MIMO-OFDM系統(tǒng)中低復(fù)雜度擾碼運(yùn)算的應(yīng)用研究

1、MIMO-OFDM 系統(tǒng)中低復(fù)雜度擾碼運(yùn)算的應(yīng)用研究    摘 要：針對傳統(tǒng)mimo-ofdm 系統(tǒng)中pts 算法的高計(jì)算復(fù)雜度、多邊帶信息的缺點(diǎn)，本文提出了一種簡化算法。該算法利用編碼碼字之間的關(guān)系，簡化了尋找部分符號最佳擾碼序列的運(yùn)算過程，從而達(dá)到既降低計(jì)算復(fù)雜度又減少邊帶信息量的目的。性能分析結(jié)果表明，與傳統(tǒng)方法相比，簡化算法在降低復(fù)雜度的同時(shí)，不會(huì)影響系統(tǒng)的papr 性能。關(guān)鍵詞：mimo-ofdm；papr；stbc；計(jì)算復(fù)雜度；邊帶信息0 引言隨著移動(dòng)通信和無線因特網(wǎng)需求的不斷增長，越來越需要更加先進(jìn)的無線傳輸技術(shù)，多輸入多輸出正交頻分復(fù)用（

2、mimo-ofdm，multi-input multi-output orthogonal frequencydivision multiplexing）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。mimo-ofdm 技術(shù)將空間分集、頻率分集、時(shí)間分集有機(jī)地結(jié)合在一起，可以大大提高無線通信系統(tǒng)的頻譜效率和鏈路質(zhì)量，并能有效地克服頻率選擇性衰落，是4g 通信的核心技術(shù)，也是近年來無線通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)泛在無線通信的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而，由于采用ofdm 調(diào)制方式，mimo-ofdm 系統(tǒng)不可避免地也面臨高的峰均功率比1（papr,peak-to-average power ratio）問題。papr 越大，對系統(tǒng)的一些部件如a

3、/d、d/a 轉(zhuǎn)換器，功率放大器等線性動(dòng)態(tài)范圍要求就越高，如果這些器件的線性動(dòng)態(tài)范圍不滿足要求信號就會(huì)發(fā)生畸變，使系統(tǒng)性能下降。這對發(fā)射端是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)，因此，有效降低mimo-ofdm 信號的papr 成為順利實(shí)現(xiàn)mimo-ofdm 技術(shù)實(shí)用化的關(guān)鍵，也密切關(guān)系著泛在網(wǎng)的順利實(shí)現(xiàn)。本文針對采用空時(shí)分組編碼（stbc,space-time block code）的mimo-ofdm 系統(tǒng)，利用編碼碼字之間的關(guān)系，結(jié)合一種低計(jì)算復(fù)雜度的部分傳輸序列（pts，partial transmitsequences ） 算法2 （ 后文均稱lcc-pts,low computational compl

4、exity partial transmitsequences），提出了一種降低mimo-ofdm 系統(tǒng)papr 的簡化算法。該算法不僅降低了計(jì)算復(fù)雜度，而且減少了邊帶信息的傳輸。1 mimo-ofdm 系統(tǒng)的峰均mimo-ofdm 信號papr 的定義有兩種，一種是取各天線發(fā)射信號papr 值的最大值，另一種是取各天線發(fā)射信號papr 值的平均值。對于一個(gè)有 nt 個(gè)發(fā)射天線，n 個(gè)子載波的mimo-ofdm 系統(tǒng)，各個(gè)n 維的ofdm 符號分別從每個(gè)發(fā)射天線發(fā)出，t 時(shí)刻各ofdm 發(fā)射符號的papr 為：0maxpapri 10lge xiinx= n n (1)其中，i(1 i nt

5、)表示第i 個(gè)發(fā)射天線，papri表示從第i 個(gè)發(fā)射天線發(fā)出的ofdm符號的papr 值， inx 表示第i 個(gè)發(fā)射天線第n(0 n n ?1)個(gè)子載波上的發(fā)射數(shù)據(jù)，xi表示第i個(gè)發(fā)射天線發(fā)射的ofdm離散時(shí)間信號， i tnxi xi , xi ,., x 0 1 ?1 = ，e?表示數(shù)學(xué)期望運(yùn)算。則有，定義 1： papr max ( )0i· 上一頁· 1· 2· 3· 下一頁        npapr t=定義 2： papr = epapri2 降低 mi

6、mo-ofdm 系統(tǒng)papr 的簡化算法目前，降低 ofdm 系統(tǒng)papr 算法的研究較多，大致有三類3，但專門用于降低mimo-ofdm 系統(tǒng)papr 的算法還相對較少，多數(shù)算法都是直接將降低ofdm 系統(tǒng)papr的算法應(yīng)用到mimo-ofdm 系統(tǒng)中，即分別對每根天線發(fā)出的ofdm 符號實(shí)施降低papr算法。目前，降低ofdm 系統(tǒng)papr 應(yīng)用較成熟的是選擇性映射（slm，selective mapping）算法4和部分傳輸序列（pts）算法4，這兩種算法降低系統(tǒng)papr 的性能較好，但計(jì)算復(fù)雜度較高，而且接收端需要知道確切的發(fā)送序列才能正確譯碼，如果將它們直接移植到mimo-ofdm

7、系統(tǒng)中，計(jì)算復(fù)雜度將會(huì)隨發(fā)射天線個(gè)數(shù)的增加而成倍增長，邊帶信息也會(huì)成倍增加，不利于保證系統(tǒng)的可靠性。2.1 簡化算法描述以4天線采用jafarkhani 空時(shí)碼5的mimo-ofdm 系統(tǒng)為例描述一下簡化算法的思路。由于進(jìn)行 idft 變換后xi 與- xi、*xi 、*? xi（i表示第i個(gè)發(fā)射天線）具有相同的papr，因此，在4 個(gè)符號周期內(nèi)只需計(jì)算第一個(gè)符號周期各天線發(fā)送的ofdm 符號的最佳擾碼序列，其余三個(gè)符號周期各天線發(fā)射的ofdm 符號的最佳擾碼序列可由第一符號周期所求得的擾碼序列映射得到，本文采用相位加權(quán)集為1, -1, j, - j的擾碼，映射規(guī)則如表1 所示：相位映射表xi

8、 1 - 1 j - j-xi 1 - 1 j - j*± xi 1 - 1 - j j注：映射原則是：與相位序列相乘后的數(shù)據(jù)符號仍保持原數(shù)據(jù)符號之間的關(guān)系這樣，4 個(gè)符號周期只需計(jì)算一次最佳相位序列，計(jì)算復(fù)雜度大為降低，而且傳送的邊帶信息也減少為原來的1/4。以上原理再結(jié)合lcc-pts 算法構(gòu)成簡化算法，使計(jì)算復(fù)雜度得到進(jìn)一步降低。若采用并行的pts6，即所有發(fā)射天線采用相同的擾碼序列，則邊帶信息將縮減為原來的1/16，但這是以喪失部分papr 性能為代價(jià)的。2.2 復(fù)雜度分析仍以 4 天線的jafarkhani 碼為例，其他stbc 編碼做相應(yīng)變換即可，n 為ofdm 系統(tǒng)的子

9、載波數(shù)，w 為相位加權(quán)集中的元素個(gè)數(shù)，v 為子塊個(gè)數(shù)，l 為過采樣因子。根據(jù)文獻(xiàn)2中的表2，結(jié)合簡化算法的思想作相應(yīng)計(jì)算，得出簡化算法與傳統(tǒng)算法在尋找最佳傳輸序列過程中的計(jì)算復(fù)雜度表達(dá)式，如表2 所示。這里，用傳統(tǒng)算法與簡化算法的計(jì)算復(fù)雜度之比（cscc，convention-to-simple computational complexity）來衡量計(jì)算復(fù)雜度降低的多少。3 matlab 仿真以下是對簡化算法的matlab 仿真，仿真條件：4 發(fā)射天線，1 接收天線，stbc 編碼取jafarkhani 碼，子載波數(shù)n = 128，過采樣因子l = 4，lcc-pts 算法的分塊個(gè)數(shù)v = 4，相位加權(quán)集為1, -1, j, - j。假設(shè)信道環(huán)境為在4