MIMO-OFDM系统中低复杂度扰码运算的应用研究

1、MIMO-OFDM 系统中低复杂度扰码运算的应用研究    摘 要：针对传统mimo-ofdm 系统中pts 算法的高计算复杂度、多边带信息的缺点，本文提出了一种简化算法。该算法利用编码码字之间的关系，简化了寻找部分符号最佳扰码序列的运算过程，从而达到既降低计算复杂度又减少边带信息量的目的。性能分析结果表明，与传统方法相比，简化算法在降低复杂度的同时，不会影响系统的papr 性能。关键词：mimo-ofdm；papr；stbc；计算复杂度；边带信息0 引言随着移动通信和无线因特网需求的不断增长，越来越需要更加先进的无线传输技术，多输入多输出正交频分复用（

2、mimo-ofdm，multi-input multi-output orthogonal frequencydivision multiplexing）技术应运而生。mimo-ofdm 技术将空间分集、频率分集、时间分集有机地结合在一起，可以大大提高无线通信系统的频谱效率和链路质量，并能有效地克服频率选择性衰落，是4g 通信的核心技术，也是近年来无线通信领域的研究热点泛在无线通信的关键技术之一。然而，由于采用ofdm 调制方式，mimo-ofdm 系统不可避免地也面临高的峰均功率比1（papr,peak-to-average power ratio）问题。papr 越大，对系统的一些部件如a

3、/d、d/a 转换器，功率放大器等线性动态范围要求就越高，如果这些器件的线性动态范围不满足要求信号就会发生畸变，使系统性能下降。这对发射端是一个很大的挑战，因此，有效降低mimo-ofdm 信号的papr 成为顺利实现mimo-ofdm 技术实用化的关键，也密切关系着泛在网的顺利实现。本文针对采用空时分组编码（stbc,space-time block code）的mimo-ofdm 系统，利用编码码字之间的关系，结合一种低计算复杂度的部分传输序列（pts，partial transmitsequences ） 算法2 （ 后文均称lcc-pts,low computational compl

4、exity partial transmitsequences），提出了一种降低mimo-ofdm 系统papr 的简化算法。该算法不仅降低了计算复杂度，而且减少了边带信息的传输。1 mimo-ofdm 系统的峰均mimo-ofdm 信号papr 的定义有两种，一种是取各天线发射信号papr 值的最大值，另一种是取各天线发射信号papr 值的平均值。对于一个有 nt 个发射天线，n 个子载波的mimo-ofdm 系统，各个n 维的ofdm 符号分别从每个发射天线发出，t 时刻各ofdm 发射符号的papr 为：0maxpapri 10lge xiinx= n n (1)其中，i(1 i nt

5、)表示第i 个发射天线，papri表示从第i 个发射天线发出的ofdm符号的papr 值， inx 表示第i 个发射天线第n(0 n n ?1)个子载波上的发射数据，xi表示第i个发射天线发射的ofdm离散时间信号， i tnxi xi , xi ,., x 0 1 ?1 = ，e?表示数学期望运算。则有，定义 1： papr max ( )0i· 上一页· 1· 2· 3· 下一页        npapr t=定义 2： papr = epapri2 降低 mi

6、mo-ofdm 系统papr 的简化算法目前，降低 ofdm 系统papr 算法的研究较多，大致有三类3，但专门用于降低mimo-ofdm 系统papr 的算法还相对较少，多数算法都是直接将降低ofdm 系统papr的算法应用到mimo-ofdm 系统中，即分别对每根天线发出的ofdm 符号实施降低papr算法。目前，降低ofdm 系统papr 应用较成熟的是选择性映射（slm，selective mapping）算法4和部分传输序列（pts）算法4，这两种算法降低系统papr 的性能较好，但计算复杂度较高，而且接收端需要知道确切的发送序列才能正确译码，如果将它们直接移植到mimo-ofdm

7、系统中，计算复杂度将会随发射天线个数的增加而成倍增长，边带信息也会成倍增加，不利于保证系统的可靠性。2.1 简化算法描述以4天线采用jafarkhani 空时码5的mimo-ofdm 系统为例描述一下简化算法的思路。由于进行 idft 变换后xi 与- xi、*xi 、*? xi（i表示第i个发射天线）具有相同的papr，因此，在4 个符号周期内只需计算第一个符号周期各天线发送的ofdm 符号的最佳扰码序列，其余三个符号周期各天线发射的ofdm 符号的最佳扰码序列可由第一符号周期所求得的扰码序列映射得到，本文采用相位加权集为1, -1, j, - j的扰码，映射规则如表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：映射原则是：与相位序列相乘后的数据符号仍保持原数据符号之间的关系这样，4 个符号周期只需计算一次最佳相位序列，计算复杂度大为降低，而且传送的边带信息也减少为原来的1/4。以上原理再结合lcc-pts 算法构成简化算法，使计算复杂度得到进一步降低。若采用并行的pts6，即所有发射天线采用相同的扰码序列，则边带信息将缩减为原来的1/16，但这是以丧失部分papr 性能为代价的。2.2 复杂度分析仍以 4 天线的jafarkhani 码为例，其他stbc 编码做相应变换即可，n 为ofdm 系统的子

9、载波数，w 为相位加权集中的元素个数，v 为子块个数，l 为过采样因子。根据文献2中的表2，结合简化算法的思想作相应计算，得出简化算法与传统算法在寻找最佳传输序列过程中的计算复杂度表达式，如表2 所示。这里，用传统算法与简化算法的计算复杂度之比（cscc，convention-to-simple computational complexity）来衡量计算复杂度降低的多少。3 matlab 仿真以下是对简化算法的matlab 仿真，仿真条件：4 发射天线，1 接收天线，stbc 编码取jafarkhani 码，子载波数n = 128，过采样因子l = 4，lcc-pts 算法的分块个数v = 4，相位加权集为1, -1, j, - j。假设信道环境为在4