基于壓縮感知的限幅噪聲估計與消除方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及數字信號傳輸技術領域，特別涉及一種基于壓縮感知的限幅噪聲估計 與消除方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 在高速數據傳輸中，正交頻分復用（OrthogonalFrequencyDivision Multiplex，OFDM)技術是最好的多載波傳輸方案之一。OFDM技術頻譜效率高，多址方 式靈活，實現復雜度低，同時可以很好地對抗多徑信道干擾，在各種數字信號傳輸系統中 得到了應用，如國際電聯的電力線通信系統標準（InternationalTelecommunications Union，ITU-TG. 9960)、無線局域網（WLAN)、歐洲數字視頻地面廣播（DigitalVideo Broadcasting-Terrestrial,DVB-T)、以及中國地面數字電視傳輸標準（Digital TelevisionMultimediaBroadcast，DTMB)等。
[0003] OFDM時域信號的峰均比較大，對發端功率放大器的要求很高，因此出現了許多降 低OFDM信號峰均比的方法。其中，限幅是較為簡單的方法，它直接在OFDM信號幅度峰值或 附近采用非線性操作來降低信號的峰值，但由此不可避免地產生信號畸變，引入了限幅噪 聲，從而造成系統性能下降。因此，需要進行限幅噪聲的估計與恢復。
[0004] 基于近年來新興的數字信號處理理論--壓縮感知（CompressiveSensing)，可 以利用遠少于待測信號維度的觀測序列，通過基于凸優化或貪婪算法等壓縮感知算法，精 確恢復具有稀疏性的高維信號。壓縮感知算法在學術界得到了越來越多的關注，在信號處 理、信道估計、圖像壓縮等領域有廣泛的應用。由于限幅噪聲本質上在時域具有天然稀疏 性，可以引入壓縮感知理論進行估計。
[0005] 現有的基于壓縮感知的限幅噪聲估計方法，利用在OFDM頻域信號中插入導頻信 號進行估計，但存在以下缺點：一方面，根據壓縮感知理論，基底噪聲的存在對算法效果影 響顯著，在較強加性高斯白噪聲（AWGN)的情況下，該方法不得不占用較大數量的子載波作 為導頻信號，導致頻譜效率的損失；另一方面，該方法的壓縮感知算法從初始狀態開始迭代 計算，迭代的次數較多，計算復雜度亟需降低。

【發明內容】

[0006] 本發明的目的旨在至少解決上述的技術缺陷之一。
[0007] 為此，本發明的一個目的在于提出一種基于壓縮感知的限幅噪聲估計與消除方 法。該方法能夠在峰值受限信道下，以較低復雜度精確估計OFDM系統中的限幅噪聲，有效 擴大信號的動態范圍，提高接收信號質量，提升系統魯棒性。
[0008] 本發明的另一個目的在于提出一種基于壓縮感知的限幅噪聲估計與消除裝置。
[0009] 為了實現上述目的，本發明的實施例公開了一種基于壓縮感知的限幅噪聲估計與 消除方法，包括以下步驟：S1 :根據當前接收到的時域信號幀對限幅噪聲的位置進行粗估 計，以得到所述限幅噪聲的位置的先驗信息；S2 :對當前接收到的所述時域信號幀進行離 散傅里葉變換以得到頻域觀測序列，并根據所述頻域觀測序列獲得頻域估計序列和噪聲估 計序列，以及根據選擇準則獲得選擇矩陣，并根據所述選擇矩陣獲得觀測向量和觀測矩陣； S3:根據壓縮感知算法模型，采用基于先驗信息輔助的壓縮感知算法，對目標向量進行估 計，以得到限幅噪聲序列；S4 :將當前接收到的所述時域信號幀減去所述限幅噪聲序列，以 得到消除限幅噪聲信號后的信號幀。
[0010] 另外，根據本發明上述實施例的基于壓縮感知的限幅噪聲估計與消除裝置還可以 具有如下附加的技術特征：
[0011] 在一些示例中，在所述步驟S1中，所述接收到的時域信號幀包括：幀頭和幀體，其 中，所述幀頭為長度為M的訓練序列或幀體的循環前綴，所述幀體為長度為N的OFDM數據 塊，其中，所述OFDM數據塊由星座映射后的符號經過離散傅里葉逆變換后通過限幅操作得 到。
[0012] 在一些示例中，在所述步驟S1中，所述限幅噪聲的采樣點個數遠小于所述幀體的 長度。
[0013] 在一些示例中，在所述步驟S1中，所述粗估計通過如下方式進行：根據預設的判 決門限對接收到的所述時域信號幀的采樣點進行判決，并將超過所述判決門限的信號位置 作為所述先驗信息；或者，計算接收到的所述時域信號幀的采樣點的模，并提取多個模值最 大的采樣點位置作為所述先驗信息。
[0014] 在一些示例中，在所述步驟S2中，當所述頻域觀測序列中的元素為數據子載波 時，通過判決得到對應的頻域估計序列的元素；當所述頻域觀測序列中的元素為虛擬子載 波時，直接將對應的頻域估計序列的元素置為〇 ;根據所述頻域觀測序列和頻域估計序列 的差值得到所述噪聲估計序列。
[0015] 在一些示例中，在所述步驟S2中，所述判決方法通過如下方式進行：根據最小錯 誤概率準則對所述頻域觀測序列進行判決，得到的頻域估計序列中的元素屬于特定星座映 射點，其中，最小錯誤概率準則包括最大后驗概率準則和最大似然估計準則。
[0016] 在一些示例中，在所述步驟S2中，所述選擇矩陣通過如下方式得到：記錄所述噪 聲估計序列中小于預設閾值或對應頻域觀測序列中屬于虛擬子載波的共計P個位置，并從 N階單位矩陣中選取對應的P行向量以得到所述選擇矩陣。
[0017] 在一些示例中，在所述步驟S2中，所述觀測向量為選擇矩陣與噪聲估計序列的乘 積，所述觀測矩陣為選擇矩陣與離散傅里葉變換矩陣的乘積。
[0018] 在一些示例中，在所述步驟S3中，所述的壓縮感知算法通過如下方式進行：壓縮 采樣匹配追蹤法、正交匹配追蹤法及其衍生算法、稀疏自適應匹配追蹤法或子空間追蹤法 中的任一種算法，其中，所述限幅噪聲位置的先驗信息用于確定壓縮感知算法的初始狀態。
[0019] 本發明第二方面的實施例公開了一種一種基于壓縮感知的限幅噪聲估計與消除 裝置，包括：先驗信息粗估計模塊，用于根據當前接收到的時域信號幀對限幅噪聲的位置進 行粗估計，以得到所述限幅噪聲的位置的先驗信息；壓縮感知模型生成模塊，用于對當前接 收到的所述時域信號幀進行離散傅里葉變換以得到頻域觀測序列，并根據所述頻域觀測序 列獲得頻域估計序列和噪聲估計序列，以及根據選擇準則獲得選擇矩陣，并根據所述選擇 矩陣獲得觀測向量和觀測矩陣；壓縮感知估計模塊，用于根據壓縮感知算法模型，采用基于 先驗信息輔助的壓縮感知算法，對目標向量進行估計，以得到限幅噪聲序列；限幅噪聲消除 模塊，用于將當前接收到的所述時域信號幀減去所述限幅噪聲序列，以得到消除限幅噪聲 信號后的信號幀。
[0020] 根據本發明實施例的基于壓縮感知的限幅噪聲估計與消除方法及裝置，解決了現 有的限幅噪聲估計與恢復方法存在的頻譜效率損失嚴重、計算復雜度高的問題。能夠在峰 值受限信道下，以較低復雜度精確估計OFDM系統中的限幅噪聲，有效擴大信號的動態范 圍，提高接收信號質量，提升系統魯棒性，適用于各種OFDM系統中干噪比動態范圍較大的 應用場景。
[0021] 本發明附加的方面和優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變 得明顯，或通過本發明的實踐了解到。
【附圖說明】
[0022] 本發明上述的和/或附加的方面和優點從下面結合附圖對實施例的描述中將變 得明顯和容易理解，其中，
[0023] 圖1是根據本發明一個實施例的基于壓縮感知的限幅噪聲估計與消除方法的流 程圖；
[0024] 圖2是根據本發明一個實施例的基于壓縮感知的限幅噪聲估計與消除方法的時 頻信號設計與處理示意圖；
[0025] 圖3是根據本發明一個實施例的基于壓縮感知的限幅噪聲估計與消除方法中壓 縮感知模型的示意圖；以及
[0026] 圖4是根據本發明一個實施例的基于壓縮感知的限幅噪聲估計與消除裝置的結 構框圖。
【具體實施方式】
[0027] 下面詳細描述本發明的實施例，實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同 或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描 述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發明，而不能理解為對本發明的限制。
[0028] 在本發明的描述中，需要理解的是，術語"中心"、"縱向"、"橫向"、"上"、"下"、"前"、 "后"、"左"、"右"、"豎直"、"水平"、"頂"、"底"、"內"、"外"等指示的方位或位置關系為基于 附圖所示的方位或位置關系，僅是為了便于描述本發明和簡化描述，而不是指示或暗示所 指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本發 明的限制。此外，術語"第一"、"第二"僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要 性。
[0029] 在本發明的描述中，需要說明的是，除非另有明確的規定和限定，術語"安裝"、"相 連"、"連接"應做廣