張竹馨 胡記文 張永永
摘 要:隨著用戶對(duì)通信質(zhì)量要求的快速上升,針對(duì)一種應(yīng)用于短波通信的OFDM動(dòng)態(tài)資源分配算法存在運(yùn)算時(shí)間長(zhǎng)的問題,提出了最小誤碼率準(zhǔn)則下基于Low-complexity的改進(jìn)動(dòng)態(tài)資源分配算法。該算法在給定注水線的情況下,一次去除不合格的子信道,然后在基于指數(shù)形式的近似誤碼率公式基礎(chǔ)上進(jìn)行比特分配,并采取Fischer算法的功率分配方式進(jìn)行功率分配。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在不影響誤碼率的情況下,降低功率分配方案運(yùn)算的復(fù)雜度,提高動(dòng)態(tài)資源分配的效率。
關(guān)鍵詞:OFDM;最小誤碼率準(zhǔn)則;Fischer;動(dòng)態(tài)資源分配
中圖分類號(hào):TN929 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-1302(2016)08-0-03
0 引 言
短波在遠(yuǎn)距離通信方面具有獨(dú)一無(wú)二的優(yōu)點(diǎn),一直以來(lái)國(guó)家應(yīng)急救援部隊(duì)都把短波通信作為惡劣通信環(huán)境下的一種重要通信手段。短波通信從被發(fā)現(xiàn)以來(lái)[1],就在軍事、航海等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[2]。但是短波信道的時(shí)變色散特性嚴(yán)重影響著短波通信的數(shù)據(jù)傳輸速率和數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量,怎樣解決這些問題已經(jīng)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。
多載波正交頻分復(fù)用(OFDM)技術(shù)將串行高速數(shù)據(jù)流串并變換為若干個(gè)并行低速數(shù)據(jù)流[3],接著在N個(gè)子信道上分別進(jìn)行調(diào)制,最后相互疊加在一起進(jìn)行發(fā)送。通過選擇正確的子載波頻率,使得這些子載波的頻譜保持正交特性,并且在接收端可以無(wú)失真的解調(diào)出發(fā)送信息。
短波通信與OFDM技術(shù)相結(jié)合,將會(huì)在很大程度上提升其頻譜使用率、傳輸數(shù)據(jù)速度和抗干擾性能。在OFDM技術(shù)應(yīng)用到短波通信的基礎(chǔ)上,繼續(xù)引進(jìn)動(dòng)態(tài)資源分配技術(shù),利用OFDM技術(shù)的可靠性和動(dòng)態(tài)資源分配技術(shù)的高效性,將會(huì)使短波通信具有更高的頻譜利用率、更快的數(shù)據(jù)傳輸速率和更好的數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量。
三種經(jīng)典動(dòng)態(tài)資源算法是由Hughes-Hartogs根據(jù)數(shù)學(xué)中的Greedy優(yōu)化方法提出來(lái)的Hughes-Hartogs算法,也被稱為貪婪(Greedy)算法,以及Chow提出一種近似于注水線算法的次優(yōu)功率最小化動(dòng)態(tài)比特功率分配算法,和Fischer提出的以誤碼率最小化為優(yōu)化準(zhǔn)則的算法?;贔ischer算法,文獻(xiàn)[4]提出一種最小誤碼率準(zhǔn)則的改進(jìn)算法,雖然該算法仍存在運(yùn)算時(shí)間較長(zhǎng)的問題,但在注水線的計(jì)算過程中還可以進(jìn)一步優(yōu)化。基于此,本文提出了一種最小誤碼率準(zhǔn)則下的改進(jìn)算法,在基于指數(shù)形式的近似誤碼率公式基礎(chǔ)上進(jìn)行比特分配,簡(jiǎn)化了子信道比特和功率分配計(jì)算過程,縮短了計(jì)算時(shí)長(zhǎng),提高了動(dòng)態(tài)資源分配的效率。
1 動(dòng)態(tài)資源分配原理簡(jiǎn)述
1.1 動(dòng)態(tài)資源分配技術(shù)
動(dòng)態(tài)資源分配是為了提高系統(tǒng)性能,改變子載波和功率分配方式既定信道資源分配方式的局限性,在通信環(huán)境改變的情況下,保證信道質(zhì)量好的子信道得到更多的比特和功率分配。這是注水原理的思想[5,6],也是我們進(jìn)行動(dòng)態(tài)資源分配的指導(dǎo)思想。而具體的分配方案就需要具體的優(yōu)化準(zhǔn)則來(lái)確定。常見的在限定條件下求最優(yōu)的優(yōu)化準(zhǔn)則有MA準(zhǔn)則、RA準(zhǔn)則和誤碼率最小化準(zhǔn)則。
1.2 注水原理
注水原理的目的是讓通信質(zhì)量好的信道得到更多的比特和功率分配。優(yōu)則多分,劣則寡分。即子信道上所得功率的大小與SNR(信噪比)的大小有著密切的關(guān)系,SNR高的子信道得到的功率要大于SNR低的子信道得到的功率。注水功率分配示意圖如圖1所示。
圖1中展示了注水原理的功率分配方案[7]。橫坐標(biāo)表示信道頻率,縱坐標(biāo)表示SNR倒數(shù),而陰影部分面積的總和代表總的分配功率。由上圖可知,把總功率像水一樣注入到陰影部分中,就能實(shí)現(xiàn)信道容量最大,這就是注水(Water-Filing)分配方法。
1.3 最小誤碼率優(yōu)化準(zhǔn)則算法
基于最小誤碼率優(yōu)化準(zhǔn)則的經(jīng)典算法是Fischer算法[8]。參照Fischer算法,文獻(xiàn)[4]提出了一種新算法。該算法仍然采用基于最小誤碼率的優(yōu)化準(zhǔn)則。與Fischer算法相比,主要的不同和改進(jìn)是以指數(shù)形式的近似誤碼率公式取代Fischer算法中基于相鄰碼元一致邊界定理的誤碼率公式,來(lái)計(jì)算新的比特分配公式?;谛碌谋忍胤峙涔降膬?yōu)點(diǎn)是可以設(shè)定注水門限,保證比特分配的最優(yōu)性,并且具有比Fischer算法低的系統(tǒng)誤碼率。該算法原理如下:
(1)首先根據(jù)各子信道的信道增益平方的倒數(shù)來(lái)計(jì)算各子信道的噪聲功率δ2。設(shè)定總的子信道個(gè)數(shù)為N,N'最終可以用來(lái)傳輸數(shù)據(jù)信號(hào)總的子信道個(gè)數(shù),初始時(shí)設(shè)定N=N',激活的子信道集合表示為I,設(shè)I的初值為I={1,2,…, N},總比特?cái)?shù)為R,總功率為S。
(2)由公式(1)計(jì)算注水線λ的值,按照公式(2)計(jì)算子信道i分配的比特?cái)?shù)b(i)。
(3)若b(i)≤0且i∈I,那么N'=N'-1,從I中剔除第i個(gè)子信道。然后重新進(jìn)行步驟(2),直到b(i)>0,i∈I。
(4)(i)=round(b(i)),如果(i)=0,從I中剔除第i個(gè)信道,設(shè)?bi為量化誤差,且?bi= bi-(i)。
(5)此時(shí)分配的總比特?cái)?shù)為bsum=∑(i∈I)(i)。
(6)若bsum=R,則轉(zhuǎn)到步驟(7),否則調(diào)整(i),直到bsum=R。
若bsum>R,找到最小的?bi且(i)>0,調(diào)整(i)=(i)-1, bsum=bsum-1,?bi=?bi-1。
若bsum
(7)最后對(duì)可以使用的信道進(jìn)行功率分配。每個(gè)子信道上的功率可用下式來(lái)計(jì)算:
可以看出,算法中由基于指數(shù)形式的近似誤碼率公式確定的比特分配公式和Fischer算法中由基于相鄰碼元一致邊界定理的誤碼率公式確定的比特分配公式不同。功率分配仍然和算法中采用的公式一樣。
2 最小誤碼率準(zhǔn)則下低復(fù)雜度的改進(jìn)算法
通過上述步驟(3)可以看出,如果集合I中有不合格的子信道時(shí),每一次只去除一個(gè)子信道,接著計(jì)算新注水線和剩下所有子信道上的比特分配,若不可用子信道很多,循環(huán)的次數(shù)就多,計(jì)算量就會(huì)很大,算法運(yùn)算時(shí)間就會(huì)隨之增長(zhǎng)。
基于Low-complexity的改進(jìn)算法的目的就是改變此不足,一次去除給定注水線情況下集合I中所有不合格子信道,再轉(zhuǎn)入第二步,重新計(jì)算注水線和比特分配,直到集合I中所有的b(i)>0。
如果集合I中有兩個(gè)或者以上的子信道比特分配小于等于零,按照算法一次只去除一個(gè)子信道,通過理論可以證明,上面計(jì)算中不合格的子信道上的比特分配在下次迭代中仍然小于等于零。而且可以證明,通過逐次去除不合格子信道所得的注水線和一次去除所有不合格子信道所得到的注水線完全相同。即可一次去除集合I中所有滿足b(i)≤0的子信道,然后返回注水線以及子信道比特?cái)?shù)計(jì)算步驟,直到集合I中所有的b(i)>0。
改進(jìn)算法步驟如下:
(1)首先根據(jù)子信道的信道增益平方的倒數(shù)來(lái)計(jì)算子信道的噪聲功率δ2。設(shè)定總的子信道個(gè)數(shù)為N,N'最終可以用來(lái)傳輸數(shù)據(jù)信號(hào)總的子信道個(gè)數(shù),初始時(shí)設(shè)定N=N',激活的子信道集合表示為I,設(shè)I的初值為I={1,2,…,N},總比特?cái)?shù)為R,總功率為S。
(2)由公式(1)可計(jì)算注水線λ的值,然后按照公式(2)計(jì)算b(i)。
(3)從I中剔除所有b(i)≤0的子信道,假設(shè)有M個(gè)子信道不合格,那么N'=N'-M,然后重新進(jìn)行步驟(2),直到b(i)>0,i∈I。
(4)(i)=round(b(i)),如果(i)=0,從I中剔除第i個(gè)子信道,設(shè)?bi為量化誤差,?bi= bi-(i)。
(5)此時(shí)分配的總比特?cái)?shù)為bsum=∑(i∈I)(i)。
(6)若bsum=R,則轉(zhuǎn)到步驟(7),否則調(diào)整(i),直到bsum=R。
若bsum>R,找到最小的?bi且(i)>0,調(diào)整(i)=(i)-1, bsum=bsum-1,?bi=?bi-1。
若bsum
(7)最后對(duì)可用的子信道進(jìn)行功率分配。每個(gè)子信道上的功率可用公式(3)來(lái)計(jì)算。
3 改進(jìn)算法仿真分析
經(jīng)過理論推導(dǎo)后可知,算法改進(jìn)后,計(jì)算量將會(huì)降低,因此運(yùn)算時(shí)間也將隨之減少。計(jì)算量降低的多少和選取子信道的信噪比有關(guān),差的子信道越多,計(jì)算量降低的就越多,改進(jìn)的效果就越突出。下面主要是驗(yàn)證原算法和改進(jìn)算法在誤碼率性能上是否有大的差異。仿真參數(shù)表如表1所列。
通過圖2可以看出算法改進(jìn)前后的誤碼率性能沒變,這種改進(jìn)只起到了降低復(fù)雜度、減少運(yùn)行時(shí)間的效果。
運(yùn)算時(shí)間仿真參數(shù)設(shè)置同上,信道模型仍然是3徑的Watterson信道,加性高斯白噪聲,軟件為Matlab2007,仿真20次。仿真結(jié)果如圖3所示。
從圖3可以看出,算法經(jīng)過改進(jìn)后運(yùn)行時(shí)間變短,這主要得益于改進(jìn)算法在原算法第三步的基礎(chǔ)上進(jìn)行了修改,使得每次循環(huán)迭代運(yùn)算次數(shù)減少,從而加快了算法運(yùn)算速度。改進(jìn)后的算法比原算法平均運(yùn)行時(shí)間縮短16%~18%,改進(jìn)效果明顯。
4 結(jié) 語(yǔ)
本文給出了最小誤碼率準(zhǔn)則下低復(fù)雜度的改進(jìn)算法,解決了一種基于誤碼率最小化準(zhǔn)則的算法中存在的迭代次數(shù)多、計(jì)算量大的問題,降低了迭代次數(shù)和計(jì)算量。改進(jìn)算法比原算法平均運(yùn)算時(shí)間縮短16%~18%,而系統(tǒng)的誤碼率性能不變。這在一定程度上提高了應(yīng)用于短波通信中的OFDM系統(tǒng)動(dòng)態(tài)資源的分配效率。
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