一种降低FBMC-OQAM...的ASSABC-PTS算法_秦雪莲.pdf
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1、DOI:1020079/jissn1001893x211221005引用格式:秦雪莲,杨永立,邹鸿洋一种降低 FBMC-OQAM 系统 PAP 的 ASSABC-PTS 算法J电讯技术,2023,63(2):260266QIN X L,YANG Y L,ZOU H YAn ASSABC-PTS algorithm for PAP reduction in FBMC-OQAM system J Telecommunication Engineering,2023,63(2):260266一种降低 FBMC-OQAM 系统 PAP 的 ASSABC-PTS 算法*秦雪莲秦雪莲1 1,杨永立,杨永立
2、1 1,2 2,邹鸿洋,邹鸿洋1 1(1武汉科技大学 信息科学与工程学院,武汉 430081;2冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心,武汉 430081)摘要:针对滤波器组多载波偏移正交幅度调制技术(Filter Bank Multicarrier-Offset QuadratureAmplitude Modulation,FBMC-OQAM)存在峰均功率比(Peak-to-Average Power atio,PAP)过高的问题,以及传统部分传输序列(Partial Transfer Sequence,PTS)算法对 PAP 抑制效果不明显,提出了一种新的基于自适应搜索策略的人工蜂群部分传
3、输序列算法(Adaptive Search Strategy Based ArtificalBee Colony PTS,ASSABC-PTS)。首先,根据 FBMC-OQAM 系统特性,利用传统 PTS 算法对系统进行初步优化,以降低 FBMC-OQAM 系统的 PAP;然后,针对 PTS 算法中存在的计算复杂度问题,引入人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法进行优化;最后,在 ABC 算法中引入自适应搜索策略提升算法的局部寻优能力,加快 ABC 算法的收敛速度和搜索精度。仿真实验表明,ASSABC-PTS 在有效降低系统算法复杂度的同时,也极大降低了 FBMC-
4、OQAM 系统的峰均功率比。关键词:滤波器组多载波系统;峰均功率比抑制;部分传输序列;人工蜂群算法;自适应搜索策略开放科学(资源服务)标识码(OSID):微信扫描二维码听独家语音释文与作者在线交流享本刊专属服务中图分类号:TN9295文献标志码:A文章编号:1001893X(2023)02026007An ASSABC-PTS Algorithm for PAP eductionin FBMC-OQAM SystemQIN Xuelian1,YANG Yongli1,2,ZOU Hongyang1(1School of Information Science and Engineering,W
5、uhan University of Science and Technology,Wuhan 430081,China;2Engineering esearch Center for Metallurgical Automation and Measurement Technology ofMinistry of Education,Wuhan 430081,China)Abstract:For the problem that Filter Bank Multicarrier Offset-QAM(FBMC-OQAM)technology has highpeak-to-average p
6、ower ratio(PAP)and Partial Transmission Sequence(PTS)algorithm has poorperformance when directly applied to FBMC-OQAM systems,a novel Adaptive Search Strategy BasedArtifical Bee Colony PTS(ASSABC-PTS)algorithm is proposedThe Artificial Bee Colony(ABC)algorithmis introduced to overcome the issue of h
7、igh computational complexity of the conventional PTS algorithmAndthe adaptive search strategy is employed to improve the local optimization ability and increase theconvergence speed and search accuracy of ABC algorithm Simulation results show that the proposedalgorithm reduces the PAP of FBMC-OQAM s
8、ystem obviously and decreases the computational complexitygreatlyKey words:filter bank multicarrier system;PAP suppression;partial transmit sequence;artificial beecolony algorithm;adaptive search strategy062第 63 卷 第 2 期2023 年 2 月电讯技术Telecommunication EngineeringVol63,No2February,2023*收稿日期:20211221;修
9、回日期:20220114基金项目:国家重点研发计划项目(2017YFC0805100)通信作者:秦雪莲0引言随着对更高数据速率需求的日益增长,作为未来移动通信系统的一种新型传输系统,滤波器组多载波(Filter Bank Multicarrier,FBMC)技术的研究成为人们关注的焦点1。滤波器组多载波技术作为对现有正交频分复用(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing,OFDM)技术的一种改进,有效地抑制了带外辐射,增加了频谱效率,无需加入循环前缀24。但是 FBMC 系统有严重的子带交叠现象,为保证 FBMC 系统子载波之间的正交性,通常将FBMC
10、 系统与偏移正交幅度调制(Offset QuadratureAmplitude Modulation,OQAM)技术结合实现。然而,FBMC-OQAM 作为一种多载波技术,和 OFDM 技术一样都存在峰均功率比(Peak-to-Average Poweratio,PAP)较高的问题,这将降低高功率放大器的效率,导致信号失真、频谱扩展、系统性能下降等问题5。因此,降低 FBMC-OQAM 系统的 PAP 成为了新一代移动通信技术中亟待解决的问题。目前,降低 FBMC-OQAM 系统高 PAP 的方法主要有选择性映射(Selection Mapping,SLM)方法6、部 分 传 输 序 列(Pa
11、rtial Transfer Sequence,PTS)7 方 法 和 星 座 图 扩 展(Active ConstellationExtension,ACE)8 方法等。文献 9 提出混合 SLM-PTS 技术结合人工蜂群方法,以较低复杂度最小化PAP。文献 10 提出基于预生成的峰值抵消信号的改进音调保留(Tone eservation,T)方法,有效降低了系统 PAP,但是计算复杂度有所增加。文献 11 提出了一种基于稀疏部分传输序列方案和T 方案的混合方案抑制系统 PAP。文献 12提出了一种基于遗传算法的双层部分传输序列方案,在抑制 PAP 的同时使系统有良好的抗衰减性能,但是算法的
12、收敛速度受到限制。文献 13通过使用预处理的部分传输序列方法,显著降低了系统计算复杂度,但是该方法在降低 PAP 性能上还有改进空间。文献 14利用粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization,PSO)为 PTS 算法寻找最佳相位因子,系统性能得以优化,但存在算法收敛速度较慢的问题。分析国内外近几年对 FBMC-OQAM 系统信号高 PAP 抑制算法可知,一部分算法以牺牲系统PAP 性能为代价,一部分算法会增加系统复杂度。本文针对上述算法所存在的问题,将 PTS 算法与自适应搜索策略人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法结合,提出基于自适应搜
13、索策略的人工蜂群部分传输序列算法(Adaptive Search Strategy BasedArtifical Bee Colony PTS,ASSABC-PTS)。与前文所述算法相比,本文所提算法在降低搜索次数和减小计算复杂度上更具优势,并且具有更低的峰均比,使得系统综合性能得到了极大提升。1系统模型11FBMC 系统模型FBMC 系统与 OFDM 系统都是多载波系统,但是 FBMC 系统框架比 OFDM 系统框架更为复杂。设 FBMC-OQAM 系统有 N 个子载波,M 个数据块,发送端的复信号表达式为Xnm=anm+jbnm。(1)式中:n 0,N1;m 0,M1;anm为第 m 个数
14、据块上第 n 个子载波的实部;bnm为第 m 个数据块上第 n 个子载波的虚部。实部信号和虚部信号在时域上相差 T/2,T 表示符号周期。信号经过原型滤波器 h(t),然后和 N 个正交子载波正交调制后可得到xnm(t)=anmh(tmT)+jbnmh tmTT2()ejn2Tt+2()。(2)将 xnm(t)在 N 个子载波信号上叠加,得到FBMC-OQAM 系 统 在 第 m 个 数 据 块 上 的 信 号Xm(t)为Xm(t)=N1n=0 xnm(t)。(3)式中:t mT,mT+T/2+L,T 为符号周期,L 为原型滤波器的长度。从 t 的取值范围可以看出 Xm(t)的长度为(T/2+
15、L)。最后,将 M 个数据块叠加起来可以得到 FBMC-OQAM 的最终信号 X(t)为X(t)=M1m=0Xm(t)。(4)式中:t 0,mTT/2+L。根据式(2)(4)可得输出信号?x(t)为?x(t)=N1n=0M1m=0 xnm(t)=N1n=0M1m=0 anmh(tmT)+jbnmh tmTT2()ejn2Tt+T2()。(5)实际操作中为了更接近信号真实的 PAP,需要采用过采样技术,则离散信号 x n 的 PAP 表达式为PAP(x n)dB=10lgmax|x(n)|2E|x(n)|2()。(6)通常 用 互 补 累 积 分 布 函 数(ComplementaryCumul
16、ative Distribution Function,CCDF)来评估系统162第 63 卷秦雪莲,杨永立,邹鸿洋:一种降低 FBMC-OQAM 系统 PAP 的 ASSABC-PTS 算法第 2 期的 PAP 性能,其表达式为CCDF=Pr PAP(x(n)PAP0。(7)式中:Pr 表示 FBMC 符号的 PAP 超过给定阈值的概率;PAP(x(n)表示 FBMC 符号的 PAP;PAP0表示给定的阈值。12传统 PTS 方法根据图 1 所示的 PTS 方法的系统框图,在发送端将输入数据分割成若干个独立子块,然后对每一个子块进行快速傅里叶逆变换(Inverse Fast FourierT
17、ransform,IFFT),用旋转相位因子对子序列的相位进行调整,最后把调制后的子块相加得到最终的发送信号,达到降低系统 PAP 的目的。图 1PTS 方法的系统框图由图1 可知,在发送端输入长度为 N 的序列X=X0,X1,XN1T,经过串并转换和子块分割分为V 个互不相交的子块,记为 Xv(v=1,2,V),其中包括 N/V 个有效数据子载波和(V1)N/V 个空子载波,则序列 X 的表达式为X=Vv=1Xv。(8)传输序列 Xv经过 IFFT,x 输出时域数据 xv,即xv=IFFT Xv。(9)选择合适的相位向量,找到使信号 PAP 最低的候选序列,选择最优相位因子序列的表达式为?b
18、1,?b2,?bv=argmin?b1,?b2,?bv(max0nN1Vv=1bvxv2)(10)子载波 xv乘以相对应的相位因子 bv,累加得到输出信号?x,即?x=Vv=1bvxv。(11)式中:bv=ejv;v 0,2)。2ASSABC-PTS 算法21ABC 算法原理人工蜂群算法是模拟蜜蜂觅食行为的一种优化算法,算法中包括雇佣蜂、跟随蜂和侦查蜂三组蜜蜂。算法具体步骤如下:(1)初始阶段。在初始化步骤中,解的初始化公式为xij=xmin+rand(xmaxxmin)。(12)式中:i=1,2,SN,SN是解的数量;j=1,2,D,D是解的维度;rand是 0,1之间的随机数;xmin,x
19、max 是解的取值范围。若 xij超出解的范围,则 xij按照如下公式变为边界值:xij=xmax,xijxmaxxmin,xijxmin。(13)根据解的适应度函数判断蜜源质量,表达式为fiti=11+f(xi),f(xi)01+|(f(xi)|,f(xi)0。(14)式中:fiti表示第 i 个食物源的适应度;f()表示目标函数值。(2)雇佣蜂阶段。采蜜时在蜜源附近随机产生候选解,表达式为vij=xij+rand(xijxkj)。(15)式中:k=1,2,SN;rand是 1,1 之间的随机数;xij是搜索空间中的第 i 个解;xkj是随机选择的与 xij不相等的另一个解;vij是更新后的
20、解。根据贪婪法则,决定是否用 vij替换 xij。(3)跟随蜂阶段。以轮盘赌的方式决定是否更新当前解,更新公式为式(15),概率计算公式为Pi=fitiSNi=1fiti。(16)(4)侦查蜂阶段。侦查蜂判断所有解中连续失败的最高次数是否超过极限值,若超过,则根据公式(12)随机更新一个候选解。22自适应搜索策略原始 ABC 算法本身具有良好的全局搜索能力,但是开发能力较差。为了解决上述问题,本文在原有的搜索策略中,使用改进的搜索策略,使 ABC 算法具有更强的局部开发能力。在改进的搜索策略中,引入两个不同的随机食物源,通过两个食物源的目标函数值自适应地调节搜索基点;为了进一步增加算法的开发性
21、,引入全局最优解信息。最终形成的候选解表达式变为vij=xr1jf(xr2)+xr2jf(xr1)f(xr1)+f(xr2)+rand1(xr1jxr2j)+rand2(xbestjxr1j)。(17)式中:xr1和 xr2是在种群中随机选择的均不等于 xi的互异解;xbest是全局最优解;f(x)是关于 x 的目标函262wwwteleonlinecn电讯技术2023 年数;rand1和 rand2分别是 1,1 和 0,1 之间的均匀随机数。在式(17)中,第一项通过两个解与目标函数值的相互作用分配这两个解所占的比重;第二项是为了使候选解包含更多解空间内的信息;第三项引入了全局最优解,可以
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