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        OFDM系統(tǒng)中降低峰均比的改進(jìn)聯(lián)合算法

        2011-08-11 08:22:56鮑文彬
        通信技術(shù) 2011年10期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化信號方法

        鮑文彬

        (南京工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京 210006)

        0 引言

        正交頻分復(fù)用技術(shù)是一種多載波數(shù)字通信技術(shù),其顯著特點是利用的各個子載波是相互正交的,具有高效的頻譜利用率和良好的抗多徑衰落性能,在諸多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,但是在研究 OFDM系統(tǒng)時發(fā)現(xiàn)存在高峰均功率比(PAPR)問題,而高峰均比的信號通過功率放大器往往會產(chǎn)生失真,嚴(yán)重影響系統(tǒng)性能,抑制了 OFDM技術(shù)的更進(jìn)一步應(yīng)用。因此必須設(shè)法降低信號的峰均比。

        1 峰均比的定義和描述

        OFDM系統(tǒng)中的PAPR的定義如下:

        2 PTS算法

        部分傳輸序列(PTS)方法是S.Muller和J.Huber首先提出的,其中輸入的長度為N的數(shù)據(jù)塊X被劃分成V份部相交的集合,再通過適當(dāng)?shù)姆绞胶喜⑦@些分組,以減小PAPR。

        首先利用向量來定義N點數(shù)據(jù)符號}, 然后把向量X分割成V個集合,分別用來表示。分割方法都要遵循如下的原則:每個子載波只能出現(xiàn)在一個 PTS子序列內(nèi),而且每個 PTS子序列所包含的子載波個數(shù)必須相等,為N/V個。但是,需要注意的是,每個PTS子序列的長度仍為N,也就是說除了包含N/V個子載波外,其他的序列均用零來填充。

        把分割得到的V個集合按求和的方式組合起來得到:

        其中,V個部分發(fā)送的序列,推到過程利用了IFFT的線性性質(zhì)及分割向量間的正交性。

        實際應(yīng)用中可以將 PTS旋轉(zhuǎn)因子中的一個不做任何改動,通過適當(dāng)?shù)剡x擇輔助加權(quán)系數(shù),使得峰值信號達(dá)到優(yōu)化。

        3 限幅(clipping)類技術(shù)

        將輸入的信號sn用極坐標(biāo)表示為那么限幅后的信號為:

        其中,Amax是系統(tǒng)允許的最大的信號幅值,超過的部分將被限制,但是相位不變。限幅率(CR)為:其中Pm為限幅前OFDM信號的平均功率。我們定義當(dāng)CR=0時為硬限幅,當(dāng)CR趨向于無窮大是為沒有限幅的理想系統(tǒng)。

        直接限幅法是最簡單的方法,信號在經(jīng)過非線性部件之前進(jìn)行限幅,在OFDM信號幅度峰值或附近采用非線性操作,就可以使峰值信號地獄所期望的最大電平值,從而降低信號的PAPR值。限幅適用于任何數(shù)目子載波的系統(tǒng)。但是限幅也會帶來其他問題。因為限幅是一個非線性的過程,它將導(dǎo)致嚴(yán)重的帶內(nèi)噪聲和帶外干擾,從而降低整個系統(tǒng)的誤比特率性能和頻譜效率。

        4 次優(yōu)化方法

        由Cimini和Sollenberger提出的次優(yōu)化方法,這種方法在計算復(fù)雜度上大大減小了數(shù)據(jù)的計算量,因為它僅使用二進(jìn)制的加權(quán)因子。次優(yōu)化方法通過V步地帶就可以得到所需的次優(yōu)相位向量,只需要進(jìn)行計算V個N點IFFT變換。而IFFT變換的次數(shù)將隨著分割子序列數(shù)V呈現(xiàn)線性增長,次優(yōu)化方法相對于經(jīng)典 PTS方法在計算復(fù)雜度上大大降低PTS方法在降低OFDM系統(tǒng)的PAPR時選擇最優(yōu)化序列時的方法是采用遍歷搜索的方法,這就使得遍歷搜索的計算量非常的大。如果子序列的數(shù)目大于4,那么其計算量將成倍增加。所以,一般選擇次優(yōu)化的方法,來找出次優(yōu)的序列。

        那么,每一次PTS方法,只需要計算P次的系統(tǒng)信號的PAPR和P-1次比較。如果采用最優(yōu)算法,那么要進(jìn)行PM次的系統(tǒng)信號的PAPR計算和PM次的比較。所以,PTS的次優(yōu)化方法在很大程度上降低了算法的計算復(fù)雜度。

        5 改進(jìn)算法

        次優(yōu)化方法在每步進(jìn)行迭代的時候,只是改變了相位向量V個系數(shù)因子中的某一個。本文提出的改進(jìn)方法就是基于改變更多的相位向量的系數(shù)因子的思想,利用漢明距離,同時引入了聯(lián)合分割方法和限幅法。首先利用聯(lián)合分割的方法分割V個子序列,之后經(jīng)過改進(jìn)的次優(yōu)化方法,最后經(jīng)過限幅法。其中,V為聯(lián)合分割之后得到的PTS子序列數(shù),m為系統(tǒng)迭代次數(shù)。對最優(yōu)加權(quán)向量對應(yīng)的最小PAPR值、迭代級數(shù)m進(jìn)行初始化。將N個子載波分割為V個子塊,并分別進(jìn)行N點的IFFT變換;令計算出其所對應(yīng)的PAPR值記作 PAPR0,迭代級數(shù)m=1;分別計算向量中對應(yīng)的PAPR中對應(yīng)的最小的PAPR值,記為PAPRJ,和對應(yīng)的重新計算此時的系統(tǒng)PAPR值,如果PAPRj<PAPR0,那么就把這時的權(quán)值系數(shù)存入到權(quán)值向量中,然后判斷m>(V/R)成立則表示已經(jīng)進(jìn)行了V次迭代處理,進(jìn)入下一步。若m>V不成立,則進(jìn)入下一級的迭代過程,令m=m+1,進(jìn)入下一級的迭代過程。若PAPRj< PAPR0b不成立,則進(jìn)入下一步; 進(jìn)入限幅模塊。本文提出的改進(jìn)方法就是基于上述改變更多的相位向量的系數(shù)因子的思想,同時引入了聯(lián)合分割方法和限幅法。首先利用聯(lián)合分割的方法分割V個子序列,之后經(jīng)過改進(jìn)的次優(yōu)化方法,最后經(jīng)過限幅法。

        6 仿真比較

        6.1 聯(lián)合算法與基本算法的比較

        仿真次數(shù)1000,子載波數(shù)N=128,調(diào)制方式為QPSK,4倍過采樣,為了降低復(fù)雜度,旋轉(zhuǎn)相位因子從{±1}中選取。同樣2種算法組合時,級聯(lián)順序不同,聯(lián)合算法的降低性能、引入的限幅噪聲也會不同。在相同參數(shù)設(shè)置情況下,圖1給出了PTS-Clipping算法,PTS算法,改進(jìn)PTS-Clipping算法對信號PAPR降低性能的差異。

        圖1是PTS、PTS-Clipping、改進(jìn)PTS- Clipping算法降低峰均比的比較。根據(jù)圖1示可見各2個算法降低峰均效果比從高到低分別是改進(jìn)PTS- Clipping、PTS- Clipping。V=2時,PTS-Clipping方法使少于百分之1的OFDM符號數(shù)據(jù)塊的PAPR值低于7.8 dB,次優(yōu)化方法的降低OFDM系統(tǒng)PAPR值低于 8.7 dB,而提出的改進(jìn)的 PTS-Clipping方法的降低OFDM系統(tǒng)的PAPR值低于8.5 dB。也就是說提出的改進(jìn)方法的降低OFDM系統(tǒng)PAPR性能比次優(yōu)化方法好0.2 dB,而比PTS-Clipping方法差0.7 dB。V=4時,PTS-Clipping方法少于百分之1的OFDM符號數(shù)據(jù)塊的PAPR值低于7 dB,次優(yōu)化方法的降低 OFDM 系統(tǒng) PAPR值低于 7.5 dB,而提出的改進(jìn)PTS-Clipping方法的降低OFDM系統(tǒng)的PAPR值低于7.3 dB。也就是說提出的改進(jìn)方法的降低OFDM系統(tǒng)PAPR性能比次優(yōu)化方法好0.2 dB,而比PTS-Clipping方法差0.3 dB。V=8時,PTS-Clipping方法少于百分之1的OFDM符號數(shù)據(jù)塊的PAPR值低于5.8 dB,次優(yōu)化方法的降低OFDM系統(tǒng)PAPR值低于6.7 dB,而提出的改進(jìn)的PTS-Clipping方法的降低OFDM系統(tǒng)的PAPR值低于6.5 dB。也就是說提出的改進(jìn)方法的PAPR性能比次優(yōu)化方法好0.2 dB,而要比PTS-Clipping方法差0.7 dB。

        圖1 改進(jìn)聯(lián)合算法、聯(lián)合算法的CCDF曲線和原始曲線的比較

        7 結(jié)語

        本文對降低OFDM系統(tǒng)PAPR的PTS-Clipping算法和改進(jìn) PTS-Clipping算法都做了較深入的研究。通過仿真表明,選擇合適的參數(shù),PTS-Clipping算法和改進(jìn) PTSClipping算法都可以獲得一定的峰均比優(yōu)化。但是比起獲得同等優(yōu)化的PTS-Clipping算法,改進(jìn)PTS-Clipping算法算法降低了計算復(fù)雜度,工程實現(xiàn)簡單,具有一定的實用價值。

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