CN107659529A - 一种降低空频块码mimo‑ofdm***峰均比新方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种降低空频块码MIMO‑OFDM***峰均比新方法，基于多相交错旋转(PII，Polyphase Interleaving and Inversion)和低复杂度PII算法(RC_PII，Reduced complexity PII)算法的缺陷，解决了空频块码MIMO‑OFDM***中传输信号的高峰均功率比和高计算复杂度的问题。传输信号经过分块并利用奇、偶数角标实现每个分块信号的分解，按照空频块码编码的特性，将分解的信号进行重组构成新的分块信号，采用移屏方法搜索新的分块信号以获得所有分块信号的次最优组合，该方法不仅避免PII遍历搜索的次数，而且降低了RC_PII的峰均比性能，从而实现***计算复杂度和PAPR性能改善的折衷。
Description
技术领域
本发明涉及移动通信领域，特别是涉及一种降低空频块码MIMO-OFDM***峰均比新方法。
背景技术
正交频分复用技术(OFDM)采用特殊的多载波窄带传输体制，其多载波之间相互正交，具有良好的抗多径干扰能力，可将频率选择性多径衰落信道转化为平坦衰落信道，减小了多径衰落的影响。多输入多输出(MIMO)充分开发空间资源，利用空间上产生的独立并行信道实现多发多收，在不需要增加频谱资源和天线发送功率的情况下，成倍的提高信道容量，同时有效的提高***的传输速率。基于MIMO-OFDM技术的***移动通信***将具有高频谱利用率、高数据传输率、高可靠性,低发射功率，支持的业务从语音扩展到图片、数据、视频等多媒体业务，并能够和现有的各种无线局域网、公用电话网等网络实现无缝对接。
然而，由于MIMO-OFDM***采用的是多载波调制方式，因而它在继承OFDM调制诸多优点的同时，也不可避免地继承了其信号具有较高峰均比(PAPR，Peak-to-Average Ratio)的问题。高峰均比的缺点会迫使高功率放大器(HPA)具有大的回退，这降低了HPA的效率。MIMO-OFDM信号产生带内失真，产生带外噪声，进而频谱扩展干扰以及信号的畸变会导致整个***性能严重下降。高PAPR问题已成为MIMO-OFDM***实用化的一个障碍，因而寻求降低***PAPR的方法是非常必要的。
降低PAPR的技术可以大致分为三类：一类是编码技术，文献“Tsai Y C,Deng S K,Chen K C,etal.Turbo coded OFDM for reducing PAPR and error rates[J].WirelessCommunications,IEEETransactions on,2008,7(1):84-89”，算法思想是利用不同的编码方式规避了可能产生较高PAPR的码元的出现，但是编码过程较为复杂。二类是信号预畸变技术，包括限幅法和压扩法，该技术是最简单最直接的降低峰均比的非线性方法，但前者引入的带内失真和带外辐射会严重地降低***的性能。后者利用压扩函数和逆变换函数实现峰均比的降低，文献“Shiann-Shiun Jeng,and Jia-Ming Chen,Efficient PAPRReduction in OFDM Systems Based on a Companding Technique With TrapeziumDistribution,IEEE Transactions on Broadcasting,vol.57,no.2,pp.291-298,June2011”提出一种梯形分布压扩方法替代常规的均匀部分方案，其可以满足不同性能要求的***，并且能在PAPR和BER性能上作出折中。三类是扰码技术，包括选择性映射SLM和部分传输序列PTS，该技术利用不同的扰码序列对OFDM符号进行加权处理，通过设定PAPR门限值条件，从待传输序列中选择PAPR最小的一组用于传输，这样就显著降低大峰值功率信号出现的概率，但是由于采用过多的IFFT，计算复杂度急剧增加，而且边带信息的传输也造成了数据传输速率的损失。
然而，用于MIMO-OFDM***的PAPR降低算法的研究较少，解决MIMO-OFDM***中的PAPR问题的方法概括为两个方面：一方面是将OFDM***中方法直接移植到MIMO-OFDM***的每一根天线，例如文献“Joo H S,No J S,Shin D J.A blind SLM PAPR reductionscheme using cyclic shift in STBC MIMO-OFDM system[C]//Information andCommunication Technology Convergence(ICTC),2010International Conferenceon.IEEE,2010:272-273”提出了时域循环移位的盲SLM算法，单根天线上对OFDM符号循环移位，无需过多的IFFT次数，在接收端采用ML方法解调，其BER性能不会恶化；另一方面是考虑MIMO-OFDM***本身的特性，采取灵活的方法进行处理。文献“Tao Jiang andCaiLi.Simple Alternative Multisequences for PAPR Reduction Without SideInformation in SFBC MIMO-OFDM Systems.IEEE Transactions on VehicularTechnology,vol.61,no.7,pp.3311-3315,Sep.2012.”提出的AMS(alternativemultisequence)算法，是将信号分块之后再进行重组，这种方案虽然降低了一定的复杂度，但是其PAPR减少量得到了限制。文献“Zoran Latinovic,Yeheskel Bar-Ness.SFBC MIMO-OFDM Peak-to-Average Power Ratio Reduction by Polyphase Interleaving andInversion.IEEE Commun.Lett.,vol.l0,no.4,pp.266-268,April 2006.”提出的PII(Polyphase Interleaving and Inversion)算法，利用SFBC编码的特性构造信号序列，能较好的降低SFBC MIMO-OFDM***的PAPR。文献“SFBC MIMO-OFDM Peak-to-Average PowerRatio Reduction by Polyphase Interleaving and Inversion，IEEE COMMUNICATIONSLETTERS,VOL.10,NO.4,APRIL 2006”提出的RC_PII方法虽然降低了PII方法的计算复杂度但是同时也降低了性能。专利“张朝阳等，一种峰均比控制方法、接收端和发射端”描述了一种通过线性和非线性方法的结合降低***的PAPR的方法，但是算法过程过于复杂。专利“CN102075222A，江涛，黎偲，屈代明，一种降低空频编码的MIMO-OFDM信号的峰均功率比的方法”，尽管不需要发送边带信息，但是算法计算量大。专利“CN101073217A,TAN M,ZORAN LZ,YEHESKEL B N.STBC MIMO-OFDM Peak-to-Average Power Ratio Reduction by Cross-Antenna Rotation and Inversion”提出的CARI及其改进算法每次迭代没有复数乘法运算，计算复杂度降低，但是若将该算法直接扩展到更多发射天线的***中，并不能充分利用增加天线提供的附加自由度。
为了进一步改善MIMO-OFDM信号的PAPR性能和降低计算复杂度，本发明针对上述MIMO-OFDM***降低PAPR的算法，提出了一种降低空频块码MIMO-OFDM峰均比新方法。
在该方法中，经过映射的二进制频域信号经过分块并利用奇、偶数角标实现每个分块信号的分解，按照SFBC编码的特性，将分解的信号进行重组构成新的分块信号，采用移屏方法搜索新的分块信号以获得所有分块信号的次最优组合，该方法不仅避免PII遍历搜索的次数，而且降低了RC_PII的峰均比性能。理论和仿真分析表明，该方法可以实现***计算复杂度和PAPR性能改善的折衷
发明内容
为更有效地克服MIMO-OFDM***中存在的上述缺陷，本发明目的是提供一种可以降低空频块码MIMO-OFDM***中峰均功率比，并能更有效地应用于实际通信***中的方法。
本发明的创新之处在于采用一种移屏的方式，动态调整屏幕宽度和滑动步长，在信号分块数一定的情况下，能通过组合方式产生更多的待选信号序列。
本发明的创新之处在于采用移屏方式，降低了计算复杂度同时获得了良好的PAPR性能。
采用Alamouti经典方案发送天线为Tr＝2根，所述方法具体过程包括以下步骤：
步骤1输入二进制数据比特流，调制得到映射信号，经过串并转换后获得一个长度为N的OFDM信号序列可表示为：X＝[X0，X1，…，XN-1]，将其进行相邻等长度分割，分割后的M个独立的子块为X(m)，m＝1，2，...，M，其中M＞0；将第j子块中j≠m处子块添零构成长度与原始序列相同的序列组，则原始序列可以表示为：其中每个子块中的非零载波位置必须包含整数个空频编码块，以保证空频块码编码的正交性不受破坏；
步骤2对于第m个子块，对X(m)进行信号分解，信号根据m为奇数或偶数分解为新的序列Z(m)和Y(m)，则信号可表达为：
步骤3将公式(1)和(2)分解的两个奇、偶信号序列空频块码编码特性进行组合，以此获得两根天线第m发射子块的信号，可表示为公式(3)：
其中，式(3)中A1和A2分别表示天线1、2上的信号；*表示对信号取共轭，shift[·]表示将信号向前循环移动一位，两根天线上的信号是X1(m)和X2(m)，进行IFFT后分别得到x1(m)和x2(m)；
步骤4对每一个子块采用两种处理方式：
方法0：
方式1：
两根天线上方式1中信号可以通过方式0的信号经过取反和共轭获得，其中y(m)＝IFFT(Y(m))，z(m)＝IFFT(Z(m))，表示天线i上第m子块的获取方式(0)；矩阵D和J均为N×N矩阵，可表示为：
步骤5对所有M个子块都采用以上处理方式，通过整合时域信号，则两根发射天线上的待选发射信号表示为：
其中bm表示各子块中的整合系数，bm∈{±1}，rm表示各子块中的获取方式，rm∈{0，1}；
步骤6设置初值bm＝1，rm＝0，计算该条件下子信号的PAPR，记录一个最大值为PAPRtemp；步骤7此时采用移屏方式，设置屏宽为0＜H≤M，移屏步长为0＜S≤H，则相邻的前H个子块成为第一次移屏操作的对象；然后，将此时屏幕内部所有组合信号列举，在屏幕外部剩余子块都保持不变，并按照公式(10)计算此时两根天线下所有信号序列组的最大PAPR值PAPRmax：
步骤8如果PAPRmax＜PAPRtemp，则PAPRtemp的值将被当前PAPRmax所替代，同时，根据移动步长S的大小，记录此时对应PAPR值的bk，rk；假如移屏步长为1，则需要记录的为b1，r1；如果移屏步长为2，则需要记录的为b1，b2，r1，r2；第一次搜索操作结束后，以步长S向后移动屏幕，继续对屏幕内子块重复以上操作，直到M-H+1个子块为止。
本发明的有益效果在于提出了一种降低空频块码MIMO-OFDM峰均比新方法。通过对二进制频域信号经过分块并利用奇、偶数角标实现每个分块信号的分解，按照SFBC编码的特性，将分解的信号进行重组构成新的分块信号，采用移屏方法搜索新的分块信号以获得所有分块信号的次最优组合，该方法不仅避免PII遍历搜索的次数，而且降低了RC_PII的峰均比性能，该方法同时实现SFBC MIMO-OFDM***计算复杂度和PAPR性能改善的折衷。
附图说明
图1空频块码MIMO-OFDM***发送端的基本框图，图中，映射符号要进行空频编码，再通过OFDM调制，最终由多根天线进行发送；
图2一种降低空频块码MIMO-OFDM峰均比新方法***框图，图中，该图针对两根天线的MIMO-OFDM***，根据空频块码编码特性，对分解信号进行重组，采用移屏方式搜索新分块信号的次最优组合，从而降低空频块码MIMO-OFDM***的峰均比；
图3 M＝4时新算法与PII、RC_PII算法的峰均比性能对比图，图中，其中新算法中采用屏幕宽度为H＝2，移屏步长分别为S＝1和S＝2时，与PII、RC_PII算法在不同相位因子组数情况下CCDF曲线的比较，其中横坐标表示不同的峰均比PAPR(dB)值，纵坐标表示互补累积函数CCDF值；
图4 M＝8时新算法在不同H和S条件下峰均比性能对比图，图中，峰均比性能对比图实现了在M＝8条件下，不同屏幕宽度，不同移动步长的新算法，其中横坐标表示不同的峰均比PAPR(dB)值，纵坐标表示互补累积函数CCDF值；
具体实施方式
采用Alamouti经典方案发送天线为Tr＝2根，所述方法具体过程包括以下步骤：
步骤1：输入二进制数据比特流，调制得到映射信号，经过串并转换后获得一个长度为N的OFDM信号序列可表示为：X＝[X0，X1，…，XN-1]，将其进行相邻等长度分割，分割后的M个独立的子块为X(m)，m＝1，2，...，M，其中M＞0；将第j子块中j≠m处子块添零构成长度与原始序列相同的序列组，则原始序列可以表示为：其中每个子块中的非零载波位置必须包含整数个空频编码块，以保证空频块码编码的正交性不受破坏；
步骤2：对于第m个子块，对X(m)进行信号分解，信号根据m为奇数或偶数分解为新的序列Z(m)和Y(m)，则信号可表达为(1)、(2)；步骤3将公式(1)和(2)分解的两个奇、偶信号序列空频块码编码特性进行组合，以此获得两根天线第m发射子块的信号，可表示为公式(3)：
其中，式(3)中A1和A2分别表示天线1、2上的信号；*表示对信号取共轭，shift[·]表示将信号向前循环移动一位，两根天线上的信号是X1(m)和X2(m)，进行IFFT后分别得到x1(m)和x2(m)；
步骤4：对每一个子块采用两种处理方式：
方法0：式(5)；
方式1：式(6)；
两根天线上方式1中信号可以通过方式0的信号经过取反和共轭获得，其中y(m)＝IFFT(Y(m))，z(m)＝IFFT(Z(m))，表示天线i上第m子块的获取方式(0)；矩阵D和J均为N×N矩阵，可表示为式(7)、式(8)；
步骤5：对所有M个子块都采用以上处理方式，通过整合时域信号，则两根发射天线上的待选发射信号表示为式(9)；
其中bm表示各子块中的整合系数，bm∈{±1}，rm表示各子块中的获取方式，rm∈{0，1}；
步骤6：设置初值bm＝1，rm＝0，计算该条件下子信号的PAPR，记录一个最大值为PAPRtemp；步骤7：此时采用移屏方式，设置屏宽为0＜H≤M，移屏步长为0＜S≤H，则相邻的前H个子块成为第一次移屏操作的对象；然后，将此时屏幕内部所有bk，rk(k＝1，2，...，H)组合信号列举，在屏幕外部剩余子块都保持不变，并按照公式(10)计算此时两根天线下所有信号序列组的最大PAPR值PAPRmax；
步骤8：如果PAPRmax＜PAPRtemp，则PAPRtemp的值将被当前PAPRmax所替代，同时，根据移动步长S的大小，记录此时对应PAPR值的bk，rk；假如移屏步长为1，则需要记录的为b1，r1；如果移屏步长为2，则需要记录的为b1，b2，r1，r2；第一次搜索操作结束后，以步长S向后移动屏幕，继续对屏幕内子块重复以上操作，直到M-H+1个子块为止。
结合上述具体实施方式，对附图作进一步的描述。
图2是一种降低空频块码MIMO-OFDM峰均比新方法***框图，该图针对两根天线的空频块码MIMO-OFDM***，根据空频块码编码特性，对分解信号进行重组，采用移屏方式搜索新分块信号的次最优组合，从而降低空频块码MIMO-OFDM***的峰均比。图中虚线方框表示屏幕宽度H，长箭头表示移屏方向。
图3是M＝4时新算法与PII、RC_PII算法的峰均比性能对比图。其中新算法中屏幕宽度为H＝2，移屏步长分别为S＝1和S＝2。在图3中CCDF＝10-3处可以看出，新算法与RC_PII算法性能相差约2.2dB，而本文提出的新算法性能更接近PII算法。当S＝2时，新算法比RC_PII算法的PAPR性能有约0.5～0.7dB改善；当S＝1时，新算法比RC_PII算法的PAPR性能有约1.5dB改善，仅比PII算法性能差约0.7～0.9dB。在搜索量方面，由公式(12)可以计算出，新算法在S＝2和S＝1情况下，相对次最优复杂度分别为CCRR＝90.62％，CCRR＝81.25％，由此可得，本文提出的新算法以牺牲了部分性能，换来了计算量的大幅降低。
图4给出了M＝8时新算法在不同H和S条件下峰均比性能对比图。峰均比性能对比图实现了在M＝8条件下，不同屏幕宽度，不同移动步长的新算法。由CCDF曲线可以得出：(1)相同步长的情况下，屏幕宽度越宽，搜索量增加了，PAPR性能便更优；(2)相同屏幕宽度的情况下，步长越长，搜索量降低，PAPR性能越差；(3)屏幕宽度越宽或者搜索步长越小，搜索量的明显增加，将换来PAPR性能的大大改善。
Claims (1)
1.一种降低空频块码MIMO-OFDM***峰均比新方法，其特征在于：
采用Alamouti经典方案发送天线为Tr＝2根，所述方法具体过程包括以下步骤：
步骤1：输入二进制数据比特流，调制得到映射信号，经过串并转换后获得一个长度为N的OFDM信号序列可表示为：X＝[X0,X1,…,XN-1]，将其进行相邻等长度分割，分割后的M个独立的子块为X(m)，m＝1,2,…,M，其中M>0；将第j子块中j≠m处子块添零构成长度与原始序列相同的序列组，则原始序列可以表示为：其中每个子块中的非零载波位置必须包含整数个空频编码块，以保证空频块码编码的正交性不受破坏；
步骤2：对于第m个子块， 对X(m)进行信号分解，信号根据m为奇数或偶数分解为新的序列Z(m)和Y(m)，则信号可表达为：
步骤3：将公式(1)和(2)分解的两个奇、偶信号序列空频块码编码特性进行组合，以此获得两根天线第m发射子块的信号，可表示为公式(3)：
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其中，式(3)中A1和A2分别表示天线1、2上的信号；*表示对信号取共轭，shift[·]表示将信号向前循环移动一位，两根天线上的信号是X1(m)和X2(m)，进行IFFT后分别得到x1(m)和x2(m)；
步骤4：对每一个子块采用两种处理方式：
方法0：
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两根天线上方式1中信号可以通过方式0的信号经过取反和共轭获得，其中y(m)＝IFFT(Y(m))，z(m)＝IFFT(Z(m))，表示天线i上第m子块的获取方式(0)；矩阵D和J均为N×N矩阵，可表示为：
<mrow>
<mi>D</mi>
<mo>=</mo>
<mi>d</mi>
<mi>i</mi>
<mi>a</mi>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>e</mi>
<mfrac>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mn>2</mn>
<mi>&pi;</mi>
</mrow>
<mi>N</mi>
</mfrac>
</msup>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>e</mi>
<mfrac>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mn>2</mn>
<mi>&pi;</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>N</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mi>N</mi>
</mfrac>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
步骤5：对所有M个子块都采用以上处理方式，通过整合时域信号，则两根发射天线上的待选发射信号表示为：
<mrow>
<msubsup>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>M</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>b</mi>
<mi>m</mi>
</msub>
<msubsup>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mi>m</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>m</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>2</mn>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中bm表示各子块中的整合系数，bm∈{±1}，rm表示各子块中的获取方式，rm∈{0,1}；
步骤6：设置初值bm＝1，rm＝0，计算该条件下子信号的PAPR，记录一个最大值为PAPRtemp；
步骤7：此时采用移屏方式，设置屏宽为0＜H≤M，移屏步长为0＜S≤H，则相邻的前H个子块成为第一次移屏操作的对象；然后，将此时屏幕内部所有bk，rk(k＝1,2,…,H)组合信号列举，在屏幕外部剩余子块都保持不变，并按照公式(10)计算此时两根天线下所有信号序列组的最大PAPR值PAPRmax：
<mrow>
<msub>
<mi>PAPR</mi>
<mi>max</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<munder>
<mi>min</mi>
<mrow>
<mo>{</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mi>M</mi>
</msub>
<mo>;</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mi>M</mi>
</msub>
<mo>}</mo>
</mrow>
</munder>
<mi>max</mi>
<mi> </mi>
<mi>P</mi>
<mi>A</mi>
<mi>P</mi>
<mi>R</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>10</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
步骤8：如果PAPRmax<PAPRtemp，则PAPRtemp的值将被当前PAPRmax所替代，同时，根据移动步长S的大小，记录此时对应PAPR值的bk，rk；假如移屏步长为1，则需要记录的为b1，r1；如果移屏步长为2，则需要记录的为b1,b2，r1,r2；第一次搜索操作结束后，以步长S向后移动屏幕，继续对屏幕内子块重复以上操作，直到M-H+1个子块为止。
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