CN105871763A - 一种基于qr分解的信道均衡方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于QR分解的信道均衡方法及***，该方法包括以下步骤：在发送端对每个OFDM信号预先做基于离散傅里叶变换的预处理；在接收端采用基于QR分解的信道均衡算法，对经过预处理的OFDM信号进行恢复。本发明首次提出对可见光通信***中发送端的OFDM信号进行预处理，并在接收端采用基于QR分解的信道均衡算法，有效地降低了频率选择性衰落带来的影响，同时，在发送端不需要知道信道的传输条件，而且在实际应用过程中，本发明不需要针对不同的条件进行额外特定的调整，降低了复杂度和成本，并显著地提高了传输性能。

Description

一种基于QR分解的信道均衡方法及***

技术领域

本发明涉及光通信领域，具体涉及一种基于QR分解的信道均衡方法及***。

背景技术

目前的可见光通信***中，由于电线长度的问题，从两个或多个不同的光源发出的光会在接收端引起较大的延时，这种延时在接收端会引起信号的频率选择性衰落。为了处理这种频率选择性衰落，可以在OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)***中采用比特和功率预均衡来补偿这类衰落，然而这种方法需要预先知道信道的特征，这在实际应用中会增加复杂度；也有对发送端的OFDM信号采用Alamouti code(阿拉莫提码)的编码方式，以增加信号抗频率衰减的能力，然而这种方式在实际应用中，由于光源产生的信号被编码成了不同的码源，需要增加发射机的数量。

有鉴于此，针对可见光通信***，急需设计一种新的信道均衡方法，以解决现有的处理频率选择性衰落的方法存在复杂度较高和成本较高的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是设计一种新的信道均衡方法，以解决现有的处理频率选择性衰落的方法存在复杂度较高和成本较高的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是提供一种基于QR分解的信道均衡方法，包括以下步骤：

在发送端对每个OFDM信号预先做基于离散傅里叶变换的预处理；

在接收端采用基于QR分解的信道均衡算法，对经过预处理的OFDM信号进行恢复。

在上述技术方案中，在发送端对每个OFDM信号预先做基于离散傅里叶变换的预处理具体包括以下步骤：

在发送端将OFDM信号划分为多个子带，并对每个子带上的OFDM信号做离散傅里叶变换，然后再对每个OFDM信号做离散傅里叶逆变换，生成OFDM时域信号。

在上述技术方案中，具体包括以下步骤：

用S_MV表示实际传输的OFDM信号，经过信道传输后，接收到的OFDM频域信号用R_MV表示，R_MV首先经过基于离散傅里叶变换的预处理后可以表示为：

R_MV＝Diag(H_MV)PS_MV (1)

公式(1)中，H_MV表示信道的频率响应；Diag(H_MV)表示对H_MV进行对角矩阵操作；P表示经过基于离散傅里叶变换预处理后得到的N×N矩阵，P的第k行、第l列的元素表示为

接下来对信道进行QR分解和对子载波上的数据进行均衡，定义矩阵M＝Diag(H_MV)P，并且对矩阵M进行QR分解，则公式(1)可以表示为：

R_MV＝MS_MV＝QR_MVS_MV (2)

公式(2)中，R_MV为上三角矩阵，Q为酋矩阵；

在公式(2)的左右两边都乘以QH，则公式(2)可以表示为：

${\tilde{R}}_{MV}=Q^H{R}_{MV}=R_{MV}{S}_{MV}---\left(3\right)$

由于R_MV为上三角矩阵，那么的第i个元素可以表示为：

${\tilde{R}}_{MV}^i=R_{MV}^{i,i}{S}_{MV}^i+\underset{m=i+1}{\overset{MV}{\Σ}}{R}_{MV}^{i,m}{S}_{MV}^m---\left(4\right)$

公式(4)中，表示R_MV的第i行第m列元素，那么第i个子载波上的数据可以通过子载波i+1,…MV上的数据进行恢复，如公式(5)所示：

$S_{MV}^i=\frac{{\tilde{R}}_{MV}^i-{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=i+1}^{MV}{R}_{MV}^{i,m}<S_{MV}^m>}{R_{MV}^{i,i}}---\left(5\right)$

公式(5)中，表示判决后的数据。

在上述技术方案中，所述H_MV通过信道估计获得。

本发明还提供了一种基于QR分解的信道均衡***，包括发射端和接收端，

在发射端，通过信号发生器产生要发送的基带信号，利用多个LED分别对每个基带信号进行调制，生成光强度调制信号，并发送至接收端；

在接收端，光电探测器接收发射端发送的光强度调制信号，通过数字信号处理装置对光强度调制信号进行信道均衡和判决以恢复基带信号。

在上述技术方案中，所述数字信号处理装置包括低通滤波器、示波器和LED。

本发明首次提出对可见光通信***中发送端的OFDM信号进行预处理，并在接收端采用基于QR分解的信道均衡算法，有效地降低了频率选择性衰落带来的影响，同时，在发送端不需要知道信道的传输条件，而且在实际应用过程中，本发明不需要针对不同的条件进行额外特定的调整，降低了复杂度和成本，并显著地提高了传输性能。

附图说明

图1为本发明实施例提供的实际应用场景图；

图2为本发明实施例提供的一种基于QR分解的信道均衡方法流程图；

图3为本发明实施例提供的一种基于QR分解的信道均衡***的结构示意图。

具体实施方式

本发明通过对发送端的OFDM信号进行预处理，即在发送端对每个OFDM信号预先做离散傅里叶变换，再对每个OFDM信号做离散傅里叶逆变换，使得每个OFDM信号上各个子载波上的数据相互关联，使得当频率选择性衰落发生在某个子载波上的时候，其余未发生明显频率选择性衰落的子载波可以用来恢复该子载波(发生频率选择性衰落的子载波)上的信息。同时，在接收端采用基于QR分解的信道均衡算法，对经过预处理的OFDM信号进行恢复，使得每个OFDM信号的子载波上的数据可以同时恢复。

下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明做出详细的说明。

如图1所示，为本发明实施例的实际应用场景图，在实际情况中，电线长度的不同会导致在某些重叠区域接收到的信号会发生频率选择性衰落，如果功率差较小，更会引起很强的频率选择性衰落。

本发明实施例提供了一种基于QR分解的信道均衡方法，如图2所示，包括以下步骤：

S1、在发送端对每个OFDM信号预先做基于离散傅里叶变换的预处理，即DFT(Discrete Fourier Transform，离散傅里叶变换)解调。

S2、在接收端采用基于QR分解的信道均衡算法，对经过预处理的OFDM信号进行恢复。

S1具体包括以下步骤：在发送端将OFDM信号划分为V个子带，并对每个子带上的OFDM信号做M点的DFT，然后再对每个OFDM信号做N点的IDFT(Inverse Discrete Fourier Transform，离散傅里叶逆变换)(其中，N>MV)，生成OFDM时域信号。

本发明提供的信道均衡方法的具体流程为：用S_MV表示实际传输的OFDM信号，经过信道传输后，接收到的OFDM频域信号用R_MV表示，R_MV首先经过DFT解调后可以表示为：

R_MV＝Diag(H_MV)PS_MV (1)

公式(1)中，H_MV表示信道的频率响应，可通过信道估计获得；Diag(H_MV)表示对H_MV进行对角矩阵操作；P表示经过基于离散傅里叶变换预处理后得到的N×N矩阵，P的第k行、第l列的元素表示为

接下来对信道进行QR分解和对子载波上的数据进行均衡，定义矩阵M＝Diag(H_MV)P，并且对矩阵M进行QR分解，则公式(1)可以表示为：

R_MV＝MS_MV＝QR_MVS_MV (2)

公式(2)中，R_MV为上三角矩阵，Q为酋矩阵；

在公式(2)的左右两边都乘以QH，则公式(2)可以表示为：

${\tilde{R}}_{MV}=Q^H{R}_{MV}=R_{MV}{S}_{MV}---\left(3\right)$

由于R_MV为上三角矩阵，那么的第i个元素可以表示为：

${\tilde{R}}_{MV}^i=R_{MV}^{i,i}{S}_{MV}^i+\underset{m=i+1}{\overset{MV}{\&Sigma;}}{R}_{MV}^{i,m}{S}_{MV}^m---\left(4\right)$

从公式(4)可以看出，不受子载波1,2，…,i的影响，其中，表示R_MV的第i行第m列元素，那么第i个子载波上的数据可以通过子载波i+1,…MV上的数据进行恢复，如公式(5)所示：

$S_{MV}^i=\frac{{\tilde{R}}_{MV}^i-{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=i+1}^{MV}{R}_{MV}^{i,m}<S_{MV}^m>}{R_{MV}^{i,i}}---\left(5\right)$

公式(5)中，表示判决后的数据，从公式(5)可以看出，采用QR分解的方法可以一次性恢复整个OFDM信号，由于所有子载波上的数据相关联，所以本方案有效地降低了某个或者某些子载波因为频率选择性衰落所受到的影响。

本发明实施例还提供了一种基于QR分解的信道均衡***，如图3所示，包括发射端10和接收端20，

在发射端10，通过信号发生器产生要发送的基带信号，利用多个LED分别对每个基带信号进行调制，生成光强度调制信号，并发送至接收端20。

在接收端20，光电探测器接收发射端10发送的光强度调制信号，通过数字信号处理装置对光强度调制信号进行信道均衡和判决以恢复基带信号。

数字信号处理装置包括低通滤波器、示波器和LED。

本方案仅采用一个发射机将相同的OFDM信号发送到各个LED(本实施例以两个LED为例)上，降低了复杂度和成本。

本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人在本发明的启示下作出的结构变化，凡是与本发明具有相同或相近的技术方案，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于QR分解的信道均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：

在发送端对每个OFDM信号预先做基于离散傅里叶变换的预处理；

在接收端采用基于QR分解的信道均衡算法，对经过预处理的OFDM信号进行恢复。

2.如权利要求1所述的基于QR分解的信道均衡方法，其特征在于，在发送端对每个OFDM信号预先做基于离散傅里叶变换的预处理具体包括以下步骤：

在发送端将OFDM信号划分为多个子带，并对每个子带上的OFDM信号做离散傅里叶变换，然后再对每个OFDM信号做离散傅里叶逆变换，生成OFDM时域信号。

3.如权利要求1所述的基于QR分解的信道均衡方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

用S_MV表示实际传输的OFDM信号，经过信道传输后，接收到的OFDM频域信号用R_MV表示，R_MV首先经过基于离散傅里叶变换的预处理后可以表示为：

R_MV＝Diag(H_MV)PS_MV (1)

公式(1)中，H_MV表示信道的频率响应；Diag(H_MV)表示对H_MV进行对角矩阵操作；P表示经过基于离散傅里叶变换预处理后得到的N×N矩阵，P的第k行、第l列的元素表示为

接下来对信道进行QR分解和对子载波上的数据进行均衡，定义矩阵M＝Diag(H_MV)P，并且对矩阵M进行QR分解，则公式(1)可以表示为：

R_MV＝MS_MV＝QR_MVS_MV (2)

公式(2)中，R_MV为上三角矩阵，Q为酋矩阵；

在公式(2)的左右两边都乘以QH，则公式(2)可以表示为：

${\tilde{R}}_{MV}=Q^H{R}_{MV}=R_{MV}{S}_{MV}---\left(3\right)$

由于R_MV为上三角矩阵，那么的第i个元素可以表示为：

${\tilde{R}}_{MV}^i=R_{MV}^{i,i}{S}_{MV}^i+\underset{m=i+1}{\overset{MV}{\&Sigma;}}{R}_{MV}^{i,m}{S}_{MV}^m---\left(4\right)$

公式(4)中，表示R_MV的第i行第m列元素，那么第i个子载波上的数据可以通过子载波i+1,…MV上的数据进行恢复，如公式(5)所示：

$S_{MV}^i=\frac{{\tilde{R}}_{MV}^i-{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=i+1}^{MV}{R}_{MV}^{i,m}<S_{MV}^m>}{R_{MV}^{i,i}}---\left(5\right)$

公式(5)中，表示判决后的数据。

4.如权利要求3所述的基于QR分解的信道均衡方法，其特征在于，所述H_MV通过信道估计获得。

5.一种基于QR分解的信道均衡***，其特征在于，包括发射端和接收端，

在发射端，通过信号发生器产生要发送的基带信号，利用多个LED分别对每个基带信号进行调制，生成光强度调制信号，并发送至接收端；

在接收端，光电探测器接收发射端发送的光强度调制信号，通过数字信号处理装置对光强度调制信号进行信道均衡和判决以恢复基带信号。

6.如权利要求5所述的基于QR分解的信道均衡***，其特征在于，所述数字信号处理装置包括低通滤波器、示波器和LED。