Methods for improving the energy characteristics of OFDM modemsin frequency selective fading communication channels

Full Text

Введение

В каналах, в которых возможно возникновение отраженных, задержанных по времени прихода сигналов, особенно остро стоит борьба с последствиями межсимвольной интерференции, вызванной частотно-селективными замираниями и селективными помехами [1]. Явление многолучевого распространения приводит к флуктуациям амплитуды, фазы, угла прибытия, что, в свою очередь, вызывает искажение формы корелляционного пика сигнала и смещение оценки истинной задержки [2]. Цель данной работы разработать алгоритмы, повышающие энергетическую эффективность связи в таких каналах, повысить устойчивость к частотно-селективным замираниям и увеличить тем самым пропускную способность. Ниже рассмотрим основные особенности, которые позволяют повысить энергетический потенциал в радиоканале с частнотно-селективными замираниями.

OFDM

На сегодняшний день, применение OFDM модуляции является актуальным для целого ряда задач, таких как цифровое телевидении и цифровое радиовещании [3]. Данный тип цифровой модуляции применяется в сетях WLAN (IEEE 802.11 Wi-Fi), MAN (LTE, IEEE 802.16 WiMax), и множестве других приложений [4; 5]. Ключевыми факторами, способствовавшими столь широкому распространению, являются устойчивость в многолучевом радиоканале и сравнительно низкая вычислительная трудоемкость, что, в особенности, проявляется при существенной длительности профиля временного рассеяния (большой задержке вторичных лучей) [6].

OFDM является системой со многими несущими частотами, ее наиболее часто применяемая структура упрощенно описывается следующим образом, входной поток модулированных символов с символьной скоростью F_s преобразуется из последовательного в N параллельных потоков символов со скоростью F_s / N_s. Например, в первом потоке символов будут присутствовать 1-й, N+1, 2N+1, 3N+1 и т. д. символы. Таким образом, длительность каждого символа возрастает в N раз и становится равной T_s N. Каждый из N символьных потоков передается на своей несущей частоте. Расстояние между частотами выбирается таким образом, чтобы колебания на данных частотах были ортогональными, в результате чего каждый из символьных потоков передается независимо, потоки не влияют друг на друга. Спектр системы практически не расширяется, так как каждый из потоков имеет ширину спектра в N раз меньшую, чем ширина спектра исходного потока. Один из важнейших недостатков OFDM сигнала – это высокий пик-фактор [7].

Пик-фактор OFDM

Пик-фактор (PAPR – peak to average power ratio) зависит от числа поднесущих у рассматриваемого сигнала, а также от модуляции. Так, OFDM символ с N = 2048 использующихся у нас поднесущих будет иметь максимально возможный PAPR[8] для QPSK (quadrature phase-shift keying) равный 10log(N) = 33,3 дБ.

Определение PAPR OFDM. Пусть P – вектор, содержащий мощности всех отсчетов некоторого OFDM символа, [Вт], Pav – средняя мощность данного OFDM символа, [Вт]. Тогда пик-фактор рассматриваемого OFDM символа:

$PAPR=10\log \left(\frac{\max \left(P\right)}{F_{av}}\right)\left[\text{дБ}\right],$                                                                                     (1)

где max(P) – функция, определяющая наибольшее значение среди вектора значений.

Под эффективностью или производительностью алгоритмов снижения PAPR далее будем подразумевать то, как сильно алгоритм снижает PAPR OFDM символа после обработки. Например, алгоритм, который снижает PAPR на 3 дБ (при прочих равных) более эффективен (производителен), чем тот, что снижает его на 1 дБ.

Ряд алгоритмов понижения пик-фактора были отсеяны на этапе анализа и моделирования обзорных статей [7–10]. Методы понижения пик-фактора, которые применимы для нашей задачи снижение PAPR при больших размерах ОБПФ (обратного быстрого преобразования Фурье), перечислены ниже:

Наилучших результатов удалось добиться последовательно соединив ACE и TR. Active Constellation Extension (ACE) использует возможность расширения сигнального созвездия по бокам без искажения передаваемых символов. Очевидно, что с повышением порядка модуляции число символов, которые можно расширить в бок будет сокращаться относительно общего числа символов, что будет сказываться на производительности алгоритма. Так, для QPSK 100 % символов можно расширить вбок. В нашей работе используется классический алгоритм [11]. Tone Reservation (TR) является очень гибким методом. Его производительность сильно зависит от выбранного числа итераций [12]. В работе подробно описан процесс и подходы проектирования алгоритма TR[13]. Результаты моделирования методов понижения пик-фактора TR и ACE приведены на рис. 1.

 

Рис. 1. Результат снижения PAPR в зависимости от CCFD (кумулятивная функция распределения) алгоритмами ACE и TR для OFDM с модуляцией QPSK

Fig. 1. The result of PAPR reduction depending on CFD (cumulative distribution function) by ACE and TR algorithms for OFDMwith QPSK modulation

 

Моделирование OFDM размером БПФ 2048 точек c модуляцией QPSK, снижает пик-фактор до 7,2 дБ относительно исходного сигнала с пик фактором 12 дБ с вероятностью 10^–3 присовместном использовании алгоритмов TR (Tone Reservation) и ACE (Active Constellation Extension). Таким образом, выигрыш от применения алгоритма уменьшения пик-фактора составил 4,8 дБ.

Реализация цифровых предыскажений для линеаризации радиопередающего тракта

Использование системы ввода цифровых предыскажений предполагает наличие в тракте формирования сигналов функционального блока, позволяющего искажать полезный сигнал в соответствии с инверсной передаточной характеристикой радиочастотного тракта [14]. Структурная схема системы ввода предыскажений с обучением представлена на рис. 2.

 

Рис. 2. Структурная схема системы ввода предыскажений с обучением

Fig. 2. Block diagram of the system for entering pre-orders with training

 

Адаптация параметров системы ввода предыскажений происходит по сигналу ошибки, который является разностью между сигналом на выходе блока ввода предыскажений в прямом канале и сигнала на выходе обучающегося фильтра в обратном канале [15]. Коэффициенты системы ввода предыскажений постоянно подстраиваются (рекурсивный алгоритм) при сравнении двух сигналов с выхода блока ввода предыскажений и выхода обучающегося фильтра [16]. Основными алгоритмами адаптации для систем с обучением являются:

Для оценки алгоритмов цифровых предыскажений в среде matlab/simulink была разработана модель для методов LMS, NLMS, RLS, RPEM и модель усилителя мощности с реальными характеристиками. Параметры модели усилителя мощности:

По результатам моделирования алгоритмов был выбран RLS. Кроме того, в рамках данной работы был разработан модифицированный вариант алгоритма адаптации на основе рекурсивного метода наименьших квадратов (RLSm). Основным результатом модификации стало:

Разработанная модель позволила оценить спектральные характеристики сигналов (ACPR), скорость сходимости алгоритмов и модуль вектора ошибки (EVM) относительно входного сигнала.

Данная модель в matlab/simulink позволила получить результаты в автоматическом режиме для всех разработанных алгоритмов, частот излучения усилителя мощности и излучаемой мощности. На рис. 3 представлен спектр сигнала на выходе модели для полосы 28 МГц и частоты несущего сигнала 5 ГГц.

 

Рис. 3. Спектр сигнала на выходе модели до и после алгоритмов предыскажений

Fig. 3. The signal spectrum at the model output before and after the pre-detection algorithms

 

Как видно из рис. 3, использование предыскажений позволяет существенно снизить уровень нелинейных искажений (уровень помехи в соседнем канале снизился на 10 дБ). Использование предыскажений позволяет снизить величину модуля вектора ошибки (EVM) на 13,5 дБ, а также существенно увеличить соотношение модуляция/ошибка (MER) на 13,6 дБ.

Заключение

В результате анализа и моделирования были выработаны методы, позволившие увеличить энергетическую эффективность режима OFDM. Проведено моделирование различных алгоритмов понижения пик-фактора. Реализованы два наилучших алгоритма снижения PAPR наиболее подходящих для применения в канале с замираниями из-за использования большого количества поднесущих OFDM, а именно Active Constellation Extension (ACE) и Tone Reservation (TR), которые используются каскадно и позволяют уменьшить пик-фактор на 4,8 дБ. Для увеличения линейности передающего тракта был выбран и модернизирован алгоритм ввода цифровых предыскажений RLSm, он позволил снизить величину модуля вектора ошибки (EVM) на 13,5 дБ, а также увеличить соотношение модуляция/ошибка (MER) на 13,6 дБ. Полученные результаты позволят значительно повысить энергетическую эффективность режима OFDM, приведут к устойчивой связи в нестационарном канале, подверженном межсимвольной интерференции, и увеличению пропускной способности.

About the authors

Pavel V. Luferchik

JSC “Scientific and Production Enterprise “Radiosvyaz”

Author for correspondence.
Email: Luferchikp@gmail.com

Head of the Department

Russian Federation, 19, Dekabristov St., Krasnoyarsk, 660021

Aleksand N. Konev

JSC “Scientific and Production Enterprise “Radiosvyaz”

Email: FBRLC@ya.ru

Design Engineer 3rd category

Russian Federation, 19, Dekabristov St., Krasnoyarsk, 660021

Evgeny V. Bogatyrev

JSC “Scientific and Production Enterprise “Radiosvyaz”

Email: info@krtz.su

Cand. Sc., Deputy General Director for Scientific and Technical Development

Russian Federation, 19, Dekabristov St., Krasnoyarsk, 660021

Rinat G. Galeev

JSC “Scientific and Production Enterprise “Radiosvyaz”

Email: info@krtz.su

Dr. Sc., General Director

Russian Federation, 19, Dekabristov St., Krasnoyarsk, 660021

References

Supplementary files