联合空、时、频域处理算法降低MIMO-OFDM系统的PAPR

摘要

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术由于其较高的频谱利用效率、有效对抗频率选择性衰落成为4G通信系统的关键技术之一。OFDM系统主要缺点之一是信号的峰均功率比（Peak-to-average Power Ratio,PAPR)较高。PAPR较高的信号要求发射机的功率放大器(Power Amplifier,PA)等非线性器件具有较大的线性范围，发射超过线性范围的信号容易引入非线性失真，导致系统的比特误码率（Bit Error Rate, BER)显著增加。
　　多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术充分利用空间维度，不增加额外频谱和天线发射功率的情况下能显著地提高信道容量。MIMO-OFDM系统每根天线传输的也是OFDM信号，因此也存在PAPR问题且随天线数的增加PAPR问题越严重。相比于OFDM系统中较成熟的PAPR抑制技术，MIMO-OFDM系统PAPR抑制技术则研究较少。本文将深入研究OFDM系统、特别是Alamouti MIMO-OFDM系统中的PAPR抑制技术。
　　目前，OFDM系统中PAPR抑制技术大致可以分成三类：信号预畸变技术、编码类技术和概率类技术。其中：第三类中的选择性映射(Selected Mapping,SLM)算法和部分传输序列(Partial Transmit Sequences,PTS)算法，由于PAPR抑制性能较好且不会引入额外的非线性失真，是较理想的PAPR抑制算法。但SLM和PTS算法有两个缺点：一是快速傅立叶反变换(InverseFastFourier Transform,IFFT)次数较多，计算复杂度较高；二是为了恢复原始信号，发射机需要额外的频谱和功率传输相位旋转因子这一边带副信息(Side Information,SI)。
　　本文在传统SLM和PTS算法的基础上，分别在时域和频域范围内通过多方法联合降低发射机的计算复杂度和边带信息量，甚至在接收端实现盲检测。本文的主要工作如下：
　　(1)在OFDM系统中提出了基于子类信号交换的改进SLM算法。其基本思想是：利用IFFT变换的基本性质，将SLM算法得到的时域备选信号分为四类子信号，对不同子类信号进行叠加合成得到更多的时域备选信号。与传统SLM算法相比，所提算法是在时域进行信号处理，产生更多的备选信号只需要增加少量的复数加法运算，降低了系统的计算复杂度。
　　(2)在时域对MIMO-OFDM系统进行PAPR抑制处理。发射端，通过时域信号的循环移位、天线间信号加减、天线间子块信号交换和等效编码等方式来产生更多的时域备选信号，降低了发射端的计算复杂度；接收端，利用时域信号的循环移位对应于频域信号的相位旋转，将FFT解调得到的频域信号分别进行反向相位旋转，再计算反向旋转信号到最近星座点的欧氏距离，选择最小距离对应相位旋转因子来恢复原始信号，减少了边带副信息。
　　(3)在频域对SFBC MIMO-OFDM系统进行PAPR抑制处理。发射端，对传统SLM算法的相位旋转因子和PTS算法的分块方式进行特殊设计，在SFBC编码情况下每根天线可以单独使用相位旋转因子而编码矩阵依然正交，这样，每根天线可以从所有的时域备选序列中选择PAPR最小的序列作为传输序列，提高了PAPR抑制性能；接收端，提出了一种次优最大似然检测算法，将相邻两个子载波信号分为一组进行检测，先恢复出相位旋转因子的乘积，然后恢复出相位旋转因子和原始信号，实现了接收信号的盲检测。

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缩略词表

符号说明

第一章 绪论

1.1课题研究背景与意义

1.2课题研究现状

1.3本论文内容与结构安排

第二章 OFDM及MIMO-OFDM系统中PAPR抑制

2.1 OFDM系统基本原理及PAPR抑制技术

2.2 MIMO-OFDM系统原理及PAPR抑制技术

2.3本章小结

第三章 基于子类信号交换的SLM算法降低OFDM系统PAPR

3.1子类信号交换的SLM算法的基本原理

3.2子类信号交换的SLM算法复杂度分析

3.3子类信号交换的SLM算法PAPR性能及分析

3.4本章小结

第四章 联合时域、空域和等效编码等方式降低MIMO-OFDM系统的PAPR

4.1联合时域与空域的改进SLM算法

4.2联合时域与等效SFBC编码的改进SLM算法

4.3联合时域与空域的改进PTS算法

4.4本章小结

第五章 联合相位、分块设计和盲检测降低SFBC MIMO-OFDM系统的PAPR

5.1联合相位旋转因子设计和盲检测的改进SLM算法

5.2联合分块方式设计和盲检测的改进PTS算法

5.3本章小结

第六章 全文总结与展望

6.1本文主要贡献

6.2下一步工作展望

致谢

参考文献

个人简历

攻硕期间取得的研究成果

本文作者攻硕期间参与的科研项目