基于FBMC的ROF系统关键技术研究

发布时间：2017-05-23 21:02

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【摘要】：随着人们对无线带宽需求的日益增加,无线移动通信向高速化、宽带化、高频化的方向迅速发展。滤波器组多载波技术(Filter Bank based Multicarrier, FBMC)与光载无线电(Radio Over Fiber, ROF)相结合的FBMC-ROF系统因其高宽带、大容量、低成本等优点引起广泛关注,被认为是未来新一代宽带无线通信的核心技术之一。正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)和基于交错的正交幅度调制滤波器组多载波(Filter Bank based Multicarrier with offset quadrature amplitude modulation, FBMC-OQAM)技术作为FBMC技术的代表得到了广泛研究。随着研究的深入,人们发现两种系统存在高峰均比(Peak-to-average Power Ratio, PAPR)和负载不均等问题,极大的影响系统性能。针对以上问题,本文在分析FBMC-ROF相关技术特点的基础上,对PAPR印制和ROF系统负载均衡等关键技术进行了深入研究,其主要工作和创新性成果概括如下： (1)提出两种联合算法降低OFDM-ROF系统的PAPR,与传统方法相比,该算法在取得良好PAPR抑制效果的同时,降低了计算复杂度,保证了误码率性能。OFDM作为FBMC的一种特例,已被广泛应用于各种通信系统中。目前已提出很多降低该系统PAPR的算法,而限幅法和部分传输序列(Partial Transmit Sequence, PTS)是典型代表。限幅法比较简单,但是误码率高。PTS方法性能好,但是计算复杂度高。为了降低限幅法的误码率,提出了两种改进的算法。一种称为量化限幅法,另一种为可恢复限幅法。前者通过设置若干门限值,实现对不同幅值信号的分段量化,以减少限幅造成的信号畸变。后者通过对高功率信号的幅值进行压缩实现限幅,同时使用一个标记序列记录压缩的信号,并在解调时通过该序列实现限幅信号的补偿。然后将两种算法联合PTS降低OFDM-ROF系统的PAPR。最后通过仿真对提出算法的性能进行验证。 (2)提出一种改进的PTS算法降低FBMC-OQAM-ROF系统的PAPR,与传统方法相比,该算法在取得良好PAPR效果的同时,降低了计算复杂度。FBMC-OQAM作为FBMC的典型代表,被认为是一种可以取代OFDM的多载波技术,但是该技术也存在高PAPR问题。为了降低其PAPR,本文借鉴传统PTS算法的思想,同时考虑FBMC-OQAM相邻数据块相互重叠的特点,提出一种前向PTS (Forward PTS, F-PTS)算法。该算法把多个FBMC-OQAM数据块分成两部分,每部分的数据块在选择最优传输序列时根据不同的规则考虑之前数据块的影响。最后通过仿真模型对其性能进行了数值仿真和验证。 (3)提出一种改进的SLM算法降低FBMC-OQAM-ROF系统的PAPR,与传统方法相比,在候选序列相同的前提下,该方法能取得更好的PAPR效果。传统选择性映射法(Selective Mapping, SLM)作为另外一种能有效降低多载波系统PAPR的方法,也存在计算复杂度高的问题,特别是随着相位序列个数的增加,其计算复杂度越来越大。本文利用SLM算法候选传输序列之间的线性关系,在考虑FBMC-OQAM数据块相互重叠的基础上提出一种扩展候选传输序列算法来降低系统的PAPR。最后通过仿真模型对其性能进行了数值仿真和验证。 (4)提出一种基于非合作微分博弈的ROF系统负载均衡算法,该算法在合理分配每个无线接入点(Access Point, AP)负载的同时,避免了“乒乓效应”。本文研究了ROF系统的负载均衡问题,通过对已有负载均衡算法优缺点的分析,在充分考虑了ROF系统特点的基础上,引入非合作微分博弈理论,提出一种集中式负载均衡算法。非合作微分博弈能实时的侦测系统中各AP的负载状态,从全局考虑为每个AP分配最优负载。最后通过仿真模型对其性能进行了数值仿真和验证。
【关键词】：光载无线电 正交幅度调制 滤波器组多载波 峰均功率比 负载均衡
【学位授予单位】：北京科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 插图清单12-14
• 附表清单14-15
• ~.写和符号清单15-17
• 1 绪论17-33
• 1.1 研究背景及意义17-22
• 1.2 滤波器组多载波技术研究现状22-30
• 1.2.1 基于OFDM的ROF系统PAPR降低技术研究现状22-26
• 1.2.2 基于FBMC-OQAM的ROF系统PAPR降低技术研究现状26-27
• 1.2.3 ROF系统中的负载均衡技术研究现状27-30
• 1.3 本文研究的主要内容30-31
• 1.4 论文的组织与安排31-33
• 2 OFDM与FBMC-OQAM系统研究33-55
• 2.1 引言33
• 2.2 OFDM系统原理33-39
• 2.3 FBMC-OQAM系统原理39-44
• 2.4 FBMC-OQAM的快速实现44-49
• 2.5 两种多载波技术的对比49-54
• 2.6 本章小结54-55
• 3 降低OFDM-ROF系统PAPR的联合算法55-77
• 3.1 引言55-56
• 3.2 OFDM信号PAPR性能分析56-58
• 3.3 传统PTS算法模型58-60
• 3.4 传统限幅法模型60-62
• 3.5 联合PTS降低PAPR的方法62-66
• 3.5.1 PTS-QC方法62-65
• 3.5.2 PTS-RC法65-66
• 3.6 联合算法与传统算法的复杂度分析66-68
• 3.7 联合算法性能仿真分析68-74
• 3.8 联合算法在OFDM-ROF系统中的应用74-76
• 3.9 本章小结76-77
• 4 降低FBMC-OQAM-ROF系统PAPR的前向PTS算法77-95
• 4.1 引言77-78
• 4.2 FBMC-OQAM的PAPR特性分析78-81
• 4.3 FBMC-OQAM系统模型81-83
• 4.4 前向PTS算法83-86
• 4.5 F-PTS与传统算法的复杂度分析86-87
• 4.6 F-PTS算法性能仿真分析87-91
• 4.7 F-PTS算法在FBMC-OQAM-ROF系统中的应用91-94
• 4.8 本章小结94-95
• 5 降低FBMC-OQAM系统PAPR的扩展候选序列算法95-105
• 5.1 引言95
• 5.2 传统SLM算法模型95-98
• 5.3 扩展候选传输序列法98-101
• 5.4 ECTS算法性能仿真分析101-103
• 5.5 本章小结103-105
• 6 基于非合作微分博弈的ROF系统负载均衡算法105-116
• 6.1 引言105-107
• 6.2 基于非合作微分博弈的负载均衡模型107-109
• 6.3 Nash均衡模型109-111
• 6.4 基于非合作微分博弈的负载均衡算法仿真分析111-115
• 6.4.1 A_i(t)的仿真112-114
• 6.4.2 φ_i(t)的仿真114-115
• 6.5 本章小结115-116
• 7 结论116-118
• 7.1 本文贡献116-117
• 7.2 下一步研究建议117-118
• 参考文献118-132
• 作者简历及在学研究成果132-136
• 学位论文数据集136

【参考文献】

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本文编号：389078