一种OTSM系统峰均比抑制方法

本发明属于通信系统的otfm，涉及一种otsm系统峰均比抑制方法。

背景技术：

1、近年来，otfs(orthogonal time sequency multiplexing，otfs)作为一种可在时频双选信道下实现高可靠和高速率的数据传输的新型调制技术，引起了人们的广泛关注。otfs可视为在多载波传输基础上的一种二维扩展传输方案，可通过正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,，ofdm)系统的发、收端分别增加预处理、后处理来实现。

2、尽管otfs性能上较ofdm有较大提升，但是由于符号数和子载波增加的情况下，需要大量的海森堡变换，导致系统复杂度较高。2022年，thaj提出了一种具有较低调制复杂度的正交时序复用(orthogonal time sequency multiplexing，otsm)，正交时间序列多路复用(otsm)调制是一种新的单载波调制方案，其中信息符号在延迟序列域上进行多路复用，其中序列定义为单位时间间隔的零交叉次数，它也可以看作是一种时域预编码方案，其中信息符号被分割成块，每个块使用沃尔什-哈达玛变换(walsh-hadamard transform，wht)进行预编码，然后及时对样本进行—列交错。通过这种方式替代了逆辛傅里叶变换(inverse sympletic finite fourier transform，isfft)和海森堡变换(heisenbergtransform)，大大降低了系统的复杂度。

3、高峰均比是指在正交时序复用(orthogonal time sequency multiplexing，otsm)系统中，信号瞬时功率与平均功率之间的差异。在传输过程中，由于每个数据流在时域上被切分成短时隙，并在频域上进行复用，因此可能会出现信号瞬时峰值功率较高的情况，导致峰值功率与平均功率相差较大。这种现象可能对系统性能产生一系列影响，如误比特率性能的下降、系统覆盖范围的受限以及能耗效率的降低。高峰均比问题对于otsm系统的设计和性能优化具有重要意义；论文iterative channel estimation and datadetection of otsm with superimposed pilot scheme and papr analysis详细阐述了otsm下的峰均比相关内容。

4、峰均比抑制算法的问题一直是科研工作者研究的重点，选择映射法是在1996年，由r.w.bauml提出。1997年j.c.cavers在ofdm中引入多普勒扩展(cyclic prefix)技术，通过插入循环前缀，抑制多径干扰，降低峰均比。2000年选择性映射(slm)算法首次被a.f.molisch提出用于减小ofdm系统的峰均比。2006年选择性映射算法进一步改进，如slm-hpts(hybrid partial transmit sequence)算法，结合了slm和pts的优势，取得了重大突破。2017年y.c.shen等首次提出深度学习抑制峰均比，使深度学习技术首次应用于峰均比抑制，使得峰均比抑制进入深度学习的领域。在2022年，黄勇明等人提出了一种基于符号预编码的otfs信号papr降低方案。

5、国内外对otsm系统的峰均比抑制尚处于起步阶段，相关文献较少；slm算法降低papr能力有限，当备选信号组数增加到一定程度，抑制峰均比的性能就会逐渐减弱，slm算法在备选信号组数多的情况下，需要进行多次的wht，导致复杂度提高；μ律压扩技术属于畸变类技术，压扩的过程中会带来额外的噪声，从而影响误码率性能。

技术实现思路

1、为了进一步提高slm算法降低papr能力，以及为了兼顾抑制峰均比、降低复杂度以及降低误码率，本发明改进传统slm算法，并将改进后的slm算法与传统μ律压扩法相结合，提出了一种otsm系统峰均比抑制方法，包括:

2、s1、在otsm系统的发射端，获取比特流数据，并对比特流数据进行qam调制，生成发送信号；其中，qam为正交幅度调制，otsm为正交时序复用；

3、s2、计算新的中心矩阵ncp，将发送信号点乘q组新的中心矩阵ncp，生成q组备选信号；

4、s3、对q组备选信号分别进行沃尔什-阿达玛变换，生成q组时域信号；

5、s4、从q组时域信号中选取峰均比最小的一组时域信号对信号进行μ律压扩，得到压扩信号

6、计算新的中心矩阵ncp包括：计算黎曼矩阵rp，计算中心矩阵cp，根据黎曼矩阵rp和中心矩阵cp计算新的中心矩阵ncp。

7、计算中心矩阵cp包括：

8、

9、其中，ip是大小为p的单位矩阵，o是所有元素为1、维度为p×p的矩阵。

10、计算黎曼矩阵rp包括：计算原始的黎曼矩阵rp+1，去除矩阵rp+1的第一行和第一列，得到黎曼矩阵rp，其中，计算原始的黎曼矩阵rp+1包括：

11、

12、其中，i为行，j为列。

13、根据黎曼矩阵rp和中心矩阵cp计算新的中心矩阵ncp包括：

14、ncp＝rp·cp

15、对q组备选信号分别进行沃尔什-阿达玛变换包括：

16、

17、其中，为备选信号，wn为沃尔什-阿达玛变换矩阵，xdt为时域信号。

18、对信号进行μ律压扩包括：

19、

20、其中，μ为压扩系数，a为幅度，sgn()为符号函数，为时域信号的第n个符号，为μ律压扩后的信号。

21、在otsm系统的接收端，获取经信道传输的压扩信号，对经信道传输的压扩信号进行反压扩变换，对反压扩变换后的信号进行沃尔什-阿达玛变换，得到恢复的发送信号。

22、对信道传输的压扩信号进行反压扩变换包括：

23、

24、其中，μ为压扩系数，r(n)是经过信道传输后的时域信号的第n个符号，a'为幅度，sgn()为符号函数，y(n)为反压扩变换后的信号。

25、时域信号xdt的峰均比表示为：

26、

27、其中，e为一帧的时域信号，为时域信号的方差，n为发送信号的列数，xdt为时域信号。

28、有益效果：

29、1、slm算法中的相位序列的选择对降低峰均功率比起着重要的作用，本发明根据黎曼矩阵和中心矩阵选择新的中心相位序列，对发送信号进行分级扰乱，减弱发送信号的自相关性，在很大程度上降低了峰均比；2、由于slm算法降低papr能力有限，并且slm算法在备选信号组数多的情况下，需要进行多次的沃尔什-阿达玛变换，导致复杂度提高；μ律压扩技术属于畸变类技术，压扩的过程中会带来额外的噪声，从而影响误码率性能；因此，本发明将改进后的slm算法与传统μ律压扩法相结合，提出了一种改进的μ-slm联合算法应用于otsm系统中，实现了otsm系统中降低峰均比、降低复杂度以及降低误码率的兼顾。