5G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析

/10/10FBMC调研---柳颖SoutheastUniversity5G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第1页/10/10纲领FBMC发展历史FBMC研究现实状况FBMC热门研究点参考文件5G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第2页/10/10OFDM缺点OFDM载波之间是相互正交，这种正交性有效抵抗了窄带干扰和频率选择性衰落。OFDM技术也存在很多不足之处。比如，OFDM系统滤波方式为矩形窗滤波，而且在信号中插入循环前缀（CyclicPrefix，CP）以反抗多径衰落[2]，这带来了无线资源浪费以及数据传输速度受损等缺点。另外,因为OFDM技术采取了方波作为基带波形,载波旁瓣较大,从而在各载波同时不能严格确保情况下使得相邻载波之间干扰比较严重[2]。OFDM旁瓣较高危害很多，主要有以下几个方面：较高旁瓣会严重影响系统频谱感知精度和效率，因为旁瓣能量过大，所以当按传统能量感知方法进行感知时候，无法判断检测到到底是有用信号还是旁瓣，这会造成误判等后果；而且普通而言通信系统中发送信号能量有限，较高旁瓣会占去主要信号能量，造成能量消耗和浪费；OFDM信号旁瓣过大会造成相邻子载波间保护间隔变长，这会降低系统频谱利用率和用户密度[1]。对载波频偏敏感性高,含有较高峰均比;另外,各子载波必须含有相同带宽,各子载波之间必须保持同时,各子载波之间必须保持正交等,限制了频谱使用灵活性.5G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第3页/10/10FBMC发展在5G系统中，因为支撑高数据速率需要，将可能需要高达1GHz带宽。但在一些较低频段，难以取得连续宽带频谱资源，而在这些频段，一些无线传输系统，如电视系统中，存在一些未被使用频谱资源(空白频谱)。不过，这些空白频谱位置可能是不连续，而且可用带宽也不一定相同，采取OFDM技术难以实现对这些可用频谱使用。灵活有效地利用这些空白频谱，是5G系统设计一个主要问题[2]。为了克服多径信道和高速宽带无线通信带来频率选择性衰落，一个十分自然想法就是在频域上划分成多个子带，使得每一个子信道上频谱特征都近似平坦，同时使用多个相互独立子带并行传输数据，这就有效处理了延长符号周期和传输速率矛盾。在接收机中利用子带之间正交性或近似正交性来分离各自信息，而且还能够在子带之间进行信号频率分集，深入增强通信可靠性，这就是多载波调制基本思想[6]。5G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第4页为了处理这些问题,基于滤波器组多载波(FBMC，filter-bankbasedmulticarrier)实现方案被认为是处理以上问题有效伎俩，被我国学者最早应用于国家863计划后3G试验系统中[2]。滤波器组技术起源于20世纪70年代，由Saltzberg，Chang，Weinstein和Bingha等人提出，最初受制于实现上复杂性并没有在业界受到重视[5]，主要应用在多速率采样，降低计算复杂度以及降低传输数据率和存放单元要求，并在20世纪80年代开始受到关注，伴随数字信号处理技术及集成电路发展，尤其是快速傅立叶算法、大规模集成电路出现，从90年代开始，多载波技术逐步得到了大范围应用。在几十年发展过程中，滤波器组研究经历了从基础理论分析到各种理论丰富完善，发展到现在已经产生了各种滤波器组理论、结构和设计方法，其应用也从最初语音处理扩展到通信信号处理、图像编码/压缩、自适应滤波、雷达信号处理、快速计算、系统辨识、噪声消除等许多领域[3]。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第5页滤波器组技术开始受到人们关注时期是在1980年，Johnston提出了两通道正交镜像滤波器组(QuadratureMirrorFilter，QMF)。它能够完全消除混迭失真和相位失真，只存在微小幅度失真。1986年，Smith和Bowell提出了共扼正交滤波器组。(ConjugateQuadratureMirrorFilter，CQF)，首次实现了完全重构。接着，Vaidyanathan在1987年引入了多相位((Polyphase)分解方法对滤波器组进行分析和设计，极大简化了滤波器组设计思想，为滤波器组实现提供了一个可靠结构，同时也为格型滤波器组理论发展打下了基础。1992年，KoilpillaiR.D提出了余弦调制(eosine-modulatedfilterbank，C璐B)M带滤波器组，给出了完全重构条件，并用格型结构实现。这些工作不但极大推进了滤波器组理论研究，同时还为后续深入研究提供了理论基础[3]。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第6页滤波器组多载波技术在20世纪90年代由不一样研究者从不一样角度进行分析和提出，其中滤波多音调制、广义多载波等是基于多抽样率数字信号处理，从调制滤波器组思绪对该技术进行分析，即发射机对串并变换后多路信号，首先进行上插值，然后分别经过带通调制滤波器调制到不一样频带上，时域合成以后就组成宽带多载波信号，而接收机处理是对应逆过程，经过一组不一样中心频率带通滤波器得到对应子带信号后再进行下抽样、解调输出。而非正交多载波、时频局部化多载波理论基础是二维时频面上框架理论[42-47]，它把发送和接收原型脉冲时移和频移组成网格看成是时频面上一组基函数。发射机就是把各个子带上每个符号投影到二维时频网格，再进行信号综合得到宽带合成信号，接收端是对应信号分析逆过程，利用网格在时域和频域上正交或近似正交特征，来解调输出[6]。所以不论实际系统标准还是一些理论上讨论滤波器组性能分析、预计和均衡、同时都还是采取能量归一化平方根升余弦滤波器[6]。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第7页/10/10在基于滤波器组多载波技术中，存在分析滤波器组、综合滤波器组以及上下采样器。发送端经过综合滤波器组来实现多载波调制，接收端经过分析滤波器组来实现多载波解调。综合滤波器组和分析滤波器组由一组并行组员滤波器组成，其中各个组员滤波器都是由原型滤波器经载波调制而得到调制滤波器。在滤波器组中，普通存在三种失真：(1)混叠失真，这是因为分析滤波器组和综合滤波器组频带不能完全分开及抽样频率不能满足奈奎斯特抽样定理所致；(2)幅度及相位失真，这两项失真起源于分析及综合滤波器组频带在通带内不是全通函数，而其相频特征不含有线性相位所致；(3)对各子带信号作处理时(如编码)所产生误差(如量化误差)。普通存在混叠失真滤波器组是线性周期时变系统，而完全消除混叠失真系统是线性时不变系统。假如滤波器组输出是输入纯延时，则称为完全重构系统(PerfeetReeonstruetion，PR)[3]。5G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第8页研究发展史该技术其本质上就是把一路宽带高速数据流经过串并变换转换为并行多路相对低速数据流，然后再对应调制到相互正交多个子载波上，从而有效延长符号周期，降低多径带来频率选择性衰落影响。OFDM作为多载波技术中特例，相当于采取矩形脉冲做成型滤波，所以其反抗符号间干扰（ISI）有着先天优势。不过在频域，其频谱能够看作是Sinc函数在各个子载波频点上保持相互正交叠加，因为Sinc函数旁瓣较大、衰减迟缓。当OFDM系统处于复杂移动条件下快时变衰落信道中时，子载波间正交性被破坏不能得到确保，所以受载波间干扰（ICI）影响十分严重，为了到达多载波技术对ISI和ICI干扰折衷考虑，实现在时频双色散信道下可靠通信，一些相关文件提出了采取非矩形脉冲子带成型多载波，如Kozek，Haas，Bölcskei，Matz，F.M.Han等提出非正交多载波和脉冲成型多载波，Cherubini，Assalini等提出滤波多音调制，高西奇、尤肖虎等提出广义多载波等[5]。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第9页FBMC-OQAMOQAM调制：干扰系数都是实虚交替分布，利用这个性质，将原先复数信号实数部分和虚数部分分开处理，时间间隔为符号周期T/2。在干扰项为实数单位块发送虚数部分，在干扰项为虚数单位块发送实数部分，这么在接收端解调时，就能够经过实部和虚部分别处理来去除干扰项，从而得到原始发送信号，调制框图以下[14]。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第10页FBMC系统基本框架和普通FFT滤波器组相比，发送端IFFT之前增加了OQAM预处理模块，对复数信号进行了实部和虚部分离；在IFFT之后增加了多相结构PPN模块，实现了频域扩展，接收端也有对应操作。IFFT和PPN(PolyPhaseNetwork-多项滤波器组)称为综合滤波器组(SynthesisFilterBank，SFB)，对应接收端FFT和PPN称为分析滤波器组(AnalysisFilterBank，AFB)。此框架能够实现基本基于FBMC多载波调制解调功效[14]。多相滤波器组方法是从时域角度出发,保持FFT位数为M不变,经过在时域上做些额外处理来实现原型滤波器实现[14]。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第11页多项滤波器组/10/10发送端滤波器组5G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第12页发送端PPN实现：/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第13页/10/10FBMC研究点FBMC-OQAM降低峰均比（PAPR）FBMC-OQAM能够保持和FFT滤波器组相同码率国内外研究现实状况一类是经过信号无失真技术来降低OFDM信号峰均功率比，这一类代表性方法有部分传输序列法以及选择性映射法（SelectiveMapping，SLM）。另一类是经过信号有失真技术来降低OFDM信号峰均功率比，其中比较著名方法有剪切法（Clipping），压扩法（Companding），多音预留法，剪波加滤波法（ClippingandFiltering）以及星座扩展法（ActiveConstellationExtension，ACE）。而且以这些方法为基础延伸出来分支和改进方法也很多。当前已经有文件中，关于降低FBMC-OQAM信号PAPR文章和方法都非常少。常见有：AlexandreSkrzypczak等人套用了OFDM系统中SLM方法并提出了OSLM（OverlappedSLM）方法来降低FBMC-OQAM信号PAPR；AlexandreSkrzypczak等人分析了FBMC-OQAM信号互补累积函数（ComplementaryCumulativeDistributionFunction，CCDF）并将理论分析结果与实际仿真结果进行了对比；M.UsmanRahim等人对剪切法进行了分析，经过分析发觉剪切法会显著影响到FBMC-OQAM信号旁瓣，即使降低了PAPR，但对FBMC-OQAM信号其它性能会有很大影响。Zs.Kolar等人用迭代剪切方法降低FBMC信号PAPR。这些研究和分析中主要都是对FBMC-OQAM系统特点分析，实质性能够降低FBMC-OQAM信号PAPR方法却不多。5G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第14页文件1数据块联合优化（Multi-Block-Joint-Optimization，MBJO）架构，并基于该架构提出了一个改进部分传输序列（PartialTransmissionSequence，PTS）方法来降低FBMC-OQAM信号PAPR。优化算法：（1）基于动态规划（DynamicProgramming，DP）算法；（2）用载波预留（ToneReservation，TR）方法降低FBMC-OQAM信号PAPR。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第15页基于训练序列FBMC系统符号定时同时改进算法因为FBMC存在着时域上符号之间重合，其符号同时实现起来较复杂[4]。为了提升传统滤波器组多载波(FBMC）

系统符号定时同时算法准确度，提出了一个新基于训练序列符号定时预计算法。该算法考虑了噪声原因对定时性能影响，经过对训练符号重复延迟特征分析，利用最小二乘法实现了较高精度同时定时预计[4]。研究现实状况针对这一问题，近年来提出了一些处理方案。Fusco等人提出盲同时定时预计，不过该方法适合用于非弥散信道且需要大量数据符号；Tonello等人将Schmidl等人算法应用到FBMC系统中，经过传输一组含有重复冗余训练序列实现定时预计，该方法定时不确定性较大；Fusco等人改进了Tonello定时度量函数，提升了定时预计准确度;吴华等人在Fusco等人基础上改进延迟相关处理长度，得到了相对很好性能[4]。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第16页滤波器组多载波系统载波同时和符号定时同时技术[6]因为影响大小决定系统同时训练序列选择、同时资源开销和系统帧结构，所以有必要首先得到FBMC受同时偏差量化分析[6]。一个基于成型脉冲滤波FBMC系统高效快速实现算法。该算法先把多载波连续系统抽样得到离散化模型,然后对系统模型延时进行因果化处理，最终利用成型脉冲有限截断长度和复指数函数周期性简化离散模型并得到快速实现算法。该算法计算复杂度仅略大于OFDM中基于FFT快速实现算法，而且能够灵活选择滤波器截断长度和系统基带采样频率[6]。不过尽管FBMC原型脉冲带来了复杂符号间交叠，其详细分析思绪和分析工具和OFDM有所不一样，但基本方向是一致，即经过多载波基带等效模型，研究其同时偏差带来加性干扰和有用信号之间信干比以及经过仿真来比较同时偏差带来误码率情况[6]。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第17页基于FBMC帧结构同时算法，其中Fusco等提出了针对子带成型滤波器盲同时算法，该类算法不需要额外训练符号、频谱效率高，并在多径条件下也有很好性能。但因为盲同时需要较长同时锁定时间，较高计算复杂度，所以难以在突发分组无线通信中应用[6]；文件[7]提出了针对FBMC帧结构训练序列同时算法，该算法基本思绪就是经过传输一组相同训练符号，其中利用部分未受其它数据符号叠加影响部分用于同时，该算法关键思想和OFDM中同时一样，也是经过训练序列在FBMC合成时域上结构延迟冗余，并利用这种延迟冗余特征采取延迟相关来实现符号同时和频偏预计。但没有很好考虑同时度量函数鲁棒性，所以同时误差较大，而且结构训练序列延迟间隔过大，大约为一个符号长度10倍左右，造成频偏预计范围非常小，大约不到一个子载波间隔1/10，这在实际使用中限制太大。Fusco[8]在Tonello[9]算法基础做了同时度量函数改进，算法含有很好符号同时性能和对应提升了频偏预计精度，并从理论上分析了该算法克劳美农界，只是在结构训练序列延迟间隔上没有改进，依然没有处理频偏预计范围问题。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第18页文件4研究点：经过传输一组连续且相同训练符号，在时域上组成延迟重复冗余，利用这种特征并考虑到噪声对定时精度影响，提出了一个新定时度量函数[4]。宽子带滤波器组多载波系统本文针对子带设计为宽子带，且子带深入采取循环前缀结构分块滤波器组多载波进行研究[5]。课题提出及现实状况新一代无线传输系统物理层技术要求就是要在较宽有限频带内提供稳定可靠尽可能高数据传输，而且尽可能在有限频谱资源上提升频谱效率，即到达信道理论容量。OFDM技术因为其很强抗多径能力及简单易行DFT实现，便于与MIMO技术相结合，而得到广泛重视和应用，成为4G热门候选物理层技术之一。但OFDM也存在其本身缺点[10～11]:如信号峰均比(PAPR)高，对时间和频率同时要求很高，信号带外辐射较高等。这些缺点使得OFDM系统并不适合用于全部通信系统。如当系统信道改变猛烈是一个强双色散信道时，这时假如使用OFDM技术，系统误码率将非常高；而且对于当前一些新技术，如谱感知技术因为OFDM大谱泄漏问题，使得应用起来效果并不理想[12～14]另外OFDM因为CP使用，还存在谱效率降低问题。基于此，有必要对一些OFDM系统不适用场所，研究一些新结构、传输技术，从而对OFDM系统形成辅助，或者在一些特定专有网络进行应用，而宽子带滤波器组多载波系统正是在这种情况下提出来[5]。5G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第19页文件[5]因为滤波器组多载波技术普通采取非矩形成型脉冲，它在提升子带间频域抗干扰性能同时，在时域上必定带来相邻符号间拖尾叠加，这就使得基于OFDM多载波系统成熟同时技术、均衡技术不能直接应用于FBMC几个多载波系统调制和解调实现框架[5]①OFDM多载波系统、②滤波多音调制多载波系统、③脉冲成型多载波系统带宽度不一样时，系统同时、信道预计和均衡算法必定差异很大，窄子带条件下，能够和OFDM一样把子载波看作是平衰落，所以均衡时一样能够用单抽头频域处理，对于窄子带系统，其分析与常规FMT系统十分类似，关于信道预计、同时、实现等关键技术，当前已经有较多分析[5]。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第20页FBMC信道预计和均衡技术[6]需要从收发滤波器和子带信号两方面来综合考虑，因为衰落信道不但对子带上传输数据信号造成影响，同时也破坏了收发滤波器之间正交性[6]。其中XiqiGao等[10]在子带上提出一个双循环前缀时隙结构用于空时信道预计，两重循环前缀能够看着分别是对导频信号和数据信号降低ISI保护，而且分别把各自线性卷积转换为循环卷积，便于在频域上进行单载波均衡。因为FBMC宽带合成信号符号间是拖尾叠加，无法像OFDM那样在宽带上添加CP，所以假如全在子带上处理，没有考虑收发脉冲之间正交性和信道预计与均衡算法关系，造成在衰落信道下性能较差[6]。文件[11-12]都是首先对FBMC宽带信号受衰落信道影响产生ISI和ICI进行量化分析，从收发滤波器和子带信号两方面来考虑系统均衡处理，其中Ihalainen[13]在宽带上提出了线性相位FIR滤波器作为幅度均衡器和全通滤波器作为相位均衡Benvenuto等[57]在宽带上给出了同时针对收发滤波器和子带信号等效信道预计，并在宽带信号上提出了反馈判决均衡器[6]。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第21页

FBMC中等效信道分析

FBMC系统资源分配较OFDM更为灵活，这是因为该多载波技术既能够选择窄子带，如类似LTE中选择子带宽度为15KHz，也能够像广义多载波那样选择子带宽度为1.28Mhz。子带宽度不一样时，系统均衡和信道预计算法必定差异很大，窄子带条件下，能够和OFDM一样把子载波看作是平衰落，所以均衡时一样能够用单抽头频域处理，但假如是宽子带，就需要考虑子载波上频率选择性衰落影响[6]。滤波器组多载波受符号间拖尾叠加影响无法直接应用FFT来实现调制和解调处理，所以要把FBMC推广到实际实现中，必须要处理其快速实现问题，得到一个计基于时频分析和基带多载波通信理论基础，提出了一个基于成型脉冲滤波FBMC系统高效快速实现算法。该算法先把多载波连续系统抽样得到离散化模型,然后对系统模型延时进行因果化处理，最终利用成型脉冲有限截断长度和复指数函数周期性简化离散模型并得到快速实现算法。该算法计算复杂度仅略大于CP-OFDM中基于FFT快速实现算法，而且能够灵活选择滤波器截断长度和系统基带采样频率。算和实现复杂度类似OFDM快速算法。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第22页FBMC基带调制和解调基带模型5G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第23页应用场景基于滤波器多载波技术在认知无线电中应用[3]认知无线电(eognitiveRadio,eR)是当前处理频谱资源稀缺和授权频段频谱利用率低等问题关键技术最近有越来越多学者开始关注基于滤波器组多载波技术在认知无线电中应用。Behrouz.F.B研究了滤波器组(FilterBanks)在频谱感知中作用。Sheikh.F等人研究了基于DFT多相滤波器组(DFTFilterBallkS)在认知无线电中频谱感知与检测应用汇18]。Tero.lhalaiene等人研究了在多用户接入上行链路中FBMC应用。文件作者同时还研究了FBMc在无线通信中信道均衡问题。另外,还有Behrou乙F.B领导PHYDYAs项目组,从滤波器组设计、信道分配、功率控制、信道均衡、编解码等方面研究了FBMC性能,为FBMc在认知无线电中应用提供了非常有价值参考。5G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第24页[3]研究现实状况认知用户需要在频谱接入之前对无线频谱环境进行检测,以发觉“频谱空洞”,从而确保不影响授权用户正常通信。认知无线电接收机快速、准确地得到可用频谱信息,是有效利用无线频谱资源基本前提,也是认知无线电系统有效实现各种信号收发算法基础。通常来说,频谱检测技术主要有三大类:即发送端检测、干扰温度检坝(和合作检测〔43一45]。发送端检测需要认知用户对授权用户微弱信号进行检测,从而判断该频段是否有授权用户在使用。主要包含能量检测、匹配滤波器检测和循环特征检测[3]。/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第25页/10/105G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第26页/10/10展望FBMC技术中,多载波性能取决于原型滤波器设计和调制滤波器设计,而为了满足特定频率响应特征要求,要求原型滤波器长度远远大于子信道数量,实现复杂度高,不利于硬件实现.所以,发展符合5G要求滤波器组快速实现算法是FBMC技术主要研究内容[2]。5G关键技术之FBMC滤波器组多载波解析第27页/10/10参考文件[1]芦世先.降低FBMC-OQAM信号峰均功率比无失真方法[D].华中科技大学,.[2]尤肖虎,潘志文,高西奇,曹淑敏,邬贺铨.5G移动通信发展趋势与若干关键技术[J].中国科学:信息科学,,05:551-563.[3]崔云.基于滤波器组多载波技术在认知无线电中应用研究[D].浙江大学,.[4]米璐,舒勤.基于训练序列FBMC系统符号定时同时改进算法[J].计算机应用研究,,06:2109-2111.[5]仲元红.宽子带滤波器组多载波系统及其关键技术研究[D].重庆大学,.[6]吴华.滤波器组多载波系统快速实现及同时技术研究[D].重庆大学,.[7]AssaliniA,TonelloAM.Time-frequencysynchronizationinfilteredmultitonemodulationbasedsystems[C]//Proc.ofWPMC.,3:221-225.[8]FuscoT,PetrellaA,TandaM.Data-aidedsymboltimingandCFOsynchronizationforfilterbankmulticar