这是由于符号的幅度变化很小，需要一个分解符号就可以传输全部信息，符号分解一次时的限幅噪声为零，符号分解次数越大，背景噪声越大，系统信噪比越低；
当O-OFDM符号方差增加，符号的幅度变化增大，需要的分解符号数增多。当符号分解次数变大，背景噪声增大，限幅噪声急剧减小，此时限幅噪声的减小量远大于背景噪声的增加量，系统信噪比逐渐增高。当符号分解次数增大到一定程度时，限幅噪声缓慢减小，背景噪声持续增大，此时限幅噪声的减小量远小于背景噪声的增加量，系统信噪比开始降低。因此，随着符号分解次数增大，系统信噪比先增大再减小；
在O-OFDM符号方差较大时，符号分解次数增大，系统信噪比增高。这是由于符号的幅度变化较大，需要的分解符号数较多，符号分解次数越大，限幅噪声越小，系统信噪比越高。
图6和图7所示为4QAM调制、子载波数N＝256、最大符号分解次数L＝6，ACO-OFDM和DCO-OFDM系统平均符号分解次数变化图，其中横坐标表示O-OFDM符号方差，单位是分贝毫瓦(dBm)，纵坐标表示平均符号分解次数。短划线“--”代表ISC和SDST的平均符号分解次数，带符号“○”的实线代表ASDST的平均符号分解次数，带符号“△”的实线代表OSNR-ASDST的平均符号分解次数。
从图6和图7可以看出，ISC和SDST将O-OFDM符号分解为固定数量的多个符号，平均符号分解次数是一个常数。ASDST根据O-OFDM符号的幅值大小自适应决定符号分解次数。当O-OFDM符号方差较小时，只需要很少的次数就能完全分解。随着逐渐增大，需要的分解次数增大，直到达到最大符号分解次数。而OSNR-ASDST在符号分解之前，分别计算符号分解一次、符号分解二次、直到符号分解最大次数时的SNR，然后将不同符号分解次数下的SNR相比较，按照信噪比最优原则选择符号分解次数，解决了ISC和SDST符号分解次数固定的问题。同时解决了ASDST在符号方差较小时，将O-OFDM符号完全分解而导致分解次数过大的问题。比如，在ACO-OFDM系统，当为24dBm时，ISC和SDST的平均符号分解次数为6，ASDST的平均符号分解次数为2，OSNR-ASDST的平均符号分解次数为1。
图8和图9所示为4QAM调制、子载波数N＝256、最大符号分解次数L＝6，ACO-OFDM和DCO-OFDM系统误码率性能曲线图，其中横坐标表示O-OFDM符号方差，单位是分贝毫瓦(dBm)，纵坐标表示误比特率。带符号“■”的实线代表ISC和SDST的误码率。带符号“●”的实线代表ASDST的误码率。带符号“★”的实线代表OSNR-ASDST的误码率理论值，带符号“☆”的虚线代表OSNR-ASDST的误码率仿真值。
从图8和图9可以看出，OSNR-ASDST的误码率仿真结果和理论分析值吻合，验证了本发明的系统设计方案、具体实施过程和理论分析的正确性。当较小时，OSNR-ASDST的误码率性能明显优于ISC、SDST和ASDST。比如，在ACO-OFDM系统，当为30dBm时，ISC和SDST的误码率约为2×10-3，ASDST的误码率约为3×10-4，OSNR-ASDST的误码率约为5×10-5。这是由于ISC和SDST的符号分解次数固定，分解符号中存在大量不载荷信息的全零符号，在接收端进行符号合并时，全零符号越多，背景噪声越大，BER性能越差。ASDST根据O-OFDM符号幅度自适应决定符号分解次数，消除了分解符号中的全零符号，但由于O-OFDM符号服从高斯分布，符号中可能出现幅度很大的变量，符号完全分解时需要的符号分解次数较大，导致接收端符号合并引入的背景噪声增大，此时限幅噪声的减小量远小于高斯噪声的增加量，符号分解次数越大，BER性能越差。而OSNR-SDST通过比较不同符号分解次数下的信噪比，保证信噪比最优的同时需要的符号分解次数较少，因此BER性能最优。当逐渐增大，OSNR-ASDST需要的符号分解次数增大，逐渐达到最大符号分解次数，此时OSNR-SDST和ISC、SDST、ASDST系统的BER性能相同。
图10和图11所示为4QAM调制、子载波数N＝256、最大符号分解次数L＝6，ACO-OFDM和DCO-OFDM系统平均光功率变化曲线图，其中横坐标表示O-OFDM符号方差，单位是分贝毫瓦(dBm)，纵坐标表示平均光功率，单位是瓦(W)。实线“-”代表ISC和SDST的平均光功率，短划线“--”代表ASDST的平均光功率。带符号“○”的实线代表OSNR-ASDST的平均光功率理论值，带符号“☆”的实线代表OSNR-ASDST的平均光功率仿真值。
从图10和图11可以看出，OSNR-ASDST的平均光功率仿真结果和理论分析值吻合。当较小时，ISC和SDST的平均符号分解次数最大，需要的平均光功率最大。OSNR-ASDST的平均符号分解次数最小，需要的平均光功率最小。ASDST的平均符号分解次数小于ISC和SDST且大于OSNR-ASDST，需要的平均光功率也小于ISC和SDST且大于OSNR-ASDST。当较大时，OSNR-SDST和ISC、SDST、ASDST的符号分解次数相同，需要的光功率也相同。总体来看，OSNR-ASDST更节约平均光功率，特别是在较小时，这是由于OSNR-ASDST通过比较不同符号分解次数下的信噪比，以确保系统SNR性能最优的同时需要的符号分解次数最少。
以上是本发明的具体实施方式和仿真验证。应当指出，本领域的普通技术人员能够清楚的理解，本发明系统设计方案所举的以上实施例和仿真仅用于说明和验证方法的合理性和可行性，而并不用于限制本发明方法。虽然通过实施例能有效说明和描述了本发明，本发明存在许多变化而不脱离本发明的精神。在不背离本发明方法的精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明方法做出各种相应的改变或变形，但这些相应的改变或变形均属于本发明方法要求的保护范围。

Claims (1)

1.一种信噪比最优的光正交频分复用符号分解串行传输方法，应用于可见光通信O-OFDM系统，与ISC、SDST和ASDST方法相比，当O-OFDM符号方差一定时，分别计算不同符号分解次数下的比特信噪比，选择信噪比最优时的符号分解次数，保证每个O-OFDM符号都是在信噪比性能最优的情况下进行限幅分解，从而减小了平均符号分解次数，也减小了接收端符号合并引入的背景噪声，提高了O-OFDM系统误码率性能，也进一步节约LED发光功率；同时，该方法按照信噪比最优时的符号分解次数对O-OFDM符号进行限幅分解，符号分解次数是固定值，除非当O-OFDM符号方差或者背景噪声方差变化导致SNR的计算值发生改变，才需要重新判断最优的符号分解次数；因此，该方法和SDST方法对同步的要求相同，但比ASDST方法对同步要求低；
其特征在于，其步骤为：
发送端：
步骤(1)对二进制序列进行正交幅度调制QAM；
步骤(2)对调制信号映射，映射输出序列满足厄米特对称性；
步骤(3)对映射序列预尺度变换；
将逆离散傅里叶变换输出的时域变量组成的序列称为一个O-OFDM符号，用T表示O-OFDM符号周期；为了达到调控O-OFDM符号方差的目的，对映射信号预尺度变换，
Xscaled(n)＝αXmapping(n)，
其中，Xmapping(n)表示映射信号，Xscaled(n)表示预尺度变换信号，n＝0,1,…,N-1，N表示映射矢量长度，α表示预尺度变换因子；
根据IDFT输入输出离散信号总能量不变的性质，即：
其中，E(·)表示数学期望，|·|表示取模运算，xIDFT(k)表示IDFT输出的离散时域信号的第k个变量；
无偏估计推导得到预尺度变换因子为：
其中σ0表示O-OFDM符号的均方差；
步骤(4)对预尺度变换序列进行逆傅里叶变换IDFT，输出时域的光正交频分复用O-OFDM符号；
步骤(5)并串转换，再进行信噪比SNR寻优，以确定最佳符号分解次数；
在实际应用中，由SNR表达式计算得到的最佳符号分解次数会很大，从而导致系统频谱效率和通信速率无法达到设计要求，所以需要预先设定一个最大的符号分解次数L；
根据系统原理，推导出接收端QAM解调器输入的比特能量和噪声功率谱密度之比ΓSNR，
其中，η表示符号分解造成的xIFFT的幅度衰减因子；Ps,elec表示O-OFDM携带信息的子载波符号平均电功率；M表示正交幅度调制阶数；表示叠加在O-OFDM系统子载波上的限幅噪声方差；γ表示光电转换因子；W表示O-OFDM符号调制带宽；N0表示信道加性高斯白噪声的单边功率谱密度；l表示最佳符号分解次数，1≤l≤L；
发送端的符号分解技术和接收端的串行传输技术对O-OFDM系统性能的影响不同，符号分解会减小限幅噪声，串行传输会增大背景噪声；当符号分解次数较小时，限幅引起的失真很大，背景噪声相对较小；随着符号分解次数增加，限幅引起的失真会变小，但采用串行传输方式将引起背景噪声增大；当限幅噪声的减小量远小于背景噪声的增加量，符号分解次数越大，系统性能越差；
为提高O-OFDM系统性能，提出了信噪比寻优的方法，在限幅噪声减小和背景噪声增大之间进行折衷；信噪比寻优就是选择信噪比最高时的符号分解次数；具体来说，分别计算进行一次符号分解l＝1、两次符号分解l＝2、直到最大符号分解次数l＝L的比特信噪比，再比较不同符号分解次数下的信噪比，按照信噪比最优的原则，选择最佳的符号分解次数；
步骤(6)O-OFDM符号分解；
O-OFDM符号分解就是根据限幅门限[εbottom,εtop]和最佳符号分解次数l，对O-OFDM符号重复限幅；
首先对并串转换输出符号进行第一次限幅，将限幅输出符号作为第一次符号分解的结果表示为：
其中，表示第一次限幅输出变量，k＝0,1,…,N-1；表示符号中的变量；然后用符号减去符号的差作为第二次符号分解的输入符号
对符号进行第二次限幅，将限幅输出符号延迟时间T得到第二次符号分解的结果表示为：
其中，表示第二次限幅输出变量，k＝0,1,…,N-1；表示符号中的变量；然后用符号减去符号的差作为第三次符号分解的输入符号
依次类推，直到达到最佳符号分解次数l时停止限幅；第l次符号分解的输入为对进行第l次限幅，将限幅输出延迟时间(l-1)T得到分解符号表示为：
其中，表示符号中的变量，k＝0,1,…,N-1，表示符号中的变量；
经过l次符号分解得到的就是符号分解的结果；令O-OFDM符号的方差越大时，需要的分解次数就越多，l就越接近最大的符号分解次数L；
对均值为零的高斯分布的符号限幅，等效于对符号的幅度衰减，并加上非高斯分布的限幅噪声，限幅输出信号可表示为：
其中，xIFFT是IFFT输出时域信号，nclip是非线性限幅噪声，η是符号分解造成的xIFFT的幅度衰减因子，
η＝Q(lλbottom)-Q(lλtop)，
其中，λtop＝εtop/σ0、λbottom＝εbottom/σ0分别表示归一化限幅门限的上、下限；表示互补累积函数，其中u是积分变量，v是互补累积函数自变量；
步骤(7)分解符号分别添加循环前缀，依次串行组成帧，再插入帧头；
对分解结果分别加上循环前缀，以抵抗光信号多径传播和光色散效应导致的符号间干扰，再依次串行组成帧；
当预尺度变换因子改变导致O-OFDM符号方差变化时，最佳符号分解次数也改变，因此帧符号长度变化；为了在接收端能够区分帧序列，利用特殊的帧同步码组，集中插入在帧序列的前头；采用最常用的巴克码作为帧同步码；
步骤(8)数模转换，再添加直流偏置，然后驱动LED发光；
接收端：
步骤(1)经过光电检测器，将接收到的光信号转换为电信号；
步骤(2)将模拟电信号转换为数字电信号；
步骤(3)依次接收帧，然后将帧拆分，再删除每个分解符号的循环前缀，将多个分解符号合并为一个恢复的O-OFDM符号；
移除帧头，再拆分帧，然后删除各个分解符号的循环前缀，分别延迟至时间上对齐，得到分解符号y1，y2，……yl，表示为：
其中，B＝[BDC BDC…BDC]T，BDC表示直流偏置；nl表示叠加在第l个O-OFDM分解符号上的加性高斯白噪声，所有nl具有相同的功率谱密度；
将各个分解符号按对应位相加得到合并的O-OFDM符号，即：
步骤(4)对恢复的O-OFDM符号串并转换，然后傅里叶变换；
步骤(5)频域均衡信道衰落，再根据映射信号结构，提取载荷信息的子载波，输入到QAM解调器。
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