当前位置: 首页 > 专利查询>中山大学专利>正文

一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法技术

技术编号:15519322 阅读:199 留言:0更新日期:2017-06-04 09:12
本发明专利技术涉及在正交频分复用(OFDM)系统中的一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法,包括:1)对OFDM数据子载波进行分组;2)引入旋转因子组,上一步分得的各个组乘以对应的旋转因子后加和并量化;3)对不同的旋转因子组情况下进行计算量化偏离度并确定最优旋转因子组并进行相应调制并量化。本发明专利技术的估计方法具有量化信噪比高,误码率低的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法
本专利技术涉及通信
,更具体地,涉及一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法。
技术介绍
当今通信世界的基础是数字化的、宽带化的。宽带接入网是信息公路上的最后一公里通信方式,分有线接入网和无线接入网。其中有线接入网主要采用同轴电缆、电力线、数字用户线路(DSL)及光纤等传输媒介。由于将旧的网络全部改成光纤的成本太高,考虑采用光纤到小区、DSL到户的方式,技术上采取FTTdp+GDSL接入网部署方案来实现光纤与DSL的结合,理论速率可达1Gbps,这是旧小区性价比最高的宽带提速方案。而采用FTTdp+GDSL接入网部署方案下OFDM时域信号的传输需要在光纤中传输,所以需要对OFDM时域信号进行量化。故提出一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方案是非常有必要的。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法,能够提高FDM时域信号量化的性能。为了实现上述目的,本专利技术提出的方法为:一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法,具体步骤如下:a)将长度为N的数据符号D={D1,D2,D3,…,Dk,…,DN}平均分割为V组,分成{D(v),v=1,2,…,V},D(v)表示第v个分组。其中,任意一个子载波Di只能出现在其中一个组D(v)内,对于组内其它子载波上因无数据信息调制而以0代替,并且V个组中所包含的子载波个数相等。这样,由于OFDM符号长度N是2的次方数,那么分块数V也得为2的次方数而且小于N,否则无法均匀分块。具体分块方式可以是相邻分块、交织分块、随机分块等。相邻分块:临近的数据点归为一块。例如,OFDM符号长度为8,值为{1,2,3,4,5,6,7,8},相邻分块分为4块的结果为:交织分块:不同块交织分割数据点。例如OFDM符号长度为8,值为{1,2,3,4,5,6,7,8},交织分块分为4块的结果为:随机分块:随机将符号分割为等数量的块;b)引入复数旋转因子组B={bv,v=1,2,…,V}作为辅助信息,其中bv的所有候选值是均匀分布在复数域中单位圆上的点,且第一个候选值是1。例如,bv的可选值共有4个,那么bv共有{1,-1,j,-j}四个候选值,又比如可选值共有8个,那么bv候选值为步骤a得到的各个分组D(v),分别乘以对应的旋转因子bv后进行加和得到新的子载波数据X,则X满足:c)对X进行N点的IDFT得到时域信号x′={x′1,x′2,…,x′k,…,x′N},则d)对x′进行常规量化(包括均匀量化以及非均匀量化)得到y′={y′1,y′2,…,y′k,…,y′N};e)计算量化偏离度f)选择所有可能的旋转因子组,进行进行步骤b)、c)、d)和e),选择量化偏离度QD最小的那组辅助旋转因子组B作为最佳旋转因子组Bp,即Bp满足:g)选取步骤f计算出来的旋转因子组,再重复步骤b)、c)和d),此次的量化结果y′即为本量化方法的量化结果。所述步骤g)中的量化结果不是传输的全部,传输的时候需要以边带形式加上旋转因子组,需要传输除第一个外的旋转因子(由于旋转因子组同乘以一个非零的常数的情况下性能不变,所以第一个旋转因子固定为1,所以不用再传输)。与现有的技术相比,本专利技术采用部分传输序列的方式,提升了量化信噪比和误比特率;附图说明图1为本专利技术实现流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步的描述,以便对本专利技术方法的技术特征及优点进行更深入的诠释。但本专利技术的实施方式并不限于此。本专利技术提供一种OFDM时域信号的量化方法,具体实施步骤如下:1.将长度为N的数据符号D={D1,D2,D3,…,Dk,…,DN}平均分割为V组,分成{D(v),v=1,2,…,V},D(v)表示第v个分组。每个分组具有个有意义的数据点,每个分组内的其他数据点用0补上,所以每一个分组依然是长度为N的数据符号。这样,源信号的N的数据点平均分割到V个分组内。假设N=8,V=4,D={1,2,3,4,5,6,7,8}。那么分块结果可以是相邻分块的结果:D(1)=[1,2,0,0,0,0,0,0],D(2)=[0,0,3,4,0,0,0,0],D(3)=[0,0,0,0,5,6,0,0],D(4)=[0,0,0,0,0,0,7,8]。也可以是交织分块的结果:D(1)=[1,0,0,0,5,0,0,0],D(2)=[0,2,0,0,0,6,0,0],D(3)=[0,0,3,0,0,0,7,0],D(4)=[0,0,0,4,0,0,0,8]。也可以是采用随机的方式分块,只要满足平均分块即可。2.引入复数旋转因子:采用{bv,v=1,2,…,V}作为旋转因子,bv的所有候选值是均匀分布在复数域中单位圆上的点,且第一个候选值是1。例如,bv的可选值共有四个,那么bv共有{1,-1,j,-j}四个候选值,又比如可选值共有8个,那么bv候选值为步骤1得到的各个分组D(v),分别乘以对应的旋转因子bv后进行加和得到新的子载波数据X,则X满足:按步骤1采用均匀分块的例子,假设此时B={1,-j,j,j},那么b1D(1)=1×D(1)=[1,2,0,0,0,0,0,0]b2D(2)=-j×D(2)=[0,0,-3j,-4j,0,0,0,0]b3D(3)=j×D(3)=[0,0,0,0,5j,6j,0,0]b4D(4)=j×D(4)=[0,0,0,0,0,0,7j,8j]则X=[1,2,-3j,-4j,5j,6j,7j,8j]。3.对X进行N点的IDFT得到时域信号x′={x′1,x′2,…,x′k,…,x′N},则4.对x′进行常规量化(均匀量化或者非均匀量化)得到y′={y′1,y′2,…,y′k,…,y′N};5.计算量化偏离度6.选择所有可能的旋转因子组(由于所有旋转因子同时乘以一个非零的数的情况下性能是一样的,所以第一个旋转因子可固定为1),进行步骤2、3、4、5,选择量化偏离度QD最小的那组辅助旋转因子组B作为最佳旋转因子组Bp,即Bp满足:进一步说明:假设我们分块数为V,旋转因子候选值个数为K,第一块的旋转因子固定为1的情况下,其余块进行全排列,所以共有KV-1种不同的旋转因子组。遍历所有这些可能的旋转因子组进行步骤2、3、4、5;7.选取步骤6计算出来的最佳旋转因子组Bp,再重复一次步骤2、3、4,此次的量化结果y′即为本量化方法的量化结果。本实施例对上述方法进行了性能分析与仿真,具体如下:说明:性能分析从以下三个值来进行:1.信噪比SNR:量化前的信号功率比量化噪声的功率。即:具体的:假设量化前的信号为x′={x′1,x′2,…,x′k,…,x′N},量化后的信号为y′={y′1,y′2,…,y′k,…,y′N},那么2.误比特率BER:解调后的数据与源数据的作比较,假设有误的比特数为N1,总的比特数为N2,那么误比特率3.边带信息占比SSR:边带信息占总数据的比例。由于本方法解调是需要运用的旋转因子组的值,所以需要将旋转因子组作为边带信息传输。假设旋转因子候选值共有K个,分块数为V,调制水平为MQAM,OFDM符号长度为N,那么1)采用本实施例所述量化方法与传统的均匀量化的对比仿真:此时本方法的具体实施方式中的步骤4中的量本文档来自技高网...
一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法

【技术保护点】
一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法,其特征在于,包括如下步骤:a)将长度为N的数据符号D={D

【技术特征摘要】
1.一种基于部分传输序列的OFDM时域信号的量化方法,其特征在于,包括如下步骤:a)将长度为N的数据符号D={D1,D2,D3,…,Dk,…,DN}平均分割为V组,分成{D(v),v=1,2,…,V},D(v)表示第v个分组;其中,任意一个子载波Di只能出现在其中一个组D(v)内,对于组内其它子载波上因无数据信息调制而以0代替,并且V个分组中各组所包含的子载波个数相等,即b)引入复数旋转因子组B={bv,v=1,2,…,V}作为辅助信息,其中用步骤a)得到的各个分组D(v),分别乘以对应的旋转因子bv后进行加和得到新的子载波数据X,则X满足:c)对X进行N点的IDFT得到时域信号x′={x′1,x′2,…,x′k,…,x′N},则d)对x′进行常规量化得到y′={y′1,y′2,…,y′k,…,y′N...

【专利技术属性】
技术研发人员:邓质权戴宪华余宝贤
申请(专利权)人:中山大学
类型:发明
国别省市:广东,44

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1