一种降低MIMOOFDM系统峰均功率比的新方案.doc

应,-./0用科技第 ! 卷第 #$ 期$*+ 年 #$ 月%&( !，) ( #$:/3( $*+23./43/ 540 6/374&890&.：#*( !+ ; ?#( $*+( #$( *一种降低 abacdce:a 系统峰均功率比的新方案何煜，王革思，李萌，张勇（哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院，黑龙江 哈尔滨 #f*#）摘 要：针对 abacdce:a 系统高峰均功率比的问题，充分利用 abacdce:a 系统多个天线所提供的自由度和未加利用的子载波，提出一种利用子块逐次旋转与子载波预留算法相结合来无失真地降低峰均功率比的新方 案( 仿真结果表明，该方案能有效降低峰均功率比，与 22dg,hb 算法相比，该方案具有相近的性能而边带信息量 更少(关键词：多入多出正交频分复用；峰均功率比；子块逐次旋转；子载波预留；边带信息中图分类号：6i+#文献标识码：,文章编号：#*+ ?#（$*+）#$ *$* *j! #$ %#&() *(+ ,!,- +#)./&0( 0 121343561 787#8$(+)7：abacdce:a；,h；22h；6h；2babacdce:a 系统由于具有高效的频谱利用率和良好的抗多径衰落性能而成为 jp 宽带无线通 信系统的热门候选传输方案( 但是，abacdce:a 系统存在高 ,h（ -/5zdv&d5y/t58/ -&/t t5v.&，峰均 功率比）的问题( 针对此问题，文献#提出了 g,hb（3t&=d54v/445 t&v5v.&4 540 .4y/t=.&4，交叉天线旋转 取反）及其易于实现的 22dg,h（b =n33/=.y/ =nw&-v.d u5 g,hb，逐次次最优 g,hb）算法，能无失真的降低,h，是目前同类算法中性能最优的$，但该算法 的缺点在于需要发送较多的 2（b =.0/ .4s&tu5v.&4，边 带信息）给接收机，且分块越多，2b 越多(文中借鉴 22dg,hb 算法利用多个天线提供的 自由度的思想，提出具有更少 2b 的 22h（ =nww&3z=n33/=.y/ t&v5v.&4，子块逐次旋转）算法，并引入文献!提出的 6h（ v&4/= t/=/ty5v.&4，子载波预留）算法 对 ,h 进行第 $ 次优化( 该联合方案能无失真地有效降低 ,h，在获得接近于 22dg,hb 算法性能的同时，大大减少了 2b(abacdce:a 系统中的 ,h#设 abacdce:a 系统发射机有 ! 个发射天线，子载波数为 !# 第 $ 根发送天线上的 ce:a 信号在 时域上可表示为! % k # #（#）$式中：!$ %（&$，* ，&$，# ， ，&$，i # ）；$ % #，$， ，! ；6（ ）k 表示共轭转置； 表示一个 ! ! 的 ee6 矩阵( 那么，在发送天线 $ 上的 ce:a 符号的 ,h 定 义为u5$&$，(*$($!,h（$ 0_）% #*8 l（$）#$&$，(式中：l为求数学期望；( 为子载波序号；$ 为发射天线的序号，$ &（#，! ）( 定义 abacdce:a 系统收稿日期：$*+d*fd#+(作者简介：何 煜（#+$d），男，硕士研究生，主要研究方向：现代通信系统与通信技术，ldu5.：7/9n 7tw/n( /0n( 34(的 !# 为的变换，最后选择出 !# 最小的一组进行传输b由于每个数据块的变换都能得到 c 组不同的数 据，因此，该算法相当于在 c & 组可能的备选数据中 进行选择，其 de 为!# $ %&（!#! ）$（)）($!$#通常用互补累计分布函数（ +,%-./%/01&23 +45%4.&167/ 869126:416,0 ;40+16,0 ， ）来 表 示 !#的分布，其定义为de $ .:c & % & :61$（l）而根据文献( ，c 天线的 dd5#e 方案是在a & 组可能的备选数据中进行选择，其 de 为 % !（2 !# ? !# ）$（a）式中： 表示 !# 大于某一门限值 !# 的概率，通过观察 曲线，就能观测到 !# 的分布情况b&（m）de $ .:a% c&:61$因此，dd# 算法所需的 de 只有 dd5#e 算法的一半b子块逐次旋转算法（dd#）dd5#e 算法的基本原理(5c是：利用多个天线 的自由度，将各天线上的数据流，均匀分成多个子 块，然后对各子块进行取反和位置的变换操作，从而 获得不同的数据组，并从中选择出 !# 最小的进 行传输b 理论上，分块数越多，性能越好，但计算量和 de 也相应的增多b 根据 dd5#e 算法的原理，提出 一种子块逐次旋转（ dd#）算法，只对数据块做旋转 操作，而不做取反操作，从而通过减少备选数据组的 数量来减少 de，下面以采用空时分组码（dfg=o 系统中，只使用 个子载波中的 一部分用于传送信息，其他没有使用的子载波作为 保护频带，称为预留子载波，通过在 ef 运算前补 零来实现)b f# 算法就是利用这些预留的子载波 来给原始信号增加一个独立的、特殊的时域数据块 信号，用来减小 !# 的方法b 这个时域信号可在 发射机上很容易地被计算，在接收机上也可以容易 地去掉，无需传送边带信息)5ab在 f# 算法中，ef 前输入的数据可表示为 !( ，( & *；（(）! ) # %(#( ，( & *+$h !c 、!( 可以证明，c 根天线上的数据流具有相#式中：* % ! ，!( ，!c ， ，! , - ,( 表示用于传输数据在 个子载波中的位置；- 为预留子载波数，且- . ；*+ 是 * 关于 的补集，标志着预留子载波的 位置b 通常情况下，预留子载波位于频带的中心或两 端，文中以位于末尾进行讨论，其结构如图 ( 所示b同的 !# 统计特性c，只需要对第一个符号进行!# 优化，第二个符号可以直接应用第一个符号 优化的结果，因此仅讨论对第一个符号的优化b 首先 将所有发射天线上的符号分成 & 块，得 !( %( ，(c ， ，(& ；（i）!c %c( ，cc ， ，c& $式中：第一组数据即为原始数据，不需要做处理b 交换 c 根天线上的第一子数据块的位置，得到一组新 的数据： !( %c( ，(c ， ，(& ；（j）!c %( ，cc ， ，c& $图 ( 采用的数据结构图分别计算每组数据的 !# 值，记 !( 、!c 的!# 值分别为 !#（!( ）、!#（!c ），令!#%& % %&（ !#（!( ），!#（!c ）b （k）选择 !#%& 最小的一组，然后对该组第二个数 据块进行相同的操作，依此类推，直到完成所有数据块假设用于降低 !# 的子载波数为 -，每个子载波在频域有 / 种取值，那么，总共可以得到 / 组备选信号，! 与每个备选信号 # 相加后进行 ef 运-算，选择 !# 最小的一组进行传输b 文献)5a中，11应用科技第 = 卷利用 !# 的线性性质，先对 ! 和 进行 !# 运算变换到时域后，再相加，从而避免了每次组合都要进 行 !# 运算，此时，$%$& 可表示为最小的一组，该组 1 路数据分别记为 !*%、!1%，令 !* )!*%、!1 ) !1%&b）若 + , )，则令 + + *，返回步骤 1）；否则执行下一步./（0）1#! $!$%$&（(）) *+,-# （*）21 ?）保存 !%、!% 的 !# 值为 #%、#%，$%$& 值为# $*1$%$&* 、$%$&1 *1#& 算法的原理就是寻找满足 $%$&（ ! 4 ）5$%$&（!）的频域信号 ，转换到时域，这个过程可 以描述为）将 #*-、#1c 分别传至天线 * 和天线 1步骤 d）e *+）在天线 1 上按相同方法同时进行，这里仅说明天线 * 上的流程d）初始化 & *，全零的时域信号 $f67/,g*（用于存储 最终要发送的特殊时域信号 $& ）#.67 ./（0）#（*1）#! $!$!对于 8!89:9;8 系统，每根天线上的 !# 运算都可看作独立的 9;8 调制，因此只需要对每根 天线单独运用 #& 算法即可使得每根天线上的 $%:$& 得到优化=& 只 需较少 ! 的优势，将 & 算法与 #& 算法联合，在& 算法的基础上，利用 #& 算法来进一步优化系 统的 $%$& 以 1 个发射天线为例，具体方案如下& 算法选择出一组 $%$& 最小的数 据分别传输至天线 * 和天线 1，然后在天线 * 和天线 1 上同时使用 #& 算法对数据进行 $%$& 的第 1 次优化 该联合算法的原理框图如图 1 所示，其中，#& 部分采 用文献?:中提出的低复杂度算法h）计算 1 个序列 #*- $f67/,g* $&和 #*- $f67/,g* . $&的 $%$& 值，和 $%$&* 比较，将三者中最小的存入 $%:$&* ，并令此时满足最小 $%$& 的特殊时域信号为$ij.kg* ，更新 $f67/,g* ) $f67/,g* 4 $ij.kg* l）若 & , $，则令 & & *，返回步骤 h）；否则执行 下一步*+）将时域信号 #*- 与 $f67/,g* 相加，得到最终发送的 时域信号，此时得到的 $%$&* 为天线 * 上信号最终的$%$&#(n 编码，发射天线数为 1，子载波总数 ( b ，奈奎斯特 采样率；为了减少迭代次数和预留子载波占用的发 射功率，这里仅取 $ ，即使用 个预留子载波来 降低峰值，输入为 *+ + 组满足正态分布的独立 数据比特流&:#& 算法原理框图设降低峰值载波频域备选值为+，a *，预留子载波个数为 $，%（& & *，1， ，$）为固定的频域信号，令%& *（& *，1， ，$）经过 !# 变换后的值存储为对应的时域信号 $（& & *，1， ，$）；设输入的 1 路数据为!* 、!1 ，子载波总数为 ( ，则算法流程为：*）按照 #& 算法所需格式将 !* 、!1 补零至长度 (， 均匀分为 ) 个子块，依次编号为* * )，初始化 + *#1）交换 !* 、!1 上数据块 + 的位置，获得一组新的 数据:n%&! 与 &:#& 算法的 nn; 曲线图&:#& 算法使 系统的 $%$& 分别下降了约 = 1 ( 和 =:n%&! 算法相比，性能损失分别约为 + * ( 和+ 1? (&:#& 算法能有效降低 $%$&，且性能与 !#$%& 算法性能非常接近，而 !& 大大减少比，性能相近，!& 大大减少，且在分块数较多时，计算量也更少，因此，更加适用于实际系统的应用参考文献：8 .$9 5 :，2$.&96;am ldkef，#amaja，/ss3：+1(+1t(%&$& ，:$%= ! 7$7% fjklcidm plxrhicx !6#7 ydf 5&566-,5# /ssu &mcfmacidmaw #dm yfml dm ifwpp #drrkmilacidmp，9chdfbimg amj 5d niw #dr?kcimg !xamgxai，#xima，/ssu：/u8/u(4姚道仓 6-,5 系统中峰均比问题的研究 , 北京：北 京交通大学，/ss+：1+(13王志勇，庞伟正 一种改进的降低 6-,5 峰均比的载波 预留法q 应用科技，/ss+，14（t）：8s81图 (! * + 时的 #,- 曲线在计算量上，!%.% 算法需要（/ 0 ! ）次 &-.运算和（/ 0 1 0 2）组 点复数加法运算；根据文献/，!#$%& 所需运算量为（/ 0 ! ）次 &-. 运算和（/ 0 ( 0 !）组 点复数加法运算 因此，在 ! 相同的 情况下，二者所需的 &-. 运算次数相同，而根据文中 的仿真参数，固定 # $ 3，当分块数 ! $ + 或更大时，!%.% 算法所需的计算量比 !#$%& 算法要少结束语4提出 的 !%.% 联 合 算 法 方 案 充 分 利 用 了5&566-,5系统多根天线所提供的自由度和预留 的子载波，能有效降低 7$7% 与 !#$%& 算法相（上接第 8t 页）/邵军，刘君华，乔学光，等 利用 7 神经网络提高光纤光栅压力传感器的选择性 q 传感技术学报，/ssu，结束语1/s（u）：841884141吕辰刚，武 星，葛春风 关于光纤光栅应力传感及解调 的研究q 传感技术学报，/ss(，8u（(）：8(38(t(吕辰刚，祖 鹏，胡志雄，等 光纤光栅传感阵列的数据融合 分析q 传感技术学报，/ssu，/（s 88）：/(1/(1u4李开成，叶妙元，詹琼华，等 提高光纤电压传感器温度 稳定性的方法q 压电与声光，/sss，(（/）：u/u(3飞思科技产品研发中心 5$.2$ u s 辅助神经网络分 析与设计5 北京：电子工业出版社，/ss1u孙伟民，姜福强，刘志海，等 利用掺铒光纤光栅实现应提出了利用 ! ，$9_ 2ibafm ，2&v mykmg ，c a