CN104639493A - 一种信号传输方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种信号传输方法，包括：将待传输的数据符号分组，每组包括L个所述数据符号；其中，L为预设的每次叠加发送的数据符号数；对于任一组数据符号，将该组的L个数据符号进行串并转换后分别进行脉冲成型，并对形成的各个时域波形分别进行不同的延时，再将延时后的时域波形叠加后进行发送；其中，任一组数据符号中K个时域波形的延时均小于T；K为预设的重叠发送的数据符号个数，L大于等于K，T为每个数据符号的时间长度。应用本申请，能够提高数据传输序列的传输速率和频谱效率，并有效控制码间干扰。

Description

一种信号传输方法

技术领域

本申请涉及通信技术，特别涉及一种信号传输方法。

背景技术

未来移动通信对于数据传输速率的要求会非常的高，而可用于移动通信的频率资源却十分有限，如何在极为有限的频率资源条件下满足通信业务量***式增长的需求，只有最大限度提高频谱效率才可能满足这些需求。但是，以目前的技术手段甚至理论概念来看，这都有相当的难度。

以现有的理论和技术，我们只能靠扩展带宽来增加传输速率。在频谱资源受限的情况下，是不允许我们一直扩展带宽的，这迫使我们只能去寻找一些新型高频谱效率传输技术。

众所周知，国际电信联盟(International Telecommunication Union，ITU)为IMT-Advanced(International Mobile Telecommunications-Advanced)的陆地无线接口确定了两种标准，分别是LTE-Advanced(Long Term Evolution-Advanced)和WirelessMAN-Advanced(Wireless Metropolitan Area Network-Advanced)，这两大标准都采用OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)作为下行链路传输技术。同时，WirelessMAN-Advanced也选用OFDM作为其上行链路传输技术。OFDM是一种子载波在频域互相重叠但保持正交性的多载波传输技术，其基本特征有以下几点：

1)使用相对较多的窄带子载波，而直接多载波扩展只占用几个子载波；

2)时域上利用简单的矩形脉冲进行成型，且以正交的形式进行发送；

频域上子载波排列紧密且重叠正交，间隔为△f＝1/T，T是子载波的调制符号周期。

图1和图2分别是OFDM频域单子载波和频域多子载波正交叠加，由图可以看出，OFDM频域是正交叠加的。图3是OFDM时域正交示意图，其中每个方框仅代表一个时域数据符号，并无特殊含义，由图我们也可以看出，OFDM时域也是正交的。

作为OFDM的改进，SC-FDMA(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access，单载波频分多址)在时域、频域也是正交的，它被用于LTE/LTE-A上行链路之中。不仅局限于此，在现有的技术中，大多都是时域、频域正交的。

综上所述，在现有的技术中，发送端大多都是时域正交的，那么在频率资源匮乏的情况下，时域正交模型已经无法再满足未来移动通信中高速率和高频谱效率的要求。

即便对于那些发送端非正交的时域重叠技术，其实现的高复杂度也是一大瓶颈。例如在发送端需要发送的符号序列长度较长，干扰不可控，并且长序列不利于与现在广泛应用的一些编码和调制技术相结合；再比如，在接收端需要对整体发送序列进行译码、判决，时延较大，这不利于高速的数据流处理。

发明内容

本申请提供一种信号传输方法，能够提高传输速率和频谱效率，并有效控制码间干扰。

为实现上述目的，本申请采用如下的技术方案：

一种信号传输方法，包括：

将待传输的数据符号分组，每组包括L个所述数据符号；其中，L为预设的每次叠加发送的数据符号数；

对于任一组数据符号，将该组的L个数据符号进行串并转换后分别进行脉冲成型，并对形成的各个时域波形分别进行不同的延时，再将延时后的时域波形叠加后进行发送；

其中，任一组数据符号中K个时域波形的延时均小于T；K为预设的重叠发送的数据符号个数，L大于等于K，T为每个数据符号的时间长度。

较佳地，所述对形成的各个时域波形分别进行延时包括：

当L>K时，对任一组数据符号中的第i个数据符号，其对应的延时时间其中，K为预设的所述时域波形的重叠个数；

当L＝K时，对任一组数据符号中的第i个数据符号，其对应的延时时间

${\mathrm{\τ}}_i=(i-1)\frac{T}{K},(i=\mathrm{1,2},...,K).$

较佳地，L与K之差小于设定的阈值。

较佳地，根据***对码间干扰的控制要求确定所述阈值、L和K。

较佳地，该方法进一步包括：接收发送的时域波形，并对接收信号进行采样和均衡检测，得到发送的各组数据符号。

较佳地，所述均衡检测时使用最小均方误差方法、迫零方法或匹配滤波方法。

由上述技术方案可见，本申请中，首先将数据符号进行分组，对每个组内的数据符号，进行串并变换后分别延时不同的时间，再将延时后的信号叠加后发送。通过上述方式，能够在相同时间内发送更多的信号，从而能够提高传输速率和频谱效率。同时，利用重叠个数的可控性，控制码间干扰。

附图说明

图1为OFDM频域单子载波的示意图；

图2为OFDM频域多子载波正交叠加；

图3为时域正交示意图；

图4为本申请中信号传输方法的基本流程示意图；

图5为本申请中(6,4)高频谱效率传输信号示意图；

图6为本申请中(L,K)高频谱效率传输信号示意图

图7为本申请中L>K的发送端模型；

图8为K重高频谱效率传输信号示意图；

图9为本申请中L＝K的发送端模型；

图10为本申请中L>K的接收端模型；

图11为本申请中L＝K的的接收端模型；

图12为本申请中4重高频谱效率传输信号示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术手段和优点更加清楚明白，以下结合附图对本申请做进一步详细说明。

本申请提出一种干扰可控的高频谱效率传输方法。图4为本申请中信号传输方法的基本流程示意图。如图4所示，该方法包括：

步骤401，对待传输的数据符号进行分组。

在进行分组时，每组包括L个数据符号；其中，L为预设的每次叠加发送的数据符号数。在下面的详细描述中再详细介绍L。

对分组后的每一组数据符号，执行步骤402～403的处理。在下面步骤402和403的描述中仅以一组数据符号(分组A)的处理为例进行描述。

步骤402，将分组A中的数据符号进行串并变换，再将每个数据符号经过脉冲成型滤波器进行脉冲成型处理，形成时域波形。

步骤403，对于分组A中的各个时域波形分别进行不同的延时，再将延时后的各个时域波形叠加后发送。

在进行延时处理时，分组A中的K个数据符号的延时均小于T。其中，T为每个数据符号的时间长度。通过这样的延时处理，在进行时域波形叠加发送时，K个数据符号中有部分时域波形是有重叠的，从而能够提高频谱效率和数据传输速率。同时，进一步通过K的取值，可以控制引入的码间干扰。

经过上述处理后的叠加信号进行发送，接下来通过步骤404进行接收处理。

步骤404，接收发送的时域波形，并对接收信号进行采样和均衡检测，得到发送的每组数据符号。

至此，本申请中信号传输方法的基本流程结束。其中步骤401～403的处理为发送端的处理，步骤404为接收端的处理。本申请最基本的信号传输方法可以仅包括发送方法。

下面对本申请中信号传输方法的具体实现进行详细描述。首先对发送端的发送方法进行详细描述。

为了对发送端模型进行详细的描述，先引入两个定义：

定义1每次重叠发送的时域波形的个数叫做码长，即前述L。

定义2时域波形的重叠个数叫做重数，即前述K。

并且，L和K满足关系：L≥K。

例如，图5所示的就是(L,K)＝(6,4)高频谱效率传输信号，图中需要说明的是，每个方框仅代表一个时域波形的示意，并无其它特殊含义。

若L和K可比，则认为此时引入的干扰可控。一般情况下，如果不特别说明L的具体数值，则认为L＝K。例如，4重高频谱效率传输信号就特指(4，4)高频谱效率传输信号。当然，也可以根据实际需要设置L和K的取值，为保证L和K可比，可以令L与K之差小于设定的阈值，其中，阈值、L和K的具体取值可以根据***对码间干扰的控制要求进行设定。下面根据L和K的不同取值关系进行分别描述。

一、L>K的发送端模型

考虑一个(L,K)高频谱效率传输信号，其发送信号示意图如图6所示。如果发端每个符号的时间长度为T，那么，其符号速率为

$R=L\frac{1}{T+(K-1)\frac{T}{K}+(L-K)\frac{T}{K}}.---\left(1\right)$

据此，我们考虑一个L>K的发送端模型，如图7所示。对于图7所示的发送端模型，其主要步骤如下：

第1步：对待传输的数据符号进行分组，分组的方法是每L个数据符号一组，那么，对于N个数据符号，其组数M为

其中表示上取整。

第2步：对第1组的L个数据符号进行串并转换，然后分别对其进行脉冲成型，形成时域波形g_i(t),(i＝1,2,…,K,K+1,…,L)。

第3步：对第2步得到的每个时域波形进行延时，从而得到

x_i(t)＝g_i(t-τ_i),(i＝1,2,…,K,K+1,…,L)，  (3)

其中第i个延时器的延时τ_i为

表示下取整。

第4步：将延时得到的x_i(t)按照图6所示的方法进行相加，得到要发送的时域波形x(t)，然后将x(t)发送出去。

第5步：对第2组到第M组，重复第2步到第4步的步骤，完成所有待传输数据符号的发送。

二、L＝K的发送端模型

考虑一个K重高频谱效率传输信号，其发送信号示意图如图8所示。如果发端每个符号的时间长度为T，那么，其符号速率为

$R=K\frac{1}{T+(K-1)\frac{T}{K}}---\left(5\right)$

据此，我们考虑一个L＝K的发送端模型，如图9所示。对于图9所示的发送端模型，其主要步骤如下：

第1步：对待传输的数据符号进行分组，分组的方法是每K个数据符号一组，那么，对于N个数据符号，其组数M为

其中表示上取整。

第2步：对第1组的K个数据符号进行串并转换，然后分别对其进行脉冲成型，形成时域波形g_i(t),(i＝1,2,…,K)。

第3步：对第2步得到的每个时域波形进行延时，从而得到

x_i(t)＝g_i(t-τ_i),(i＝1,2,…,K)，  (7)

其中第i个延时器的延时τ_i为

${\mathrm{\τ}}_i=(i-1)\frac{T}{K},(i=\mathrm{1,2},...,K).---\left(8\right)$

第4步：将延时得到的x_i(t)按照图8所示的方法进行相加，得到要发送的时域波形x(t)，然后将x(t)发送出去。

第5步：对第2组到第M组，重复第2步到第4步的步骤，完成所有待传输数据符号的发送。

上述即为本申请中信号传输方法中发送方法的具体实现。下面对接收方法进行详细描述，同样针对L和K的不同关系分别描述。

一、L>K的接收端模型

考虑一个L>K的接收端模型，如图10所示。对于图10所示的接收端模型，其主要步骤如下：

第1步：对接收信号r(t)进行采样，那么，采样器输出为

y＝Hx+n，  (9)

其中y＝[y₁,y₂,…,y_L+K-1]^T，y_i表示各个采样时刻的采样值；x＝[x₁,x₂,…,x_K,x_K+1,…,x_L]^T，x_i表示第i个发送符号；H表示采样矩阵；n表示噪声采样值矩阵，R_n＝E(nn^H)。

第2步：对采样器的输出y进行均衡，均衡器输出为

$\hat{x}=\mathrm{Gy}=G(\mathrm{Hx}+n),---\left(10\right)$

其中G表示均衡矩阵。这里我们采用复杂度较低的线性均衡算法，即最小均方误差(MMSE)算法、迫零(ZF)算法以及匹配滤波(MF)算法，其中

G_MMSE＝H^H(HH^H+R_n)^-1，  (11)

G_ZF＝(H^HH)^-1H^H，  (12)

G_MF＝H^H。  (13)

第3步：对均衡器输出进行判决，从而得到发端的L个数据符号。

第4步：对第2组到第M组发端数据重复第1步到第3步的步骤，完成对所有数据符号的接收。

二、L＝K的接收端模型

考虑一个L＝K的接收端模型，如图11所示。对于图11所示的接收端模型，其主要步骤如下：

第1步：对接收信号r(t)进行采样，那么，采样器输出为

y＝Hx+n，  (14)

其中y＝[y₁,y₂,…,y_2K-1]^T，y_i表示各个采样时刻的采样值；x＝[x₁,x₂,…,x_K]^T，x_i表示第i个发送符号；H表示采样矩阵；n表示噪声采样值矩阵，R_n＝E(nn^H)。

第2步：对采样器的输出y进行均衡，均衡器输出为

$\hat{x}=\mathrm{Gy}=G(\mathrm{Hx}+n),---\left(15\right)$

其中G表示均衡矩阵。这里我们采用复杂度较低的线性均衡算法，即最小均方误差(MMSE)算法、迫零(ZF)算法以及匹配滤波(MF)算法，其中

G_MMSE＝H^H(HH^H+R_n)^-1，  (16)

G_ZF＝(H^HH)^-1H^H，  (17)

G_MF＝H^H。  (18)

第3步：对均衡器输出进行判决，从而得到发端的K个数据符号。

第4步：对第2组到第M组发端数据重复第1步到第3步的步骤，完成对所有数据符号的接收。

至此，本申请信号传输方法中的接收方法处理完毕。

下面再通过一个具体的例子说明本申请的信号传输方法。考虑一个4重高频谱效率传输信号，其发送信号示意图如图12所示。

在发送端，首先，将每4个数据符号分为一组。然后，对第1组的4个数据符号进行串并转换，再分别对其进行脉冲成型，形成时域波形g_i(t),(i＝1,2,3,4)。最后，将上一步得到的每个时域波形进行延时相加得到要发送的时域波形x(t)，将x(t)发送出去。

在接收端，首先，对接收波形进行采样，那么，采样器输出为

y＝Hx+n，  (19)

其中y＝[y₁,y₂,…,y₇]^T，y_i表示各个采样时刻的采样值；x＝[x₁,x₂,x₃,x₄]^T，x_i表示第i个发送符号；H表示采样矩阵；n表示噪声采样值矩阵，R_n＝E(nn^H)。如果发送端采用矩形波成型，那么

$H={\left[\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\\ 1& 1& 0& 0\\ 1& 1& 1& 0\\ 1& 1& 1& 1\\ 0& 1& 1& 1\\ 0& 0& 1& 1\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right]}_{7\×4}.---\left(20\right)$

然后，对采样器的输出y进行均衡，均衡器输出为

$\hat{x}=\mathrm{Gy}=G(\mathrm{Hx}+n),---\left(21\right)$

其中G表示均衡矩阵。这里我们采用复杂度较低的线性均衡算法，即最小均方误差(MMSE)算法、迫零(ZF)算法以及匹配滤波(MF)算法。最后，对均衡器输出进行判决，从而得到发端的4个数据符号。

对第2组到第M组发端数据重复上述的步骤，完成对所有数据符号的传输。

通过上述对本申请中信号传输方法的具体描述可见，本申请中，在发送端，首先对待传输的数据符号进行分组，其次将分组后的数据符号经过脉冲成型滤波器，形成时域波形，之后利用延时器，对时域波形进行延时，然后再利用加法器将延时后的时域波形进行相加，在这其中，为了达到干扰可控的目的，每次只选取有限个时域波形进行叠加，最后将叠加后的时域波形发送出去。而在接收端，我们首先对接收到的时域波形进行采样，而后利用复杂度较低的线性均衡算法对采样信号进行均衡检测，最后再对均衡后的数据进行判决，从而得到发送端的所有数据信息。本申请相比于传统的发送端时域正交模型，频谱效率有明显的提高，并且人为引入的码间干扰可控。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (6)

1.一种信号传输方法，其特征在于，包括：

将待传输的数据符号分组，每组包括L个所述数据符号；其中，L为预设的每次叠加发送的数据符号数；

对于任一组数据符号，将该组的L个数据符号进行串并转换后分别进行脉冲成型，并对形成的各个时域波形分别进行不同的延时，再将延时后的时域波形叠加后进行发送；

其中，任一组数据符号中K个时域波形的延时均小于T；K为预设的重叠发送的数据符号个数，L大于等于K，T为每个数据符号的时间长度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其特征在于，所述对形成的各个时域波形分别进行延时包括：

当L>K时，对任一组数据符号中的第i个数据符号，其对应的延时时间其中，K为预设的所述时域波形的重叠个数；

当L＝K时，对任一组数据符号中的第i个数据符号，其对应的延时时间 ${\mathrm{\τ}}_i=(i-1)\frac{T}{K},(i=\mathrm{1,2},...,K).$

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，L与K之差小于设定的阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据***对码间干扰的控制要求确定所述阈值、L和K。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：接收发送的时域波形，并对接收信号进行采样和均衡检测，得到发送的各组数据符号。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述均衡检测时使用最小均方误差方法、迫零方法或匹配滤波方法。