一種ofdm系統(tǒng)的脈沖干擾抑制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種OFDM系統(tǒng)的脈沖干擾抑制方法，其先將求取未知的脈沖噪聲向量的估計(jì)值問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解一個(gè)使得l2-l1范數(shù)型目標(biāo)函數(shù)的值最小的問(wèn)題，再通過(guò)迭代方式求解一個(gè)優(yōu)化子問(wèn)題來(lái)得到一個(gè)使得l2-l1范數(shù)型目標(biāo)函數(shù)的值最小的最優(yōu)解，最后用去除循環(huán)前綴和離散傅立葉變換后的接收信號(hào)向量減去脈沖噪聲向量的最終的估計(jì)值后經(jīng)離散傅立葉變換得到抑制脈沖噪聲干擾后的接收信號(hào)向量；優(yōu)點(diǎn)是將原問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解一個(gè)使得l2-l1范數(shù)型目標(biāo)函數(shù)的值最小的問(wèn)題，可避免直接估計(jì)脈沖噪聲的最優(yōu)稀疏解時(shí)出現(xiàn)的NP-hard問(wèn)題；通過(guò)迭代方式求解一個(gè)優(yōu)化子問(wèn)題來(lái)得到一個(gè)使得l2-l1范數(shù)型目標(biāo)函數(shù)的值最小的最優(yōu)解，減少了用于脈沖噪聲估計(jì)的時(shí)間，降低了脈沖噪聲對(duì)OFDM符號(hào)錯(cuò)誤概率的影響。
【專利說(shuō)明】—種OFDM系統(tǒng)的脈沖干擾抑制方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種通信領(lǐng)域的脈沖干擾抑制技術(shù)，尤其是涉及一種OFDM系統(tǒng)的脈沖干擾抑制方法。

【背景技術(shù)】
[0002]由于正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Divis1n Multiplexing, 0FDM)技術(shù)具有較好的抗多徑干擾能力，因此其已被ffiEE802.11、IEEE802.16以及IEEE802.20等標(biāo)準(zhǔn)采納，并被廣泛的應(yīng)用于各種數(shù)字寬帶通信系統(tǒng)。然而，在許多實(shí)際通信系統(tǒng)中，當(dāng)一個(gè)OFDM信號(hào)經(jīng)過(guò)信道傳輸后，在接收信號(hào)中不僅包含了高斯背景噪聲而且還有許多人工產(chǎn)生的脈沖噪聲，這些脈沖噪聲與高斯背景噪聲的統(tǒng)計(jì)特性完全不同，導(dǎo)致傳統(tǒng)的基于背景噪聲設(shè)計(jì)的OFDM系統(tǒng)在脈沖噪聲干擾環(huán)境下的性能嚴(yán)重衰減。因此，設(shè)計(jì)有效的脈沖噪聲干擾抑制方法對(duì)提升OFDM系統(tǒng)的性能而言是十分必要的。
[0003]關(guān)于OFDM系統(tǒng)中的脈沖噪聲抑制問(wèn)題目前已被廣泛的研究。Himal A.Suraweera等人通過(guò)在傳統(tǒng)的OFDM接收機(jī)前增加一種預(yù)先設(shè)定判決閾值的非線性濾波器來(lái)濾除幅度較大的脈沖噪聲，實(shí)現(xiàn)了對(duì)脈沖噪聲干擾的抑制。Pablo Tor1等人則提出了一種基于信元交織的OFDM系統(tǒng)脈沖噪聲抑制方法。此外,Takuya Kitamura等人研究了基于副本信號(hào)的脈沖噪聲干擾抑制方法，通過(guò)迭代進(jìn)行符號(hào)判決和副本信號(hào)刪減實(shí)現(xiàn)了對(duì)脈沖噪聲的消除。然而，以上研究均假定脈沖噪聲是服從某一特定的噪聲統(tǒng)計(jì)分布模型的，這導(dǎo)致在處理帶有脈沖噪聲干擾的信號(hào)時(shí)，需要先經(jīng)過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)輔助的訓(xùn)練過(guò)程來(lái)得到具體的脈沖噪聲統(tǒng)計(jì)分布參數(shù)，不僅增加了系統(tǒng)復(fù)雜度，而且當(dāng)假定的噪聲統(tǒng)計(jì)分布模型不能反映實(shí)際的脈沖噪聲統(tǒng)計(jì)特性時(shí)，該類方法的性能會(huì)嚴(yán)重衰減。針對(duì)此問(wèn)題，Lin和Evans等人利用脈沖噪聲在時(shí)域上的稀疏特性，提出了一種基于壓縮感知技術(shù)的脈沖噪聲消除方法，該方法不需要預(yù)先設(shè)定脈沖噪聲的統(tǒng)計(jì)模型，并且可以通過(guò)稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(Sparse Bayesianlearning, SBL)重構(gòu)算法從較低維的已知信號(hào)向量中估計(jì)出高維的脈沖噪聲向量,但由于SBL算法在通過(guò)最大似然方法求解超參數(shù)時(shí)，直接利用條件期望最大化在每次迭代過(guò)程中同時(shí)更新所有待估計(jì)的超參數(shù)，這使得整個(gè)SBL算法的收斂較慢，并會(huì)導(dǎo)致條件期望最大化步驟難以實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而使得整個(gè)方法的時(shí)間復(fù)雜度較高、實(shí)用性不強(qiáng)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種OFDM系統(tǒng)的脈沖干擾抑制方法，其能夠有效地減少用于脈沖噪聲估計(jì)的時(shí)間，并且能夠有效地降低脈沖噪聲對(duì)OFDM符號(hào)錯(cuò)誤概率的影響。
[0005]本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案為:一種OFDM系統(tǒng)的脈沖干擾抑制方法，其特征在于包括以下步驟:
[0006]①在發(fā)送端，將待發(fā)送的OFDM信號(hào)向量記為X，假設(shè)X中存在M個(gè)已知導(dǎo)頻，則將X中的M個(gè)已知導(dǎo)頻構(gòu)成的向量記為Xt ;然后對(duì)X先后進(jìn)行離散傅立葉逆變換和添加循環(huán)前綴，得到發(fā)送信號(hào)向量；其中，X的維數(shù)為NX I維，N>2,1〈M〈N，Xt的維數(shù)為MX I維，T表示由X中的M個(gè)已知導(dǎo)頻的索引構(gòu)成的索引集，T的長(zhǎng)度為M ;
[0007]②假定用于傳輸信號(hào)的信道的狀態(tài)信息已知，則發(fā)送端通過(guò)信道傳輸發(fā)送信號(hào)向量給接收端，將發(fā)送信號(hào)向量在傳輸過(guò)程中在信道內(nèi)產(chǎn)生的脈沖噪聲向量和背景噪聲向量對(duì)應(yīng)記為e和n，其中，未知的脈沖噪聲向量e和未知的背景噪聲向量η的維數(shù)均為NX I維；
[0008]③在接收端，對(duì)接收到的接收信號(hào)向量先后進(jìn)行去除循環(huán)前綴和離散傅立葉變換，得到待處理的接收信號(hào)向量，記為Y，Y由X疊加脈沖噪聲向量e和背景噪聲向量η后形成；然后從Y中提取出在Xt中疊加了脈沖噪聲向量e和背景噪聲向量η后所形成的信號(hào)向量，記為Yt ;再根據(jù)信道的狀態(tài)信息，去除Yt中與Xt相對(duì)應(yīng)的已知的信號(hào)向量，得到僅包含未知的脈沖噪聲向量e和未知的背景噪聲向量η兩個(gè)成分的已知向量Z ;其中，Y的維數(shù)為NX I維，Yt的維數(shù)為MX I維，Z的維數(shù)為MX I維；
[0009]④將求取未知的脈沖噪聲向量e的估計(jì)值問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解一個(gè)e的估計(jì)值使得I2-1J數(shù)型目標(biāo)函數(shù)

【權(quán)利要求】
1.一種OFDM系統(tǒng)的脈沖干擾抑制方法，其特征在于包括以下步驟: ①在發(fā)送端，將待發(fā)送的OFDM信號(hào)向量記為X，假設(shè)X中存在M個(gè)已知導(dǎo)頻，則將X中的M個(gè)已知導(dǎo)頻構(gòu)成的向量記為Xt ;然后對(duì)X先后進(jìn)行離散傅立葉逆變換和添加循環(huán)前綴，得到發(fā)送信號(hào)向量；其中，X的維數(shù)為NX I維，N>2,1〈M〈N，Xt的維數(shù)為MX I維，T表示由X中的M個(gè)已知導(dǎo)頻的索引構(gòu)成的索引集，T的長(zhǎng)度為M ; ②假定用于傳輸信號(hào)的信道的狀態(tài)信息已知，則發(fā)送端通過(guò)信道傳輸發(fā)送信號(hào)向量給接收端，將發(fā)送信號(hào)向量在傳輸過(guò)程中在信道內(nèi)產(chǎn)生的脈沖噪聲向量和背景噪聲向量對(duì)應(yīng)記為e和η,其中，未知的脈沖噪聲向量e和未知的背景噪聲向量η的維數(shù)均為NX I維； ③在接收端，對(duì)接收到的接收信號(hào)向量先后進(jìn)行去除循環(huán)前綴和離散傅立葉變換，得到待處理的接收信號(hào)向量，記為Y，Y由X疊加脈沖噪聲向量e和背景噪聲向量η后形成；然后從Y中提取出在Xt中疊加了脈沖噪聲向量e和背景噪聲向量η后所形成的信號(hào)向量，記為Yt ;再根據(jù)信道的狀態(tài)信息，去除Yt中與Xt相對(duì)應(yīng)的已知的信號(hào)向量，得到僅包含未知的脈沖噪聲向量e和未知的背景噪聲向量η兩個(gè)成分的已知向量Z ;其中，Y的維數(shù)為NX I維，Yt的維數(shù)為MX I維，Z的維數(shù)為MX I維； ④將求取未知的脈沖噪聲向量e的估計(jì)值問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解一個(gè)e的估計(jì)值使得I2-11范數(shù)型目標(biāo)函數(shù)
的值最小的問(wèn)題，然后將
中的
以函數(shù)形式表示為f(e)，
其中，符號(hào)“I I | |2”為求取12范數(shù)符號(hào)，符號(hào)‘I I ’為求取I2范數(shù)的平方，符號(hào)“I I I I/’為求取I1范數(shù)符號(hào)，F(xiàn)t表示已知的MXN維的尚散傅立葉變換矩陣，τ表示正則化參數(shù)，f ()為函數(shù)表達(dá)方式； ⑤通過(guò)迭代方式求解一個(gè)e的估計(jì)值使得I2-11范數(shù)型目標(biāo)函數(shù)
的值最小，具體過(guò)程為: ⑤-1、設(shè)定正則化參數(shù)τ的值為τ = 0.1| I (Ft)hZ | ，令e的估計(jì)值的初始值為e。，e0 = ((Ft) hFt) I(Ft)hZ,并令k表示迭代次數(shù)，k的初始值為1，其中，符號(hào)“I I I I 為求取無(wú)窮范數(shù)符號(hào)，(FT)H為Ft的共軛轉(zhuǎn)置矩陣，((Ft)hFt)―1為(Ft)hFt的逆矩陣；

⑤-2、定義一個(gè)第k次迭代的評(píng)價(jià)因子
，再令
，其中，(Sk)η為&的共軛轉(zhuǎn)置矩陣，Sk = ek-ek_1；ek表示第k次迭代后得到的e的估計(jì)值，&表示第k-Ι次迭代后得到的e的估計(jì)值
表示求取第k次迭代后f(ek)的一階導(dǎo)數(shù)值，V/Xep)表示求取第k-1次迭代后Melri)的一階導(dǎo)數(shù)值，

⑤-3、根據(jù)a k和uk，計(jì)算第k次迭代后得到的e的估計(jì)值，記為ek，
其中，max()為取最大值函數(shù)，符號(hào)“I I”為取絕對(duì)值符 號(hào)，》4表示Uk中的第i個(gè)元素，1≤i≤N;
⑤-4、判斷
是否成立，如果成立，則執(zhí)行步驟⑤-5 ;否則，令k = k+l，然后
返回步驟⑤-2繼續(xù)執(zhí)行，其中，符號(hào)“I I I |2”為求取I2范數(shù)符號(hào)，ε為設(shè)定的極小的正常數(shù)，k = k+Ι中的“=”為賦值符號(hào)；⑤_5、結(jié)束迭代過(guò)程，得到e的最終的估計(jì)值，記為e，S= ，其中j = et中的“=”為賦值符號(hào)； ⑥用Y減去e的最終的估計(jì)值S后經(jīng)離散傅立葉變換得到的頻域表達(dá)式，即得到抑制脈沖噪聲干擾后的接收信號(hào)向量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種OFDM系統(tǒng)的脈沖干擾抑制方法，其特征在于所述的步驟⑤-4中取ε = 10'
【文檔編號(hào)】H04L25/03GK104079520SQ201410257779
【公開(kāi)日】2014年10月1日 申請(qǐng)日期:2014年6月11日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月11日
【發(fā)明者】李有明, 朱星, 李程程, 季彪, 雷鵬 申請(qǐng)人:寧波大學(xué)