DFT-S-OFDM系统中自适应调制技术分析及仿真
何紫燕，桑林
北京邮电大学电信工程学院，北京 (100876)
E-mail：heziyan1117@163
摘要: 本文在阐明DFT-S-OFDM自适应调制系统架构原理以及详细分析DFT-S OFDM系统中不同调制技术的适用场合及对系统性能影响的基础上，给出了一种基于SNR门限值的适用于DFT-S OFDM系统的自适应调制技术。理论及仿真结果都表明，调度的引入总能带来性能的增益，而这个增益随着信道质量的不同而不同。
关键词：DFT-S OFDM；自适应调制；SNR门限；快速傅里叶变换
1．引言
为了满足未来移动通信对上行链路的要求，如支持可升级带宽，适中的PAPR/CM，保证上行传输的正
交性等，3GPP LTE计划组建议首选单载波传输方案SC-FDMA。而作为SC-FDMA实现方案之一，DFT-S OFDM技术与下行的OFDM方案具有类似的结构，于是上下行链路可以共用很多参数，因此，DFT-S OFDM将成为未来上行传输中最具发展前景的物理层技术。
2．DFT-S-OFDM系统介绍
通用陆地无线接入(UTRA)演进的目标是构建出高速率、低时延、分组优化的无线接入系统。演进的UTRA致力于建立一个上行速率达到50 MHz、下行速率达到100 MHz、频谱利用率为3G R6的3～4倍的高速率系统。为达到上述目标，多址方案的选择应该考虑在复杂度合理的情况下，提供更高的数据速率和频谱利用率。在上行链路中，由于终端功率和处理能力的限制，多址方案的设计更具挑战性，除了性能和复杂度，还需要考虑峰值平均功率比(PAPR)对功率效率的影响。
在3GPP LTE的标准化过程中，诺基亚、北电等公司提交了若干多址方案，如多载波(MC)-WCDMA，MC-TD-SCDMA，正交频分多址接入(OFDMA)，交织频分复用(IFDMA)和基于傅立叶变换扩展的正交频分复用(DFT-S OFDM)。OFDMA已成为下行链路的主流多址方案，并且是上行链路的热门候选方案。
结合动态带宽分配的单载波传输技术已成为LTE上行链路的主要候选多址方案，其主要优势是具有较低的PAPR。
DFT-S OFDM可以认为是SC-FDMA的频域产生方式，是OFDM在IFFT调制前进行了基于傅立叶变换的预编码。不加循环前缀的传输信号可以表达为：S=FN* TN，MFMD，其中FM是M点FFT。DFT-S OFDM具有两种模式：集中式和分布式。下图分别描述了集中
式DFT-S OFDM以及分布式DFT-S OFDM系统的示意图以及频谱图，其中
<.
modulate
M
m m表
示M个不同的调制器传输的比特数，而
<.
M
f f表示N点IFFT的M路输入。在发送端，先对用户比特流进行串并变换，并将串并变换后的数据比特按照适当的调制方式进行调制组成M个调制信号，然后再对块长为M的调制信号进行M点FFT信号处理，
将信号由时域变换到了频域，再根据子载波映射模式将M点FFT的输出信号映射到N个子载波上，（有两种映射方式，集中式和分布式）。最后再进行N点(N>=M)IFFT变换，将信号转变为时域信号进行传输，从而解决了OFDM系统PAPR值较高的问题。在IFFT将信号转变为时域
图2  DFT-S OFDM系统架构图（分布式子载波映射）
3．自适应调制DFT-S-OFDM系统
自适应调制DFT-S-OFDM系统则是通过对信道状态信息(CSI)的充分利用，在衰落幅度较大的子载波上采用低阶调制方式，而在衰落幅度较小的子载波上采用高阶调制方式，并分配相应的功率。
图3  自适应调制DFT-S OFDM系统框图
图3为自适应调制DFT-S OFDM系统的框图，自适应算法是自适应调制中的核心。它主要解决的是一个非线性优化问题，而且其中的变量比特数必须取有限集合中的整数，因此给算法的实现带来了一定的难度。
目前主要的自适应算法[3]有：
Hughes-Hartogs算法：将需要传输的数据逐比特的分配到各个子载波上，直到达到目标速率为止。同时为了达到理想的性能，在每次进行比特分配选择子载波时，还要保证传输该比特所需的附加功率最小。
Chow算法：根据各个子信道的信道容量进行速率分配，发送功率的分配则是在总功率一定的前提下，保证各个子信道的差错率相同。
Fischer-Huber算法：根据差错概率最小化的原则来分配速率和功率。
4．DFT-S OFDM系统中一种基于SNR门限值的自适应调制技术下面介绍一种基于SNR门限值的自适应调制技术，该算法固定速率，在子载波功率平均分配条件下，使得BER最小。
对于多用户的情况，考虑将多用户频域调度与自适应算法相结合，多用户频域调度的原理及算法如下：
在频域上，根据不同的子载波映射方式，我们可将实际占用的子载波集合划分为若干个
子载波簇单元。子载波簇作为频域调度的最小资源单位，依据各用户在各子载波簇上的信道容量大小对其进行优选分配。
又由Shannon 公式知，信道容量是信噪比的增函数。因此依据信道容量大小，可简化为依据信噪比的大小进行调度。
采用MMSE 检测算法，子载波簇上的信噪比为
1
1
1101
1block i
block i M SNR M SNR i SINR −−+=⎡
⎤⎢
⎥⎢
⎥=−⎢⎥⎢⎥⎣⎦
∑ 其中，block M 表示该子载波簇所包含的子载波的总数。
调度的周期是一个子帧时隙。假定在频域上支持的子载波簇数目为M ，则系统可以同时支持N （N M ≤）个用户。对每个用户在所有子载波簇上的信噪比都进行计算，得到一个M N ×维的信噪比矩阵，如公式所示。
1,11,,1,N Block M M N SINR SINR SINR SINR ⎛⎞
⎜⎟
=⎜⎟⎜⎟⎝⎠
SINR (6)
其中，行标1,,m M = 代表子载波簇，列标1,,n N = 代表用户。
将信噪比从高到底排列，进行对应的子载波簇分配。 有如下调度规则：
,()()arg max ()M m n k k SINR k ⎡⎤=⎣⎦**m ,n            (7)
max M 表示取前M 个最大值，()()k k ⎡⎤⎣⎦**
m ,n 表示在第k 个时隙，通过调度所选的M 个
值对应的用户*()n k 及其占用的子载波簇*
()m k 所组成的反馈矩阵，矩阵大小为2M ×。[4] 再考虑将此多用户调度算法与自适应算法相结合，得到算法流程图如下：

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