一種利用疊加訓練序列降低OFDM系統PAR的方法?

劉秋格，穆曉敏，陸彥輝

（鄭州大學信息工程學院，鄭州450001）

一種利用疊加訓練序列降低OFDM系統PAR的方法?

劉秋格，穆曉敏，陸彥輝

（鄭州大學信息工程學院，鄭州450001）

峰均比（PAR）過高是正交頻分復用（OFDM）技術亟待解決的關鍵問題之一。在基于判決指導信道估計的疊加訓練序列OFDM系統中，提出一種選擇性疊加訓練序列降低系統PAR的方法。該方法使用多個相互獨立的訓練序列分別與數據序列疊加，選擇其中PAR性能最好的用于傳輸，接收端完成信道估計的同時消除了訓練序列對數據序列的影響，因此沒有增加接收端的復雜度。計算機仿真結果表明：該方法在不增加接收端復雜度的前提下，有效降低了系統PAR，且對信道估計性能不造成任何影響，因此該方法可用于實際系統中。

正交頻分復用；峰均比；疊加訓練序列；信道估計

1 引言

疊加訓練序列的思想最早由C.Kastenholz在模擬通信系統中提出［1］，1995年，B.Farhang-Boroujeny將該思想首次應用于數字通信系統中［2］。近年來，疊加訓練序列OFDM系統的信道估計方法受到了廣泛關注［3－6］。該方法在發送端將一個低功率的訓練序列疊加到數據序列上，接收端利用疊加的訓練序列進行信道估計。由于訓練序列與數據序列疊加在一起，不再另外占用信道資源，因此提高了系統頻譜利用率，且能快速跟蹤信道的變化。另外，疊加所得序列具有與原數據序列不同的幅值和相位，因此疊加訓練序列對系統峰均比（Peak-to-Average Ratio，PAR）產生了影響。

OFDM系統主要的一個缺點就是具有較高的峰均比。當OFDM信號峰值進入放大器的非線性區域時，就會產生子載波間的交調干擾和帶外輻射，從而大大降低了OFDM的系統性能［7］，因此采用合適的技術來降低PAR，對OFDM系統很重要。目前有許多降低OFDM系統PAR的方法，如選擇性映射［8］和部分傳輸序列［9］等，但是在接收端需要做相應的逆操作，以消除加擾序列對數據序列的影響，因此增加了接收端的復雜度。如何利用疊加訓練序列實現降低PAR的研究較少。文獻［3］研究了疊加訓練序列的OFDM系統中訓練序列對PAR的影響，并證明了訓練序列具有恒模特性時可降低系統PAR，但此結論是在基于統計平均的信道估計方法［4］前提下得到的，該信道估計方法只能使用于時不變信道或慢時變信道下，對快時變信道的估計性能很差，而在相同的系統中，基于判決指導信道估計方法［5］可較好地估計快時變信道。

本文在基于判決指導信道估計方法的疊加訓練序列OFDM系統環境中［6］，提出一種選擇性疊加訓練序列降低系統PAR的方法，記為選擇性疊加（Selective Superimposed，SLS）方法。其思想為：在系統發送端，使用幾個相互獨立的訓練序列分別與數據序列疊加，選擇其中PAR性能最好的用于傳輸，在接收端利用疊加的訓練序列進行信道估計，完成信道估計的同時消除了訓練序列對數據序列的影響，相對于以往降低PAR的方法，沒有增加接收端的復雜度。仿真結果表明，該方法在對信道估計性能沒有造成任何影響的前提下，有效地降低了系統PAR。

2 OFDM原理及峰均比定義

包含疊加訓練序列的OFDM系統的離散基帶等效模型如圖1所示，其中系統的子載波數為N。

圖1 離散基帶OFDM系統結構框圖Fig.1 Discrete-time baseband OFDM system model

記第n個OFDM符號的第k個子載波上的數據符號為Dn（k），導頻符號為C（k），數據符號與導頻符號相互獨立，故傳輸符號可表示為

式中，0≤m≤N－1，xn() m代表第n個OFDM符號的第m個時域采樣值。

PAR是指信號峰值功率與平均功率的比值（單位為dB），OFDM系統的峰均比定義如下［1］：

式中，E()·代表求均值。當OFDM系統的多個子信號以相同的相位求和時，就有可能產生較大的峰值功率（也即較大的峰均比），如果信號的峰值進入了放大器非線性區域，則會引起信號非線性失真，進而影響系統性能，因此要考慮如何減小峰均比。

3 選擇性疊加（SLS）方法原理

選擇性疊加（SLS）方法的原理框圖如圖2所示，對應于圖1中虛線框部分。

圖2 選擇性疊加（SLS）方法的原理框圖Fig.2 Principle diagram of SLS

傳統的訓練序列疊加方式為將一個固定的序列疊加到數據序列上，而選擇性疊加方法存在M（M≥1）個長度為N的相互獨立的訓練序列：

令這M個訓練序列分別與數據序列：

進行疊加，則可得到M個不同的序列：

即：

然后對這M個序列Sμn分別實施IFFT運算，相應得到M個不同的輸出序列

最后從這M個時域信號序列中選擇PAR最小的用于傳輸。通過以上分析我們可以看出，傳統的訓練序列疊加方法是SLS方法的一個特例，即M＝1時SLS方法即為傳統的訓練序列疊加方法。

4 算法仿真

為驗證算法的有效性，對SLS方法進行了計算機仿真實驗。系統仿真條件如下：基帶調制方式為QPSK，子載波數N為256，本系統在6條多徑瑞利衰落信道下對算法性能進行研究。

4．1 系統PAR性能仿真

系統中可以設置M個獨立的訓練序列，當M取不同的值時，降低系統PAR的程度應該是不同的，因此有必要研究一下M值對系統PAR的影響。圖3為M分別取1、5、10和20時系統PAR的互補累積分布函數（CCDF）曲線圖。從圖中可以看出，只使用一種訓練序列（M＝1）時，系統PAR的分布沒有得到改善，這是因為M＝1時，系統退化為傳統的訓練序列疊加方法，也證明了傳統的訓練序列疊加方法不能降低系統PAR；使用多種訓練序列（M＝5、10、20）選擇性疊加時，顯著地改善了系統PAR的分布，在CCDF達到10－3時，M＝5、10和20分別比M＝1所對應的PAR值降低了約1.5 dB、1.8 dB和2.2 dB，即M值越大，改善的程度越明顯。但其代價是需額外計算M－1組IFFT運算，隨著M的增大，計算量線性增加，因此可以在計算復雜度和系統性能之間權衡，選擇合適的M值。

圖3 不同疊加數目下的SLS方法的系統PAR分布曲線Fig.3 The PAR distribution curves of SLS with different superimposed number

4．2 算法的性能比較

為驗證選擇性疊加訓練序列對系統信道估計性能的影響，利用文獻［6］中的信道估計方法進行了仿真，不同信噪比（SNR）下的信道估計均方誤差（MSE）曲線和誤比特率（BER）曲線分別如圖4和圖5所示。

圖4 不同疊加數目下的均方誤差曲線Fig.4 The MSE curves of different superimposed number

兼顧計算復雜度和改善系統PAR分布兩方面，取M＝5為代表驗證選擇性疊加訓練序列對系統信道估計性能的影響，與傳統的訓練序列疊加方法（即M＝1時）進行比較。從圖中可以清楚地看到，選擇性疊加訓練序列對信道估計的性能沒有造成任何影響。

圖5 不同疊加數目下的誤比特率曲線Fig.5 The BER curves of different superimposed number

5 結論

對峰均比敏感是OFDM系統的主要弱點之一。本文在基于迭代判決指導信道估計的疊加訓練序列OFDM系統中，提出一種降低系統峰均比的方法，即選擇性疊加訓練序列方法，并對其進行了計算機仿真。仿真結果表明：該方法在不增加接收端復雜度的前提下，既有效降低了OFDM系統峰均比，又保證了信道估計的性能。但該方法需計算額外的M－1組IFFT運算，隨著大規模集成電路技術的發展和FFT運算處理器的應用，在實際應用中容易實現M組IFFT運算，因此本文所提方法可用于實際系統中。另外，對于本文方法與以往降低PAR方法的結合可做進一步研究，以更好地降低系統的PAR。

［1］ Kastenholz C，Birkemeier W.A simultaneous information transfer and channel-sounding modulation technique for wideband channels［J］.IEEE Transactions on Communications，1965，13（2）：162－165.

［2］ Farhang-Boroujeny B.Pilot－based channel identification：proposal for semi-blind identification of communication channels［J］.Electronics Letters，1995，31（13）：1044－1046.

［3］ Ning Chen，Zhou G T.Superimposed Training for OFDM：a Peak-to-average Power Ratio Analysis［J］.IEEE Transactions on Signal Processing，2006，54（6）：2277－2287.

［4］ Orozco-Lugo A G，Lara M M，McLernon D C.channel estimation using implicit training［J］.IEEE Transactions on Signal Processing，2004，52（1）：240－254.

［5］ Ohkubo N，Ohtsuki，T.Added pilot semiblind iterative channel estimation for OFDM packet transmission［C］／／Proceedings of 2003 Global Telecommunications Conference.San Francisco，USA：IEEE，2003：878－882.

［6］劉秋格，穆曉敏，陸彥輝.疊加訓練序列的判決指導信道估計方法［J］.電訊技術，2010，50（11）：44－48.

LIU Qiu-ge，MU Xiao-min，LU Yan-hui.Superimposed training sequence with decision-directed channel estimation［J］.Telecommunication Enginerring，2010，50（11）：44－48.（in Chinese）

［7］尹長川，羅濤.多載波寬帶無線通信技術［M］.北京：北京郵電大學出版社，2004.

YIN Chang-chuan，LUO Tao.Multi-carrier broadband wireless communications technology［M］.Beijing：Beijing University of Posts and Telecommunications Press，2004.（in Chinese）

［8］ Seok-Joong Heo，Hyung-Suk Noh，Jong-Seon No，et al.A Modified SLM Scheme with Low Complexity for PAPR Reduction of OFDM Systems［J］.IEEE Transactions on Broadcasting，2007，53（4）：804－808.

［9］ XIAO Yue，LEI Xia，WEN Qingsong，et al.A Class of Low Complexity PTS Techniques for PAPR Reduction in OFDM Systems［J］.IEEE Signal Processing Letters，2007，14（10）：680－683.

LIU Qiu-ge was born in Puyang，Henan Province，in 1985. She received the B.S.degree from Zhengzhou University in 2008. She is now a graduate student.Her research concerns channel estimation of OFDM.

Email：liuqiuge2007＠163.com

穆曉敏（1955-），女，河南鄭州人，1982年獲北京理工大學學士學位，現為鄭州大學教授、博士生導師，主要研究方向為通信信號處理、圖像信號處理、圖像數字水印技術等；

MU Xiao-min was born in Zhengzhou，Henan Province，in 1955.She received the B.S.degree from Beijing Institute of Technology in 1982.She is now a professor and also the Ph.D.supervisor.Her research interests include communication signal processing，image signal processing，digital watermarking for image，etc.

Emai：iexmmu＠zzu.edu.cn

陸彥輝（1972-），女，河南許昌人，2006年獲北京郵電大學博士學位，現為鄭州大學副教授、碩士生導師，主要研究方向是無線通信系統資源管理。

LU Yan-hui was born in Xuchang，Henan Province，in 1972.She received the Ph.D.degree from Beijing University of Posts and Communications in 2006.She is now an associate professor.Her research concerns resource management of wireless communication system.

A PAR Reduction Method Based on Selective Superimposed Training Sequence for OFDM Systems

LIU Qiu-ge，MU Xiao-min，LU Yan-hui
（School of Information Engineering，Zhengzhou University，Zhengzhou 450001，China）

The over high value of PAR（Peak－to－Average Ratio）is one of the key problems to be solved in the field of OFDM.A PAR reduction method based on selective superimposed training sequence is proposed in the situation of using the decision-directed channel estimation algorithm in the OFDM systems with superimposed training sequence.It makes some independent training sequences superimposed on the data sequence and selects one with the best PAR performance for transmission.As the achievement of the receiver channel estimation can eliminate the influence of the training sequence on data sequence，it doesn′t increase the complexity of the receiver.Computer simulation results show the method effectively reduces the system PAR and makes no influence on the performance of channel estimation without any increase of receiver complexity.Therefore，this method can be used in practical systems.

OFDM；PAR；superimposed training sequence；channel estimation

The National Natural Science Foundation of China（No.60702020）；Henan Scientific and Technological Projects（No.082102210013）

TN911.72

A

10.3969／j.issn.1001－893x.2011.04.019

劉秋格（1985-），女，河南濮陽人，2008年獲鄭州大學工學學士學位，現為鄭州大學碩士研究生，主要研究方向為OFDM的信道估計；

1001－893X（2011）04－0089－04

2010－12－28；

2011－02－22

國家自然科學基金資助項目（60702020）；河南省科技項目（082102210013）