CN1917490A - 降低正交频分复用信号的峰均比的方法 - Google Patents

Abstract

公开了一种降低正交频分复用信号的峰均比的方法，包括步骤：a)按预定的顺序存储多个加权序列；b)将正交频分复用信号中的数据向量划分成多个子向量；c)从所述多个加权序列中选择一个加权序列，使得由该加权序列与所述多个子向量的线性组合所构成的信号的峰值最小；d)根据该加权序列在按预定的顺序存储的多个加权序列中的位置，对正交频分复用信号中的导频进行移位。与传统的PTS的方法相比，不需要发送辅助信息，提高了信息发送效率，避免了因辅助信息发生错误，造成的误码。

Description

降低正交频分复用信号的峰均比的方法

技术领域

本发明涉及一种降低正交频分复用(OFDM)信号的峰均比(PAPR)的方法和相应的恢复数据的方法，其在能够在降低峰平比的同时提高信息发送的效率。

背景技术

正交频分复用是一种高效的数据传输方式，其基本思想是在频域内将给定信道分成许多正交子信道，在每个子信道上使用一个子载波进行调制，并且各子载波并行传输。这样，尽管总的信道是非平坦的，具有频率选择性，但是每个子信道是相对平坦的，在每个子信道上进行的是窄带传输，信号带宽小于信道的相应带宽，因此就可以大大消除信号波形间的干扰。

OFDM相对于一般的多载波传输的不同之处是，它允许子载波频谱部分重叠，只要能够满足子载波间相互正交，就可以从混叠的子载波上分离出数据信号。由于OFDM允许子载波频谱混叠，其频谱效率大大提高，因而是一种高效的调制方式。

OFDM适合在多径传播和多普勒频移的无线移动信道中传输高速数据。它能有效对抗多径效应，消除符号间干扰，对抗频率选择性衰落，而且信道利用率高。OFDM技术先后被欧洲数字音频广播(DAB)、欧洲数字视频广播(DVB)、HIPERLAN和IEEE802.11无线局域网等***采用。

在OFDM***中，需要降低调制后的信号的峰值功率与平均功率的比，简称峰均比(PAPR)。文献1(Xiaodong Li，L J Cimini，“Effectsof clipping and filtering on the performance of OFDM”，IEEEcommunications Letters，1998.2(5)：131～133.)中用限幅的方法来降低峰均比。然而，限幅将导致严重的带内干扰和带外噪声，从而降低了***的性能。

文献2(Stefan H Muller，Johanners B Huber，”A comparisonof peak power reduction schemes for OFDM.”，GlobalTelecommunications Conference.1997.1，IEEE，pp.3～8.)中使用选择映射(SLM)的方法来降低峰均比。文献2的方法的基本思想是用M个不同的、长度为N的随机相位序列矢量P_u(u＝1，…，M)与输入X进行点乘，然后对点乘后的序列进行IFFT运算，得到M个时域信号，在这M个时域的信号中，选择PAPR最小的信号用于传输。同时，将所用的随机相位序列P_m作为辅助信息(side information)发送给接收方用于解调。

文献3(Heung-Gyoon Ryu，“A new PAPR reduction scheme：SPW(subblock phase weighting)”，IEEE Transactions on ConsumerElectronics，2002，48(1)：81～89)中，给出了部分传送序列的方法(PTS)。该方法基于与SLM相同的原理，但其转换向量具有不同的结构。PTS的方法首先将进来的数据向量划分为K个互不重叠的子向量X₁，…，X_K，每个子向量非零值的数目为N/K。每个子向量X_j(j＝1，…，K)的所有子载波分别乘以相同的相位因子P_j，如图9所示。如果有M种选择的可能性，则选择PAPR最小的子载波用于传输，同样，把其最优的(P₁，…，P_K)作为辅助信息传到发送方。

因此，现有的方法需要向接收方发送辅助信息(sideinformation)，这一方面降低了传送的效率，另一方面需要可靠地接收辅助信息，否则，解调会出现错误。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明，以便在降低OFDM信号的峰均比的同时提高信息传送效率。

在本发明的一个方面，提出了一种降低正交频分复用信号的峰均比的方法，包括步骤：a)按预定的顺序存储多个加权序列；b)将正交频分复用信号中的数据向量划分成多个子向量；c)从所述多个加权序列中选择一个加权序列，使得由该加权序列与所述多个子向量的线性组合所构成的信号的峰值最小；d)根据该加权序列在按预定的顺序存储的多个加权序列中的位置，对正交频分复用信号中的导频进行移位。

在本发明的另一方面，提出了一种从接收的正交频分复用信号中恢复数据的方法，包括步骤：a)根据接收的正交频分复用信号和导频信号来估计信道向量；b)利用傅立叶变换的循环移位特性从所估计的信道向量中确定第一径的位置；c)从按照预定顺序存储的多个加权序列中选择与所述第一径的位置相对应的加权序列；d)把所述正交频分复用信号依次除以信道向量中相应的信道系数和所述加权序列中相应的加权系数。

在本发明的一个实施例中，本发明利用最优导频序列的等功率特性，使用OFDM的块状导频，将导频序列的一部分作为PTS加权序列。在接收端，利用FFT的特性，通过识别信道第一径的位置确定哪部分导频序列作为PTS加权序列。

利用上述的方法，与传统的PTS方法相比，不需要发送辅助信息(side information)，提高了信息发送效率，避免了因辅助信息发生错误，造成的误码。

附图说明

图1为一个OFDM数据帧和OFDM的数据块的示意图。

图2是块状导频的示意图。

图3是在接收端确定PTS的示意图。

图4示出了期望信道的位置图。

图5是根据本发明第一实施例的发送端执行的操作的流程图。

图6是根据本发明第一实施例在接收端执行的操作的流程图。

图7是根据本发明第二实施例在发送端执行的操作的流程图。

图8是根据本发明第二实施例在接收端执行的操作的流程图。

图9是现有的通过部分传送序列(PTS)来降低PAPR的示意图。

具体实施方式

下面对照附图详细说明本发明的实施例。

【模型定义和信道估计】

定义形如

的矩阵(n×n)为循环矩阵。即循环矩阵各列由第一列循环移位得到。

这样，矩阵A可以表示成：

A＝Cir(a₁ a₂…a_n)                    (2)

在式(2)中，表示A矩阵的第一列为(a₁，a₂，…，a_N)，然后按照(1)所示，构造循环矩阵A。

对于导频X，令s＝IFFT(X)，则s为导频X的时域表示或称为时域的导频。令r为时域接收的信号(去掉CP后)，则SISO-OFDM的时域模型为：

r＝Sh+w                                         (3)

在式(3)中，

S＝cir(s₁ s₂…s_n)                           (4)

并且，w为时域噪声。

h＝[h₁ h₂…h_N]^T＝[h₁…h_L 0…0]^T        (5)

在式(3)中，接收信号r等于s与信道矩阵h循环卷积后再加上噪声w。

图1给出了OFDM的符号图。设循环前缀CP的长度大于信道的最大多径时延长度。这样，在接收端，去除保护间隔得到的信号为y(n)，然后经过FFT处理，将时域信号y(n)转换为频域信号Y(k)：

Y(k)＝FFT(y(n))，k＝0，1，…，N-1      (6)

在上式中，FFT的点数为N。

这样，OFDM***的频域接收模型为：

Y＝XH+W                                (7)

在式(7)中，X为N×N对角矩阵，其对角线元素是频域的导频符号，H为频域的信道响应，它是N×1向量，W为N×1的频域噪声向量。

根据文献4(R.Negi and J.Cioffi，“Pilot tone selectionfor channel estimation in a mobile OFDM system，”IEEE Trans.Consum.Electron.，vol.44，pp.1112-1128，Aug.1998)，信道矩阵的LS(Least Square)估计(最小均方估计)为：

H_LS＝X^-1Y                              (8)

$H_{\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{Y\left(k\right)}{X\left(k\right)},k=\mathrm{0,1},...,N-1---\left(9\right)$

因此，在估计信道时，首先，利用接收的信号的频域表示和导频的频域表示，根据式(9)，得到信道的频域响应H_LS。然后，通过对H_LS进行逆快速傅立叶变换，得到信道的时域响应：

h_LS＝IFFT(H_LS)                          (10)

接下来，在N个信道估计值中，选取信道估计值中较大的作为信道输出，把其它的信道估计值置0，得到新的时域响应h_LS，比如N＝64，得到的h_LS＝[1.2，0.8.0.5，0.001，0.002，0.0011，…，0.0012]，则选取后的h_LS＝[1.2，0.8，0.5，0，…，…]。也就是，认为信道为3径。

当然，可以将N个信道估计值与一个阈值相比较，认为大于该阈值的信道估计值所对应的信道的数目就是信道的径数。该阈值可以是预先固定的，也可以是实时计算的，例如是估计的噪声平均功率的根方值的c倍，其中c是常数。

最后，通过快速傅立叶变换得到新的H_LS＝FFT(h_LS)。因此，通过以上处理，去掉了部分噪声的影响。

【FFT的循环移位性】

令X＝fft(x)，x、X分别为长度为N的向量。x表示向量序列的时域表示(假设s为行向量)，X为频域表示。则

$X\left[m\right]=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}x\left[k\right]e^{-j2\mathrm{\πmk}/N}---\left(11a\right)$

$x\left[k\right]=\frac{1}{N}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}X\left[m\right]e^{j2\mathrm{\πmk}/N}---\left(11b\right)$

定义x[(k+n)_N]为x的向右循环移n位，则根据式(11a)和(11b)，对x[(x+n)_N]进行傅立叶变换，得到其频域表达式为e^j2πmn/NX[m]。即在时域循环移位，频域的结果为相移。

在式(3)中，忽略噪声，可得s＝[s₁，s₂，…，s_N]，

r＝hs                                (11c)

公式(11c)中，表示循环卷积。

令Y＝fft(r)、H＝fft(h)、X＝fft(s)。

则

Y(m)＝X(m)*H(m) 0＜＝m＜＝N-1             (12)

即，时域的卷积运算对应于频域的相乘运算，从而：

$H\left(m\right)=\frac{Y\left(m\right)}{X\left(m\right)}0<=m<=N-1---\left(13\right)$

从式(13)可以得到信道的频域值H(m)。

如果发送的是s向右循环移n位，即s[(k+n)_N]。而接收方认为发送的是s，则

Y(m)＝e^j2πmn/NX(m)*H(m)                  (14)

也就是说，在信道估计时，按照发送的是s来估计的，则

$\hat{H}\left(m\right)=\frac{Y\left(m\right)}{X\left(m\right)}=\frac{e^{j2\mathrm{\&pi;mn}/N}X\left(m\right)H\left(m\right)}{X\left(m\right)}=e^{j2\mathrm{\&pi;mn}/N}H\left(m\right)---\left(15\right)$

将 变换到时域，得到：

$\hat{h}=h\left[{k+n)}_N\right]---\left(16\right)$

【第一实施例】

图2示出了本发明的的导频和数据的示意图。将某个OFDM符号(N点)作为用于估计信道的导频，其后面跟着数据(M点)。在N+M个点中认为信道是不变的(M＞＝N)。这么做是由于在慢衰落的环境中，信道变化的较慢，在较长的一段时间内可以认为是不变的。

这样，可以将OFDM的一个数据符号变长(M点)。而在估计信道时，信道的长度在一定的范围内的，可以用较小符号(N点)，估计出该信道的时域响应。

图3示出了本发明第一实施例在发送端执行的操作的流程图。在第一实施例中，定义基本导频的频域表示为s₁、s₂、s₃、s₄，基本导频的时域表示为a₁、a₂、a₃、a₄。在发送端和接收端都存储有预定的加权序列，例如M个PTS加权序列P₁＝[p₁₁，p₂₁，…，p_K1]，P₂＝[p₁₂，p₂₂，…，p_K2]，…，P_M＝[p_1M，p_2M，…，p_KM](S310)。

然后，对调制后的信号进行降低PAPR的处理(S320)。假设数据向量X＝[x₀，x₁，…，X_N-1]。然后把数据向量X分割为K组。比如N＝8，K＝2，每组4个值。将x₀到x₃作为一组形成第一子向量X₁，则X₁＝[x₀，x₁，x₂，x₃，0，0，0，0]，将x₄到x₇作为一组形成第二子向量X₂，则X₂＝[0，0，0，0，x₄，x₅，x₆，x₇]，然后将这K个子向量按如下公式的组合：

${X_j}^{\&prime;}=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_{\mathrm{ij}}{X}_i---\left(17\right)$

，p_ij(1＜＝i＜＝K，1＜＝j＜＝M)是加权系数，且作为辅助信息(sideinformation)，满足p_ij＝exp(jθ_ij)，且θ_ij∈[0，2π]。

然后，对X′_j进行IDFT变换，得到x_j′＝IDFT(X_j′)。并根据公式(17)，并利用IDFT的线性特性，得到：

${x_j}^{\&prime;}=\mathrm{IDFT}\left({X_j}^{\&prime;}\right)=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_{\mathrm{ij}}\mathrm{IDFT}\left(X_i\right)---\left(18\right)$

通过适当的选择加权系数p_ij，使公式(18)中计算的x_j′的峰值达到最小，此时的x_j′就是PAPR最小的时域发送信号，而最佳的加权系数应当满足：

$(p_{1j},...,p_{\mathrm{Kj}})=\underset{\left(p_{1j}{,...,P}_{\mathrm{Kj}}\right)}{\arg \min }\left(\underset{1\&le;n\&le;N}{\max }{\left|\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_{\mathrm{ij}}\mathrm{IDFT}\left(X_i\right)\right|}^2\right)---\left(19\right)$

在(19)中，一共有M个PTS加权序列可供选择。

如果从M个PTS加权序列中选择了第Q(Q小于等于M)个PTS加权序列，则将导频移位(Q-1)×B位，其中B大于等于1(S330)。然后，对经过移位的导频进行***处理。

例如，如果选择的PTS加权序列是第二个加权序列，则在时域进行导频的***时，发送a₃、a₄、a₁、a₂，即式(1)所示的矩阵A的第三列。

图4示出了本发明第一实施例在接收端执行的操作的流程图。为了恢复数据，首先根据等式(9)进行信道估计，利用等式(9)估计信道的频域响应H_LS，然后进行逆快速傅立叶变换，得到信道的时域响应h_LS，并进行阈值处理，以滤除噪声的影响。接下来，对经过滤波的时域响应进行快速傅立叶变换，得到滤波处理后的频域响应(S410)。

然后，按照信道响应的第一径的位置来判断要选择的PTS加权序列的位置(S420)。根据公式(15)和(16)可知，在时域导频循环左移几位，则估计的信道值循环左移几位。比如，对于两径信道来说，如果时域的导频为基本导频序列a₁、a₂、a₃、a₄并且发送的导频没有偏移，则估计出的信道为h₁、h₂、0、0。即，期望的第一径在第一位。如果时域使用的导频左移一位，为a₂、a₃、a₄、a₁，则估计的信道为h₂、0、0、h₁。如果时域使用的导频左移了两位，为a₃、a₄、a₁、a₂，则估计的信道为0、0、h₁、h₂。

然后，将估计的信道值逐位右移，当得到Z，…，Z，0，..0时(某个值后面全位零，图6)，就停止。在本例中，右移两位得到h₁、h₂、0、0。所以确定发送端进行峰均比降低所采用的PTS加权序列是第二个PTS加权序列P₂(S430)。

此外，在发送端和接收端进行的移位不一定每次仅仅移位一位，也可以B(B＞1)为移位来寻找。当B＞1时，且信道估计出现错误时(由于噪声的影响，出现了虚假的信道的多径或未估计出某个多径)，可更准确地判别移位，从而确定PTS加权序列。

当前已经得到了PTS加权序列，比如P₂＝[p₁₂，p₂₂]＝[1，-1]。接收信号去掉循环前缀后得到了y＝[y₁，y₂，…，y_N]。将y进行IFFT变换得到，

Y＝IFFT(y)  (20)并假设频域的信道值为H＝[h₁，h₂，…，h_N]，则

Z_i＝Y_i/h_i/p₁₂(i＝0，1，2，3)

Z_i＝Y_i/h_i/p₂₂(i＝4，5，6，7)

即，将频域的接收信号去掉信道的影响后(Y_i/h_i)，得到频域实际发送的信号(有噪声的)，但频域实际发送的信号是真正发送的符号和PTS加权序列相乘(线性组合)的结果，所以在接收方要除以相应的加权系数。然后对Z_i进行解调就得到了发送数据符号的估计。

本实施例定义了一个基本导频序列，并事先定义好PTS的加权序列的几种可能，分别在发送端和接收端存储。当在降低PAPR的过程中确定了PTS加权序列的位置后，按照其位置，在时域真正发送的导频序列是基本导频序列的循环移位。在接收端，利用FFT的特性，通过识别信道第一径的位置确定哪个PTS加权序列作为接收端进行数据恢复所需的PTS加权序列，与传统的PTS方法相比，不需要发送辅助信息(side information)，提高了效率，避免了因辅助信息发生错误，造成的误码。

【第二实施例】

图7示出了本发明第二实施例在发送端执行的操作的流程图。第二实施例的方法与第一实施例的不同之处是将频域导频的一部分作为PTS加权序列。

如上所述，在信道估计过程中，如果要使信道的LS估计的性能最好，则式(3)中的S矩阵必须是正交矩阵，即时域导频是移位正交的。而对满足以上条件的块状导频来说，要求频域导频是等功率的。假设频域导频符号的功率为1，则频域导频的可为e^jθ(θ为0到2π任意值)，这样就可以满足上述要求。因此，可以将导频序列的频域表示的一部分作为PTS加权序列。

设N＝4，将频域导频分为K＝2块，定义基本导频为s₁、s₂、s₃、s₄。基本导频的时域导频为a₁、a₂、a₃、a₄。将s₁、s₂作为第一个PTS加权序列，将s₃、s₄作为第二个PTS加权序列(S710)。

然后按照与第一实施例相同的方法在数据符号中选PAPR最小的发送出去，从而确定使PAPR最小的PTS加权序列。

假设，选择的PTS加权序列是第二个PTS加权序列s₃、s₄，则第一个PTS加权序列的起始位置为3(S720)。当在时域进行导频的***时，发送a₃、a₄、a₁、a₂，即式(1)所示的矩阵A的第三列。因此，可以根据选择的PTS序列的位置来对导频进行移位(S730)。

图8示出了本发明第二实施例在接收端执行的操作的流程图。如图8所示，首先按照等式(9)进行信道估计，在等式(9)中的频域导频为基本导频序列，即在等式(9)中，X(1)＝s₁、X(2)＝s₂、X(3)＝s₃、X(4)＝s₄(S810)。

然后按照信道响应的第一径的位置来判断选用PTS在导频中的位置(S820)。比如，两径信道。如果时域的导频为基本导频序列a₁、a₂、a₃、a₄，则估计出的信道为h₁、h₂、0、0。即期望的第一径在第一位。如果时域使用的导频为a₂、a₃、a₄、a₁(基本序列的左移一位)(根据公式(15)、(16))，则估计的信道为h₂、0、0、h₁。在时域导频循环左移几位，则估计的信道值循环左移几位。由于使用的导频为a₃、a₄、a₁、a₂，则估计的信道为0、0、h₁、h₂。然后将估计的信道值逐位右移，当得到Z，…，Z，0，..0时(某个值后面全位零，图6)，就停止。在本例中，右移两位得到h₁、h₂、0、0。所以确定所用的时域导频为基本的时域导频左移两位得到，得出PTS加权序列的起始位置为s₃，然后得到s₃、s₄为进行数据恢复所需的PTS加权序列。

本实施例把导频序列的频域表示分段，作为PTS加权序列。当在降低PAPR的过程中确定了相应PTS加权序列在导频序列中的位置后，按照其位置，在时域真正发送的导频序列是基本导频序列的循环移位。在接收端，利用FFT的特性，通过识别信道第一径的位置确定哪部分导频序列作为进行数据恢复所需的PTS加权序列。第二实施例除了能够获得与第一实施例相同的效果之外，不需要在发送端和接收端存储专门的PTS加权序列。

以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可轻易想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (8)

1、一种降低正交频分复用信号的峰均比的方法，包括步骤：

a)按预定的顺序存储多个加权序列；

b)将正交频分复用信号中的数据向量划分成多个子向量；

c)从所述多个加权序列中选择一个加权序列，使得由该加权序列与所述多个子向量的线性组合所构成的信号的峰值最小；

d)根据该加权序列在按预定的顺序存储的多个加权序列中的位置，对正交频分复用信号中的导频进行移位。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个子向量互不重叠。

3、如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述的步骤c)包括：

c1)依次将所述多个加权序列与所述多个子向量相乘，得到多个线性组合；

c2)对所述多个线性组合进行逆傅立叶变换，得到多个时域信号；

c3)从所述多个时域信号中确定峰值最小的时域信号；

c4)确定与该时域信号对应的线性组合中所使用的加权序列在所述多个加权序列中的位置。

4、如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，如果该加权序列是所述多个加权序列中的第Q个，则所述步骤d)包括：

d1)将导频移位(Q-1)×B位，其中的B是大于等于1的常数；

d2)在时域进行导频***处理时，发送经过移位处理的导频。

5、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加权序列是导频的一部分。

6、一种从接收的正交频分复用信号中恢复数据的方法，包括步骤：

a)根据接收的正交频分复用信号和导频信号来估计信道向量；

b)利用傅立叶变换的循环移位特性从所估计的信道向量中确定第一径的位置；

c)从按照预定顺序存储的多个加权序列中选择与所述第一径的位置相对应的加权序列；

d)把所述正交频分复用信号中的数据向量的子向量依次除以信道向量中相应的信道系数和所述加权序列中相应的加权系数。

7、如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤a)包括：

对所估计的信道向量进行逆傅立叶变换，以得到时域的信道系数；以及

对估计的信道向量中的信道系数进行阈值处理，以滤除噪声。

8、如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述加权序列是导频的一部分。

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