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        MIMO-OFDM系統(tǒng)中降低峰均功率比技術(shù)的研究

        2011-09-06 01:19:42孫立香
        山西電子技術(shù) 2011年6期
        關(guān)鍵詞:邊帶復(fù)雜度天線

        張 慧,孫立香

        (鹽城紡織職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇鹽城 224005)

        0 引言

        MIMO-OFDM已成為第四代無線通信的關(guān)鍵技術(shù)之一,它將MIMO與OFDM相結(jié)合,使這兩種技術(shù)優(yōu)勢互補,從而獲得容量大、抗多徑干擾能力強等眾多優(yōu)點。但是由于MIMO-OFDM使用了OFDM調(diào)制方式,它在繼承OFDM調(diào)制眾多優(yōu)點的同時,也不可避免地存在信號具有較高峰均功率比(PAPR)等問題[1,2]。

        目前已提出了多種方法來解決這一問題,大致可以分為三類:信號畸變技術(shù)、編碼類技術(shù)、概率類技術(shù)。信號畸變是一種非常直接和有效地降低PAPR的方法,然而,它將導(dǎo)致嚴重的帶內(nèi)干擾和帶外噪聲,從而降低整個系統(tǒng)的誤比特性能和頻譜效率;編碼類技術(shù)降PAPR為線性過程,它不會使信號產(chǎn)生畸變,但編碼類技術(shù)的計算復(fù)雜度非常高;概率類技術(shù)能有效降低信號的PAPR,其缺點也是計算復(fù)雜度太大,但到目前為止,已有很多有效的方法來減少計算的復(fù)雜度。因此,在這三類技術(shù)中,概率類技術(shù)最有希望解決OFDM中的PAPR問題。

        在概率類技術(shù)里,SLM、PTS具有很好的性能,應(yīng)用比較廣泛,但也不可避免地具有計算量大的問題[2,3]。在MIMOOFDM系統(tǒng)中,為了進一步減少計算量,對傳統(tǒng)的概率類技術(shù)進行了一些改進,已經(jīng)提出了協(xié)同選擇性映射法(CSLM)和多天線協(xié)同工作的PTS算法(CPTS算法)等方法[4,5]。天線旋轉(zhuǎn)取反(CARI)是一種全新的MIMO-OFDM系統(tǒng)中的PAPR減小方法,而不是將OFDM中現(xiàn)有的PAPR降低算法移植到 MIMO-OFDM系統(tǒng)中[6]。本文將著重對 CSLM、CPTS、CARI這三種方法進行研究分析。

        1 協(xié)同選擇性映射法(CSLM)

        1.1 OFDM中的選擇性映射法(SLM)

        SLM技術(shù)的主要原理是:在發(fā)射端,通過原始數(shù)據(jù)與不同的相位序列相乘,產(chǎn)生足夠多的互不相同的數(shù)據(jù)塊(表示相同的原始信息),并且從中選擇PAPR最小的一組用于傳輸。

        SLM可以非畸變地降低OFDM符號的PAPR,大大減小大峰值信號出現(xiàn)的概率,且可以用于任意子載波數(shù)和調(diào)制方式的情況,但是其代價也是非常明顯的,既需要計算額外M-1組IFFT運算(假設(shè)有M組相位序列),接收機又需要得知所選擇的隨機相位序列矢量。因此,要將選擇的矢量的序號作為邊帶信息一起傳送給接收端,并在接收端通過查表或者其它方法恢復(fù)得到所使用的隨機相位矢量。通常,對M個隨機相位序列需要傳送[Log2M]bit的邊帶信息。

        1.2 傳統(tǒng)獨立的選擇性映射法(ISLM)

        利用SLM來降低MIMO-OFDM系統(tǒng)的PAPR。最簡單的方法就是將OFDM系統(tǒng)的SLM技術(shù)直接遷移到MIMOOFDM系統(tǒng)中,即對每個天線上的發(fā)射數(shù)據(jù)分別獨立應(yīng)用SLM算法來降低每個天線上數(shù)據(jù)的PAPR,稱之為傳統(tǒng)獨立的 SLM 方案(Individual Selective Mapping,ISLM)。

        ISLM方案是SLM算法應(yīng)用到MIMO-OFDM系統(tǒng)中時最簡單的方法,可以顯著地改善MIMO-OFDM系統(tǒng)的PAPR分布,使每個天線上的PAPR都達到最佳。這種方法是可行的。但對于SLM這種非畸變降低PAPR的方法來說,需要在接收天線一端精確地了解發(fā)射機所采用的輔助信息,因此,SLM中的相位信息需要準(zhǔn)確無誤地發(fā)送給接收天線。而在ISLM算法的MIMO-OFDM系統(tǒng)中,每個發(fā)射天線分別調(diào)用SLM算法,均需傳送[Log2M]bit的邊帶信息來確定所選隨機相位序列,則Nt個發(fā)射天線共需發(fā)送Nt[Log2M]bit的邊帶信息,可見其輔助信息量是很大的。

        1.3 協(xié)同選擇性映射法(CSLM)

        為了減小邊帶信息量,對ISLM算法進行了改進,文獻[6]提出了多天線協(xié)同工作的SLM算法(Concurrent Selective Mapping,CSLM)。在改進的SLM方案中,每個天線上使用統(tǒng)一的隨機相位序列矢量來進行調(diào)制。即對于M個不同的隨機相位序列矢量p(m)m=1,2,…,M,首先用p(1)分別對Nt個發(fā)射天線上的信號進行調(diào)制。然后對所得調(diào)制信號分別實施IFFT計算,相應(yīng)得到Nt個不同的時域輸出序列,分別計算它們的PAPR值,并選出其中PAPR值最大的一個。然后再用相位p(2)進行調(diào)制,依此類推,可得到M個PAPRmax值。最后,選取PAPRmax最小的一組序列進行傳輸。MIMO-OFDM系統(tǒng)中CSLM結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

        圖1MIMO-OFDM系統(tǒng)CSLM原理圖

        與ISLM算法相比,在CSLM方案中,由于每個天線上使用統(tǒng)一的相位序列p(m),則Nt個發(fā)射天線攜帶有相同的邊帶信息,僅需傳送[Log2M]bit的邊帶信息來確定所選擇的隨機相位矢量,從而大大減小了輔助信息量。

        2 多天線協(xié)同工作的PTS算法一CPTS算法

        2.1 OFDM中的部分傳輸序列法(PTS)

        PTS法的基本思想是將信號在發(fā)送端的傅立葉變換分割成M個獨立的子塊,每個子塊單獨進行傅立葉變換,然后各子塊分別乘上一個相位旋轉(zhuǎn)因子進行相位旋轉(zhuǎn),經(jīng)過優(yōu)化相位旋轉(zhuǎn)因子后,發(fā)送各子塊組合出的PAPR最低的OFDM信號,并選擇這個相位的最優(yōu)相位旋轉(zhuǎn)因子向量作為邊帶信息進行發(fā)送。

        同SLM方法一樣,PTS也是可以用于任意子載波數(shù)和調(diào)制方式的情況,而且是非畸變的降低OFDM符號的PAPR,但是卻以增加發(fā)送帶寬、系統(tǒng)的計算量以及系統(tǒng)硬件復(fù)雜度為代價。

        2.2 獨立的PTS算法(IPTS)

        在MIMO-OFDM系統(tǒng)中,顯然可以利用PTS算法來降低MIMO-OFDM系統(tǒng)的PAPR。最簡單的方法就是對每個天線上的發(fā)射數(shù)據(jù)分別應(yīng)用PTS算法來降低每個天線上數(shù)據(jù)的PAPR,稱之為獨立的PTS算法(IPTS,Individual Partial Transmit Sequences)。

        IPTS算法可以顯著減小信號的PAPR,然而該算法并未考慮空時分組碼中的正交特性對設(shè)計所帶來的好處,因此它的計算復(fù)雜度是相當(dāng)大的。

        2.3 CPTS算法

        為了減小IPTS的計算量和邊帶信息,文獻[5]中提出了一種多天線協(xié)同工作的PTS算法,利用空時分組碼中數(shù)據(jù)的正交性來降低IPTS算法的運算量。簡單起見,以兩發(fā)射天線的STBC-OFDM系統(tǒng)為例進行說明。CPTS的結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

        圖2 CPTS的結(jié)構(gòu)框圖

        CPTS算法的基本思路是將兩路數(shù)據(jù)協(xié)同調(diào)用PTS算法,天線1上待發(fā)射的數(shù)據(jù)利用PTS算法的迭代搜索方式來獲得使PAPR最低時的權(quán)值向量A。經(jīng)過合理的變換(權(quán)值相量轉(zhuǎn)換),將權(quán)值向量A轉(zhuǎn)換為B,而B是使天線2上待發(fā)射的數(shù)據(jù)APPR最低的權(quán)值向量,然后直接應(yīng)用權(quán)重向量B對天線2上的數(shù)據(jù)進行變換。這樣天線2上的數(shù)據(jù)就省略了權(quán)值向量的搜索過程和應(yīng)用PTS時的IFFT變換過程。

        與傳統(tǒng)的IPTS算法相比,CPTS算法的主要優(yōu)勢是很明顯的,其可以在保持PAPR降低效果不變的同時,把運算量降低近一半。

        3 天線旋轉(zhuǎn)取反算法一CARI算法

        將OFDM中現(xiàn)有的PAPR降低算法移植到MIMO-OFDM系統(tǒng)中時,只可能在降低算法復(fù)雜度、減小邊帶信息量以及效驗邊帶信息是否正確等方面有所改進,對PAPR的降低效果是沒有影響的。為了進一步提高對MIMO-OFDM系統(tǒng)PAPR 的降低效果,M.Tan.、Z.Latinovic[2]等人提出一種全新的MIMO-OFDM系統(tǒng)中的PAPR減小方法算法——交叉天線旋轉(zhuǎn)倒置法(Cross-Antenna Rotation and Inversion,CARI)。

        天線旋轉(zhuǎn)取反(CARI)方案利用MIMO-OFDM系統(tǒng)中具有多個發(fā)射天線這一特性,將不同天線上的數(shù)據(jù)進行分塊交叉旋轉(zhuǎn),按一定的規(guī)則重新排列,從而獲得多組發(fā)送數(shù)據(jù)。CARI方法,與簡化的SLM、PTS方法相比,具有較好的PAPR性能,且每次迭代沒有復(fù)數(shù)乘法運算,降低了復(fù)雜度。CARI方案原理圖如圖3所示。

        圖3 CARI方案原理圖

        但由于CARI方法的迭代次數(shù)很多,計算量還是很大的。因此,為了減小CARI方案中較大的排序數(shù)目和邊帶信息量,M.Tan.等人同時也提出了兩種次最優(yōu)算法,即連續(xù)次最優(yōu)交叉天線旋轉(zhuǎn)倒置法(Successive Suboptimal-CARI,SS-CARI)和隨機次最優(yōu)交叉天線旋轉(zhuǎn)倒置法(Random Suboptimal-CARI,RS-CARI)。它們以較小的性能損失換取了計算量的大幅度減小。

        4 結(jié)論

        MIMO-OFDM系統(tǒng)已成為新一代高速通信系統(tǒng)研究中的熱點,而高峰均功率比(PAPR)是這一系統(tǒng)的主要缺點,成為其進一步發(fā)展的障礙。在實際應(yīng)用中,我們可以使用一些有效的方法來降低PAPR。本文簡要介紹了PAPR減小算法中的SLM和PTS算法以及其直接在MIMO-OFDM系統(tǒng)中的應(yīng)用——ISLM和IPTS算法,同時還著重對改進算法CSLM和CPTS以及新算法CARI進行了詳細的描述,分析了各算法的優(yōu)缺點。

        [1]佟學(xué)儉,羅濤.OFDM移動通信技術(shù)原理與應(yīng)用[M].北京:人民郵電出版社,2003.

        [2]茍彥新.無線電抗干擾通信原理及應(yīng)用[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2005.

        [3]Chin-Liang Wang,Yuan Ouyang.Low-Complexity Selected Mapping Schemes for Peak-to-Average Power Ratio Reduction in OFDM Systems[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2005,12(53):4652-4660.

        [4]楊娟,顏彪,朱一歡,等.基于選擇性映射的 MIMOOFDM系統(tǒng)中PAPR減小技術(shù)[J].揚州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2007,1(10):32-35.

        [5]洪善艷.MIMO-OFDM系統(tǒng)中峰均功率比降低算法的研究[D].浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文 ,2006.

        [6]Tan M,Latinovic Z,Bar-Ness Y.STBC MIMO-OFDM Peak-to-Average Power Ratio Reduction by Cross-Antenna Rotation and Inversion[J].IEEE Communications Letters,2005,9(7):592-594.

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