文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2016.01.020
中文引用格式: 張笑宇,唐瑋圣,章煒,等. OFDM系統(tǒng)近似均勻的動態(tài)分組自適應調(diào)制算法[J].電子技術應用,2016,42(1):75-78.
英文引用格式: Zhang Xiaoyu,Tang Weisheng,Zhang Wei,et al. Adaptive modulation algorithm of approximate uniform dynamic subband division for OFDM system[J].Application of Electronic Technique,2016,42(1):75-78.
0 引言
正交頻分復用(OFDM)技術是一種多載波調(diào)制技術,能極大地提高頻譜利用率,非常有效地對抗頻率選擇性衰落和窄帶干擾。早期多載波調(diào)制技術,各個子載波采用固定碼率的調(diào)制方式,整個通信系統(tǒng)的誤碼率(BER)取決于性能最差的子載波;而自適應調(diào)制技術根據(jù)當前信道的狀態(tài)(CSI),自適應調(diào)整各個子信道的傳輸比特數(shù)以及調(diào)制方式,提升系統(tǒng)性能。
現(xiàn)有自適應調(diào)制算法,可以依據(jù)優(yōu)化準則分為三類:基于信道增益的貪婪算法[1,2],以信道容量為基準的算法[3],以誤碼率性能為基準的算法[4,5]。
在實際的無線通信系統(tǒng)中,會更多地考慮算法所占用的運算資源和信令開銷。為了進一步降低算法開銷,提出了基于子載波分組的自適應調(diào)制算法,以組為單位對子載波進行資源分配,但是,已有的分組算法或固定分組,無法適應不同通信環(huán)境[6],或者動態(tài)分組依據(jù)過于簡單[7]。
本文提出一種全新的、近似均勻的動態(tài)分組自適應調(diào)制技術,根據(jù)信道增益、噪聲強度和碼率確定動態(tài)分組依據(jù),并以組為單位自適應分配通信資源,在保證系統(tǒng)誤碼率性能的前提下,極大地降低系統(tǒng)開銷。
1 經(jīng)典算法分析
在現(xiàn)有的自適應調(diào)制算法中,以Hughes-Hartogs算法最接近理論最優(yōu)解,它將每個子信道從0 bit開始計算,采用貪婪算法,每增加1 bit都找到所需功率增加最小的子信道,直到所有比特分配結束。但該算法運算量過大。
Chow算法是一種次優(yōu)化的自適應調(diào)制算法,依據(jù)信道容量作為標準為各個子載波分配比特數(shù),按照下式對子載波比特數(shù)進行初始化:
SNR(i)、Ei和|Hi|2分別表示第i個子載波的信噪比、發(fā)射功率和信道增益,N0表示噪聲功率,Γ表示系統(tǒng)與香農(nóng)限的差距,γmargin是通過有限迭代得到的一個接近最優(yōu)化的門限值。
Fischer算法以誤碼率性能作為優(yōu)化標準,第i個子載波上M-QAM調(diào)制的誤碼率表示為:
2 近似均勻動態(tài)分組自適應調(diào)制算法
2.1 算法流程
本文提出的近似均勻的動態(tài)分組自適應調(diào)制算法流程示意圖如圖1所示。算法分為3個步驟:(1)依據(jù)信道估計信息(CSI),動態(tài)確定分組數(shù)目;(2)將所有子載波排序,并分配到各個子載波組之中;(3)以組為單位,進行自適應調(diào)制,分配通信資源。
2.2 動態(tài)確定分組數(shù)目
根據(jù)式(1)可以看出,在相同傳輸功率的前提下,子載波的信道增益每提高一倍,子載波可分配的比特數(shù)加1;根據(jù)式(2)可知,在保證誤碼率不變的情況下,可以得到同樣的結論。因此,本算法分組依據(jù)的參數(shù)α1如式(3)所示:
式中:c1=0.2,c2=1.6。從式(4)可以看出,誤碼率與噪聲功率、子載波比特數(shù)都成正相關,同時,在噪聲功率比較高的情況下,更復雜的自適應調(diào)制算法所帶來的增益效果并不明顯,因此應該通過降低算法開銷來提升算法性能,即減小分組數(shù)目。本算法分組依據(jù)的參數(shù)α2如下式所示:
2.3 子載波分配
2.4 自適應資源分配
本算法的自適應資源分配以誤碼率性能為優(yōu)化標準,與Fischer算法相比,有如下改進:以組為單位的子載波比特計算;信道過差的子載波整體剔除;剩余比特調(diào)整。
本文所述算法比特分配具體實現(xiàn)步驟:
進入步驟(5);
(5)對bi進行量化,bQi=round(bi),計算量化誤差Δbi=bQi-bi,總比特數(shù)Rtotal=ΣbQi×mi;
(6)調(diào)整剩余比特數(shù):如果Rtotal=Rtarget,結束比特分配;如果Rtotal>Rtarget,進入步驟(7);如果Rtotal<Rtarget,進入步驟(8);
(7)如果Rtotal-mi>Rtarget,找到最小的Δbi,調(diào)整bQi=bQi-1,Rtotal=Rtotal-mi,Δbi=Δbi+1;如果Rtotal-mi<Rtarget,找到最小的Δbi,記錄序號i和Rtotal-Rtarget,將第i組子載波內(nèi)的前Rtotal-Rtarget個子載波比特數(shù)減1,結束比特分配;
(8)如果Rtotal+mi<Rtarget,找到最大的Δbi,調(diào)整bQi=bQi+1,Rtotal=Rtotal+mi,Δbi=Δbi-1;如果Rtotal+mi>Rtarget,找到最大的Δbi,記錄序號i和Rtarget-Rtotal,將第i組子載波內(nèi)的后Rtarget-Rtotal個子載波比特數(shù)加1,結束比特分配。
3 仿真驗證及結果分析
本節(jié)將對本文提出的算法進行仿真驗證,并從自適應調(diào)制算法的兩個指標:算法復雜度和誤碼率性能來分析本文算法的優(yōu)越性。
3.1 算法復雜度分析
算法復雜度是衡量自適應調(diào)制算法是否有實用性的重要指標,表1在理論上分析了Hughes-Hartogs算法、Chow算法、Fischer算法和本文算法的計算復雜度。
表1中,N表示總子載波數(shù),M表示分組數(shù)目,MAXcount是Chow算法設定的最大迭代總次數(shù),β是Fischer算法剔除不符合要求子載波的迭代次數(shù),ε1、ε2、ε3表示3種算法比特調(diào)整次數(shù)(ε3小于ε1和ε2)??梢钥闯觯澙匪惴ㄓ嬎銖碗s度直接與比特總數(shù)Rtarget相關,而Chow算法和Fischer算法復雜度與子載波總數(shù)目N相關,計算復雜度大大下降;本文算法計算復雜度和分組數(shù)目M相關,計算復雜度最低。尤其是考慮到實際通信系統(tǒng)中的信道估計誤差和信令開銷,本文算法在OFDM系統(tǒng)整體開銷上,有大幅度的降低。
3.2 誤碼率性能仿真驗證
本節(jié)對系統(tǒng)的誤碼率性能進行仿真對比驗證。仿真信道為Rayleigh信道,系統(tǒng)為QAM調(diào)制,最高階調(diào)制方式為256QAM,本文仿真假設為理想信道估計。
圖2是本文算法與Chow算法、Hughes-Hartogs算法誤碼率性能的對比。可以看出,本文算法在誤碼率性能上比較接近貪婪算法Hughes-Hartogs,略優(yōu)于Chow算法。
圖3是本文算法與固定分組算法的對比,可以看出,本文算法在誤碼率性能上更好,而且本文算法自適應動態(tài)確定分組數(shù)目,算法適用性更強。
圖4是本文算法與Fischer算法的誤碼率性能以及計算量的對比??梢钥闯?,本文算法誤碼率性能幾乎與Fischer算法相當,但是計算開銷要遠遠低于Fischer算法。
綜合仿真結果可以得出本文算法的三個優(yōu)勢:(1)相對于已有的不分組自適應調(diào)制算法,本算法在保證誤碼率性能的條件下,大幅度降低運算量;(2)相對于固定分組的自適應調(diào)制算法,本算法誤碼率性能更好,并且平均運算量更??;(3)本算法提出了更好的動態(tài)分組依據(jù),對不同的信道環(huán)境的適應性更強。
4 結論
本文針對OFDM系統(tǒng)中的自適應調(diào)制領域進行了深入研究,提出了一種近似均勻的動態(tài)分組的自適應調(diào)制算法。算法復雜度分析和仿真結果表明,該算法在誤碼率性能接近Fischer算法的同時,極大地減小了系統(tǒng)開銷,并且該算法通過動態(tài)分組,能適應更復雜的通信環(huán)境。相對于已有的自適應調(diào)制算法,本算法性能更優(yōu)秀,實用性更強。
參考文獻
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