一種降低MIMO-OFDM系統峰均功率比的聯合算法

摘 要:針對多輸入多輸出正交頻分復用(MIMO-OFDM)系統的高峰均功率比(PAPR)問題，提出了一種多天線協同選擇性映射算法(CSLM)與限幅算法相結合的新方法，較傳統獨立的SLM算法減少了傳送邊帶信息的數量，節省了頻譜資源。同時，進一步研究了限幅后進行濾波來減少信號失真，進而提出了循環限幅濾波算法與CSLM算法結合的改進結合算法。仿真結果表明，兩種算法對系統的PAPR性能都有較明顯的改善。

關鍵詞:多輸入多輸出正交頻分復用;峰均功率比;多天線協同選擇性映射;限幅

中圖分類號:TN911文獻標識碼:A

文章編號:1004-373X(2010)01-058-03

United Algorithm for Reducing PAPR of MIMO-OFDM System

LIWanchen，WANG Erxiao，WANG Zhuogang

(College of Information and Communication Engineering，Harbin Engineering University，Harbin，150001，China)

Abstract:In view of the high Peak-to-Average Power Ratio(PAPR) problem in Multiple Input Multiple Output Ortho-gonal Frequency Division Multiplexing(MIMO-OFDM)system，a new method that is the Concurrent Selective Mapping(CSLM) algorithm combined with clipping algorithm is proposed.Compared to the traditional individual SLM algorithm，the new method reduces the amount of side information which need to be transmitted，saves spectrum resources.Filtering after clipping in order to reduce the signal distortion，and a novel method that is the CSLM algorithm combined with cycle clipping and filter algorithm are researched.At last，simulation results show that two algorithms improve PAPR performance of the system.

Keywords:MIMO-OFDM;PAPR;concurrent selected mapping;clipping

0 引 言

多輸入多輸出正交頻分復用系統(MIMO-OFDM)不僅可以克服多徑效應和頻率選擇性衰落帶來的不良影響，實現信號的高可靠性傳輸，而且還可以增加系統容量，提高頻譜利用率，因此已被看作是新一代無線移動通信系統的核心解決方案[1]。但是由于MIMO-OFDM系統本質上的多載波結構，仍然存在高峰均功率比(PAPR)問題[2]，從而會嚴重影響MIMO-OFDM系統的性能。傳統的解決高PAPR的方法是把應用在OFDM系統中的選擇性映射(SLM)[3]和部分傳輸序列(PTS)[4]等算法直接應用在MIMO-OFDM系統的每一個天線上，但是簡單的移植會使系統復雜度過高。在基于空時分組編碼的MIMO-OFDM系統中CSLM算法可以減少傳輸邊帶信息的數量，降低系統的復雜度[5]。然而，CSLM算法只是在概率上減小了高PAPR信號的產生，本質上仍然存在有高PAPR信號的可能，而限幅類方法與CSLM算法聯合，則存在著一種優勢互補的可能[6]。本文正是在這一想法的基礎上提出了用于MIMO-OFDM系統中的CSLM與限幅方法聯合的新算法，并進一步研究了循環限幅濾波算法，從而得到CSLM與循環限幅濾波聯合的改進聯合算法。

1 系統模型及PAPR的定義

以兩個發射天線和兩個接收天線的MIMO-OFDM系統為例(系統框圖如圖1所示)，發射端數據在經過調制、空時編碼、OFDM調制、功率放大器之后從發射天線上發送出去，相應地在接收端，接收天線把接收到的信號經過OFDM解調、空時解碼、解調等信號處理后檢測出原始信號。這里空時編碼采用Alamouti的STBC編碼方式。

MIMO-OFDM信號峰均比定義為[7]:每個MIMO-OFDM信號的峰值功率與同一個信號均值功率的比值。假設MIMO-OFDM系統有N個發射天線，各天線有K個子載波，則:

PAPR=max|xi.k|2E[x2i.k]

(1)

式中:0≤k

圖1 MIMO-OFDM系統框圖

2 傳統算法降低信號PAPR原理

2.1 獨立的SLM算法原理

獨立的SLM算法是將OFDM系統的SLM技術直接移植到MIMO-OFDM系統中每一個發射天線上。這樣可以使每個天線上的PAPR效果達到最佳，但為了能在接收端正確解調出原始信號，必須準確地知道發射天線所采用的隨機相位序列。因此，信號發射端需要發送足夠的邊帶信息來表示具體的發送序列。

2.2 CSLM算法原理

CSLM算法是獨立SLM算法的一種改進方法[8]。原理是在每個天線上都使用相同的隨機相位序列進行調制，按一定準則選擇使所有天線具有最佳峰均功率比的信號進行傳輸。具體實現方式是V個相位序列矢量p(u)=[p1，p2，…，pv]，首先用p1分別對N個發射天線的信號X1，X2，…，XN進行調制，其中:

Xi=[Xi.1，Xi.2，…，Xi.N]T

(2)

調制后得到的信號為X11，X12，…，X1N，然后對信號分別實施IFFT運算，得到N個不同的輸出序列。分別計算他們的PAPR值，并令:

PAPRmax=max(PAPR1x1，PAPR1x2，…，PAPR1xN)

(3)

這樣可以得到V個PAPRmax值，從中選取PAPRmax值最小的一組序列進行傳輸。

由于N個天線選擇的是同樣的隨機相位序列，所以只需要一根天線攜帶邊帶信息即可，從而大大減少了傳送邊帶信息的數量，節省了寶貴的頻譜資源[9]。

2.3 限幅算法原理

限幅方法是降低信號PAPR最簡單有效的方法。原理是:給定一個門限值，對時域信號包絡超過門限值的部分進行直接削除，并保持削除前信號的相位;對于時域信號中包絡未超過門限值的部分不做任何處理。

3 聯合算法降低信號PAPR原理

3.1 CSLM算法與限幅聯合的算法原理

不同算法對信號的PAPR改善效果不一，并且各有優缺點。CSLM方法的優點是線性變換，發送邊帶信息數量少，數據速率損失小，但計算量稍大，并且它只是減小了高PAPR信號出現的概率，并不能從根本上解決高PAPR信號的出現。限幅算法的優點是實現簡單，但限幅后信號會產生帶外頻譜泄露和帶內信號失真，會使誤碼率受到影響。考慮到這兩種方法有很好的互補性，提出了使兩種算法聯合起來解決MIMO-OFAM系統的高PAPR問題。結合算法的原理如圖2所示。

圖2 CSLM與限幅聯合算法原理框圖

3.2 改進的聯合算法原理

由于限幅會在一些信號峰值降低之后造成帶外頻譜泄露以及帶內信號失真[10]，而且在對限幅后的信號進行濾波時又會導致PAPR的重新增加。考慮到濾波和限幅可以重復進行多次，并且每進行一次限幅濾波都會對上一次循環后再生的高PAPR信號進行重新限幅，因此這樣既降低了PAPR，同時濾波又可以減少帶外頻譜泄露。由此提出了CSLM算法與循環限幅濾波算法聯合的改進算法。其原理如圖3所示。

圖3 改進聯合算法原理框圖

4 仿真結果及分析

以Matlab 7.1作為仿真平臺，采用基于STBC編碼的MIMO-OFDM系統，發射天線數為2，子載波數為128，隨機產生10 000個消息序列，QPSK調制方法，隨機向量從集合{±1，±j}中選取。算法仿真結果如圖4，圖5所示。

圖4 CSLM與限幅聯合的算法PAPR效果對比圖

圖4是CSLM與限幅聯合算法的PAPR效果對比圖。圖中把CSLM算法與限幅聯合的新算法與獨立的CSLM算法以及未做任何處理時系統的PAPR進行了對比。從圖中可以看出，單獨的CSLM算法相比于未進行任何處理時系統的PAPR值有了明顯的降低，而聯合后的算法比單獨的CSLM算法在CCDF為10-4處PAPR值有2.6 dB左右的降低。

圖5 改進的聯合算法PAPR效果對比圖

圖5是改進的聯合算法PAPR效果對比圖。圖中把改進的聯合算法與單獨的CSLM算法以及未進行處理時的PAPR進行了對比。從圖中可以看到，單獨的CSLM算法比未進行處理的PAPR值在CCDF為10-4處有2.9 dB左右的降低。改進的聯合算法共進行了三次循環限幅濾波，在CCDF為10-4處，PAPR值在第一次循環限幅濾波后比單獨的CSLM算法有1.3 dB左右的降低，而第二次限幅濾波比第一次限幅濾波PAPR值有0.7 dB左右的降低，第三次限幅濾波比第二次限幅濾波PAPR值有0.4 dB左右的降低。

5 結 語

本文在分析了多天線協同選擇映射算法的基礎上，提出了一種CSLM算法和限幅聯合的新方法，并進一步

步提出了循環限幅濾波與CSLM聯合的改進算法。仿

真結果表明，聯合算法以及改進的聯合算法具有良好的性能，能有效地降低MIMO-OFDM系統的PAPR。同時相比于結合傳統獨立選擇映射算法后的新算法減少了邊帶信息傳送的數量，節省了頻譜資源。

參考文獻

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