CN114978837A

CN114978837A - 一种滤波器组多载波系统信号传输方法、装置及存储介质

Info

Publication number: CN114978837A
Application number: CN202210510525.4A
Authority: CN
Inventors: 高明义; 刘晓利; 褚佳敏
Original assignee: Suzhou University
Current assignee: Suzhou University
Priority date: 2022-05-11
Filing date: 2022-05-11
Publication date: 2022-08-30
Anticipated expiration: 2042-05-11
Also published as: CN114978837B

Abstract

本发明针对FBMC/OQAM系统的高PAPR问题，利用信号的重叠特性，将载波上的复数数据信号根据相位条件转换为实数数据，这样，PS‑OSLM算法的使用对象成为实数信号数据，增加了旋转矢量序列选择的随机性，同时降低了信号幅值相消的概率，确保信号不会出现失真，在降低PAPR的同时也降低了系统的计算复杂度。该算法的可行性在64‑QAM FBMC/OQAM多载波光接入实验系统得以验证，在30‑km单模光纤的传输系统中，该算法在硬判决误码门限处，可获得1.5‑dB左右的接收灵敏度改善。

Description

一种滤波器组多载波系统信号传输方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其是指一种滤波器组多载波系统信号传输方法、设备、装置及计算机存储介质。

背景技术

数据流量和容量在过去几年呈现爆炸式增长，而商用5G移动系统为适应增强型移动带宽(enhanced Mobile Broadband，eMBB)到超可靠低时延(UltraReliableand LowLatency，URLL)和海量机器通信(massive Machine Type Communication，mMTC)等多种业务要求，将加剧这一趋势。另一方面，由于这些业务类型对传输网络的要求各不相同，因此需要一种光谱高效的光传输技术来支持无线容量激增的这一趋势。同时下一代前传接口(Next Generation Fronthaul Interface NGFI)已成为下一代云无线接入网(CloudRadio Access Networks，C-RAN)的未来前传(Fronthaul，FH)有效解决方案。最近在IEEE标准P1914.1中进行了规定，NGFI定义了一种新的FH网络结构，在中央单元(Central Unit，CU)和无线电单元(Radio Unit，RU)之间部署分布式单元(Distributed Unit，DU)。一个整体的NGFI网络架构如图1所示，应用于光前传及接入网中的多载波光传输技术可以实现光电网络的无缝融合。

此外，为了满足5G网络和上行链路需求，在5GNow项目和Metis2020中，滤波器组多载波(Filter Bank Multicarrier，FBMC)、通用滤波多载波(Universal FilteredMulticarrier，UFMC)和Filter-OFDM等成为5G信号候选波形。而FBMC应用原型滤波器对每个子载波进行时间或频率分布式滤波，具有很多优势，例如消除了循环前缀(CyclicPrefix，CP)开销，灵活地使用子带，提高了频率定位性能和增强了功率谱密度(Power Spectral Density，PSD)旁瓣衰减等。与正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplex，OFDM)技术相比，FBMC信号更适合5G系统。当FBMC信号调制到光载波，传输通过光纤信道时，为降低符号间干扰，系统采用偏移正交幅度调制(OffsetQuadrature Amplitude Modulation，OQAM)技术。OQAM技术将复数调制信号分成实部和虚部，它们交错半个符号传输时间，有助于消除因应用滤波器组而产生的固有干扰。然而，作为一个多载波系统，FBMC/OQAM系统由于在快速傅里叶逆变换(IFFT)过程中添加了多个子载波，因此在时域中会出现较高的峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio，PAPR)，不同子载波的叠加会导致功率包络相对于平均功率出现尖峰。高PAPR使信号进入高功率放大器(High Power Amplifier，HPA)的非线性区域，会引起信号失真、诱发带外辐射，从而产生严重的信道间干扰，导致系统的误码率(BER)恶化。因而，研究如何降低FBMC-OQAM系统的PAPR至关重要。

在传统OFDM系统中有不少降低PAPR的方法，如限幅滤波、部分传输序列(PartialTransmit Sequence，PTS)、恒定幅度零自相关(CAZAC)算法、μ－law压扩法、选择性映射(SLM)算法等。但是，在时域中将FBMC-OQAM信号与OFDM信号进行比较时，发现时域中的FBMC-OQAM采样信号包括彼此重叠的相邻符号，如图2所示，因此，在FBMC-OQAM系统中要结合其特点进行运用这些方法。在FBMC系统中，传统的SLM针对多载波系统中PAPR产生的原理，采取降低高PAPR概率的方法，其主要思想即是：每组输入序列乘以不同的随机旋转相位序列，得到多组不同的输入序列，经过调制后在当前符号周期内计算每组序列的PAPR值，选择PAPR值最低的一组作为最优序列进行传输。

传统的SLM技术在每次选择最小PAPR的过程中，计算PAPR值的周期区间存在选择区间过大的问题，而且没有考虑FBMC系统的载波叠加现象，针对此问题，提出了色散选择性映射(DSLM)技术，它专门针对信号之间的重叠问题，考虑相邻的单个子载波的功率分布，根据功率分布选择影响载波峰值的主要传递周期，进而来缩短平均功率的周期，达到缩短选择最佳旋转矢量的时间。

虽然它通过缩短了计算PAPR过程的时间，但是它仍然是在使用滤波操作之后的复数数据域内来选择旋转矢量，依然没有解决信号由于相消而出现信号失真的问题，导致发送端传送过去的数据信息量丢失，在接收端不能得到完整的信号，解调出来的信号出错；并且对复数数据操作通常需要利用复数乘法器，这在很大程度上消耗的时间和计算资源，使得滤波器组多载波系统性能低。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中由于信号失真导致滤波器组多载波系统性能低的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种滤波器组多载波系统信号传输方法包括：

获取QAM映射后的多个子载波复数数据；

对第一列子载波复数数据的实部和虚部错开传输，并进行相位转换操作，得到当前子载波的实数数据；

在滤波处理之前，根据所述当前子载波的实数数据，选取PAPR值最小时对应的最佳相位旋转矢量；

依次对所有子载波完成所述最佳相位旋转矢量的选取，并将所有最佳相位旋转矢量中PAPR值最小的作为最优解，对当前所有的实数数据进行更新；

对更新后的实数数据进行滤波操作，转换为复数数据得到发送信号；

将所述发送信号传输至接收端，以便对所述发送信号进行解映射。

优选地，所述对第一列子载波复数数据的实部和虚部错开传输，并进行相位转换操作，得到当前子载波的实数数据包括：

将所述第一列子载波复数数据S_m,n的实部a_m,n和延迟T/2的虚部b_m,n分别与相位转换条件

和

点乘，得到所述实数数据S’_m,n＝(a’_m,0,…,a’_m,N-1,b’_m,0,…,b’_m,N-1)T，m＝[0,N-1]，N是子载波的数量，其中：

S_m,n为第m个子载波上的第n个实数符号，ρ_m,n为实部的相移量，σ_m,n为虚部的相移量，

m为复符号的索引，k为实符号索引。

优选地，所述在滤波处理之前，根据所述当前子载波的实数数据，选取PAPR值最小时对应的最佳相位旋转矢量包括：

初始化旋转矢量，生成u个大小为N×M的旋转矢量矩阵

表示相位值。

对所述实数数据依次点乘不同的旋转矢量矩阵P^u，得到S^u _m＝S’_m,n.*P^u；

对与旋转矢量相乘后的数据S^u _m进行调制，得到U个不同的实数数据块发送信号：

其中，t表示时间，j表示虚数符号

在当前周期内分别计算所述实数数据块发送信号的PAPR值，选取PAPR值最小时对应的最佳相位旋转矢量编号。

优选地，所述依次对所有子载波完成所述最佳相位旋转矢量的选取，并将所有最佳相位旋转矢量中PAPR值最小的作为最优解，对当前所有的实数数据进行更新：

其中，

为更新后的实数数据，

为所述最优解。

优选地，所述对更新后的实数数据进行滤波操作的滤波器采用滚降系数为0.5的SRRC滤波器。

优选地，所述对更新后的实数数据进行滤波操作，转换为复数数据得到发送信号后包括：

将所述发送信号加载到任意波形发生器进行采样；

将采样后的发送信号通过马赫增德尔调制器调制到光载波中。

优选地，所述对所述发送信号进行解映射包括：

利用所述最优解的边带信息对所述发送信号进行解映射。

本发明还提供了一种滤波器组多载波系统信号传输的装置，包括：

原始数据获取模块，用于获取QAM映射后的多个子载波复数数据；

实数数据获取模块，用于对第一列子载波复数数据的实部和虚部错开传输，并进行相位转换操作，得到当前子载波的实数数据；

最佳相位旋转矢量获取模块，用于在滤波处理之前，根据所述当前子载波的实数数据，选取PAPR值最小时对应的最佳相位旋转矢量；

实数数据更新模块，用于依次对所有子载波完成所述最佳相位旋转矢量的选取，并将所有最佳相位旋转矢量中PAPR值最小的作为最优解，对当前所有的实数数据进行更新；

发送信号获取模块，用于对更新后的实数数据进行滤波操作，转换为复数数据得到发送信号；

解映射模块，用于将所述发送信号传输至接收端，以便对所述发送信号进行解映射。

本发明还提供了一种滤波器组多载波系统信号传输的设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种滤波器组多载波系统信号传输的步骤。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种滤波器组多载波系统信号传输的方法的步骤。

本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：

本发明所述的滤波器组多载波系统信号传输方法，在滤波操作之前运用，使得数据量变为原来的两倍，增加了相位旋转操作选择的随机性与多样性，通过相位条件的使用，复数信号转变为实数信号，使得信号的旋转操作在实数数据块上使用，避免了信号畸变失真，且只需要实数乘法器，大大节约了计算资源，提升了滤波器组多载波系统的性能。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：

图1是NGFI网络架构；

图2是FBMC/OQAM结构图；

图3是本发明滤波器组多载波系统信号传输方法的实现流程图；

图4是PS-OSLM算法流程图；

图5是实数数据块分布图；

图6是原始信号与相位旋转信号示意图；

图7是IM-DD光FBMC/OQAM传输实验结构框图；

图8是PS-OSLM算法在不同U值下的PAPR抑制性能对比；

图9是不同U值下PS-OSLM与DSLM选取相同最优序列的概率曲线；

图10是PS-OSLM与DSLM方法的CCDF曲线图；

图11是U＝4,8,16,32时PS-OSLM方法的误码率曲线图；

图12是U＝16时PS-OSLM与DSLM方法的误码率曲线图；

图13是PS-OSLM与DSLM算法的信噪比曲线；

图14是FBMC、DSLM和PS-OSLM的接收端星座点图像；

图15是U＝4条件下的计算复杂度曲线示意图；

图16是本发明实施例提供的一种滤波器组多载波系统信号传输的装置的结构框图。

具体实施方式

本发明的核心是提供一种滤波器组多载波系统信号传输方法的方法、装置、设备及计算机存储介质，解决了信号失真的问题，提升了系统性能。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图3和图4，图3为本发明所提供的滤波器组多载波系统信号传输方法的实现流程图，图4为本方案PS-OSLM的算法流程图，具体操作步骤如下：

S301：获取QAM映射后的多个子载波复数数据；

S302：对第一列子载波复数数据的实部和虚部错开传输，并进行相位转换操作，得到当前子载波的实数数据；

将当前列子载波复数数据S_m,n的实部a_m,n和延迟T/2的虚部b_m,n输入到滤波器组，然后进行OQAM调制的相移操作，即分别与相位转换条件

和

点乘，这样在时间轴和频率轴上可以形成来自实值数据序列数OQAM信号的实部和虚部，得到所述实数数据如图5所示，S’_m,n＝(a’_m,0,…,a’_m,N-1,b’_m,0,…,b’_m,N-1)T，m＝[0,N-1]，N是子载波的数量，其中：

S_m,n为第m个子载波上的第n个实数符号，ρ_m,n为实部1(或-1)和j(或-j)之间交替选择的相移量，σ_m,n为虚部j(或-j)和1(或-1)之间交替选择的相移量，

m为载波上复符号的索引，k为实符号索引。

S303：在滤波处理之前，根据所述当前子载波的实数数据，选取PAPR值最小时对应的最佳相位旋转矢量；

如图6所示,初始化旋转矢量，生成u个大小为N×M的旋转矢量矩阵

依次循环选取这三个对应矩阵，得到不同的相位值。

据此可以产生不同的旋转矢量矩阵P^u，将该旋转矢量的大小和位置进行编号，是为了对边带信息更好地存储，这样在接收端进行解相位时，就可以准确的知道发送端使用了哪些有用的旋转矢量矩阵。

对实数数据载波依次点乘不同的旋转矢量矩阵P^u，得到旋转之后的数据载波序列S^u _m＝S’_m,n.*P^u；

其中，t表示时间，j表示虚数符号；

通过相位旋转操作之后，得到U个不同的实数数据块发送信号，此时，还未进行滤波处理，在当前周期[kt+T,kt+3T]内分别计算所述实数数据块发送信号的PAPR值，选取PAPR值最小时对应的最佳相位旋转矢量编号，将其作为边带信息传递到接收端。

FBMC/OQAM信号的峰均功率比描述为FBMC输出信号的峰值功率与其同一信号的平均功率的比值。PAPR是评估具有非恒定包络特别是多载波调制信号性能的参数。通常FBMC/OQAM发射离散时间信号的PAPR可写为：

其中，E{.}表示取期望运算。

对于FBMC信号，提供PAPR信号概率低于阈值水平z的PAPR的累积分布函数(Cumulative Distribution Function，CDF)可以写为：

CDF(z)＝P_r(PAPR(s[k])≤z)＝(1-e^-z)^N

然而，对于FBMC/OQAM信号，PAPR信号的互补累积分布函数(ComplementaryCumulative Distribution Function，CCDF)提供了PAPR高于某一阈值水平(z)的概率由下式给出

CCDF(z)＝P_r(PAPR(s[k])＞z)＝1-(1-e^-z)^N

这也是一种常用的计算多载波PAPR的方法。

S304：依次对所有子载波完成所述最佳相位旋转矢量的选取，并将所有最佳相位旋转矢量中PAPR值最小的作为最优解，对当前所有的实数数据进行更新:

其中，

为更新后的实数数据，

为所述最优解。

S305：对更新后的实数数据进行滤波操作，转换为复数数据得到发送信号；

S306：将所述发送信号传输至接收端，以便对所述发送信号进行解映射。

在接收端进行相反的操作，利用边带信息完成信号的解映射。

本发明所述的滤波器组多载波系统信号传输方法，在滤波操作之前运用，并且通过相位条件的使用，将复数信号转变为实数信号，一方面使得数据量变为原来的两倍，增加了相位旋转操作选择的随机性与多样性，另一方面，信号的旋转操作在实数数据块上使用，避免了信号畸变失真，且只需要实数乘法器，大大节约了计算资源，提升了滤波器组多载波系统的性能。

基于以上实施例，本实施例对以上步骤进行进一步详细说明，具体如下：

在发送端，首先，一组伪随机数据序列PRBS(Pseudo Random Binary Sequence)通过符号映射(Symbol Mapping)后经过串并转换，在每对子载波的实虚部再执行一个偏移量的操作，即在子载波信号的实部和虚部分别乘以相位条件ρ和σ。这样一个信号的实部和虚部就会分别放在相邻的两个子载波对上进行传输，时间相差T/2(T为符号的时间周期)，这样操作的目的是减少符号间干扰(Inter-symbol Interference,ISI)，确保不同符号之间的正交性，同时增加数据传输速率，这个过程称为OQAM Pre-processing。

将实部和虚部的相移量分别表示为ρ_m,n和σ_m,n，ρ_m,n指在1(或-1)和j(或-j)之间交替选择的相移项，σ_m,n指在j(或-j)和1(或-1)之间交替选择的相移项，这样在时间轴和频率轴上可以形成来自实值数据序列数OQAM信号的实部和虚部，使用相位条件，让实部和虚部间隔T/2进行传输，一方面是可以减少载波间干扰，保证不同符号之间的实正交性，减少虚部对实部的干扰，另一方面是可以将信号从复数转变为实数形式，当数据为复数时，会出现数据之间因为正负相叠加而使得信号峰值被抵消的情况，这样信号出现一定程度的失真，接收端得到的数据不完整，导致系统的整体性能降低。当数据为实数数据块时，不会出现因为叠加而使得信号相消的问题，确保了信号的完整性，优化了系统的性能，而且信号转变为实数数据，数据量增多，旋转矢量序列选择的随机性增多，所以得到最佳旋转矢量序列的概率增大。

接下来，信号经过IFFT操作，信号从频域转换到时域，然后对实数数据序列进一步运用PS-OSLM算法，计算PAPR值，得到一个PAPR值集合，通过在集合内的循环比较，找到最小的PAPR值对应的旋转矢量序列，并保存该矢量序列，循环结束后将得到的最佳旋转矢量序列应用到FBMC-OQAM系统中，完成数据更新。

再经过与子载波相对应的滤波器组(Filter1,Filter2,...,FilterN)，进行时域滤波。为实现更好的时间和频率定位，每个载波都对应一个滤波器，最终将串行基带信号加载到载波上通过信道进行传输。信号发射端所用原型滤波器的形状和长度影响会系统性能。在本文中，使用平方根升余弦(Square Root Raised Cosine，SRRC)滤波器来设计原型滤波器。SRRC滤波器可以创建具有不同滚降值r的频谱轮廓，选择最优r值使得滤波后发送的波形波动幅度小，有利于系统的稳定。信号经过并串转换进入信道完成传输后，进入到接收端，然后执行与发送端完全相反的操作。从信道接收信号之后，首先完成串并转换，然后通过匹配滤波器组(MFB)和傅里叶变换(FFT)操作，再把信号的实际实部和虚部进行归位，称为OQAM后处理过程，为了减少信号在信道传输过程中的干扰，使用信道估计与均衡，最后经过信号解映射，得到需要的数据信号。

在一列数据子载波上，搭载着M个数据符号，在原始FBMC系统中，当多路子载波信号的峰值在时间和相位上对齐时，由于相互叠加而产生较高的PAPR，因此，这里提出了一种PS-OSLM方案来移动峰值的相位并安排它们以中和FBMC系统信号的峰值。为了计算和修改每个子载波信号的相位，但又不要引起信号失真，所以提出将信号的旋转操作在实数数据块上使用。对复数数据操作通常需要利用复数乘法器，但是这在很大程度上消耗的时间和计算资源。而这里通过相位条件的使用，复数信号转变为实数信号，只需要实数乘法器，这就大大节约了计算资源。对原始的每路子载波引入相位旋转，然后发生不同程度的旋转效果，当多路子载波信号的峰值在时间相对齐，而在相位上发生偏移时，高峰值旋转到低峰值信号位置，降低高峰值的正相关性，相互叠加后被发送，达到降低PAPR的目的。

如图7所示，基于以上实施例，本实施例通过IM-DD光FBMC系统在30km标准单模光纤(Standard Single-mode Fiber，SSMF)上的实验，对上述方法进行了验证，具体如下：

在发射机部分，PRBS被映射到512个子载波和64个符号上的64QAM信号上，有效子载波数数目为128，经过载波相位移位操作后，信号完成OQAM调制。然后利用随机生成的U组旋转矢量，每组旋转矢量序列具有512×U相位，然后取第一列数据载波与旋转矢量序列构成的矩阵点乘，得到旋转后的载波矩阵，将得到的旋转载波数据通过512点的快速傅里叶变换(I FFT)到时域，再计算每一列的PAPR值，找到最小PAPR值对应的旋转序列，并存储该序列，接着按照顺序依次对每一列数据载波进行与上面相同的操作，直到完成对所有数据载波的循环，就得到了新的最佳的旋转矢量序列，使用该最佳序列完成对FBMC系统数据载波的更新，同时存储旋转矢量作为边带信息，用于接收端信号的反向恢复，将完成整个循环过程的子载波送到滤波器组，这里的滤波器组采用滚降系数为0.5的SRRC滤波器。

然后数据经过并串转换，接着加上时间同步的PN序列，最后加载到任意波形发生器(Arbitrary Waveform Generator，AWG)，其采样速率为50-GS/s。通过马赫增德尔调制器(Mach-Zehnder modulator，MZM)调制到1550.166nm的光载波中，调制器调整偏置电压以优化载波信号功率比。在接收器中，然后调节可变光衰减器(Variable Optical Attenuator，VOA)改变进入SSMF的输入功率，最后使用光电探测器(PD)将光信号转变为电信号，同时使用50GS/s是实时示波器记录数据，接收器中的DSP与发送器中的DSP相反。

实验结果分析：

(1)不同序列U比较

首先对本文提出的PS-OSLM方案进行仿真，仿真中设置了10000个FBMC-OQAM数据信号，载波数目为128，调制格式为64QAM。

我们使用互补累积分布函数(CCDF)作为分析不同矢量因子的峰均功率比(PAPR)的函数，计算了代表PAPR超过某个阈值PAPR0的概率的互补累积分布函数(CCDF)。在SLM技术中，随机相位旋转矢量序列U的大小会影响PAPR降低的性能。因为随着旋转矢量组数的增加，选取PAPR数值时出现最小值的概率越高，可供选择的范围更广。将FBMC-OQAM系统运用PS-OSLM算法，通过改变算法中的变量U数目，观察比较PAPR的大小。图8显示了当使用旋转矢量组数U＝4,8,16,32时的FBMC/OQAM的CCDF曲线图，使用不同的U值，PAPR降低的程度不同。

由图8的仿真结果可以看出，采用PS-OSLM方案后，随着该方案备选旋转矢量序列U的增加，FBMC-OQAM信号的PAPR性能进一步提升。CCDF曲线的概率值固定在0.001的时候，PS-OSLM算法中U＝32的PAPR数值比FBMC-OQAM系统的PAPR值压缩了3.2dB。这说明本文提出的PS-OSLM方案能合理利用FBMC-OQAM信号的重叠特性，能有效降低FBMC-OQAM信号的PAPR。当旋转矢量组数增加时，最小PAPR数值出现的现象越来越明显，对比不同的U值，U＝32比U＝4时提升了约2.2dB。所以U＝32比U＝4的条件下，对PAPA性能提升更大。这是由于当旋转矢量组数较小时，每组PAPR数值大小基本相同，在进行数值比较时，幅度波动范围小。但是这并不意味着随着U增大，抑制效果会出现线性增长的情况，在实际的系统中，需要把握好应用效果与复杂度的关系，灵活地设置系统参数。

(2)PS-OSLM与DSLM方法仿真比较

通过将PS-OSLM与DSLM两种降低PAPR的方法进行对比仿真，使得提出的方案更加完善。在进行仿真之前，首先要比对PS-OSLM与DSLM方法在选择相同最优旋转矢量序列方面的相似比率，确保两种方案在使用方法以及得到的最佳相位旋转矢量序列是不同的，设置相同相位序列概率函数F(u)，F(u)可以表示为：

其中，UPS-OSLM＝DLSM表示旋转矢量数为u时，PS-OSLM与DSLM取到相同矢量序列的个数，UN表示总的旋转矢量数目，R表示仿真次数。仿真结果如图9所示。

从图9的仿真概率曲线可以看出，PS-OSLM与DSLM两种方法选取最优旋转矢量序列是存在差异的，随着U值的增大，差异也越明显。

接下来，对这两种方法进行PAPR性能仿真，仿真参数与前面的保持一致。载波数为128。

从图10的仿真结果能够看出，当CCDF＝0.0001时，FBMC-OQAM原始信号的PAPR值为15.0dB，使用PS-OSLM和DSLM方法后的PAPR值分别为12.0dB、12.5dB。相比于原始系统，抑制PAPR性能提升，而两种方案的抑制效果基本一样，因此，可以知道，所提出的方案，在降低PAPR的效果上与DSLM算法相近，但是相比原始信号有较大提升，而且计算复杂度比DSLM方案有很大降低，在改善系统误码率效果上，要优于DSLM方案。下面对误码率性能进行对比分析。

(3)误码率性能

首先分析提出的PS-OSLM方案的误码率性能，然后再对比DSLM方案的误码率效果。

为了研究不同的旋转矢量序列U对PS-OSLM方案的BER性能的影响，对比分析U＝4,8,16,32时的误码率曲线，通过背靠背(Back to Back,BTB)和传输30km标准单模光纤的实验，论证实验方案的可行性。

由图11可以看出，在BTB和30km传输的情况下，与原始FBMC-OQAM系统相比，当U＝4时，PS-OSLM算法在硬判决前向纠错阈值误码率3.8×10-3下可以减少0.6dB和0.5dB的功率代价，当U＝32时，PS-OSLM算法在硬判决前向纠错阈值误码率3.8×10-3下可以减少1.5dB和1.4dB的功率代价，旋转矢量为8时，产生的效果与旋转矢量为4时近似，旋转矢量为16时，产生的效果与旋转矢量为32时近似，综合整体性能考虑，我们可以选取旋转矢量U＝16。

图12描述了DSLM、PS-OSLM方案之间的BER性能比较。该方案的相位旋转序列数统一为U＝16。显然，PS-OSLM方案的BER性能优于DSLM方案。这是由于DSLM方案在使用过程中出现了复数数据信号叠加而产生信号失真的情况，降低了信号质量，不利于整体的系统性能，而PS-OSLM方案解决了信号失真的问题，提高了信号质量，有利于整体的系统性能。

随后，为了分析PS-OSLM算法既能降低PAPR值又能提高系统误差性能的原因，又做了进一步的比较。通常，可以选择信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)作为评价接收信号质量的品质因素。所以这里也对三种方案进行对比，进一步分析FBMC系统受益于PS-OSLM方案的原因。

为了更直观地描述所提出方案的优势，比较了DSLM和PS-OSLM两种方案条件下的SNR曲线，并计算了单个数据载体对传输信号的贡献。

在接收光功率为-16dBm的64QAM调制系统中，从每个子载波导出的接收端FBMC信号的SNR分布如图13所示。可以看到，PS-OSLM的信噪比值整体上都高于DSLM方案，再结合图14的解调后星座点分布，可以很明显的看到采用PS-OSLM方法的星座点更清晰，接收端的抗干扰能力越强。对于这三种方案，可以得出结论，位于不同频率的子载波经历不同的频率响应，导致传统FBMC-OQAM系统的SNR发生显着变化。因此，SNR曲线随着子载波指标显示低通滤波特性而波动和衰减。但是，使用DSLM技术，整个带宽上的SNR低于原始系统，这是因为DSLM方法在选择相位因子过程中是对复数数据进行处理，使得原始信号幅值相消，一些有用的数据信号丢失，信号整体质量降低，所以最终得到的发送端信号并不是最优的，这样所有子载波进行功率平均时存在分布偏差。而采用PS-OSLM算法后，整体SNR有了很大改善，都表现出良好的一致性，这是因为对实数数据块展开处理，保护了所有的数据信息，发送端信号的整体功率较高，而且接收端对传送的信号做出了精准的解调，所以这些都表明提出的算法可以实现更好的传输性能，有助于提高FBMC系统的BER性能。

我们定量评价PS-OSLM算法的计算复杂度，复杂度可以由所需要的实数乘法与实数加法运算次数来度量。为定量评价PS-OSLM方案与SLM和DSLM方案，在计算复杂度上有多大水平的降低，引入计算复杂度比(Computational Complexity Ratio,CCR)这一指标，其定义为：

通过上面的分析可以知道，基于相位转换联合优化的SLM算法(PS-OSLM)与SLM和DSLM算法相比，计算量的降低主要体现在，在选取最佳旋转矢量的过程中，在实数数据块内完成，不使用复数乘法器，而且在滤波操作之前选取旋转矢量序列，大大降低了计算的多相滤波乘法数目。

整体来看，这三种算法的计算量主要来自于：旋转矢量相乘操作，对相乘后的信号进行采样和快速傅立叶变换操作，滤波操作。其中一次N点FFT运算需要(LN/2)log 2N+LN/2次实数乘法，L表示过采样因子，N表示子载波数目，为了公平比较复杂性，本文统一规定，假设在所有比较的方案中，都使用了4N点的IDFT和3N点零填充。输入信号与不同旋转矢量点的实乘为2UN，计算PAPR时，需要2UNTc次实数乘法和UNTc次实数加法，求取最大值时需要UNTc次查找比较，计算均值时需要1次实数除法，Tc表示每个符号周期内PAPR计算的区间。硬件实现过程中，乘法运算的开销往往远大于加法运算。所以本文以实数乘法作为衡量标准来计算系统的复杂度。

我们这里取当旋转矢量U＝4时，得到实数乘法的数值，利用定义的计算复杂度比值，计算复杂度曲线。

从上图15可知，实线表示DSLM方案的计算复杂度，虚线表示PS-OSLM方案的计算复杂度，可见提出的PS-OSLM算法的复杂度降低。而且随着傅立叶变换点数的增加，计算复杂度逐渐增大。因为当载波数增多时，傅立叶点数也随着增加，这样的优势是频谱带宽的利用率变高，但是信道会发生拥挤，信号传输时容易发生错误，从误码性能和计算复杂度角度出发，当我们选择选定旋转矢量U＝4，N＝512的条件下，本文提出的优化方案的CCR值相比较原来的SLM方案，计算量只有传统方案的75％，起到了很好的优化作用。

本文对FBMC-OQAM信号的结构和特点进行了研究，提出了PS-OSLM方案来降低FBMC信号的PAPR。在实数数据块内使用PS-OSLM技术，避免了信号产生失真，提高了接收端恢复信号的稳定性。在使用载波数为512的条件下，算法复杂度分析表明PS-OSLM算法只有SLM算法复杂度的75％。仿真结果表明PS-OSLM算法能有效降低FBMC-OQAM信号的PAPR，降低效果与DSLM算法接近，但却有效降低的计算量。

总之，我们提出并通过实验证明了一种具有降低系统计算复杂度的FBMC-OQAM传输系统。通过数值模拟验证了PAPR降低的能力。而且进行了64QAM FBMC信号的30-km SSMF传输光载波实验，测得BER低于FEC阈值。由于PS-OSLM技术对64QAM调制格式具有PAPR降低和SNR均衡作用，因此可以实现1.5dB左右的光接收器灵敏度改进。该技术有望应用于接入网，允许远距离传输，以提高接收器灵敏度以支持更多用户。

请参考图16，图16为本发明实施例提供的一种滤波器组多载波系统信号传输的装置的结构框图；具体装置可以包括：

原始数据获取模块100，用于获取QAM映射后的多个子载波复数数据；

实数数据获取模块200，用于对第一列子载波复数数据的实部和虚部错开传输，并进行相位转换操作，得到当前子载波的实数数据；

最佳相位旋转矢量获取模块300，用于在滤波处理之前，根据所述当前子载波的实数数据，利用SLM算法选取PAPR值最小时对应的最佳相位旋转矢量；

实数数据更新模块400，用于依次对所有子载波完成所述最佳相位旋转矢量的选取，并将所有最佳相位旋转矢量中PAPR值最小的作为最优解，对当前所有的实数数据进行更新；

发送信号获取模块500，用于对更新后的实数数据进行滤波操作，转换为复数数据得到发送信号；

解映射模块600，用于将所述发送信号传输至接收端，以便对所述发送信号进行解映射。

本实施例的基于机器视觉的表面缺陷检测装置用于实现前述的滤波器组多载波系统信号传输方法，因此滤波器组多载波系统信号传输装置中的具体实施方式可见前文滤波器组多载波系统信号传输方法的实施例部分，例如，原始数据获取模块100，实数数据获取模块200，最佳相位旋转矢量获取模块300，最佳相位旋转矢量获取模块300，实数数据更新模块400，发送信号获取模块500，解映射模块600，分别用于实现上述滤波器组多载波系统信号传输方法中步骤S101，S102，S103，S104，S105和S106，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。

本发明具体实施例还提供了一种滤波器组多载波系统信号传输的设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种滤波器组多载波系统信号传输的方法的步骤。

本发明具体实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种滤波器组多载波系统信号传输的方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims

1.一种滤波器组多载波系统信号传输方法，其特征在于，包括：

获取QAM映射后的多个子载波复数数据；

2.根据权利要求1所述的滤波器组多载波系统信号传输方法，其特征在于，所述对第一列子载波复数数据的实部和虚部错开传输，并进行相位转换操作，得到当前子载波的实数数据包括：

和

m为载波上复符号的索引，k为实符号索引。

3.根据权利要求2所述的滤波器组多载波系统信号传输方法，其特征在于，所述在滤波处理之前，根据所述当前子载波的实数数据，选取PAPR值最小时对应的最佳相位旋转矢量包括：

初始化旋转矢量，生成u个大小为N×M的旋转矢量矩阵

表示相位值。

对所述实数数据依次点乘不同的旋转矢量矩阵P^u，得到S^u _m＝S’_m,n· ^*Pu；

其中，t表示时间，j表示虚数符号；

4.根据权利要求1所述的滤波器组多载波系统信号传输方法，其特征在于，所述依次对所有子载波完成所述最佳相位旋转矢量的选取，并将所有最佳相位旋转矢量中PAPR值最小的作为最优解，对当前所有的实数数据进行更新：

其中，

为更新后的实数数据，

为所述最优解。

5.根据权利要求1所述的滤波器组多载波系统信号传输方法，其特征在于，所述对更新后的实数数据进行滤波操作的滤波器采用滚降系数为0.5的SRRC滤波器。

6.根据权利要求1所述的滤波器组多载波系统信号传输方法，其特征在于，所述对更新后的实数数据进行滤波操作，转换为复数数据得到发送信号后包括：

将所述发送信号加载到任意波形发生器进行采样；

7.根据权利要求1所述的滤波器组多载波系统信号传输方法，其特征在于，所述对所述发送信号进行解映射包括：

利用所述最优解的边带信息对所述发送信号进行解映射。

8.一种滤波器组多载波系统信号传输的装置，其特征在于，包括：

9.一种滤波器组多载波系统信号传输的设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述一种滤波器组多载波系统信号传输的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种滤波器组多载波系统信号传输的方法的步骤。