【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于宽带数字通信，尤其涉及一种部分传输序列算法的快速搜索方法。
技术介绍
1、正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing，ofdm)技术能以较高的频谱利用率实现高速数据传输，还可以有效地对抗多径衰落且信道均衡过程计算复杂度低，因此在数字宽带通信领域有着广泛应用，包括lte、5g、数字音频广播(dab)、数字视频广播(dvb)、宽带电力线载波(hplc)等。但其多载波体制导致的发射信号高峰均比(peak-to-average power ratio，papr)问题会降低发送端的功率放大器的工作效率，对其放大器的线性范围提出了更高的要求，增大了系统的硬件成本，因此降峰均比技术一直是ofdm系统的关键技术之一。
2、研究人员针对ofdm信号的降papr问题做了大量的研究，并提出了一系列的解决方案，这些方案可以分为信号失真方法和信号无失真方法，其中信号失真方法包括限幅法、压缩扩张法等；信号无失真方法可分为分组编码法、选择性映射、部分传输序列(partialtransmit sequences，pts)等。其中pts方法是一种常用的降峰均比算法，其基本思想是将输入的一帧ofdm符号在频域上分割成v个互不重叠的子序列，并分别给每个子序列乘以不同的加权系数，通过选择适当的加权系数来减小合并后序列的papr值，这种方法的核心是生成一定数量的时域候选信号，然后选择papr值最小的信号进行传输，然而当加权系数有w种可能时，则最优信号的选择过程要进行wv次的迭代，计算复杂度
3、因此，如何可以快速搜索峰值均比值最小或较小的时域候选信号，从而降低计算复杂度，提高降峰均比效率，是本
人员亟待解决的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，以解决现有技术的部分传输序列算法中最优信号的选择过程计算复杂度高，降峰均比效率差的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用了如下的技术方案：
3、本专利技术提供了一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，包括以下步骤：
4、s10、通过v次的长度为n的idft运算，分别计算得到xv＝idft(xv),v＝0,1,...,v-1；
5、s20、计算原始频域信号x所对应的时域信号x＝[x(0),x(1),...,x(n-1)]，即
6、s30、针对xv,v＝0,1,...,v-1分别相乘一个幅度为1复数相位旋转因子其中每个相位旋转因子从一个含w个元素的离散集合中选择，即θv,w∈sv＝{0,sv,1,...,sv,w-1}，计算得到
7、s40、令所述步骤s30中wv个长度为n的时域候选信号用如下矩阵表示：
8、从所述矩阵的wv中选择出△个时域候选信号列向量并计算出所述列向量所有元素的数值，并从中挑选出峰均比值最小的信号，设该信号的幅度最大值为阈值c；
9、s50、设剩余的未计算数值的wv-△个时域候选信号用如下矩阵表示：
10、计算所述矩阵中第1个行向量的wv-△个元素的数值，并逐个判断每个元素的幅度是否大于或等于阈值c，若某个元素的幅度大于或等于阈值c，则从所述步骤s40中的矩阵中剔除；
11、s60、设所述步骤s50中有k(0)个列向量被剔除，则所述步骤s50中的矩阵更新为含vw-△-k(0)个列向量的矩阵θ0，继续计算矩阵θ0中第2个行向量的vw-△-k(0)个元素的数值，逐个判断所述第2个行向量中每个元素的幅度是否大于或等于阈值c，若某个元素的幅度大于或等于阈值c，则将元素所对应的列向量从矩阵θ0中剔除，重复上述步骤，直至矩阵更新后的列向量数量为0，或者完成最后一个行向量的剔除过程；
12、s70、设完成所述步骤s60中的计算过程后，若矩阵更新后的列向量数量为0，则说明从所述步骤s40中的△个时域候选信号中所挑选出的峰均比值最小信号是全部wv个时域候选信号中峰均比值最小信号。
13、进一步的，所述步骤s70中，若完成最后一个行向量的剔除过程后剩余的非空矩阵为θn-1，则从所述非空矩阵θn-1的所有列向量信号中挑选一个峰均比值最小的信号，该信号即为全部wv个时域候选信号中峰均比值最小信号。
14、进一步的，所述步骤s40中，先利用一个随机函数从区间[0,wv-1]中的wv个整数中随机产生△个不同的整数，所有整数所对应的列向量即为对应的△个候选信号。
15、进一步的，所述步骤s40中△的具体数值大小为全部时域候选信号数量的1/16，即个，其中符号表示取整。
16、进一步的，所述步骤s40中，设wv个时域候选信号中峰均比值最小信号为从计算出的△个时域候选信号中所挑选出峰均比值最小的信号的幅度最大值为c，则
17、进一步的，所述步骤s50中，设wv个时域候选信号中峰均比值最小信号记为从计算出的△个时域候选信号中所挑选出峰均比值最小的信号的幅度最大值为c，则对剩余的wv-△个时域候选信号中的任意一个信号hm,0≤m≤wv-1而言，如果其存在至少一个元素满足|hn,m|≥c,0≤n≤n-1，则
18、进一步的，对剩余的wv-△个时域候选信号中的任意一个信号hm,0≤m≤wv-1而言，若在n个元素的逐步计算过程中得到一个元素值hn,m,0≤n≤n-1，且满足|hm,n|≥c，则无需计算剩余元素数值即可判断出从而将向量hm从搜索范围内剔除。
19、本专利技术提供的部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法与现有技术相比，至少具有如下有益效果：
20、现有技术中部分传输序列算法最优信号的选择过程要进行很多次迭代，计算复杂度高，降峰均比性能差，给系统带来很大负担，所提出的解决方法也都是通过牺牲较多降峰均比性能来减少系统计算量，无法两者兼顾。本专利技术通过先计算出少量比例的时域候选信号，并基于少量比例的时域候选信号产生一个峰值阈值c，然后在剩余时域候选信号的计算过程中，通过信号少量比例的局部元素数值的计算和阈值对比来进行判决，并据此判断是否需要继续计算剩余元素的数值。在取得和穷举搜索方案相同的降峰均比性能的情况下，较高比例的时域候选信号仅需计算出其少量比例元素数值后就被剔除，无需计算其剩余元素的数值，从而大幅度降低了最优时域候选信号的搜索过程的计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，其特征在于，所述步骤S70中，若完成最后一个行向量的剔除过程后剩余的非空矩阵为ΘN-1，则从所述非空矩阵ΘN-1的所有列向量信号中挑选一个峰均比值最小的信号，该信号即为全部WV个时域候选信号中峰均比值最小信号。
3.根据权利要求1所述的一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，其特征在于，所述步骤S40中，先利用一个随机函数从区间[0,WV-1]中的WV个整数中随机产生△个不同的整数，所有整数所对应的列向量即为对应的△个候选信号。
4.根据权利要求3所述的一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，其特征在于，所述步骤S40中△的具体数值大小为全部时域候选信号数量的1/16，即个，其中符号表示取整。
5.根据权利要求1所述的一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，其特征在于，所述步骤S40中，设WV个时域候选信号中峰均比值最小信号为从计算出的△个
6.根据权利要求5所述的一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，其特征在于，所述步骤S50中，设WV个时域候选信号中峰均比值最小信号记为从计算出的△个时域候选信号中所挑选出峰均比值最小的信号的幅度最大值为C，则对剩余的WV-△个时域候选信号中的任意一个信号Hm,0≤m≤WV-1而言，如果其存在至少一个元素满足|hn,m|≥C,0≤n≤N-1，则
7.根据权利要求5所述的一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，其特征在于，对剩余的WV-△个时域候选信号中的任意一个信号Hm,0≤m≤WV-1而言，若在N个元素的逐步计算过程中得到一个元素值hn,m,0≤n≤N-1，且满足|hm,n|≥C，则无需计算剩余元素数值即可判断出从而将向量Hm从搜索范围内剔除。
...【技术特征摘要】
1.一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，其特征在于，所述步骤s70中，若完成最后一个行向量的剔除过程后剩余的非空矩阵为θn-1，则从所述非空矩阵θn-1的所有列向量信号中挑选一个峰均比值最小的信号，该信号即为全部wv个时域候选信号中峰均比值最小信号。
3.根据权利要求1所述的一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，其特征在于，所述步骤s40中，先利用一个随机函数从区间[0,wv-1]中的wv个整数中随机产生△个不同的整数，所有整数所对应的列向量即为对应的△个候选信号。
4.根据权利要求3所述的一种部分传输序列算法最优时域候选信号的快速搜索方法，其特征在于，所述步骤s40中△的具体数值大小为全部时域候选信号数量的1/16，即个，其中符号表示取整。
5.根据权利要求1所述的一种部分传输序列算法最...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢映海，易世华，李林峰，陈永，赵晨阳，韩跟伟，
申请(专利权)人：威胜信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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