一种降低OFDM系统峰均比的新方案

2007-08-07 10:53:44来源: 现代电子技术

1 引 言

OFDM对于移动通信系统来说是一种非常有吸引力的技术,他的频谱利用率高、抗衰落能力强,且能在频率选择性衰落信道中进行高速数据传输。OFDM技术已经在很多实际系统中得到了应用,例如数字音频广播(DAB)和数字视频广播(DVB)。然而,OFDM系统中最主要的问题之一在于OFDM信号的PAPR很大,容易导致OFDM信号的交调失真和系统性能的下降。

目前,有很多用来降低OFDM信号PAPR的方法。最简单的方法就是限幅滤波法,他是把信号PAPR值限定在一个设定的门限范围内然后进行发送,这将会引起信号的带内失真和带外辐射。SLM和部分传输序列(PTS),这两种方法能够改善OFDM信号的统计特性,可以有效地降低OFDM信号的PAPR,但是他们需要传输边信息,会造成系统传输速率的下降。文献[5]提出一种基于线性分组码的标准阵列来降低PAPR的方法,但是这种码字不具备纠错能力。信道编码技术常被用到通信系统中,目的是为了改善系统的差错性能。本文将编码和SLM算法相结合,提出了一种改进SLM算法,他可以有效降低OFDM系统的PAPR,边信息的传输不会造成系统数据速率的损失,而且在瑞利(Rayleigh)衰落信道下又可以降低系统的误码率。

2 常规SLM算法

在OFDM系统中,经过IFFT运算之后得到的输出信号可以表示为:

其中j2=-1,Xk表示第k个子载波的调制数据信息,N为子载波数,n表示一个OFDM符号周期内的第n个采样值。OFDM信号是由多个相互独立的子载波叠加而成,这样就可能产生较大的PAPR,现定义PAPR为:

式中分子表示最大瞬时功率,分母表示平均功率。

由式(2)可知,N个子载波的OEDM信号PAPR的理论上限值是N,但理论值发生的概率比较小。根据中心极限定理,当子载波个数N足够大时,考虑其统计特性,实部Re(xn)和虚部Im(xn)将服从高斯分布N(0,1/2),瞬时功率|xn| 2。将服从自由度为2的x2分布。因此,可以计算PAPR超过某一门限值z的概率,得到互补累积分布函数(OCDF):

在常规SLM算法中,输入的信号序列A=[A0,A1, …,AN-1]和相位序列Ptu=[P0u,P1u,…,PN-1u],1≤u≤U相乘,得到可以选择传输的序列Au=[A0u,A1u,…,AN-1u],1≤u≤U,表示为Au=A○×Pu。我们设定第一路信号为原始信号,即定P1为单位向量,这样不会给系统带来任何的性能损失。为了方便系统实施,我们假定Pu∈{±1)。OFDM输出信号可以表示为an=IFFT{Au},然后从中选择PAPR最小的一组序列用于传输。

3 改进SLM算法

3.1 信道编解码方案

线性分组码是一类奇偶校验码,编码器将一个k比特信息分组映射成一个更长的由给定元素符号集组成的n比特编码分组,这种映射是线性的。对于一个线性分组码[n,k]的码字集C,n是线性分组码的编码长度,其中k位是与信息比特对应,余下的(n-k)比特是监督比特,即冗余比特。[n,k]线性分组码C的标准阵列形式如表1所示,他是一个U×K的阵列,其中U=2n-k,K=2k。在这个阵列表中,U表示陪集的个数,每行称为一个陪集,每个陪集有K个元素。c是待发送的码字,e为传输中的错误图样,第一列的错误图样称为陪集首,即e1,e2,e3,…,eU。有效码字是第一行的K个矢量c1,c2,c3,…,cK,可纠正的错误图样是第一列的U-1个非零陪集首e2,e3,…,eU。假设一个码字c通过一个噪声信道,接收码字为r=c+e,如果错误图样e是一个陪集首,则接收码字r将被正确译码为码字c,否则将会导致译码错误。

编解码的实现过程如下,编码部分:根据编码的要求和准则建立信息m到码字c间的映射关系,然后运用差错控制编码理论创建生成矩阵。纠错译码分成两部分来实现:第一部分,在设计阶段,对每一种可能的伴随式S的取值确定出他所对应的可纠正错误图案e,存储为伴随式错误对照查询表。第二部分,译码器运行时:

(1) 当接收端收到码字r后,计算伴随式S。

(2) 根据S查找可纠正错误图样表,定出错误图样。

(3) 对错误图样和接收到的矢量执行模2加运算,除去错误,解出发送码字c。

(4) 根据信息和码字的映射关系表恢复出信息码字m。

图1为编译码问题的模型,编码器发送某个码字c,{c∈C),经过噪声信道后的接收码字为r=c+e。向量e是错误图案,共有2n个可能,其中全零的那个表示无错。接收端事前已知C,H,G,其中G为生成矩阵,H为监督矩阵,现在的问题就是在接收到r时,估计出发送的码字c。

译码器根据接收码字r来估计出发送的码字c,如果译码器能估计出错误图样e,那么译码结果为:

我们利用校验方程c·HT=0来得到错误图案e,HT为H的转置矩阵。因为接收码字r的伴随式S=r·HT,将r=c+e代入后得到:

这表明伴随式S只与错误图案e有关,而与发送码字c无关。S是对r进行监督校验的结果,他用来确定r是否是一个有效码字。如果S=0,则正确接收,r是有效码字;如果S≠0,则通过伴随式错误对照查询表来定出可纠正的错误图案e。最后根据式(4)可得到译码结果。必须明确,并不是所有的错误图样都能够正确译码,一个码的检错和纠错能力是由码字间的最小汉明距离决定的。

下面以[7,4]汉明码为例,来说明译码器是如何纠错的。假设发送的码字c=0111001,接收矢量r=1111001,他的伴随式查错图样表是用3比特地址查询8种结果,所有结果除全零外,每个错误图案只有1个1。首先根据信息和码字的映射关系创建一个生成矩阵G,如下:

根据G和HT正交,G·HT=0,且PkT=Pn-k。得到监督矩阵H。

然后创建伴随式错误图样查询表,如表2所示。

r的伴随式计算如下:

根据表2查找出对应的错误图样为e=1000000,正确的矢量估计为:

因为此例中估计的错误图样就是实际的错误图样,所以由纠错过程得到c=?。

本文中,信道编码是用于差错控制,不是为了降低OFDM系统的PAPR。当编码率为r=k/n,编码因子r将会导致系统数据速率的下降。

3.2 基于编码的改进SLM算法

图2为改进SLM算法的原理框图。在发送端,输入数据经过一个[n,k]、编码效率为r=k/n的信道编码,然后经过串并变换后进行相位因子加权,被调制映射到相应的信号星座点后再被N点IFFT调制到N个子载波上,最后从U个时域信号序列内选择PAPR值最小的用于传输。在接收端,接收到的信息先经过FFT变换,然后通过相位估计和相位提炼从FFT变换后的频域数据符号中提炼出相位信息,再把去除相位信息的数据符号进行解调映射恢复出码字序列,最后通过译码器解码出输入的信息序列。

在发送端,被选择的PAPR值最小支路的相位信息必须以边信息形式发送给接收机,以便接收机能对发送信号进行正确解调,恢复出原始信息,因而边信息的处理对于SLM算法的实现是非常重要的。如果利用单独的子信道对边信息进行传输,这样必然会造成系统频谱效率的下降。文献[7,9]中提出了利用PTS方法降低OFDM系统PAPR的边信息的检测方案,本文将其修改后运用到SLM算法中,该算法不需要利用单独的子信道来传输边信息,而且接收机能够较可靠地恢复出边信息。

具体实施方案如下:假定相位因子Pu∈{1,-1),被发送的信息序列为Xn,且|Xn|=1,发送端采用BPSK的调制方式,当Pu=1,X′n=Xn,码元序列相位不做任何改变,BPSK映射星座点的坐标在(1,0)或(-1,0)处,相位为0或π;如果Pu=-1,码元序列相位旋转π/2,Xn′=Xnexp(jπ/2),相位被旋转π/2后的BPSK星座点的坐标在(0,1)或(0,-1)处,相位为π/2或3π/2。假设接收机接收到的信号为Yn,下面给出边信息Pu的检测准则如下:

当Dn=1时,Pu=1,当Dn=-1时,Pu=-1。在高斯噪声条件下,可以得到等概信号的最小差错概率的最佳判决门限值为r0=(-1+1)/2=0。图3为Dn=-1和Dn=+1时的似然函数曲线,如果Pu落在判决线的右侧,则 Dn=+1,反之则判定Dn=-1。

从而根据最大似然准则,得到最优化的判决准则如下:

当Dn≥0时,判决为Pu=1,当Dn<0时,判决为Pu=-1。相位因子的判决区域如图4所示,其中阴影部分为Pu=1的判决区域,空白部分为Pu=-1的判决区域。在接收端利用式(7)最优化判决准则对相位边信息进行判决,提炼出相位信息后对数据符号进行解调,恢复出数据信息。

4 仿真结果及其分析

考虑到系统要对发射信号进行射频传输,当发射信号经过高功率放大器(HPA)时,所产生的非线性失真将导致系统性能的下降。降低PAPR的主要目的就是为了最大限度地降低非线性HPA对OFDM信号的影响。为了减少这种影响,必须在信号到达HPA之前对信号进行适当的预失真处理。现定义HPA输出补偿功率值(OutputBack-OFf,OBO)为:

Pmax表示HPA最大输出功率(饱和功率),Pavr表示平均输出功率。在效率和OBO之间是相对的,当OBO增大时,HPA的效率将会减小。HPA主要有两种类型:SSPA(Solid State Power Amplifier)和TWTA(Traveling WaveTube Amplifier)。仿真时采用SSPA这种类型,SSPA的转换函数,f(r)为:

p的取值决定了HPA的传输形式。

为了研究改进SLM方案降低OFDM信号PAPR的能力,以及对OFDM系统性能所造成的影响,我们进行了计算机仿真。仿真模型根据图2来建立,仿真参数条件是:采用[7,4]汉明码,码字间的最小汉明码距为3,过采样因子为4,子载波数为N=128,采用BPSK调制方式,相位因子Pu∈{±1),信道是迭加有白高斯噪声的Rayleigh衰落信道。在给定随机相位序列支路数U的情况下,我们研究了OFDM信号PAPR的互补累积分布函数(CCDF)和在Rayleigh衰落信道下改进SLM方案对OFDM系统BER性能的影响。

图5是改进SLM和常规SLM在给定U=2,4,8的情况下所获得的PAPR性能。从仿真结果可以看出,改进SLM算法可以有效降低OFDM信号的PAPR,且随着支路数U的增大,系统降低PAPR的性能越好,并和常规SLM算法的性能相当。当U=8,PAPR的门限值为7 dB时,改进SLM和常规SLM算法超过门限值的概率分别为0.75%和0.25%。在CCDF为0.01%处,U=4时,改进SLM算法和常规SLM算法的PAPR值分别为7.95 dB和7.8 dB,与原始OFDM信号11.45 dB相比,PAPR值分别改善了3.5 dB和3.65 dB。

图6和图7分别是OBO=3 dB,OBO=6 dB时改进SLM算法BER的仿真结果,HPA的参数p=6。对于未编码的常规SLM算法,不同的U值对系统BER性能没有影响,因而结果只有一条仿真曲线。从仿真结果可以看出,在一定Eb/No的情况下,改进SLM算法BER性能明显好于常规SLM算法,这是由于编码后的系统具有检错和纠错功能,且高功率放大器OBO的值越大,系统的误码率越小。对于改进的SLM算法,随着支路数U的增大,系统的BER性能将变差,这是因为在U较大时,U个相位序列之间的最小欧氏距离更小,导致接收机对相位序列进行估计时误差变大,因而BER性能变差。

5 结 语

结合编码技术,本文提出一种降低OFDM系统PAPR的改进SLM方案,此方案编解码简单,比较容易实施。从BER性能和PAPR性能的仿真结果可以看出,改进SLM算法能够较好地降低OFDM系统的PAPR,与传统SLM算法相比较,改进SLM算法可以在几乎不损失系统性能的情况下,能够有效地降低Rayleigh衰落信道下OFDM系统的BER,而且边信息的传输不会造成系统频谱利用率的下降,适合于高速数据传输的通信系统。

关键字:滤波  传输  差错  误码

编辑: 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/wltx/RFID/200708/1736.html
本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。
论坛活动 E手掌握
微信扫一扫加关注
论坛活动 E手掌握
芯片资讯 锐利解读
微信扫一扫加关注
芯片资讯 锐利解读
推荐阅读
全部
滤波
传输
差错
误码

小广播

独家专题更多

TTI携TE传感器样片与你相见,一起传感未来
TTI携TE传感器样片与你相见,一起传感未来
TTI携TE传感器样片与你相见,一起传感未来
富士通铁电随机存储器FRAM主题展馆
富士通铁电随机存储器FRAM主题展馆
馆内包含了 纵览FRAM、独立FRAM存储器专区、FRAM内置LSI专区三大部分内容。 
走,跟Molex一起去看《中国电子消费品趋势》!
走,跟Molex一起去看《中国电子消费品趋势》!
 
电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号 电信业务审批[2006]字第258号函 京公海网安备110108001534 Copyright © 2005-2016 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved