摘要：为了提高OFDM通信系统的性能，提出了一种基于几乎均匀动态分组的自适应调制算法。 考虑到副载波增益、噪声强度和码率等因素，提出更完整的动态分组依据，对OFDM系统中的副载波进行分组，然后以组为单位自适应分配通信资源。 仿真结果表明，所提出的方案与现有的Fischer等自适应调制算法相比，在误码率性能相近的前提下，大大降低了运算的复杂度。
中文引用格式：清爽的皮带、友好的白天、标致的皮毛虾等. OFDM系统的几乎均匀的动态组自适应调制算法[J] .电子技术应用，2016，42 (1) 75-78。
英文引用格式：张小宇，唐卫胜，张伟，ET al.Adaptive Modulational GorithmofaPProximateuniformdynamic Subandivision
0引言
正交频分复用(OFDM )技术是一种多载波调制技术，能够大幅提高频谱利用率，非常有效地对抗频率选择性衰落和窄带干扰。 在初始多载波调制技术中，各副载波采用固定编码率的调制方式，通信系统整体的差错率(BER )依赖于性能最差的副载波； 另一方面，自适应调制技术根据当前信道的状态(CSI )，自适应地调整各个子信道的传输比特数和调制方式，提高系统性能。
现有的自适应调制算法根据优化基准，可以分为基于信道增益的贪婪算法[ 1，2 ]、以信道容量为基准的算法[3]、以差错率性能为基准的算法[ 4，5 ]这三种。
在实际的无线通信系统中，更多地考虑了算法消耗的运算资源和信令开销。 为了进一步降低算法开销，提出了基于副载波分组的自适应调制算法，以组为单位对副载波进行资源分配，但在现有分组算法和固定分组中，不同的通信环境[6]
本文提出了一种全新的、几乎均匀的动态分组自适应调制技术，根据信道增益、噪声强度和码率确定动态分组的依据，以组为单位自适应分配通信资源，在保证系统误码率性能的基础上，大大降低系统开销。
1经典算法分析
在现有的自适应调制算法中，用Hughes-Hartogs算法最接近理论最优解。 它从0比特开始计算每个子信道，采用贪婪算法，每增加1比特，在所有比特分配结束之前，找到所需功率增加最小的子信道。 但是，该算法运算量太大。
Chow算法是一种二次优化的自适应调制算法，以信道容量为基准向各个副载波分配比特数，并根据下式初始化副载波比特数。
SNR(I )、Ei和|Hi|2分别表示第I个子载波的信噪比、传输功率和信道增益，N0表示噪声功率，表示系统和香农极限的差，margin是通过有限迭代得到的接近优化的阈值
费舍尔算法以误码率性能为优化基准，第I个子载波上的M-QAM调制的误码率表示如下
2基本均匀的动态分组自适应调制算法
2.1算法的流程
本论文提出的基本均匀的动态数据包自适应调制算法的流程图如图1所示。 算法分为三个步骤。 (1)信道估计信息) CSI )动态决定分组数； )2)重新排列所有副载波，分配给各个副载波组； (3)以组为单位进行自适应调制，分配通信资源。
2.2动态决定组数
由式(1)可知，以相同发送功率为前提，副载波的信道增益每增加两倍，能够分配给副载波的比特数就增加1； 由式(2)可知，在将码元错误率保持为一定的情况下，也能得到同样的结论。 因此，成为本算法分组根据的参数1如式(3)所示：
中： c1=0.2，c2=1.6。 从式(4)可知，差错率与噪声功率、副载波位数均呈正相关，同时在噪声功率比较高的情况下，基于更复杂的自适应调制算法的增益效果不明显，所以通过降低算法的开销作为本算法分组根据的参数2如下式所示。
5.toutiaoimg.com/origin/pgc-image/RXbXARSIVEhM9o?from=pc">2.3 子载波分配
2.4 自适应资源分配
本算法的自适应资源分配以误码率性能为优化标准，与Fischer算法相比，有如下改进：以组为单位的子载波比特计算；信道过差的子载波整体剔除；剩余比特调整。
本文所述算法比特分配具体实现步骤：
进入步骤(5)；
(5)对bi进行量化，bQi=round(bi)，计算量化误差Δbi=bQi-bi，总比特数Rtotal=ΣbQi×mi；
(6)调整剩余比特数：如果Rtotal=Rtarget，结束比特分配；如果Rtotal>Rtarget，进入步骤(7)；如果Rtotal<Rtarget，进入步骤(8)；
(7)如果Rtotal-mi>Rtarget，找到最小的Δbi，调整bQi=bQi-1，Rtotal=Rtotal-mi，Δbi=Δbi+1；如果Rtotal-mi<Rtarget，找到最小的Δbi，记录序号i和Rtotal-Rtarget，将第i组子载波内的前Rtotal-Rtarget个子载波比特数减1，结束比特分配；
(8)如果Rtotal+mi<Rtarget，找到最大的Δbi，调整bQi=bQi+1，Rtotal=Rtotal+mi，Δbi=Δbi-1；如果Rtotal+mi>Rtarget，找到最大的Δbi，记录序号i和Rtarget-Rtotal，将第i组子载波内的后Rtarget-Rtotal个子载波比特数加1，结束比特分配。
3 仿真验证及结果分析
本节将对本文提出的算法进行仿真验证，并从自适应调制算法的两个指标：算法复杂度和误码率性能来分析本文算法的优越性。
3.1 算法复杂度分析
算法复杂度是衡量自适应调制算法是否有实用性的重要指标，表1在理论上分析了Hughes-Hartogs算法、Chow算法、Fischer算法和本文算法的计算复杂度。
表1中，N表示总子载波数，M表示分组数目，MAXcount是Chow算法设定的最大迭代总次数，β是Fischer算法剔除不符合要求子载波的迭代次数，ε1、ε2、ε3表示3种算法比特调整次数（ε3小于ε1和ε2）。可以看出，贪婪算法计算复杂度直接与比特总数Rtarget相关，而Chow算法和Fischer算法复杂度与子载波总数目N相关，计算复杂度大大下降；本文算法计算复杂度和分组数目M相关，计算复杂度最低。尤其是考虑到实际通信系统中的信道估计误差和信令开销，本文算法在OFDM系统整体开销上，有大幅度的降低。
3.2 误码率性能仿真验证
本节对系统的误码率性能进行仿真对比验证。仿真信道为Rayleigh信道，系统为QAM调制，最高阶调制方式为256QAM，本文仿真假设为理想信道估计。
图2是本文算法与Chow算法、Hughes-Hartogs算法误码率性能的对比。可以看出，本文算法在误码率性能上比较接近贪婪算法Hughes-Hartogs，略优于Chow算法。
图3是本文算法与固定分组算法的对比，可以看出，本文算法在误码率性能上更好，而且本文算法自适应动态确定分组数目，算法适用性更强。
图4是本文算法与Fischer算法的误码率性能以及计算量的对比。可以看出，本文算法误码率性能几乎与Fischer算法相当，但是计算开销要远远低于Fischer算法。
综合仿真结果可以得出本文算法的三个优势：(1)相对于已有的不分组自适应调制算法，本算法在保证误码率性能的条件下，大幅度降低运算量；(2)相对于固定分组的自适应调制算法，本算法误码率性能更好，并且平均运算量更小；(3)本算法提出了更好的动态分组依据，对不同的信道环境的适应性更强。
4 结论
本文针对OFDM系统中的自适应调制领域进行了深入研究，提出了一种近似均匀的动态分组的自适应调制算法。算法复杂度分析和仿真结果表明，该算法在误码率性能接近Fischer算法的同时，极大地减小了系统开销，并且该算法通过动态分组，能适应更复杂的通信环境。相对于已有的自适应调制算法，本算法性能更优秀，实用性更强。
参考文献
[1] PRABHU R S，DANESHRAD B.An energy-efficient water-filling algorithm for OFDM systems[C].Proceedings of the Communications(ICC)，2010 IEEE International Conference on，2010.
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[3] CHOW P S，CIOFFI J M，BINGHAM J.A practical discrete multitone transceiver loading algorithm for data transmission over spectrally shaped channels[J].IEEE Transactions on communications，1995，43(234).
[4] WYGLINSKI A M，LABEAU F，KABAL P.Bit loading with BER-constraint for multicarrier systems[J].Wireless Communications，IEEE Transactions on，2005，4(4).
[5] FISCHER R F，HUBER J B.A new loading algorithm for discrete multitone transmission [C].Proceedings of the Global Telecommunications Conference，1996 GLOBECOM′96′Communications，1996.
[6] LAI S K，CHENG R S，LETAIEF K B，et al.Adaptive trellis coded MQAM and power optimization for OFDM transmission[C].Proceedings of the Vehicular Technology Conference，1999 IEEE 49th，1999.
[7] LEE S-M，PARK Y-S，PARK D-J.Fast bit and power allocation algorithm for OFDM systems[C].Proceedings of the Vehicular Technology Conference，2004.
[8] YE S，BLUM R S，CIMINI JR L J.Adaptive OFDM systems with imperfect channel state information[J].Wireless Communications，IEEE Transactions on，2006，5(11).
作者信息
清爽的皮带1，2，友好的白昼1，2，ldjz1，正直的铃铛1
1.中国科学院上海高等研究院 安全与应急实验室，上海 201210；
2.中国科学院大学，北京100049