一种D-RoF系统中基于矢量量化的数据压缩方法技术方案

一种D‑RoF系统中基于矢量量化的数据压缩方法，发送端首先对信号归一化与取模并加入压缩变换函数信号的分布特性，其次利用合理的分组方式构建多维矢量信号并消除多维矢量信号之间的关联性，随后对多维矢量信号进行矢量量化并生成码字和码本，最后对所有码字的编号进行编码；接收端则先对经过光电检测的电信号进行判决，恢复成二进制数字信号，接着利用码本通过解码处理获取对应的码字，并将所有码字构建成一组多维矢量信号，随后根据发送端的分组方式，逆向地将这组多维矢量信号恢复成一维均匀分布信号，最后加入扩展变换函数使该信号经过反变换后呈高斯分布。该方法具有较好的系统性能，且计算复杂度较低，便于硬件实现。

A Data Compression Method Based on Vector Quantization in D-RoF System

A data compression method based on vector quantization in D_RoF system is presented. The transmitter first normalizes and extracts the mode of the signal and adds the distribution characteristics of the compressed transform function signal. Secondly, the multidimensional vector signal is constructed by reasonable grouping method and the correlation between the multidimensional vector signals is eliminated. Then, the multidimensional vector signal is vector quantized and codewords and codebooks are generated. Finally, all the codebooks are generated. The number of codewords is coded; the receiver first decides the electrical signals which have been detected by photoelectricity and recovers them into binary digital signals. Then the codebook is decoded to obtain the corresponding codewords, and all codewords are constructed into a set of multi-dimensional vector signals. Then, according to the grouping mode of the transmitter, the multi-dimensional vector signals are reversely restored to one-dimensional uniformly distributed signals. Finally, the extended transform function is added to make the signal present Gauss distribution after inverse transformation. This method has good system performance, low computational complexity and is easy to implement in hardware.

【技术实现步骤摘要】
一种D-RoF系统中基于矢量量化的数据压缩方法
本专利技术属于光载无线
，特别涉及一种数字光载无线技术中基于矢量量化的数据压缩方法。
技术介绍
光载无线技术(Radiooverfiber,RoF)在下一代移动通信网络等领域中的应用已经成为工业界和研究者公认极具潜力的传输技术。如在第五代移动通信(5G)和60GHz网络中，RoF为从中心端局(Centraloffice,CO)到若干个射频拉远头(Remoteradiohead,RRH)之间传输高频无线信号提供了一种廉价且有效的传输技术。目前主要有两种RoF技术，各有其优缺点。第一种为模拟的射频光载无线技术(Analogradio-over-fiber,A-RoF),即无线射频模拟信号调制到光载波上沿光纤传输。经过近二十年的发展，A-RoF在研究界已十分成熟，具有低系统复杂度，高频谱效率以及RRH高能量效率等优点。然而，A-RoF技术在传输过程中对调制器带宽和线性度要求较高，模拟高频射频信号受光纤色散影响较严重，光调制器受系统非线性(如三阶交调)影响较严重，比较适合于短距离和信号带宽大的传输。同时更重要的是，A-RoF技术的这些缺点将会给网络系统的安装、运营维护及管理带来巨大的不便，故此虽然在学术界被广泛深入研究，但工业界一直备受诟病。另外一种可替换的RoF技术是数字光载无线传输技术(Digitalizedradiooverfiber,D-RoF)。D-RoF链路相比于A-RoF链路而言，在远端基站和中心站增加了模数/数模转换(ADC/DAC)模块,将射频带通模拟信号转换成数字信号调制到光纤传输系统上传输。在将数模接口从中心局端移到局端与天线之间，增加了基站的处理功能，增加了系统复杂度。但数字光纤链路性能稳定，非线性和色散影响小并且便于补偿，适合于较长距离高性能传输。D-RoF降低了对光纤链路信噪比的要求，系统传输效果对调制指数和光纤长度的关联减弱，在网络安装、运营维护管理方面，具有极大的优势，倍受工业界关注。D-RoF现阶段主要有CPRI(CommonPublicRadioInterface)和OBSAI(OpenBaseStationArchitectureInitiative)两种工业标准。最近有研究者在移动前向回传架构(MobileFronthaulArchitecture)中提出了基于Sigma-delta调制的数字接口，较传统CPRI接口，可有效增加前向回传传输容量4倍。日本电报电话公司(NTT)的研究人员已将D-RoF技术应用于数字电视的传输。传统的模拟电视需要同轴电缆组成的有线电视专用网络，而采用D-RoF技术，则可在原有数字通信网络中传输数字视频信号，无需为此铺设专用的有线电视网络，极大的减少投资和管理造价。然而不论D-RoF应用在移动通信网络还是数字电视传输，其主要制约因素在于ADC和采样后的高比特率。高的数字信号比特速率主要是由带通采样后的射频数字信号带宽及量化精度所决定。它不仅极大的降低了数字传输的效率，而且需要昂贵的宽带光电器件。在射频信号带宽较宽时，由于带通采样的频响并不均匀，因此将使得信号发生畸变，产生额外的混叠噪声。为了有效提高D-RoF技术的数据传输效率，通过压缩基带信号和射频数字信号来有效降低高比特速率，已取得了较为可观的传输效果。从光纤传输容量角度考虑，采用高阶调制技术和多幅度调制技术，如四电平脉冲幅度调制技术(FourPulseAmplitudeModulation,PAM4),以及偏振复用技术，有效提高单波长光纤传输的容量，也可以有效抑制光链路上的高比特速率带来一系列系统传输问题。典型的D-RoF系统框图如图1所示，根据其功能可以分为5个模块：发送端射频信号调制模块101、发送端模数转换及数据压缩模块102、光传输接收模块103、接收端数模转换及数据压缩模块104和接收端射频信号解调模块105。发送端信号调制模块主要由QAM调制106、OFDM调制107以及射频上转换108构成。首先，将串行的二进制序列进行正交振幅调制(QuadratureAmplitudeModulation,QAM)106映射。其次将映射后的复数信号进行正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)调制107产生OFDM基带信号，然后对OFDM基带信号进行而射频上转换108，产生高频带通射频信号(应用中的无线射频信号)。发送端模数转换及数据压缩模块102由带通采样109、多维矢量量化110以及编码111组成。首先通过带通采样109对经过射频上转换的带通信号进行带通采样。D-RoF系统中的射频信号一般为带通信号，若采用奈奎斯特采样，则会造成带宽等资源的浪费。此外，射频带通信号的频率很高，且其带宽较窄；而带通采样以信号的带宽为条件进行采样，可以节省系统的带宽，且其采样速率一般低于奈奎斯特采样，易于实现。经过带通采样后用多维矢量量化110对采样信号主要进行信号归一化、压扩变换、多维矢量信号构建以及矢量量化等处理。最后，编码111模块对离散量化信号进行二进制信号编码。光传输接收模块103由电增益112，以及双驱动马赫增德光调制器113，激光器114，20km的单模光纤115和光电探测器116构成。将二进制信号分为两路，其中一路进行电增益112处理，随后将两路信号经马赫增德调制器113调制至光载波上，并通过激光器114产生相应光信号。对接收端光信号进行电光检测116，转化为相应的电信号。接收端数模转换及数据压缩模块104包括解码117、反量化118以及数模转换119。经过光电检测后，电信号在解码模块117中进行了判决处理，并转化为二进制数字信号。再通过反量化118恢复为一维信号并进行扩展变换转化为初始压缩前的数字信号，随后数字信号在数模转换119中转化为模拟信号。接收端射频信号解调模块105由射频下转换120、OFDM解调121以及QAM解调122构成。经过数模转换119后的射频信号通过射频下转换120恢复为原来的OFDM基带信号，随后依次通过OFDM解调121以及QAM解调122恢复成二进制序列。对于D-RoF系统，如前所述，关键问题是提高数据传输效率。具体来说，在D-RoF系统中，模拟信号在经过模数转换以及量化编码之后，原有的数据量会随着量化位数增加而急剧增加，导致了系统的传输速率大幅度增加，由此带来一系列系统传输问题。因而，在量化过程中，采用合理的数据压缩方法来降低量化后的数据量，同时提高数据传输效率显得尤为重要。目前提出了几种有效的数据压缩方法。XuMu等人提出了基于快速统计估计(FSE)的标量量化方法(文献1，MuXu,XiangLiu,NareshChand,FrankEffenberger,andGee-KungChang."FaststatisticalestimationinhighlycompresseddigitalRoFsystemsforefficient5Gwirelesssignaldelivery."OFC2017,paperM3E.7.基于高度压缩数字RoF系统的5G无线信号高效传输快速统计估计方法[C].光纤通信会议和展览会,pp.M3E.7本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种D‑RoF系统中基于矢量量化的多维矢量量化压缩方法，其特征在于，所述多维矢量量化方法包括以下步骤：(1)发送端信号处理：对发送端的射频模拟信号进行带通采样，并对带通采样后的数字信号进行归一化处理；(2)采样信号的压缩变换：对归一化的一维高斯分布信号取模处理，并将取模后的信号经过压缩变换函数进行压缩，从而使得变换后的一维信号呈均匀分布；(3)多维矢量信号的建立：将压缩变换后的一维均匀分布信号进行分组，每一组都视为多维矢量信号的一个行向量；将多组行向量信号进行列合并，构成多维矢量信号；先对压缩变换后的一维均匀分布信号进行有效分组，构建关联性弱的矢量信号集；若要构建二维矢量信号，则需将一维均匀分布信号分为两组，第一组信号为一维均匀分布信号的前一半，第二维信号为一维均匀分布信号的后一半，所构成的多维矢量信号表示为：

【技术特征摘要】
1.一种D-RoF系统中基于矢量量化的多维矢量量化压缩方法，其特征在于，所述多维矢量量化方法包括以下步骤：(1)发送端信号处理：对发送端的射频模拟信号进行带通采样，并对带通采样后的数字信号进行归一化处理；(2)采样信号的压缩变换：对归一化的一维高斯分布信号取模处理，并将取模后的信号经过压缩变换函数进行压缩，从而使得变换后的一维信号呈均匀分布；(3)多维矢量信号的建立：将压缩变换后的一维均匀分布信号进行分组，每一组都视为多维矢量信号的一个行向量；将多组行向量信号进行列合并，构成多维矢量信号；先对压缩变换后的一维均匀分布信号进行有效分组，构建关联性弱的矢量信号集；若要构建二维矢量信号，则需将一维均匀分布信号分为两组，第一组信号为一维均匀分布信号的前一半，第二维信号为一维均匀分布信号的后一半，所构成的多维矢量信号表示为：其中，等式左边为多维矢量信号集；等式右边每一列即为经过分组后的一组一维均匀分布信号，等式右边每一行代表一个多维矢量信号；a代表经过压扩变换后的一维均匀分布信号，b为经过分组后所构建的n个m维矢量信号，一维均匀分布信号的总数据量为mn；行数n为多维矢量信号的个数；列数m为多维矢量信号的维度；(4)矢量量化与编码：首先，对多维矢量信号所构成的信号空间根据量化位数进行均匀分割，获得量化空间；其次，统计每个量化空间中的所有矢量信号，根据每个信号是否属于该空间表示为：其中，ε(·)为关于多维矢量信号否是属于某个空间的的一个值，即为1或者0；b为多维矢量信号，下标j为矢量信号的序号；随后对所有矢量信号进行求和并取平均，将该值作为该空间内矢量信号的量化电平，量化电平即为码字，所有的码字构成码本并将其记录并存储在文本中；最后，对所有码字的编号进行二进制编码；码字表示为：其中，c表示量化电平，即为码字，它是一个多维矢量；下标i为量化电平的序号，即为量化空间的序号；K表示量化区间的个数，下标j为矢量信号的序号，L为各个量化空间内所包含的多维矢量信号的数量；(5)接收端信号的解码：光信号经过了光电检测后已转换为相应的电信号，对接收的电信号进行判决，恢复成二进制数字信号，将二进制信号转换为十进制信号，十进制信号即为码本中码字的编号；根...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞普，卢瑾，任宏亮，覃亚丽，乐孜纯，胡卫生，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33