本发明涉及数据通信技术领域，尤其涉及一种基于改进选择映射法的ofdm系统峰均比抑制方法。
背景技术：
正交频分复用(orthogonalfreqencydivisionmultiple,ofdm)技术作为一种多载波通信技术，由于具有频率利用率高、良好的抗多径衰落以及抗符号间干扰特性成为无线通信系统中一种非常具有吸引力的技术。此外，ofdm技术还可以分别同自适应、空时编码、分集技术、多天线系统等技术进行融合，具有非常优秀的应用前景。但这种多载波调制技术也带来了很多不足。当ofdm系统中有很多子载波且相位相近或一致时，在逆傅里叶变换的过程中就会造成子载波叠加产生大功率信号，导致峰值信号功率与平均功率比值(peak-to-averagepowerratio,papr)过高，进而使得系统性能恶化。
ofdm通信系统中的高papr问题既降低了发射端功率放大器的效率、数字模拟转换器(dac)和模拟数字转换器(adc)的信号量化噪声比，妨碍了子信道间的正交性，造成子信道间的相互干扰，也降低了ofdm系统的通信距离和覆盖范围，造成了整个通信过程中的可靠性降低和能源利用率下降，可以说高papr是ofdm多载波通信系统中最不利的因素之一。
针对ofdm系统峰均功率比过高的问题，目前主要有三类技术对其进行解决，分别是预畸变类技术、编码类技术以及概率类技术。其中概率类技术中的选择映射法(selectedmapping,slm)以其优异的性能得到了广泛关注。其核心思想为在发射端产生若干个相互独立代表相同信息的ofdm信号，然后对每组备选信号进行相位序列加权，在信号发射之前对每组信号的papr值进行计算，选择峰均比最小的一组信号进行发送。slm算法的峰均比抑制性能较好，但其算法计算复杂度较高，且为了接收端能够准确解调信号，需要将相位序列的选择作为边带信息进行传输，这就降低了ofdm系统的频谱利用率，限制了其在实际ofdm系统中的应用。
技术实现要素：
根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种基于改进选择映射法的ofdm系统峰均比抑制方法，具体包括如下步骤：
对发射端的数据比特流进行调制：通过正交相移键控的调制方法将数据比特流映射至星座点，将二进制数据映射为复数数据，获得频带信号后经过串并转换得到调制信号；
设置过采样因子并对调制信号进行过采样处理，提取连续时间信号的细节特征；
根据ofdm系统中子载波数生成wash-hadamard矩阵；
采用wash-hadamard矩阵作为相位序列获得多组备选信号：将生成的wash-hadamard矩阵与若干组表示相同信息的ofdm信号相乘，利用不同的相位序列对信号的相频信息加扰得到若干组备选信号；
采用dct变换对获得的若干组备选信号进行处理、根据其能量集中特性，将能量集中于少数子载波上，以达到降低系统峰均功率比的目的，获得dct编码信号；
对dct编码信号进行傅里叶逆变换获得时域信号，并根据傅里叶逆变换的线性性质对得到的备选时域信号进行线性变换，获得额外的时域备选信号；
设定信号门限功率值a，计算信号功率值a0；
将门限功率值a作为基准值、将信号功率值a0与门限功率值a进行比较，如果a>a0，则直接进行下一步，如果a<a0，则对时域备选信号采用clipping技术进行处理；
计算ofdm系统内时域信号的papr值并挑选papr值最小的一路时域信号进行发送，同时将wash-hadamard矩阵组合发送给接收机，接收机利用此相位序列恢复原始信号。
进一步的，所述wash-hadamard矩阵采用如下方式获取：
进一步的，采用dct变换对若干组备选信号进行处理时：
在备选信号经过slm算法后，对其进行dct变换，利用dct变换对信号进行去相关性以及能量集中性减小大峰值信号的出现概率，其中dct具体变换公式如下：
其反变换为
式中参数为
则时域ofdm信号产生的幅值最大值为
则其峰值功率最大值表示为
此式当且仅当|x0|＝|x1|＝|x2|＝...＝|xn-1|时成立，假设子载波功率为p，则pmax＝np，对输入信号做dct变换后，根据dct变换不改变信号总能量以及能量集中的特性，上述等式不再成立，即pmax<np，即经过dct变换后峰值功率最大值变小。
进一步的，利用傅里叶逆变换的线性性质对时域备选信号进行处理时：
设进行傅里叶逆变换后得到相应的时域信号为x，此处使用hi和hj代表生成的第i个和第j个wash-hadamard相位序列，用x代表原始频域信号，则傅里叶逆变换输出信号表示为：
xi＝ifft(x·hi)
xj＝ifft(x·hj)
式中xi、xj为第i个和第j个wash-hadamard相位序列所对应的ifft输出信号，由slm算法的原理可知，这两个信号由同一个原始信号x进行相位加扰得来，由傅里叶逆变换的线性性质可知，当xi和xj通过ifft变换时，其线性组合表示为：
x(i,j)＝cixi cjxj
＝ciifft(x·hi) cjifft(x·hj)
＝ifft(x·(cihi cjhj))
其中系数ci、cj为复数，为了保证线性组合后的信号具有单位幅度值，此处得到的线性组合信号表示为：
x(i,j)＝cosθ·xi jsinθ·xj
θ为(0,π/2)中任意值，这就保证了功率的归一化，并由此式得到的时域信号x(i,j)也可以作为slm算法中的一个时域备选信号，则原始slm算法中只要有两个时域备选信号。就可以额外获得另一个时域备选信号，且额外获得的备选信号不需要再进行ifft运算。在θ取值不变时，在一个采用了v个相位序列的改进slm算法中，共可以额外产生v(v-1)/2个备选信号，而只需要进行v次ifft运算，减小了原始slm算法的运算复杂度。
由于采用了上述技术方案，本发明提供的一种基于改进选择映射法的ofdm系统峰均比抑制方法，本发明采用wash-hadamard序列代替原有随机相位序列，减少了原算法中边带信息的传输，并随后对信号进行了dct变换，提升了算法性能，并利用傅里叶逆变换的线性性质对备选信号进行了线性组合，产生了更多的时域备选信号，同时在算法中整合了clipping技术对算法进行改进，得到了一种更简单，性能更好的新算法。借助于本发明所述的技术方案，可以明显减小slm算法中边带信息的传输，提升信息传输效率，并且克服了现有技术存在的ofdm信号峰均比降低幅度不够大以及计算复杂的问题，可以满足移动用户终端设备对峰均比性能的要求。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明方法的流程图；
图2为本发明联合改进的slm-dct算法流程图；
图3为本发明中实施例中原始slm算法性能曲线示意图；
图4为本发明中实施例中改进算法性能曲线对比图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：
如图1和图2所示的一种基于改进选择映射法的ofdm系统峰均比抑制方法，具体包括如下步骤：
步骤s1：对发射端的数据比特流进行调制：通过正交相移键控的调制方法将数据比特流映射至特定星座点，将二进制数据映射为复数数据，获得频带信号后经过串并转换进行发送；
步骤s2：设置过采样因子，对ofdm信号进行过采样处理，提取连续时间信号的细节特征；
步骤s3：根据系统中子载波数生成wash-hadamard矩阵；
步骤s4：采用wash-hadamard矩阵作为相位序列获得多组备选信号：生成wash-hadamard矩阵后，将其与若干组表示相同信息的ofdm信号相乘，利用不同的相位序列对信号的相频信息加扰，得到若干组备选信号；
步骤s5：基于dct变换的数据处理：采用dct变换对s4中获得的若干组备选信号进行处理，根据其能量集中特性，将能量集中于少数子载波上，获得峰均功率更低的信号；
步骤s6：对s5得到的输出信号进行傅里叶逆变换；
步骤s7：对s6得到的时域备选信号进行线性组合，得到额外的时域备选信号，降低系统的计算复杂度；
步骤s8：设定信号门限功率值a，计算信号功率值a0；
步骤s9：基于clipping技术的信号处理：将s8中设定的门限功率值a作为基准值，比较其与s7中信号功率值a0的大小，若a>a0，则直接进行步骤s10，若a<a0，则对逆变换后的时域信号采用clipping技术进行处理；
步骤s10：计算系统内papr值并挑选papr值最小的一路时域信号进行发送，同时将wash-hadamard矩阵组合发送给接收机，接收机利用此相位序列恢复原始信号。
本发明主要解决的是slm算法中papr抑制性能以及算法复杂度的权衡问题，对于ofdm通信系统来讲，除了papr抑制性能以外，传输效率以及复杂度也是极为重要的，因此本发明采用了wash-hadamard序列作为相位序列，该序列可由wash-hadamard矩阵快速生成，但性能不如传统随机相位序列。为了得到性能更加均衡的算法，本发明有效地将dct变换整合到slm算法中，利用其能量集中的特点为改进后的slm算法带来明显的性能增益，同时利用ifft的线性性质产生额外的时域备选信号，降低了系统计算复杂度，并将其与clipping技术进行级联，进一步提升算法性能。
进一步的，所述步骤s2中过采样方法如下：
定义参数n为ofdm系统子载波数，l为采用的过采样因子，symbols为ofdm系统所传输符号数，并采用qpsk进行调制。假设经过调制的ofdm信号在频域可以表示为x＝[x0,x1,...,xn-1]，对其进行n点快速傅里叶逆变换(ifft)，则ofdm系统时域信号可以表示为：
而在实验仿真过程中，其实是对连续信号进行采样后得到的离散信号进行操作的，因此使用不同采样率所得到信号的papr抑制性能也是有所差异的，为了得到更为准确的papr抑制性能，引入过采样因子l，其具体实施形式为在进行ifft调制之前，对原始序列插入(l-1)n个零，而后得到的信号可以表示为：
具体的，所述步骤s3中，wash-hadamard矩阵生成方法如下：
wash-hadamard矩阵的横向每一行以及纵向每一列都是正交的，因而其相较于随机相位序列相比有良好的相关性，具体生成过程如下：
这样就生成了n*n的wash-hadamard矩阵，其中矩阵的每一行都可以作为slm算法中的相位序列。wash-hadamard序列易于生成且具有良好的相关性，使用其代替原有的随机相位序列可大幅减少边带信息的传输，提升ofdm系统的信息传输效率。
进一步的，在步骤s4中，对于频域信号，将其与v个生成的wash-hadamard序列相乘，实施方法如下：
假设v个不同长度为n的wash-hadamard序列可以表示为p(v)＝(p0(v),p1(v),…，pn-1(v))，其中1≤v≤v，计算过程就是将频域信号与v个不同的相位旋转矢量点乘，这样就获得了v个候选信号序列，表达式如下。
得到这些候选信号序列之后对其进行dct处理以及ifft运算，就可以得到v个不同的时域候选信号，可以表示为x(v)＝{x(v)(0),x(v)(1),…,x(v)(n-1)}。
在其过程中，可以看到信号在经过v次ifft变换操作后得到了v组时域信号，在预先定义子载波数目为n的情况下，wash-hadamard序列的长度也为n，此时所需要的复数加法的运算次数nadd以及复数乘法的运算次数nmul为：
nadd＝vnlog2n,nmul＝(vn/2)log2n vn(5)
由此可以看出，slm算法的计算复杂度会随生成的wash-hadamard序列个数v以及子载波个数n的增加而增加。故在得到相同或近似papr抑制性能的情况下，对序列个数v的降低对减小计算复杂度有重要意义。
具体的，所述步骤s5中dct变换的方法为：
在信号经过slm算法后，利用dct变换的能量集中性质以及对信号的良好去相关性减小大峰值信号的出现概率。dct具体变换公式如下。
其反变换为
具体的，式中参数为
则时域ofdm信号可能产生的幅值最大值为
则其峰值功率最大值可以表示为
此式当且仅当|x0|＝|x1|＝|x2|＝...＝|xn-1|时成立，假设子载波功率为p，则pmax＝np，对输入信号做dct变换后，根据dct变换不改变信号总能量以及能量集中的特性，上述等式不再成立，即pmax<np，即经过dct变换后峰值功率最大值变小。同时dct变换在ifft之前完成，不会改变系统中子载波间的正交性和相位特性，所以不会增加系统计算的复杂度。
具体的，所述步骤s7中对时域备选信号进行线性组合方法如下：
假设进行傅里叶逆变换后得到相应的时域信号为x，此处使用hi和hj代表生成的第i个和第j个wash-hadamard相位序列，用x代表原始频域信号，则傅里叶逆变换输出信号可以表示为：
xi＝ifft(x·hi)(11)
xj＝ifft(x·hj)(12)
式中xi、xj为第i个和第j个wash-hadamard相位序列所对应的ifft输出信号，由slm算法的原理可知，这两个信号由同一个原始信号x进行相位加扰得来，由傅里叶逆变换的线性性质可知，当xi和xj通过ifft变换时，其线性组合可以表示为：
x(i,j)＝cixi cjxj
＝ciifft(x·hi) cjifft(x·hj)(13)
＝ifft(x·(cihi cjhj))
其中系数ci、cj为复数，为了保证线性组合后的信号具有单位幅度值，此处得到的线性组合信号可以表示为：
x(i,j)＝cosθ·xi jsinθ·xj(14)
θ为(0,π/2)中任意值。这就保证了功率的归一化，并由此式得到的时域信号x(i,j)也可以作为slm算法中的一个时域备选信号，则原始slm算法中只要有两个时域备选信号。就可以额外获得另一个时域备选信号，且额外获得的备选信号不需要再进行ifft运算。在θ取值不变时，在一个采用了v个相位序列的改进slm算法中，共可以额外产生v(v-1)/2个备选信号，而只需要进行v次ifft运算，减小了原始slm算法的运算复杂度。
进一步的，所述步骤s9中clipping模块具体处理方式如下：
基于wash-hadamard序列的slm算法虽然简化了边带信息的传输，但其性能本质上不如传统的随机相位序列且slm算法本身计算复杂度较高。而clippping技术可以较为直接且简单的降低系统的papr，具有很好的算法性能，但clipping技术也有其缺陷，由于其属于预畸变类技术，在信号处理过程中会不可避免地带来信号失真的现象并对误码率造成一定的损失。考虑到两种方法的优缺点存在互补特性，本发明在slm算法的基础上融合了clipping技术来弥补另一种技术的不足，得到一种更简单，性能更好的新算法。
其具体实施方法为对信号预先设定门限值，在信号经过ifft变换后直接采用非线性运算在峰值信号附近进行限幅。对于信号值大于门限值的部分直接进行削波处理，对于低于门限值的部分则维持信号原状，在信号幅值方面下手，从根本上杜绝大峰值功率信号值的出现。可由如下公式进行计算。
式中a为设定门限值，x(n)为ofdm信号，
进一步的，所述步骤s10中papr值计算方法如下：
根据ofdm系统特性可知，当子载波数目增大时，信号相位相同或近似的概率也会增加，会产生很高的峰均功率比。ofdm信号的峰均比被定义为
式中max{|x(n)|2}表示信号的峰值功率，e{|x(n)|2}表示信号的数学期望，即平均功率。为了能够更加直观地表述与分析ofdm系统的峰均比，引入统计学中的累积分布函数(cdf)与互补累积分布函数(ccdf)。互补累计分布函数是指系统的峰均比大于某一特定值的概率，cdf与ccdf之间的关系可以描述为cdf＝1-ccdf。由于提前对ofdm信号采取了过采样操作，则ofdm信号峰均功率比的ccdf可以表示为
ccdf＝p(papr>λ)＝1-(1-e-λ)αn(13)
式中α的值与采用的过采样因子以及子载波数n值有关。
本发明采用wash-hadamard序列代替原有随机相位序列，减少了原算法中边带信息的传输，并随后对信号进行了dct变换，提升了算法性能，并对得到的时域备选序列进行了线性组合，增加了备选序列的数量，同时在算法中整合了clipping技术对算法进行改进，得到了一种更简单，性能更好的新算法。借助于本发明所述的技术方案，可以明显减小slm算法中边带信息的传输，提升信息传输效率，并且克服了现有技术存在的ofdm信号峰均比降低幅度不够大的问题，可以满足移动用户终端设备对峰均比性能的要求。
实施例：
本发明仿真实验采用matlab进行仿真，具体参数设置为：ofdm系统传输符号数symbols＝10000，子载波数n＝128，信号分组数目v＝8，采用qpsk进行调制。此处分别使用本发明联合改进的slm-dct算法以及原始slm算法进行仿真实验，图3、图4即为信号经过处理后的峰均比性能曲线。
两幅图中横轴表示ofdm系统信号峰均比门限值，单位为db，纵轴为互补累积分布函数。图3为原始slm算法在组数不同情况下的性能曲线，图4为采用本发明改进后的算法对信号进行处理的性能曲线，分组数目v＝8。
由图可见，在互补累积分布函数为10-4时，在分组数目v＝8的情况下，原始slm算法处理后峰均比为8.2db。在使用wash-hadamard序列代替随机相位序列后，算法性能下降为9.1db。可以看出联合改进的slm-dct算法相较于未进行线性组合的算法，papr性能提升了约0.5db，这是由于在同样进行了v次ifft运算的情况下联合改进的slm-dct算法产生了更多的时域备选信号，进一步提升了算法性能。而相较于未进行限幅模块的算法，联合改进的slm-dct算法的峰均比性能提升更为明显，达到了1.1db，在原始slm算法在分组数目v＝32时，才会取得与本发明性能相似的效果。
假设产生的备选信号个数相同，都为36、136，则算法复杂度计算如下：
由此可见，本发明能够显著地降低ofdm系统中的峰均比，具有良好的算法性能，同时能在得到相同峰均比抑制能力的情况下大大减少算法运算量。本发明中改进的算法相较于传统的峰均比抑制算法具有更好的性能。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
1.一种基于改进选择映射法的ofdm系统峰均比抑制方法，其特征在于包括：
对发射端的数据比特流进行调制：通过正交相移键控的调制方法将数据比特流映射至星座点，将二进制数据映射为复数数据，获得频带信号后经过串并转换得到调制信号；
设置过采样因子并对调制信号进行过采样处理，提取连续时间信号的细节特征；
根据ofdm系统中子载波数生成wash-hadamard矩阵；
采用wash-hadamard矩阵作为相位序列获得多组备选信号：将生成的wash-hadamard矩阵与若干组表示相同信息的ofdm信号相乘，利用不同的相位序列对信号的相频信息加扰得到若干组备选信号；
采用dct变换对获得的若干组备选信号进行处理、根据其能量集中特性，将能量集中于少数子载波上，以达到降低系统峰均功率比的目的，获得dct编码信号；
对dct编码信号进行傅里叶逆变换获得时域信号，并根据傅里叶逆变换的线性性质对得到的备选时域信号进行线性变换，获得额外的时域备选信号；
设定信号门限功率值a，计算信号功率值a0；
将门限功率值a作为基准值、将信号功率值a0与门限功率值a进行比较，如果a>a0，则直接进行下一步，如果a<a0，则对时域备选信号采用clipping技术进行处理；
计算ofdm系统内时域信号的papr值并挑选papr值最小的一路时域信号进行发送，同时将wash-hadamard矩阵组合发送给接收机，接收机利用此相位序列恢复原始信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述wash-hadamard矩阵采用如下方式获取：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：采用dct变换对若干组备选信号进行处理时：
在备选信号经过slm算法后，对其进行dct变换，利用dct变换对信号进行去相关和能量集中处理，其中dct具体变换公式如下：
其反变换为
式中参数为
则时域ofdm信号产生的幅值最大值为
则其峰值功率最大值表示为
此式当且仅当|x0|＝|x1|＝|x2|＝...＝|xn-1|时成立，假设子载波功率为p，则pmax＝np，对输入信号做dct变换后，根据dct变换不改变信号总能量以及能量集中的特性，上述等式不再成立，即pmax<np，即经过dct变换后峰值功率最大值变小。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：利用傅里叶逆变换的线性性质对时域备选信号进行处理时：
设进行傅里叶逆变换后得到相应的时域信号为x，此处使用hi和hj代表生成的第i个和第j个wash-hadamard相位序列，用x代表原始频域信号，则傅里叶逆变换输出信号表示为：
xi＝ifft(x·hi)
xj＝ifft(x·hj)
式中xi、xj为第i个和第j个wash-hadamard相位序列所对应的ifft输出信号，当xi和xj通过ifft变换时，其线性组合表示为：
x(i,j)＝cixi cjxj
＝ciifft(x·hi) cjifft(x·hj)
＝ifft(x·(cihi cjhj))
其中系数ci、cj为复数，此处得到的线性组合信号表示为：
x(i,j)＝cosθ·xi jsinθ·xj
θ为(0,π/2)中任意值，并由此式得到的时域信号x(i,j)也可以作为slm算法中的一个时域备选信号。
技术总结