CN1300493A - 改善变换域信号定义特性的系统、装置和方法 - Google Patents

Abstract

在用于在数据块中通过信道向接收机(19)发送数据的发射机(10)中,一种用于改进变换域码元的定义特性的装置,该装置包括:将输入数据映射到一个第一域中的码元块的信号映射器(12);其中从包含在一个具有扩展码元的扩展构像中的基本构像选择每个码元,和其中基本构像中的至少一些码元具有一个或更多的对应扩展码元;和扰动变换装置(14和16),其响应码元块,为第一域中的每个码元块产生一个扰动变换域码元块,以便改进变换域码元的定义特性。

Description

改善变换域信号定义特性的系统、装置和方法

本申请是1998年4月10日申请的第09/058,671号(AttorneyDocket No.CX098006)美国专利申请的继续部分，该申请的全部结合于此作为参考。

本发明涉及一种改善变换域信号定义特性的系统、装置和方法，更具体地讲，涉及减小时域信号的峰值与平均能量比(PAR)的系统和方法。

通常把离散多频声(discrete multitone(DMT))信号的大时域峰值与平均能量比(PAR)说成是DMT系统的主要缺点。这种问题存在于也使用其它调制方案的系统，例如，在使用正交频分多路复用(OFDM)和正交调幅(OQAM)的系统中。

大PAR需要有高精确度的数模转换器(DAC)，或需要系统容许在输入信号超过DAC范围时引入的信号失真(限幅)。对于固定DAC精度，按比例换算输入信号从而使信号值总是在范围内将导致过量的噪声；另一方面，不充分的信号比例换算会导致过量的限幅噪声。

已经提出了多种减小DMT和OFDM码元时域峰值幅度的方法。这些技术可以分为三类。在第一类中，使用多个码元代表相同的数据，并使用在保留音频上发送的辅助信息通知接收机发送了哪些码元。例如，在J.S.Chow,J.A.C.Bingham和M.S.Flowers的“减小多载波系统中的限幅噪声("Mitigating clipping noise in multicarrier systems,"Proc.1997 Int.Conf.Commun.(ICC′97),pp.715-719,June 1997)”的文章中，如果DMT码元的峰值过高，那么按比例换算DMT码元，并用保留音频将比例因数转送到接收机。这种技术减小了发射码元的信噪比(SNR)，因而导致了比特误差率提高。在Djokovic的“减小PAR而不增大噪声("PAR reduction without noise enhancement",submissionT1E1.4/97 270 to ADSL Standard Issu 2,Sept.1997)”中，发射机在原始DMT码元与倒频原始码元形成的它的共轭码元之间进行选择。在D.J.Mestdagh和P.M.Spruyt的“减小基于DMT的收发信机中限幅概率的方法("A method to reduce the probability of clipping in DMT-based transceivers",IEEE Trans.On Commun.,vol.44.1234-1238,Oct.1996)”中，将一个伪随机相位序列加到原始DMT码元上。这类技术的最大缺点是，发射机必须将有关发送的码元的辅助信息转发到接收机。除了招致数据率损失或增大带宽之外，如果辅助信息受损，那么将破坏整个DMT码元。

第二类PAR减小技术基于确定具有好PAR特性的序列。见，例如，S.Shepherd,J.Orriss和S.Barton的“通过在正交频分多路复用调制中冗余编码渐近峰值包络功率减小极限("Asymptotic limits in peakenvelope power reduction by redundant coding in orthogonal frequency-division multiplex modulation",IEEE Trans.on Commun.,vol.46,pp.5-10,Jan.1998)”。这些方法一般涉及从可能发射的码元集中除去“坏”时域序列，因此这导致了数据率损失。此外，这些方法需要将数据映射到“好”码元。这种映射一般是通过查询表完成的。需要的查询表的大小使其在带有许多音频和大构像尺寸的DMT系统中是不可实现的。

在第三类方案中，PAR减小是通过冗余信号代表取得的，其中可以用来自某个等价类的任何数量的可能发送的信号代表一个给定数据块，所述等价类带有选作发送的“最希望的”类代表—在本例中是具有小时域峰值的类代表。在这种方案中，接收机被设计为每当它检测到一个等价类的元素时进行产生与该等价类相关的数据块的“模等价类运算”。在这种方法中，接收机不需要知道在发射机使用的选择类代表的准确算法。在DMT情况下进行“模等价类运算”的一种方式是使接收机简单地忽略不同频率片段(frequency bin)的内容。见A.Gatherer和M.Polley的“控制DMT发送中的限幅概率("Controllingclipping probability in DMT transmission",Conf.Record 31st AsilomarConf.On Sign.Sys.And Comp.,pp.xx-yy,Nov.1997)”；A.Gatherer和M.Polley的“建议用于G.lite的PAR减小技术("Proposed PARReduction Techniques for G.lite",Universal ADSL Technical GroupContribution TG/98-025,Feb.4,1998)”；J.Tellado和J.M.Cioffi的“多载波传输系统中的PAR减小("PAR reduction in multicarriertransmission systems",contribution 97-367 to T1E1.4 standards committee,Dec.1997)”。对于任何给定数据块，发射机可以将各种值置于这些未使用的频率片段中，以(尽可能地)减小发送的时域信号的峰值。这些技术导致了显著的数据率损失，因为数个频率片段没有用于发送数据。

因此，需要有一种在DMT调制方案中利用数据携带或复频率片段以减小PAR而不影响数据率，并且也利用未使用的频率片段以进一步减小PAR的PAR减小技术。还需要有一种能够普遍应用到其它调制方案并且能改进时域，或一般讲，变换域信号的其它特性的技术。

图1A是根据本发明的一个DMT发射机配置的示意方框图；

图1B是根据本发明的一个替代DMT发射机配置的示意方框图；

图2是根据本发明的一个扩展信号点构像；

图3是根据本发明的一个替代扩展信号点构像；

图4是图1A的扰动选择器的方框图；

图5是图4的模M_k扰动装置的扰动矢量的说明图；

图6是说明图4的模M_k扰动装置使用的扰动矢量搜索的流程图；

图7是说明图4的模M_k扰动装置使用的一个替代扰动矢量搜索的流程图；

图8示出了根据本发明的扰动矢量集；

图9示出了图10的流程图中说明的扰动矢量搜索中使用的三维表；

图10是说明图4的模M_k扰动装置使用的另一个替代扰动矢量搜索的流程图；

图11是图1A和1B中示出的接收机的示意方框图；

图12是根据本发明的一个替代扰动选择器的示意方框图；

图13是根据本发明的另一个替代扰动选择器的示意方框图；

图14是图15-18的替代扰动选择器执行的扰动矢量搜索的流程图；

图15是说明根据本发明的另一个替代扰动选择器的操作的流程图；

图16是说明根据本发明的又一个替代扰动选择器的操作的流程图；

图17是说明根据本发明的再一个替代扰动选择器的操作的流程图；和

图18是说明根据本发明的再一个替代扰动选择器的操作的流程图。

本发明一般针对一种改进块变换后的信号的定义特性的系统和方法，在本文后面将块变换后的信号称为变换域信号。为了使本发明的说明更容易理解，我们在这里说明本发明在离散多频声调制方案中减小时域信号(此后在这里一般称为变换域信号)的峰值与平均能量比(PAR)的实际应用。熟悉本领域的人员应当知道，本发明可以普遍地应用到其它调制方案，例如正交频分多路复用调制(OFDM)，正交调幅(OQAM)，和离散波长多频声(DWMT)。此外，熟悉本领域的人员将知道，除了PAR之外，本发明也可以用于改进变换域信号中的其它定义特性。

图1A中示出了一个DMT发射机10，发射机10包括一个接收输入数据和输出频域码元块X，(X₀-X_N-1)序列的信号映射器12。一个块中的每个码元对应于一个不同的频率片段，并且为每个频率片段信号映射器12从一个点的构像选择一个码元。信号映射器12根据用于该频率片段的信道质量选择每个频率片段的构像。信道质量一般是通过在一个训练序列过程中探测信道而确定的。构像的大小，和因此可以由从构像选择的码元代表的输入数据比特的数量取决于该片段的频率范围中的信道质量。具有较好质量的信道可以使用带有更多点的较密的构像，因而可以用每个码元发送更多的比特。因此，由一个码元块代表的输入数据码元的数量取决于信道质量。

例如，在一个32-点DMT系统中，信号映射器12的输出是X₀-X₃₁。但是，对于使用DMT的不对称数字用户线路(ADSL)系统，在零(X₀)和奈奎斯特(X₁₆)频率片段中没有发送的码元。在较低的十五个复频率片段(X₁-X₁₅)有发送的码元，并且把较高的十五个复频率片段(X₁₇-X₃₁)选择作为较低的十五个片段的复共轭映象，从而使产生的频域信号拥有取得时域信号实值所需的埃尔米特(Hermitian)对称。

逆离散傅里叶变换(IDFT)装置14接收频域码元的每个块或矢量X,X₀-X_N-1,并且将它们变换为提供到扰动选择器16的时域码元块或矢量x,x₀-x_N-1。IDFT装置14和扰动选择器16一起形成扰动变换装置17。在其它应用中，可以使用不同类型的可逆变换装置，并且可以将IDFT和其它可逆变换装置的输出总称为变换域码元。

如以下将详细说明的，扰动选择器16扰动时域码元，以便减小发送的码元的PAR(或更一般地讲，改进定义特性)，和输出扰动的或修改的时域码元块或矢量y,y₀-y_N-1。将扰动或修改的时域码元y提供到并行串行转换器18,并将这些码元以串行形式通过信道发送到接收机19。

应当指出，尽管扰动选择器16扰动时域码元，或更一般地讲，扰动变换域码元，但这并不是本发明的必要的限制。如图1B中所示，发射机10′具有一个在IDFT装置14之前扰动码元的扰动选择器16′，也就是说，在这个示例中，修改的是频域码元，而不是时域码元。扰动选择器16′和IDFT14一同形成了扰动变换装置17′。

如上所述，减小PAR的现有技术是通过将值放置在“未使用的”频率片段和/或发送数据的复频率片段中减小PAR的。在一些情况下，某些频率片段中的信道质量可能太差，因而使除了DC和奈奎斯特片段之外还有数个复频率片段不能用于发送数据。但是，在许多实际情况中，不能发送数据的复频率片段的数量很小或是零。因此，这些现有技术方案一般使用可能已经发送数据的复频率片段以减小PAR。因此，这些方案通常显示出显著的数据率损失。

根据本发明，扰动选择器16利用这里称为模M_k扰动的技术，使用复数数据携带频率片段以减小PAR，而不影响数据率，并且以新的方式附加地使用未使用的频率片段(DC，奈奎斯特和N/4)以进一步减小PAR。当然，如熟悉本领域的人员所知，在这个特定DMT示例中说明的PAR减小技术可以直接应用于改善DMT系统和利用其它调制方案的系统中的变换域信号的其它定义特性。模M_k扰动

利用这种方法，相对于最小所需构像大小扩展信号构像以支持每个复频率片段中的给定数据率，并且把扩展的构像分割成等价类。适当设计图1A和1B中的接收机19，以检测等价类(不是各个构像点或码元)。这给发射机在发送的码元的选择上提供了某种灵活性。可以把这个额外自由度用于优化产生的信号的某些目标函数—更具体地讲，时域峰值幅度。目标函数被优化而没有减小发送的比特率，但是必须提高发射功率以容纳扩展的信号构像中的附加点。但是，通过如下所述那样限制扩展的构像的大小，可以显著地减小PAR，而几乎不增大平均信号功率，因而可以忽略净性能损失。

为了通过一个特定示例说明扩展构像的一般思想，考虑一个以每频率片段两比特速率发射的DMT系统。图2中示出了这样一个特定示例，扩展4-QAM(正交调幅)构像20。扩展构像20包括一个包含点A,B,C和D的基本构像22(在虚线框最里面的构像)，图1中的信号映射器12从这个基本构像22选择码元。扩展构像20还包括扩展区24,26,28和30，每个扩展区包含标为A-D的四个点。所有具有相同标号，即A，的构像点是同一等价类的元素，并且接收等价类中的任何一个点的接收机将该点解码为相同的数据。如下面将详细说明的，通过选择基本构像外部的等价类中的一个点而扰动一个或多个频率片段，可以减小时域峰值。

以下说明如何可以扩展基本构像以形成构像点的等价类。在频域中，每个码元块X包含N个码元(X₀-X_N-1)，每个码元是在一个独立载频上调制的。如下通过逆傅里叶变换给出发送的时域信号矢量： $x_n=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{k=}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_k{e}^{j2\mathrm{\πk}/N},n=0,....,N-1------\left(1\right)$ 即，x=F^HX，其中F是傅里叶变换矩阵，H代表埃尔米特转置。为了保证x是实数，必须选择X具有复共轭对称，即，X_k=X^* _N-k，其中X_N=X₀，意思是X₀是实数，当N是偶数时X_N/2也是实数。

首先考虑复数码元X_k,k=1,2,…,(N/2)-1,(N/2)+1,…,N-1。这些复数码元X_k一般是从L² _k-QAM构像选择的，对应于在复频率k上发送2log₂L_k比特。可以替代地将每个L² _k-QAM构像描述为两个独立L_k-PAM构像的笛卡尔乘积，两个独立L_k-PAM构像分别是码元X_k的每个实部和虚部。把一个值m_k定义为第k个信道中最大PAM信号幅度，d_k是PAM码元之间的距离。值M_k等于2m_k+d_k。值M_k用于定义扩展构像中的等价类点。

为了定义扩展构像，可以扩展基本构像以使每个基本构像点包括所有全等于两个实数和虚数维的任何一个中的每个基本构像点模-M_k的点。所有点全等模-M_k被认为在同一等价类中。例如，见基本构像22外部的扩展区24中的一个点“A”离开基本构像22中的点“A”+M_k。而扩展区26中的另一个点“A”离开基本构像22中的点“A”+jMk。接收机对第k复频率的实部和虚部进行模-M_k运算，因而接收码元在维k上的M_k倍数的任何位移对于接收机都是透明的。应当指出，其它扩展构像也是可能的，并且对于熟悉本领域的人员是已知的。

在理论上每个等价类可以包含无限数量的距离基本构像中的点M_k倍数的点；但是，如下所述，实际上要选择靠近(例如，1M_k)基本构像中点的点，以在取得PAR减小的同时使发射机发射功率需要最小。

作为替代，可以把图2的基本构像22扩展成图3的构像40。这个扩展构像包括基本构像42和扩展区44,46,48,50,52和54。在这里，在第k复频率片段中，有效非零扰动是从集{M,-M,M/2+jM,M/2-jM,-M/2+jM,-M/2-jM}中抽取，其中M=M_k。这个量足以允许式(2)产生的二维点阵∧的元素位移：

然后，需要接收机进行模∧运算。可以有各种类似的扰动集，包括一维，二维或更多维数的整点阵的其它子点阵。熟悉本领域的人员应当知道，对于基于其它点阵—例如二维六角形点阵—的信号构像，还有其它扰动集也是适合的。

参考图4，更详细地示出了扰动选择器16，包括模M_k扰动装置60，扰动装置60扰动时域码元块x，形成多个修改码元块zi,(z_i,0-z_i,N-1)。有一个未使用的频率片段扰动装置62，它通过将能量加到未使用(DC和奈奎斯特)频率片段进一步修改码元块z_i，形成码元块z_i ^′。此外还有一个选择装置64，在PAR减小情况下，选择装置64选择具有最小峰值的修改码元块z_i ^′，或在一般情况下，选择最大地改进了定义特性的码元块。

模M_k扰动装置60通过给时域码元块x加上所有有效扰动矢量v_i,(v_i,0-v_i,N-1)修改时域码元块x，形成时域码元的修改块或矢量，z_i。如下所述，用未使用的频率片段扰动装置进一步修改码元的修改块或矢量z_i，形成矢量z_i′，从中选出带有最小峰值的矢量，并且将它的码元作为输出码元y,y₀-y_N-1发送。扰动选择器16在时域中操作以扰动码元，但是，可以容易地将它修改为在频域中操作，以便用于图1B中所示的发射机10′。

在频域中可以十分容易地描述扰动矢量。任何扰动矢量V=(V₀-V_N-1)，因而每个V_k是第k维中的M_k的整数倍，可以作为一个有效扰动矢量加到码元块X,(X₀-X_N-1)上，如在图1B的扰动选择器16′所做的那样。为了保持发射的信号矢量的复共轭对称，进一步需要V_k=V^* _N-1,k=0,1,…,N-1。如上所述,通过图4中的扰动选择器16的执行，使扰动矢量在时域中加入；因此，必须将所有有效扰动矢量V_i从频域变换到时域，并且加到时域码元块x上。

由于对一个有效扰动矢量的要求是每个V_k应当是第k维中的M_k的整数倍，因此有无限数量的有效扰动矢量。通过以这种方式扰动频域码元X,(X₀-X_N-1)，产生的扰动或修改码元在与未修改码元X，(X₀-X_N-1)相同的等价类中。当把扰动在时域中加入时，如果把扰动或修改时域码元块中的每个码元变换到频域，那么它们将在与产生未修改时域码元x，(x₀-x_N-1)的频域码元X，(X₀-X_N-1)相同的等价类中。

对于许多可逆变换，特别是对于变换量大于四(4)的逆傅里叶变换，搜索全部有效矢量是不实际的(或甚至是不可能的)，但是在一矢量的有限集(例如，仅使一个频率片段的一个实部或虚部扰动+/-M_k的矢量)上的搜索可以取得显著的PAR减小。这包括首先仅扰动一个单一频率的实部或虚部。每个定义为非零的复频率扰动相当于将一个正弦波加到时域码元。正弦波的峰值是由必须是M_k的整数倍的扰动幅度确定的。由于我们不要扰动矢量在时域信号中引起附加峰值，因此确定了使用小的扰动，即+/-M_k扰动。

在一个较大的矢量集上搜索(例如，扰动都在一个片段中或两个片段中的两个频率分量的矢量)的确改进了性能，但增大了搜索复杂性。为了易于说明，我们将说明有效扰动矢量是仅把一个频率片段的一个实部或虚部扰动+/-M_k的矢量的情况。从下面的说明中，熟悉本领域的人员将容易地理解到向更大扰动矢量集的扩展。

信号映射器12将输入数据映射到从基本构像选出的(不必是优化的)N码元或类代表块，然后模M_k扰动装置60通过搜索最佳有效扰动在变换域操作，其中如果一个扰动将一个给出码元块变换到另一个码元块，每个码元在同一等价类中那么它是有效的。

在N个频率片段中，它们中的两个是未使用的(零和奈奎斯特)，因而有N-2个频率片段可以被扰动。每个频率片段可以被扰动四个非零扰动之一，即,+M_k,-M_k,+jM_k和-jM_k，其中 $j=\sqrt{-1}$ 在逆DFT的特定情况下，只有在频域信号具有埃尔米特对称性时，时域信号才是实值。因此，仅有(N-2)/2“较低”频率片段被扰动，而“较高”映象频率片段被选择作为复共轭映象。因此，总共有4(N-2)/2=2(N-2)个有效非零扰动矢量。由于也允许零扰动矢量(即，没有复频率分量的扰动)，因而有2(N-2)+1个有效扰动矢量。

如图5中所示，时域码元块x，(x₀-x_N-1)被加到每个有效扰动矢量v_i(v₀至v_2(N-2))，以产生矢量z_i(z₀至z_2(N-2))。频域扰动矢量V₀是全零扰动矢量。频域扰动矢量V₁被示为，例如，包括一个k=1频率片段实部的+M_k扰动，和一个复共轭频率片段k=N-1的相同的扰动。频域扰动矢量V₂被示为包括，例如，一个k=1频率片段的虚部的+jM_k扰动，和一个复共轭频率片段k=N-1的虚部的-jM_k扰动。当然，在加到时域码元x之前必须把频域扰动矢量变换成一个时域扰动矢量v_i。

例如，可以把这2(N-2)个矢量(和所有零矢量)V_i的逆离散傅里叶变换v_i存储在存储器中，和用于扰动时域码元x，如图6中的流程图70所示。在步骤72，从图1的IDFT装置14获得下一时域码元块x，并且在步骤74把x加到矢量v_i，形成z_i。在步骤76，将z_i提供到图4中的未使用频率片段扰动装置62。在步骤78，i成为1+i，并且在步骤80确定i是否大于2(N-2)+1，即，是否所有2(N-1)+1个矢量(包括所有零矢量)都已加到当前码元块x。如果不是，那么流程前进到步骤74，在那里把x加到下一个扰动矢量v_i。如果i大于2(N-1)+1，那么在步骤82将i设置为零，流程返回到步骤72，在步骤72获得下一个码元块。必须指出，是把每个时域码元块z_i提供到图4中所示的未使用频率片段扰动装置62。

随搜索空间的增大，可望提高PAR减小的程度。例如，在扰动矢量V_i中允许多达两个非零分量。这需要搜索附加的(N-2)*(N-3)个可能的矢量。尽管在这种更大的空间上搜索提供了更大的时域峰值减小，但性能改进可能不足以成为极大地增大复杂性的理由。对于更大的N值(例如，256)，可以允许使用+/-2M_k或更大的M_k倍数的扰动。未使用的频率片段扰动

通过在未使用片段中发送能量来减小峰值的思想不是新的想法，但是，这里说明了使用某些未使用频率片段优化地将峰值功率降至最低的新的低复杂性方法。该方法应用于以下未使用频率片段：DC片段；DC和奈奎斯特片段；奈奎斯特片段；和DC，奈奎斯特和N/4片段。一般在一个训练序列期间，发射机确定哪些频率片段将是未使用片段。然后，使用一种下述对应于未使用片段的技术，用未使用频率片段扰动装置62修改每个来自模M_k扰动装置60的矢量z_i，并且将修改的矢量z_i′提供修改码元选择装置64，在那里选出具有最小峰值的修改矢量z_i′并作为码元y₀-y_N-1发送。DC片段

在未使用DC频率片段时，可以使用这种技术。将每个时域矢量z_i(z₀-z_N-1)中的每个码元z₀-z_N-1移动相等的量等价于仅改变对应的频域矢量Z_i的DC分量。通过将下式(3)加到每个分量z₀-z_N-1，减小每个z_i(z₀-z_N-1)的峰值：其中max和min是时域矢量z_i中的码元z₀-z_N-1的最大和最小值。将得到的矢量记为z_i′。DC和奈奎斯特片段

在未使用DC和奈奎斯特片段时可以使用这种技术。将z_i的偶数码元移动一个值并且将z_i的奇数码元移动另一个值，等价于改变对应频域矢量Z_i的DC和奈奎斯特频率分量的值。偶数码元定义为i是偶数的矢量z的任何分量z_i，奇数码元定义为i是奇数的矢量z的任何分量z_i。通过将下式(4)加到z_i的奇数码元：

和将下式(5)加到z_i的偶数码元：

减小z_i的时域峰值，其中max_odd和min_odd是时域矢量z_i的奇数码元的最大和最小值，而max_even和min_even是时域矢量z_i的偶数码元的最大和最小值。将得到的矢量记为z_i′。奈奎斯特片段

在一些系统中，由于发射机中的变换器是DC阻断的，能量不能在DC频率上发送。发射机中DAC之前的DC电平移位仍然能有利于在DAC避免限幅，但是这个电平随后通过变换器“滤除”。因此，如果我们要在变换器之后的点减小PAR，那么DC频率是无效的。但是，幸运的是使用奈奎斯特频率可以提供与DC频率相同的改进水平，尽管要用稍微复杂一些的算法：

首先，将z_i的奇数时间码元z₁,z₃,…,z_N-1乘以-1。偶数时间码元不变。将这个矢量记为u_i。将这些得到的码元，奇数和偶数时间码元，位移：其中max和min是u_i的最大和最小值。再将这些位移的码元的奇数码元乘以-1。得到的矢量记为z_i′。DC，奈奎斯特和N/4片段

如果发射机除了DC和奈奎斯特频率片段之外也没有使用N/4频率片段，那么每隔三个(每个第四)码元z_n(n mod 4≡k，对于每个k=0,1,2,3)可以被独立地修改。矢量z_i的码元z₀,z₄,z₈等被位移：其中max和min是n mod 4=0时矢量z_i的码元z_n的最大和最小值。矢量z_i的码元z₁,z₅,z₉等被位移：其中max和min是n mod 4=1时矢量z_i的码元z_n的最大和最小值。矢量z_i的码元z₂,z₆,z₁₀等被位移：

其中max和min是n mod 4=2时矢量z_i的码元z_n的最大和最小值。矢量z_i的码元z₃,z₇,z₁₁等被位移：

其中max和min是n mod 4=3时矢量z_i的码元z_n的最大和最小值。

现在，在频域中讨论上述方法。修改频域矢量Z_i以产生Z_i′。DC片段

首先考虑仅使用DC频率片段。Z_i′等于由Z₀′修改的Z_i。设定在频域中Z₀＇=V₀导致恒定矢量(V₀,V₀,…,V₀)/ 被加到N-点时域信号，这具有相等地提高或降低每个时域码元的效果。因此，为了使峰值抽样功率最小，选择DC值以平衡时域码元的最大和最小值，即： $Z_0^{\′}=-\sqrt{N}/2*\left(\max \right(Z_i)+\min (Z_i\left)\right)------\left(11\right)$ 其中max和min是时域矢量z_i的最大和最小值。DC和奈奎斯特片段

这种算法使用了DC和奈奎斯特片段。Z_i′等于由Z₀′和Z_N/2′修改的Z_i。设定在频域中奈奎斯特频率片段Z_N/2′=V_N/2导致将交替矢量(V_N/2,-V_N/2,…,V_N/2,-V_N/2)/

加到N-点时域矢量z_i。此外，如果DC片段Z₀′=V₀，那么在第n个时域码元中的整个扰动是z＇_n=z_n+(V₀+(-1)ⁿV_N/2)/ 由于可以任意地选取V₀和V_N/2，所以这种自由允许我们独立地位移偶数和奇数时域抽样，该独立位移通过选择： $Z_O^{\′}+Z_{N/2}^{\′}=-({\max }_{\mathrm{even}}\left(Z_i\right)+{\min }_{\mathrm{even}}\left(Z_i\right))*\sqrt{N}$ (12)和 $Z_0^{\′}-Z_{N/2}^{\′}=-\left({\max }_{\mathrm{odd}}\right(Z_i)+{\min }_{\mathrm{odd}}(Z_i\left)\right)*\sqrt{N}----\left(13\right)$ 其中max_odd和min_odd是时域矢量z_i的奇数码元的最大和最小值，而max_even和min_even是时域矢量z_i的偶数码元的最大和最小值。奈奎斯特片段

如果不能使用DC片段，但是奈奎斯特片段可用，那么如下所述Z_i′应当等于由_ZN/2修改的Z_i：

1．确定时域码元z_I，(z₀-z_N-1)的峰值的位置，I，(I=自变量max_n(｜z_n｜))。将峰值记为p=z₁，并且将其符号记为s(如果p＞0,s=1；如果p＜0,s=-1)；和

2．设 ${Z_{N/2}}^{\′}=(-1{)}^{I+1}*(P-S*\max \left[\mathrm{ma}{x}_{n\≡I\mathrm{mod}2}\right(-S*Z_n),\mathrm{ma}{x}_{n\≡(I+1)\mathrm{MOD}2}(S*Z_n\left)\right]/2*\sqrt{N}----\left(14\right)$ DC，奈奎斯特和N/4片段

如果DC，奈奎斯特和N/4片段都可以用于减小PAR，那么可以遵循上述用于确定DC和奈奎斯特片段算法的思想确定0，N/2和N/4的对应频域扰动。替代搜索方法

上述有关图6的搜索方法涉及在模M_k扰动装置60中搜索所有2(N-2)+1个扰动矢量v_i,以确定哪一个最大地减小PAR，或最大地改进变换域信号的定义特性。以下说明两个替代搜索方法，这两种方法减小了搜索最大地减小PAR或最大地改进变换域信号的定义特性的扰动矢量的复杂性。熟悉本领域的人员应当知道还有其它搜索方法。

利用图7中所示流程90的第一种方法，在步骤92获得下一时域码元块或矢量x。在步骤94，确定时域码元矢量x中的码元x₀-x_N-1的峰值peak(x)，也确定峰值时间抽样位置I。然后，建立所有非零2(N-2)个扰动矢量v_i的有限集。矢量集v_i′包括对应于+M_k,+jM_k的N-2个扰动矢量中的每一个。剩余矢量N-2扰动矢量只是这些N-2扰动矢量v_i′的负值。在步骤96将对应于零扰动的矢量z₀=x提供给图4的未使用频率片段扰动装置62，并且在步骤98,j成为j+1。在步骤100,将矢量v_i′与x比较，确定在位置I矢量v_i′的符号是否等于peak(x)的符号。如果是，那么在步骤102从x减去该矢量，因而形成提供到图4中的未使用频率片段扰动装置62的z_i。在步骤104,j成为j+1,并且在步骤106,i成为i+1。在步骤108，确定i是否大于N-2。如果是，表明已经考虑了所有N-2个非零矢量(和所有零矢量)，流程前进到步骤110，在步骤110将i和j设置为零，然后获得下一个时域码元块或矢量x。

如果在步骤100确定在位置I的矢量的符号不等于peak(x)的符号，那么在步骤112确定在位置I的矢量v_i的符号是否是peak(x)符号的相反符号。如果是，那么在步骤114将该矢量加到x，因而形成提供到图4中的未使用频率片段扰动装置62的Z_j。在步骤104,j成为j+1，并且在步骤106,i成为i+1。并且，如上所述，在步骤108确定i是否大于N-2。如果是，那么表明已经考虑了所有N-2个非零矢量(和所有零矢量)，流程前进到步骤110，在步骤110将i重置为零，然后获得下一个时域码元块或矢量x。如果在步骤112确定在位置I的矢量v_i的符号不是peak(x)符号的相反符号，那么系统移动到步骤106，在步骤106,i成为i+1，并且流程如前面所述那样进行。

因此，利用这种搜索方法只需要使用与参考图6所述方法相比的不到一半的扰动矢量。在图8-10中说明了另一种替代搜索方法。这种方法通过在每个时间抽样删除不足以减小峰值的扰动矢量，成功地减小了搜索空间。

如图8中所示，我们建立并在存储器中存储了一个扰动矢量集120，图9。该集包括2(N-2)+1个时域扰动矢量(如果我们允许一个频率片段的一个实部或虚部扰动+/-M_k)并且包括所有零扰动矢量。每个矢量包括N个对应于时间码元数量的分量。矢量中的每个分量可以表示为v_i,i，其中i指示该矢量，而j指示该矢量中的分量。如果所有M_k是相同的，那么矢量的每个分量取得从 到 的N/2+1个可能值中的一个。这些值从最小到最大的顺序排列，并且记为vals(I)，其中I=0,1,2…,N/2。

然后，产生一个图9中的三维表130，并且存储之。时间指数j(i=0至N-1)是表中的第一维，I=0至N/2是表中的第二维。第三维是对应于每个时间指数j和N/2+1个I的每一个的矢量的集合，其中如果集120中的v_i,j大于vals(I)，对应的2(N-2)+1点矢量的第i个分量是1。否则，2(N-1)+1点矢量的第i个分量的值是零。如下所述，在扰动矢量搜索算法中使用这个三维表。

首先，定义一个阈值T，它是在模M_k扰动之后的最大允许峰值。由于未使用频率片段扰动装置进一步减小峰值，其不必是系统的最大允许峰值。阈值T取决于系统，并且选择为它能减小峰值的某个值。将另一个值A，最大扰动，设为等于 一个频率片段中的一个实部或虚部中的+/-M_k扰动，是产生的时域抽样中的最大扰动。然后，定义一个矢量goodT。这个矢量最初使它的2(N-2)+1个分量的每个设置为1,[1,1,…,1]。这些分量对应于图8中矢量集120的2(N-2)+1个扰动矢量，并且1表示对应的矢量是一个“好(good)”矢量和应当考虑用于减小PAR，而零表示该矢量不好，并且不应当考虑用于减小PAR。

图10中所示流程图140说明了如何为步骤142中获得的每个时域码元块x(x₀-x_N-1)建立矢量goodT。在步骤144中，将时间指数j设定为零。在步骤146，确定是否｜x_j｜≤｜T-A｜，其中x_j是时域码元块x的第j个分量。如果是，表示没有扰动矢量会使｜x_j｜超过阈值，系统前进到步骤148。在步骤148，将时间指数j递增到下一个时间抽样，并且在步骤150确定是否j＞N-1。如果是，则表示块x中的所有码元已经被考虑。在步骤152，用来自矢量goodT的“好”矢量，或其某个子集，产生修改的码元块z_i，提供到图4的未使用频率片段扰动装置62。即，将块x加到每个如矢量goodT指示的好的候选者的扰动矢量，形成修改的码元块z_i。然后，流程前进到步骤142，在步骤142获得下一个码元块x。如果在步骤150确定j不大于N-1，那么流程返回到步骤146。

如果在步骤146确定｜x_j｜不小于或等于｜T-A｜，那么在步骤154确定是否｜x_j-T｜≤A。如果是，那么在步骤156矢量goodT成为goodTNAND表[j][pertindex1]。其中表[j][pertindex1]是对图9的三维表130中的2(N-2)+1点矢量中的一个的指数。指数j代表时间，例如，0,1…N-1,如下计算的pertindex1表示选择了N/2+1个矢量的集中的哪一个对应于时间指数j的矢量。pertindex1的值的计算首先如下确定maxp的值：

maxp=T-x_j(15)其中maxp是在时间j的最大允许扰动。然后，如下计算pertindex1： $\mathrm{pertindex}1=\mathrm{ceil}\left\{\frac{\sqrt{N}}{2\mathrm{\π}}\mathrm{co}{s}^{-1}\right(\frac{\sqrt{N}}{2M}\left(\max p\right)\left)\right\}------\left(16\right)$ 其中反余弦可以通过使用存储的查询表确定，“ceil”相当于向上约略到最接近的整数。也可以替代地用存储的查询表从maxp直接确定pertindex1。在步骤156设定了goodT之后，在步骤148递增时间指数j，流程如上所述进行。

如果在步骤154确定｜x_j-T｜不小于或等于A，那么在步骤158确定｜x_j+T｜是否小于或等于A。如果是，那么在步骤160矢量goodT成为goodT AND表[j][pertindex2]，其中表[j][pertindex2]是图9的三维表130中的2(N-2)+1个点矢量的集中的一个矢量的指数。指数j表示时间，例如0,1…N-1，并且如下计算的pertindex2指示选择了N/2+1矢量的集中的哪一个对应于时间指数j的矢量。pertindex2的值的计算首先如下确定minp的值：

minp=-T-x(j)    (17)其中minp是在时间j的最小允许扰动。然后如下计算pertindex2： $\mathrm{pertindex}2=\mathrm{ceil}\left\{\frac{N}{2\mathrm{\π}\}}{\cos }^{-1}\right(\frac{\sqrt{N}}{2M}\left(\min p\right)\left)\right\}------\left(18\right)$ 其中反余弦可以通过使用存储的查询表确定，“ceil”相当于向上约略到最接近的整数。pertindex2也可以替代地用一个存储的查询表从minp直接确定。在步骤160设定了goodT之后，在步骤148递增时间指数j，并且流程如上所述进行。

如果在步骤158确定｜x_j+T｜不小于或等于A，那么在步骤162将goodT的2(N-2)+1个分量中的每一个设定为零，[0,0,…,0],这表示没有扰动矢量能够充分地减小峰值。然后系统返回到步骤142，在步骤142获得下一个时域码元块x。或者可以提高阈值T，并且系统可以在步骤144重新开始。

在考虑了每一时域码元块x中的所有x_j值之后，获得了矢量goodT的值。该矢量中的任何一个分量是1，表示图8中矢量集120中对应的矢量是一个扰动矢量的好的候选矢量。那么存在着几种选择。第一种涉及选择任何一个好的矢量，将它加到当前码元块x，形成一个修改的码元块，并将修改的码元块提供到未使用频率片段扰动装置。另一种选择包括将每个好矢量加到当前码元块x，形成修改的码元块，并将修改的码元块提供到未使用频率片段扰动装置。再一种选择包括将特定数量的好矢量加到当前码元块x，形成修改的码元块，并将修改的码元块提供到未使用频率片段扰动装置。

第一种选择减小了复杂性，但也在某种程度上降低了性能。利用第二种选择并且适当地选择阈值T，可以使性能损失最小，但复杂性降低不如选择1显著。用选择3，性能和复杂性降低之间的平衡处于选择1和2之间。

应当指出，如果所有M_k不相等，那么必须修改图9中的表130。修改表130的两种选择如下。

在第一种选择中，定义M=max_kM_k，即，所有M_k的最大值。然后假设每个基本构像被扩展模-M。表130将保持不变，只是它将基于上面定义的M的值。也就是说，用这个M值确定A和vals(I)，其中I=0,1,2,…,N/2。

在第二种选择中，通过假设第k基本构像被扩展模-M_k并且对于不同的频率片段k可以有不同的M_k值而产生表130。这意味着有效扰动矢量的时间抽样值可以取N/2+1个以上的值。设maxval和minval代表有效扰动矢量的分量采取的最大和最小值。等价地，maxval将等于： $\max \mathrm{val}=2\×\underset{k}{\max }\frac{M_k}{\sqrt{N}}------\left(17\right)$ 和minval=-maxval。那么，定义vals(I)为minval至maxval的间隔希望的粒度(granularity)的值，其中I为0至L,L=(maxval+minval)/粒度+1。注意表的第一维现在具有L+1项，而不是N/2+1。因此，表的大小可以更大。现在pertindex1计算为pertindex1=floor((maxp-minval)/粒度)，其中floor相当于向下约略到最接近的整数，pertindex2计算为pertindex2=ceil((minp-minval)/粒度)，其中ceil相当于向上约略到最接近的整数。表产生的其余部分以及表的使用与前面相同。接收机

图11中示出了图1A和1B中所示接收机19的示意方框图。修改的码元y经过信道后在接收机19接收为码元w。接收机19包括一个串行并行转换器170，串行并行转换器170以串行形式接收时域码元w，并把它们转换为接收时域码元块w,w₀-w_N-1。将接收的时域码元块w,w₀-w_N-1提供到离散傅里叶变换装置172，离散傅里叶变换装置172将时域码元转换为接收频域码元块W,W₀-W_N-1。把接收的频域码元块W,W₀-W_N-1提供到频域均衡装置174，频域均衡装置174考虑信道对发送的修改频域码元Y,Y₀-Y_N-1的影响，并按比例换算接收的码元W,W₀-W_N-1,以产生码元Y′,Y′₀-Y′_N-1，码元Y＇,Y′₀-Y′_N-1是发送码元Y,Y₀-Y_N-1的评估值。将发送码元评估值提供到逆信号映射器176，逆信号映射器176将发送的修改频域码元的评估值Y′,Y′₀-Y′_N-1转换为对应于分别提供到图1A和1B的发射机10和10′的输入比特的输出比特178。

逆信号映射器176设计为检测等价类(不是独立的构像点或码元)，或说它进行等价类模运算。码元Y′,Y′₀-Y′_N-1对应于从，例如，图2的扩展的构像20选择的频域点的评估值，但是由于信道上的噪声它们可能不等于那些构像点。因此，逆信号映射器176在将码元逆映射为输出比特178时必须考虑这种信道噪声。例如，逆信号映射器可以首先将每个码元Y′₀-Y′_N-1映射到扩展构像的最接近的点，然后将这个扩展构像点映射到基本构像中的等价点。熟悉本领域的人员应当知道反向信号映射器的其它可能实现。替代扰动选择器

在图12的替代扰动选择器16a中，将模-M_k扰动应用到输入码元b次。应当应用的模-M_k扰动次数取决于块大小N和希望的系统复杂性。每次重复(即，每应用一次模-M_k扰动)，减小了时域码元的峰值。在数次重复之后这种减小将减小到零。

将时域码元x(X₀-X_N-1)提供给扰动选择器16a。在第j次重复，模-M_k扰动装置180接收时域码元X_j-1，其中X₀=X。模-M_k扰动装置通过将所有有效扰动矢量v_i加到时域码元块x_j修改之，形成修改的块z_j,i。修改的码元选择装置182选择具有最小峰值的修改码元块z_j,i，并将其输出到下一级模-M_k扰动装置180，在这里将有效扰动矢量v_i加到其上。

图13的扰动选择器16b与扰动选择器16a十分类似。仅有的不同在于，在传送到第一级模-M_k扰动装置180之前，将输入码元x提供到未使用频率片段扰动装置190，扰动装置190选择未使用频率片段扰动以使x的峰值最小。通常，在模-M_k扰动之前应用未使用频率片段扰动装置将使峰值能够在前几级中更快地减小。但是，它可能也会在后几级导致稍高的峰值。也就是说，在足够数量的级之后，扰动选择器16a可以产生具有比扰动选择器16b产生的更低峰值的码元。

图15-18中示出了多个替代扰动选择器。这些替代扰动选择器应用从图14中所示流程图200说明的降低了复杂性的扰动矢量搜索导出的扰动的数次重复。流程图200中步骤202-220的操作基本上与图10中的流程图14相同，因此不再说明。在一次给定重复中，如果降低复杂性的扰动搜索取得它的阈值T，那么减小阈值T。如果没有取得阈值，那么提高阈值。如果分配的重复数，numloops，还没有完成，那么对修改的码元应用降低复杂性扰动搜索，并确定另一个扰动。阈值T和重复数，numloops，取决于系统。应当注意，T提高或降低的量在每次重复中不必相同。

图15中的流程图230说明了一种替代扰动选择器的操作。在步骤232，获得下一个时域码元块x和初始阈值T，在步骤234将指数k初始化到零。在步骤236，利用码元x和阈值T，执行确定goodT说明的“好”扰动矢量集的降低复杂性扰动搜索(图14的流程200)。在步骤238，如果goodT是非零，那么在步骤240选择任何一个用v表示的“好”矢量，并用于修改x，即，x=x+v。一般首先选择第一个好矢量，即，对应于矢量goodT中第一个“1”的扰动矢量。在步骤242，减小阈值T，并且在步骤244递增指数k。然后，在步骤246确定是否k＜numloops。如果是，那么再次用修改的x执行减小降低复杂性扰动搜索。如果不是，那么在步骤248将修改的码元y=x输出到图1A的并行串行转换器18。作为替代，如果在步骤238,goodT不是非零，那么在步骤250提高阈值T，并在步骤244递增指数k。接下来，在步骤246确定是否k＜numloops，并且流程如上所述继续进行。

在流程图260的步骤262-280中说明了另一个替代扰动选择器的操作。流程图260的操作与图15中的流程230基本相同，仅有的差别在于以下方式。如果在步骤268确定goodT不是非零，那么在步骤280提高阈值T，但是不递增指数k。而是将流程前进到步骤266，在步骤266执行不递增指数k的降低复杂性扰动搜索。在这个实现中，时域码元峰值总是被降低numloops次。这可以导致更低的峰值。

在图17所示的流程图290中的步骤292-312和图18所示的流程图320中的步骤322-342中说明了两个附加替代扰动选择器的操作。这两个扰动选择器的操作分别与图15和16的选择器的操作类似。仅有的差别在于，在第一次在降低复杂性扰动搜索(图17的步骤298，图18的步骤328)中使用之前，通过执行使用未使用频率片段扰动以减小x峰值的未使用频率片段扰动(图17的步骤294，和图18的步骤324)修改输入时域码元x。然后，对修改码元执行降低复杂性扰动搜索。

应当指出，本发明可以在能够存储在计算机盘或存储芯片之类的计算机可用介质中的软件和/或固件中实现。本发明也可以采取通过，例如，因特网电发送的载波实现的计算机数据信号的形式，例如在以软件/固件实现本发明时。

本发明可以用其它特定形式实现，而不脱离本发明的精神或基本特征。在各个方面应当将说明的实施例考虑为说明性的，而不是限制性的。因此，本发明的范围是由附属权利要求指定的，而不是由上述说明书指定的。所有的改变只要在权利要求等价物的意义和范围内的，都被它们所涵盖。

Claims (1)

1．在用于在数据块中通过信道向接收机发送数据的发射机中，一种用于改进变换域码元的定义特性的装置，该装置包括：

将输入数据映射到一个第一域中的码元块的信号映射器；其中从包含在一个具有扩展码元的扩展构像中的基本构像选择每个码元，和其中基本构像中的至少一些码元具有一个或更多的对应扩展码元；每个基本码元及其对应的扩展码元定义了代表对接收机的相同数据的码元的等价类；和

扰动变换装置，其响应码元块，为第一域中的每个码元块产生一个扰动变换域码元块，以便改进变换域码元的定义特性；其中在第一域中，扰动变换域码元块中的每个码元在与该码元块中的每个对应码元的相同等价类中。

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