【摘要】首先介绍了FDSS调制技术降低峰均比(PAPR)的基本原理,然后设计了在5G上行DFT-S-OFDM波形上采用透明和非透明两种FDSS技术方案。通过仿真得出,这两种FDSS技术方案都可以有效降低π/2-BPSK调制的DFT-S-OFDM波形信号的PAPR,因此可以提高信号的发射功率,进而提升系统解调性能。
【关键词】频域赋形;峰均比;π/2-BPSK调制;DFT-S-OFDM波形;发射功率
doi:10.3969/j.issn.1006-1010.2018.02.000 中图分类号:TN929.5 文献标志码:A 文章编号:1006-1010(2018)02-0000-00
引用格式:辛雨,黄琛. FDSS调制技术研究[J]. 移动通信, 2018,42(2): 00-00.
A Modulation Technology Available in 5G to Reduce PAPR of Signal: FDSS
XIN Yu, HUANG Chen
(ZTE Corporation, Shenzhen 518057, China)
[Abstract] The basic principle is firstly introduced how the modulation technology of Frequency Domain Spectrum Shaping(FDSS)reduce the PAPR of signal. Then, two schemes of FDSS including transparent and non-transparent modes are designed to use in the waveform of DFT-S-OFDM in uplink of 5G. According to simulation results, it can be concluded that both of the schemes reduce the PAPR of DFT-S-OFDM signal modulated by π/2-BPSK, which means that the transmitting power of this signal could be increased and then the system performance of demodulation could be improved.
[Key words] FDSS; PAPR; π/2-BPSK; DFT-S-OFDM; transmitting power
1 引言
为了满足未来增加的通信业务需求,5G系统将引入如物联网驱动的新设备种类和新业务类型,如mMTC(massive Machine Type Connection,海量机器类型通信接入)场景,其特点是海量低成本设备、小包、稀发性的数据接入,其波形需要支持这些特征的需求,希望信号波形的PAPR(Peak Average Power Ratio,峰均比)尽量低。信号波形的PAPR越低意味着更高的PA(Power Amplifier,功率放大器)效率,进而意味着更低的功耗和成本(有的低成本终端希望电池续航时间为10年)。此外,高频场景(>40 GHz)是未来5G的重要场景,也是未来超宽频谱利用的重要频段,其波形需要应对更高的相位噪声、多普勒频偏、传输损耗以及更低的PA效率等挑战。因此,低PAPR特性的波形对于高频场景也很重要。
目前3GPP正在研究的5G移动通信标准上行支持DFT-S-OFDM(Discrete Fourier Transmission-Single Carrier-Orthogonal Frequency Division Multiplexing,离散傅里叶变换单载波正交频分复用)波形,并支持PAPR比较低的π/2-BPSK调制方式,但是仍然很难满足5G信号更低PAPR需求的应用场景。因此有必要研究进一步降低PAPR的调制技术。
本文先介绍了FDSS(Frequency Domain Spectrum Shaping,频域赋形)调制技术降低PAPR的基本原理,然后设计了在5G上行DFT-S-OFDM波形上采用两种FDSS技术方案,随后给出了仿真及分析。
2 FDSS技术原理介绍
一组离散时域数据信号经过数模转换模块DAC后输出的模拟连续信号的峰均比与该组离散时域数据之间的相关性有一定的关系。
假设一组离散时域数据信号y(n)与一组时延离散数据d(n)卷积后,获得yd(n):
(1)
假设y(n)和yd(n)经过DAC后输出信号的峰均比分别为PAPR1和PAPR2。如果d(n)为一组设计好的权重系数序列的话,则yd(n)的相邻数据之间的相关性会比y(n)的相邻数据之间的相关性要好。所以,PAPR2会小于PAPR1。因此,一组离散时域数据与设计好的一组离散数据卷积后,可以有效地降低PAPR。
根据卷积定理,两个时域信号的卷积操作可以等效于该两个时域信号在频域里的点乘操作。因此将一组离散时域数据经过DFT之后变换成离散频域数据,然后点乘设计好的频谱赋形(Spectrum Shaping)序列,再经过IDFT(Inverse Discrete Fourier Transmission,反离散傅里叶变换)之后的时域信号就可以有效地降低PAPR。由于点乘操作比卷积操作复杂度低,这种降PAPR的技术在频域中操作更好,因此称这种技术为频域赋形。
3 FDSS在DFT-S-OFDM中的应用
如果将FDSS技术应用于5G上行的DFT-S-OFDM波形处理中,则可以进一步降低5G上行信号的PAPR。基本思路为:在DFT-S-OFDM波形处理过程的DFT之后和IFFT(Inverse Fast Fourier Transmission,逆快速傅里叶变换)之前的频域数据中,点乘设计好的Spectrum Shaping序列即可。FDSS技术应用于5G上行的DFT-S-OFDM波形处理的具体方案又可以分为非透明方式和透明方式。
(1)非透明方式
在发射端使用了FDSS调制技术后,对于接收端来说,需要已知发射端FDSS调制参数并做相应的解调处理,这种方式称为非透明方式。非透明方式最大的特点是参考信号不经过FDSS调制。
对于非透明方式,FDSS技术在上行发射端DFT-S-OFDM波形中的应用框图如图1所示。待发送的比特数据经过调制模块后变成符号级数据,然后经过DFT模板从时域变到频域,在频域进行FDSS操作,然后经过IFFT模块从频域变回到时域,然后加CP(Cyclic Prefix,循环前缀)操作。除了FDSS模块是新增加的操作之外,整个发射端的其他操作与LTE上行发射端的操作完全相同。
图1 非透明方式下FDSS技术+DFT-S-OFDM波形信号在发射端的应用框图
接收端的处理框图如图2所示。接收数据经过去CP后,再经过FFT(Fast Fourier Transmission,快速傅里叶变换)模块从时域变到频域,在频域进行IFDSS(Inverse Frequency Domain Spectrum Shaping,逆频域赋形)操作,即在频域里点除已知的设计好的Spectrum Shaping序列。然后再经过信道均衡模块、IDFT模块和解调模块,最后就可以恢复出原始数据信息。除了IFDSS模块和SS(Spectrum Shaping,频谱赋形)序列产生模块是新增加的操作之外,整个接收端的其他操作与LTE上行接收端的操作完全相同。
图2 非透明方式下FDSS技术+DFT-S-OFDM波形信号在接收端的解调处理框图
(2)透明方式
换个角度看,FDSS处理可以等价于一种无线信道中的多径时延处理,因此,如果在发射端参考信号也经过FDSS处理的话,那么在接收端,IFDSS就可以与无线信道的响应系数一起做频域均衡处理。这时接收端并不需要预先知道发射端的Spectrum Shaping序列,FDSS可以成为一种透明的实现技术,对标准没有影响。因此,透明方式最大的特点是参考信号也经过FDSS调制。参考信号经过FDSS处理后,可以降低参考信号的PAPR,进而降低整个上行信号的平均PAPR,因此,透明方式信号的PAPR比非透明方式的更低。
FDSS作为一种透明的实现技术在上行发射端DFT-S-OFDM波形中的应用框图如图3所示。除了FDSS模块是新增加的操作之外,整个发射端的其他操作与LTE上行发射端的操作完全相同。
图3 透明方式下FDSS技术+DFT-S-OFDM波形信号在发射端的应用框图
接收端的处理框图如图4所示。可以看出,透明方式下整个接收端的操作与LTE上行接收端的操作完全相同。
图4 透明方式下FDSS技术+DFT-S-OFDM波形信号在接收端的解调处理框图
4 FDSS仿真研究及分析
对于5G上行采用π/2-BPSK调制方式的DFT-S-OFDM波形信号,进一步使用FDSS调制技术,可以进一步降低PAPR。本节分别使用透明和非透明这两种技术方式来仿真FDSS调制技术的效果。
4.1 FDSS仿真参数
FDSS处理中的一组时延离散数据可以表示为:anD-2n-1+…+a1D-1+a0+b1D1+…+bnD2n+1,为了减少运算复杂度,可以对该多项式做一些简化。在本节仿真中,简化为aD-1+a0+bD1,即其他系数取零。
仿真中,令a0=1,a=b。通过选择不同的a值来仿真Spectrum Shaping函数曲线在频域里的特征,仿真结果如图5所示:
图5 FDSS频域图形仿真图
从图5可以看出,a值(即图中的alpha值)越大,Spectrum Shaping函数曲线在频域中越窄,说明FDSS处理后的DFT-S-OFDM波形在频域上会收得越紧,也说明在时域上变化会越缓慢,即时域离散数据间的相关性会越大,因此PAPR会越小。但是,如果DFT-S-OFDM波形在频域上收得越紧,会导致频域上各子载波的信噪比分布越不均匀,会降低解调性能。因此为了折中平衡考虑,在后面的仿真中使用了a=0.3。
本文FDSS仿真的其他参数如表1所示:
表1 仿真参数
参数
取值
载频
4 GHz
双工方式
FDD
系统带宽
10 MHz
传输时间间隔TTI长度
1 ms
子载波间隔
15 kHz
CP长度
4.7 us
FFT大小
1 024
占用资源块RB数目
4
天线配置
1T1R
MIMO模式
SISO
编码调制方案MCS
固定,π/2-BPSK,1/3码率
信道估计方法
实际信道估计
信道模型
AWGN,TDL-C 300 ns
4.2 PAPR仿真对比
采用互补累计分布函数(Complementary Cumulative Distribution Function,CCDF)的方法来研究波形信号的PAPR分布。信号S的瞬时功率与均值功率比的互补累计分布函数fCCDF(x)如下:
(2)
其中,P(*)为满足条件*的概率,|S|2为信号S的瞬时功率值,E(|S|2)为信号S的均值功率值。x为PAPR的线性值,转化成dB单位之后就为图6中的横坐标值,fCCDF(x)为图6中的纵坐标值。
图6 DFT-S-OFDM系统中,π/2-BPSK调制时,FDSS与不进行FDSS的PAPR比较
从图6的PAPR CCDF仿真结果可以看出,与不使用FDSS相比,使用了FDSS的π/2-BPSK信号具有更低的PAPR。根据仿真结果分析得出,在CCDF为10-2水平,大约降低2 dB,在10-3水平,大约降低3 dB。以保守的方式来看,至少可以降低2 dB。这也就意味着使用了FDSS调制技术的终端的最大可达发射功率有一定的提升空间。
终端实际可采用的最大发射功率除了分析PAPR的影响之外,还需要考虑ACLR(Adjacent Channel Leakage Ratio,邻信道泄漏比)、EVM(Error Vector Magnitude,误差矢量幅度)和频谱掩码等指标的影响。经过PA模型仿真后,综合考虑了满足ACLR、EVM和频谱掩码等指标要求,使用FDSS技术后的π/2-BPSK信号可达到的发送功率至少可以提升大约1.7 dB。
4.3 链路性能仿真对比
分别使用透明方案和非透明方案的FDSS技术,在AWGN和TDL-C 300 ns两种无线信道下进行仿真,仿真参数如表1所示。仿真得出在误块率BLER=0.1时对应的信噪比SNR值如表2所示:
表2 BLER=0.1时对应的SNR值 dB
无线信道类型
不使用FDSS
非透明方案的FDSS
透明方案的FDSS
AWGN
-1.2
-0.6
-0.5
TDL-C 300 ns
7.6
8.2
8.3
从表2的仿真结果可以看出,使用了FDSS技术后,虽然可以使最大可达到的发射功率增加大约1.7 dB,但是链路解调性能却下降了大约0.6~0.7 dB,这是因为Spectrum Shaping使得频域上各子载波SNR分布不均匀,导致总体解调性能下降。结合发射功率增大1.7 dB,总的来说,使用了FDSS技术可以使得解调性能提升大约1 dB。从上面仿真还可以看出,FDSS采用透明的实现技术与采用非透明的标准化技术对性能影响差别不大。
另外,对于非透明方式,如果对Spectrum Shaping函数进行深入研究和特殊设计,接收端已知该函数并进行特殊的算法处理,可以做到使用了FDSS技术后,链路解调性能几乎没有下降,这样总体性能增益就是发射功率节省下来的大约1.7 dB。但是这种特殊的算法处理会增加接收端的复杂度。对于透明方式,接收端处理与LTE上行接收端处理完全相同,没有额外增加复杂度,而且,如前所述,透明方式的信号的PAPR比非透明方式的更低。因此,综上所述,FDSS采用透明的实现技术与采用非透明的标准化技术各有各的优点和缺点。
5 结束语
5G的一些应用场景,比如mMTC场景和高频场景需要上行有更低的PAPR,虽然π/2-BPSK调制的DFT-S-OFDM波形的PAPR比较低,但仍然很难满足5G的一些需求,因此有必要进一步降低PAPR。本文先介绍了FDSS调制技术可以降低PAPR的基本原理,然后设计了在5G上行DFT-S-OFDM波形上采用透明的和非透明的两种FDSS技术方案。通过仿真得出,这两种FDSS技术方案都可以有效降低π/2-BPSK调制的DFT-S-OFDM波形信号的PAPR,因此可以提高信号的发射功率。然后对这两种FDSS技术方案进行了性能仿真对比,分析得出,采用透明的和非透明的FDSS技术都可以提升系统解调性能,并且各有各的优缺点。
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作者简介
辛雨:高级工程师,博士毕业于北京邮电大学,技术预研资深专家,现任职于中兴通讯股份有限公司,研究方向为无线通信技术,已在3GPP及3GPP2国际会议上提交了上百篇标准提案,申请专利近百项,发表10余篇论文,主持完成1项国家重大专项。
黄琛:高级算法系统工程师,硕士毕业于北京邮电大学通信与信息系统专业,现任职于中兴通讯股份有限公司,研究方向主要为4G和5G无线通信关键技术,包括新波形、新型编码和调制以及非正交多址接入。
作者:辛雨 黄琛 来源:《移动通信》2018年2月