專利名稱：正交頻分多路復用通信系統(tǒng)中的位和功率加載的方法
技術領域：
本發(fā)明涉及多載波通信系統(tǒng)，尤其涉及為了發(fā)送每個調制碼元把位速率和功率分配給一個這樣的系統(tǒng)的幾個載波的方法和應用該方法的系統(tǒng)。
本發(fā)明在OFDM通信系統(tǒng)中找到它的優(yōu)選應用，如下的描述主要涉及這樣的優(yōu)選應用。
背景技術：
多載波通信系統(tǒng)是將發(fā)送信道的頻帶劃分成基本上獨立和無碼元間干擾(ISI)的數(shù)個副載波的系統(tǒng)。不同副載波中的碼元利用適當幅度和/或相位調制和適當編碼來發(fā)送。
一種類型的多載波系統(tǒng)是正交頻分多路復用(OFDM)，在OFDM中選擇相鄰副載波的頻率間距，以便使在不同副載波上發(fā)送的信號之間的相關性是零。OFDM系統(tǒng)允許使用重疊副載波，以便實現(xiàn)有效譜利用。
這樣的系統(tǒng)已經(jīng)被推薦用于有線和無線兩者發(fā)送媒體上的高速數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)。例如，在無線環(huán)境下，在它的物理層中使用OFDM的無線局域網(wǎng)(W-LAN)正在被歐洲電信標準學會(ETSI)標準化。這個網(wǎng)絡被稱為HIPERLAN/2，并且與1999年11月公開在ETSI DTS/BRAN-0023003“HIPERLAN Type 2Technical Specifica-tion；Physical(PHY)Layer”中。眾所周知，與支持高移動性和高達幾個Mbit/s(例如，在UMTS中，2Mbit/s)的數(shù)據(jù)速率的第三代蜂窩式系統(tǒng)對比，W-LAN對于移動性有限的固定和便攜式設備，在較小的范圍提供了高得多的數(shù)據(jù)速率(超過50Mbit/s)。
在OFDM系統(tǒng)中(或者，一般說來，在多載波系統(tǒng)中)，將位速率和功率分配給不同副載波，以便在不超過給定功率預算量的情況下，對于每個碼元使總位速率達到最大，或者相反，在幾個副載波之間分配指定總位速率，以便使所需發(fā)送功率達到最小會出現(xiàn)問題。
解決這個問題的幾個建議在現(xiàn)有技術中是已知的。然后，它們中的一些在計算上省時省力，但不是最佳，而另一些方法產生最佳分配，但是收斂緩慢和/或計算成本高。
示范性的最佳方法被稱為Hughes-Hartog算法，它公開在EP 0 224 556B中。這種算法從不把功率和位指定給每個副載波開始。然后，把一個位或固定個位給予需要最少量功率的副載波，以提高它的數(shù)據(jù)速率。迭代該過程，直到功率預算量用完為止。Hughes-Hartog算法在實際OFDM方案中需要數(shù)量集中的排序(sorting)并收斂得非常慢。
另一種稱為Krongold、Ramachandran和Jones(KRJ)算法的最佳方法公開在US 6 400 773 B中。這種方法利用拉格朗日(Lagrangian)乘子來解決約束極大問題，其中求極大值的函數(shù)是位速率，而約束是預算功率。KRJ算法實現(xiàn)起來比Hughes-Hartog算法便宜，但實際上，只有當信息位的分配個數(shù)是信噪比的凸函數(shù)時才是最佳的。然后，這種情況通常出現(xiàn)在使用單個信道代碼和標準信號星座(例如，QAM(正交調幅))的時候。當使用不同編碼方案和/或不同調制尺寸時，這可能不是真的，并且，在這樣的條件下，KRJ算法變成次最佳的。

發(fā)明內容
因此，本發(fā)明旨在提供一種好像使用自適應編碼和自適應調制時可能出現(xiàn)的那樣，在計算上省時省力的同時，當編碼和調制導致非凸位速率隨功率的變化曲線時也是最佳的位和功率加載方法。
OFDM系統(tǒng)中自適應調制的使用是眾所周知的。例如，EP 1 187 413 A公開了可以將不同調制尺寸用于不用副載波塊的加載算法。
在第一方面中，本發(fā)明一般涉及將發(fā)送參數(shù)(即，位速率和功率)分配給多載波通信系統(tǒng)(最好是OFDM系統(tǒng))的各個載波，以便在滿足對第二參數(shù)的總值的預定約束的同時，為要發(fā)送的每個碼元確定所述發(fā)送參數(shù)的第一發(fā)送參數(shù)的最佳總值的方法。在系統(tǒng)為自適應編碼和調制提供保證的情況下，該方法包括如下步驟a)為所有載波確定相應的數(shù)種發(fā)送模式，每種發(fā)送模式的特征在于調制格式和編碼方案的特定組合，因此，其特征在于所述第一參數(shù)和第二參數(shù)的特定組合；b)為所有載波確定與從一種模式到其特征在于所述參數(shù)的較低值的較低一種的過渡相關聯(lián)的過渡成本，過渡成本代表作為第二參數(shù)減量的函數(shù)的第一參數(shù)減量。
c)將與所述發(fā)送參數(shù)的最大值相關聯(lián)的相應第一發(fā)送模式分配給每個載波；d)估計所述第二參數(shù)的總值；e)如果第二參數(shù)的總值滿足約束，把所述相應第一發(fā)送模式用于所有載波；f)如果第二參數(shù)的總值不滿足約束，把分配給載波之一的模式改變成較低模式，為這樣的改變選擇的載波和目標模式是所述改變導致最小過渡成本的那些；g)在步驟f)中的模式改變之后，估計總第二參數(shù)；和h)盡可能地迭代步驟f)和g)，直到第二參數(shù)滿足約束為止。
根據(jù)本發(fā)明的第二方面，還提供了在發(fā)送端包括編碼和調制一系列數(shù)字信號，以便獲得每一個都利用數(shù)個適當隔開的載波發(fā)送的一系列碼元的裝置的多載波通信系統(tǒng)。編碼和調制裝置與使適應編碼和調制規(guī)則和分配位速率的控制單元相關聯(lián)并利用本發(fā)明的方法把功率傳送給各個載波。


下面參照附圖，對通過非限制性例子給出的優(yōu)選實施例加以描述，使本發(fā)明得到更好地理解，在附圖中圖1是應用本發(fā)明的OFDM通信系統(tǒng)的示范性方塊圖；圖2是本發(fā)明的方法的第一實施例的一般流程圖；圖3A和3B一起是本發(fā)明的方法的更詳細流程圖；圖4和5是顯示本發(fā)明的方法的簡化例子的圖形；圖6是本發(fā)明的方法的第二實施例的一般流程圖；和圖7是顯示吞吐量極大化算法的圖表。
具體實施例方式
如圖1所示，應用本發(fā)明的OFDM通信系統(tǒng)包括一對相同收發(fā)器1和2，這對相同收發(fā)器1和2通過數(shù)據(jù)線3a(從收發(fā)器1到收發(fā)器2)和3b(從收發(fā)器2到收發(fā)器1)交換數(shù)據(jù)。正如對收發(fā)器1作更詳細顯示的那樣，發(fā)送器4包括編碼器5，用于從未示出的數(shù)據(jù)源接收信息位流；調制器6，用于接收來自編碼器5的編碼位和提供含有同相和正交成分的碼元(即，I+jQ類型碼元)；單元7，用于計算調制器6生成的碼元的IFFT(快速付里葉逆變換)和在數(shù)據(jù)線3a上發(fā)送變換的碼元，作為具有OFDM所需的頻率間距的數(shù)個副載波。
根據(jù)本發(fā)明，編碼規(guī)則和調制規(guī)則兩者都是自適應的，并且對于每個副載波可以不同?？刂茊卧?確定最適合的編碼和調制規(guī)則，因此，確定適當位速率和功率在不同副載波之間共享的方式。為此，控制單元8通過信令線9a，從遠程收發(fā)器8接收有關信道狀況的信息，并從系統(tǒng)的上層(箭頭11)接收有關可使用的最小位速率和最大功率的信息?？刂茊卧?完成根據(jù)本發(fā)明的位和功率分配算法。
收發(fā)器1中的接收器10通過數(shù)據(jù)線3b，接收來自收發(fā)器2的OFDM碼元，并通過信令線9b把使遠程控制單元可以確定最適當?shù)木幋a和調制規(guī)則的信道信息提供給遠程發(fā)送器，并且對要在線3b上發(fā)送的信號進行位速率和功率分配。
現(xiàn)在公開算法的理論原理。在不失一般性的情況下，我們假設在OFDM系統(tǒng)的N個副載波之間既不存在碼元間干擾(ISI)，也不存在載波間干擾(ICI)，從而可以將通信信道分解成等效的一組N個加性高斯白噪聲(AWGN)并行信道。
此外，我們假設信息位的個數(shù)(調制尺寸)以及信道編碼方案和分配的功率可以適合每個副載波。因此，我們將用術語“發(fā)送模式”來表示副載波的給定信道編碼方案和調制格式的組合。
讓b[m]和bc[m]分別是副載波m上每個OFDM碼元的信息位和編碼位的個數(shù)，其中，m＝1，...，N。這里，副載波m上的代碼率是Rc[m]＝b[m]/bc[m]。我們知道，雖然通過指定每個調制碼元攜帶的編碼位的個數(shù)，bc[m]決定調制類型，但Rc[m]決定編碼方案。最后，設P[m]是副載波m上的發(fā)送功率，而P＝[P[1]，P[2]，...，P[N]]是分配功率的矢量。OFDM碼元傳送的信息位的總個數(shù)通過下式給出b=Σm=1Nb[m]=Σm=1NRc[m]bc[m],---(1)]]>和總功率是P=Σm=1NP[m].---(2)]]>
我們把該組適用發(fā)送模式表示成M＝{0，1，...，K}。每種模式由一對數(shù)(bk，bc，k)，k∈M標識，其中，bk∈B＝{b0＝0，b1，...，bk}和bc，k∈Bc＝{bc，0＝0，bc，1，...，bc，k}，分別表示每個副載波使用的信息位的適用個數(shù)和每個副載波使用的編碼位的個數(shù)。因此，模式k∈M的代碼率是Rc，k＝bk/bc，k。一般說來，k＝0的第一模式對應于沒有發(fā)送，并且，我們設定Rc，0＝1。此外，將組B排序，以便b1+1＞b1。
我們用M＝[M[1]，...，M[1]]表示N元組的所選模式。
如果Pe[m]是副載波m的位出錯概率，我們假設在每個副載波中必須滿足目標出錯概率Pe，ref，對于所有副載波，這個概率通常是相同的。也就是說，它必須是Pe[m]≤Pe，ref，m＝1，...，N。
最佳位和功率分配需要求解兩個極大化問題之一，即1)吞吐量極大化。給定固定量的功率Ptot，目標是找出滿足下式的N元組M和P 2)容限極大化。給定固定吞吐量btot，目標是找出滿足下式的N元組M和P 眾所周知，“容限”(或更佳“性能容限”)是在位出錯概率約束下，系統(tǒng)仍然保持運行時可以容忍的噪聲量。實際上，如(4)所指的最小功率對應于最大容限。
對于副載波m，我們用G[m]表示它的增益，用σw2表示噪聲功率，我們假設對于所有副載波，噪聲功率都是相同的；然后，我們把發(fā)送功率等于1的歸一化信噪比定義成Γ‾[m]=|G[m]|2σW2.----(5)]]>因此，對于發(fā)送功率P[m]，通過下式容易給出信噪比Γ(m)=P(m)·Γ~[m].-----(6)]]>我們將更詳細地考慮吞吐量極大化問題。只要交換位速率的角色和功率的角色，對于容限極大化問題，可以基本上不變地重復對這個問題所作的考慮。
A.吞吐量極大化算法關于出錯概率的約束是這樣的，使每種發(fā)送模式對應于b[m]-Γ[m]平面上的一個操作點。我們用Γk，k∈M(Γ0＝0)表示利用模式k，在位出錯概率Pe，ref的AWGN信道中發(fā)送所需的信噪比?，F(xiàn)在，我們引入與類屬副載波k相關聯(lián)的各種度量。首先，對于給定發(fā)送模式k，保證目標位出錯概率的最小功率電平通過下式給出Pk[m]=ΓkΓ~[m],k∈M---(7)]]>我們還定義與從模式k到模式h相對應的位/功率(bit-per-power)成本函數(shù) 對于給定模式k，我們估計產生最佳成本函數(shù)的、比k低的模式xk[m]。換句話說，給定模式k，h＝xk[m]表示對于相應功率減量Pk[m]-Ph[m]，產生最小信息位減量(bk-bh)的模式。也就是說，在平面(b，P)上，線段k-h是將節(jié)點k與任何較低節(jié)點h相連的那些線段當中斜率最小的線段。
設 那么， 此外，對于每個副載波m，讓M[m]代表當前分配模式，X[m]代表下一個最佳較低模式，和F[m]代表與模式過渡M[m]→X[m]相關聯(lián)的成本函數(shù)。
算法的基本思路如下。再參照圖2。首先，我們將信息位數(shù)最多的模式分配給所有副載波，即，我們設置M[m]＝K(圖2中的步驟20)。這給出最大總位數(shù)b＝N·bk。相應地，對于m＝1，...，N，最初功率分配是P[m]＝Pk[m]。對于副載波m，我們還選擇具有相應模式X[m]＝XK[m]的下一個最佳成本函數(shù) 然后，對于給定功率分配，我們估計總功率P。如果(3)中的功率約束得不到滿足，我們利用最佳成本函數(shù)改變副載波中的模式，即，設置m‾=argminmF[m],----(11)]]>它滿足M[m]＝X[m]， (12)然后，我們更新副載波m的度量。
P[m]＝PM[m][m]，b[m]＝bM[m](13) 重復與圖2中的步驟21相對應的步驟(11)-(14)，直到P≤Ptot。
從把減少之后的總信息位數(shù)和總功率取作基準，我們不能利用相同量的功率發(fā)送更多的信息位，或等效地，我們不能利用較少量的功率發(fā)送相同的信息位數(shù)的意義上，易于說明“模式降低(mode reduction)”操作(12)是最佳的。事實上，該算法通過每次消除一種模式，放棄“最昂貴”位(即需要最大量功率來發(fā)送的那些位)的模式，減少信息位數(shù)。
我們知道，該算法通過“模式消除”而不是通過“位消除”工作的。
我們注意到，這種過程最適合于吞吐量或容限極大化。這兩個問題之間的唯一差異是必須滿足的約束(吞吐量極大化中的功率約束，在容限極大化中的位速率約束)，這導致了模式降低操作的不同終止規(guī)則?？紤]到這種情況，所附權利要求1和從屬于權利要求1的那些權利要求在滿足第二發(fā)送參數(shù)的某些約束的同時，一般涉及第一發(fā)送參數(shù)的極大化。
在特定情況下模式k的信息位數(shù)bk是Γk的凸函數(shù)(凸情況)，即，bk-Γk平面上的操作點屬于凸包，度量(9)變成 和關系(10)簡化成 這意味著過渡總是出現(xiàn)在一種模式與下一種較低模式之間。
我們回憶一下，通常，只有當使用單個信道代碼和發(fā)送模式應用標準信號星座(例如，QAM)時，bk才是Γk的凸函數(shù)，而當使用不同編碼方案和/或不同調制尺寸時，這可能不成立。
在模式降低過程的最后階段，如果總分配功率低于預算值，即，P＜Ptot，和b＜Nbk，那么，盡管需要比以前選擇的模式更多的功率，但由于對于一些副載波，可以存在消除較少的位和仍然滿足功率約束的另一種過渡，選擇(11)可能不再是最佳的。因此，這些保持功率低于預算值Ptot的過渡(下文稱為“交叉過渡”)不滿足(9)。相反，從上面的討論中可以得出，所有保持功率高于預算值的過渡都滿足(9)。結果，在該過程的最后階段，我們不得不比較與副載波相關聯(lián)的所有可能交叉過渡，和選擇產生最大總位數(shù)b的那個(圖2中的步驟22)。
總之，吞吐量極大化算法具有如下步驟，其中，Mopt是最佳模式分配，以及對應的位數(shù)是bopt。再參照圖3A和3B。
1)初始化M＝[K，...，K]，P＝[Pk[1]，...，Pk[N]]，b＝Nbk，P=Σm=1NPk[m]]]>(圖3A的步驟31)如果P≤Ptot(從圖3A的步驟32輸出“是”)，那么，Mopt＝M和bopt＝b(圖3A的步驟33)。然后終止。
否則(P＞Ptot)設置bopt＝0和對于m＝1，...，N，初始化 和X[m]＝Xk[m](步驟34)。
2)如果P＞Ptot(從步驟36輸出“是”)如果對于m＝1，...，N，F(xiàn)[m]＝∞(從步驟35輸出“是”)，那么終止。
否則·根據(jù)(11)-(14)降低模式(步驟37)和計算總信息位數(shù)b和功率P。
·轉到步驟2)，即，返回到圖3A的步驟35。
否則(P≤Ptot)(從圖3A的步驟36輸出“否”)，如果P＝Ptot(從圖3B的步驟40輸出“否”)，那么，Mopt＝M和bopt＝b(圖3B的步驟41)。然后終止。
否則(P＜Ptot)(從圖3B的步驟40輸出“是”)·如果b＞bopt(從圖3B的步驟42輸出“是”)，那么，Mopt＝M和bopt＝b。
·回退(圖3B的步驟44)取消最后所選副載波m中的模式降低。
設M[m]和X[m]是新度量(具有對應的P＞Ptot)。
如果X[m]＜M[m]-1(即，仍然存在要訪問的模式)，從其余模式當中選擇還沒有研究過、具有比任何以前選擇的模式高的信息位數(shù)比和具有最低成本函數(shù)的下一個模式。對這種模式設置X[m]和 否則(X[m]＝M[m]-1)(即，再也沒有適用模式)，然后設置X[m]＝M[m]-1和F[m]＝∞。
·轉到步驟2(即，返回到圖3A的步驟35)。
注意，在回退操作之前，只有當最后模式降低產生任何以前分配高的位數(shù)b時，才更新Mopt。
通常，當對于m＝1，...，N，F(xiàn)[m]＝∞時，算法終止。
如果需要，和像圖3B中的步驟45所公開的那樣，可以歸一化分配的功率，以便總發(fā)送功率等于預算值Ptot。
在實際實現(xiàn)本發(fā)明的過程中，一些措施可以降低復雜性。
首先，取代預先計算和存儲成本函數(shù)(8)，我們可以以矩陣C(參見圖I的例子)的形式計算和存儲與副載波指標m無關的如下歸一化成本函數(shù)，節(jié)省計算量和存儲器分配 在凸情況下，對于每種模式k，我們只需要存儲 否則，一般說來，我們不得不存儲以升序排序的、與h＝0，...，k-1相對應的值。但是，對于每種模式k，在排序之后，我們可以放棄導致信息位數(shù)比任何以前的過渡低的模式的過渡，因為在回退操作中決不會訪問這些過渡。利用(7)，我們可以通過簡單相乘從(17)中計算出成本函數(shù)(8) 此外，我們注意到，(10)中的Xk[m]只依賴 而不依賴 把(18)代入(10)中可容易看出這一點。
實際上，連同矩陣C一起，我們可以構建矩陣X(參見表II的例子)，對于每種模式k，它存儲相應矩陣C所指的“到達模式”。尤其是，在凸情況下，每行只存儲一個值，即，X[k，1]＝k-1，k＝1，...，K。
舉例來說，圖4和5分別顯示了對于三個副載波、按 的升序排序和五種模式的系統(tǒng)，bk隨Γk變化和bk隨Pk(m)變化的函數(shù)。有關該方法的感興趣過渡顯示在圖4中，和有關一個副載波的感興趣過渡顯示在圖5中。表I和II分別顯示了如何建造歸一化成本函數(shù)的矩陣和到達模式的矩陣，因此，分別顯示了如何跟蹤圖4和5。
這些圖清楚地顯示了具有較高成本

但要求比較低成本過渡低的位速率降低的過渡(如上所述的“交叉過渡)。這樣的過渡在回退操作中要考慮到。例如，從模式k＝4開始，我們可以轉到模式0，或者以較高的成本轉到模式3。到模式2的過渡從理論上也是可能的，但是這將導致比到模式0的過渡更高的成本和更少的信息位數(shù)。因此，在回退操作中決不會選擇它。在表I和II中省略了與算法決不會訪問到的過渡相對應的值。
還應注意到，在像圖4和5中所描繪那樣的情況中，KRJ算法決不會考慮到在曲線bk-Γk和bk-Pk(m)的凸包近似之外的模式2和1，因此，該分配不是最佳的。
表I歸一化成本函數(shù)的矩陣C

表II到達模式的矩陣X

計算中的其它節(jié)省可以通過排序N個副載波，以便歸一化信噪比

以升序排序來達到。此外，我們定義新度量矢量F′＝[F′[1]...F′[N]]，對于每個副載波m，它包含歸一化成本函數(shù)

對于值 的、矩陣C的每個項目，我們定義包含其歸一化成本函數(shù)是 的所有副載波指標的列表；換句話說，這個列表指出其值是 的F′的所有項目。設L是矩陣C中非零項目的個數(shù)。我們引入列表g(1)...g(L)，其中上標1(1＝1...L)按列的次序列舉C中的項目。下文用 表示 和1之間的對應關系。例如，對于表I，在加載算法的給定步驟中，g(1)將包含其相關成本是 的副載波指標，g(1)包含具有相關成本 的那些副載波指標，以此類推，直到包含其相關成本是F′32的副載波指標的g(L)。我們還假設每個列表的元素g(1)按升序排序。因此，由于歸一化信噪比Γ~[M](m=1,...,N)]]>按升序排序，第1個項目g(1)[1]表示列表g(1)內，具有最小成本函數(shù)Fkh的副載波。
我們還包含L個元素的矢量Fmin，對于L個列表的每一個，它包含最小成本函數(shù)F。在本例中， 如果列表是空的，將Fmin中的相應元素設置成∞。
現(xiàn)在我們可以簡化(11)的估計。設i‾=argminiFmin[i]---(19)]]>它滿足m＝g(i)[1] (20)在圖7的表中給出了算法的逐步描述，其中，我們假設歸一化信噪比 按升序排序。我們還用pop(g(1))表示從列表g(1)的頂端提取值的操作，用pop(g(1)；m)表示從g(1)中提取值m的元素的操作，和用push(g(1)；m)表示以升序把值m的元素插入g(1)中的操作。在圖7所示的表中，矢量J＝[J[1]，...，J[n]]包含指標。
第3點是上面討論的功率歸一化。
兩種可能簡化可以應用于該算法，以進一步降低復雜性。
1)凸情況近似我們可以放棄不屬于b-Γ平面上的凸包的模式。在這種情況下，只有從每種模式到下一個較低模式的一種過渡被算法訪問。這種近似可能導致計算量顯著節(jié)省，而吞吐量損失通常忽略不計。
2)沒有回退只要P變成低于預算值Ptot，我們可以跳過回退操作和終止算法。盡管最后的分配不再是最佳的，但是，由于回退過程通常可能改變僅僅幾個副載波中的指定模式，預計吞吐量丟失可忽略不計。
推薦算法的復雜性的估計表明，當在對于后面的算法也導致最佳解的條件下應用時，這樣的復雜性可與KRJ算法的復雜性相比。但是，我們仍然再次指出，當曲線b(Γ)不是凸的時，本發(fā)明也導致最佳解，而在這樣的條件下，KRJ算法只是次最佳。
B.容限極大化現(xiàn)在我們考慮由關系(4)給出的容限極大化問題。再參照圖6。與吞吐量極大化的情況一樣，我們從把最大個數(shù)的信息位和最大功率分配給所有副載波開始。正如流程圖所清楚顯示的那樣，除了在每個步驟中分別估計取代功率的信息位數(shù)，以便從模式降低或回退開始或把模式降低或回退繼續(xù)進行下去之外，該過程與上面公開的對吞吐量極大化過程相同。在這種情況下，倘若相應總位數(shù)沒有降到約束btot以下，根據(jù)(11)-(12)降低第m副載波中的速率是最佳的。如果通過模式降低操作還沒有精確地達到目標信息位數(shù)btot，算法像吞吐量極大化中那樣，進入回退模式，和當b是btot最接近較低近似值時終止。的確，應該認識到，位速率b是離散數(shù)，而在吞吐量極大化中考慮的功率P是實(模擬)值。
這里發(fā)表算法代碼。
1)初始化M＝[K，...，K]，P＝[Pk[1]，...，Pk[N]]，b＝Nbk，P=Σm=1NPk[m]]]>如果b≤btot，那么，Mopt＝M和Popt＝P。然后終止。
否則(b＞btot)設置Popt＝0和對于m＝1，...，N，初始化 和X[m]＝Xk[m]。
2)如果b＞btot如果對于m＝1，...，N，F(xiàn)[m]＝∞，那么終止。
否則·根據(jù)(11)-(14)降低模式(步驟37)和計算總信息位數(shù)b和功率P。
·轉到步驟2。
否則(b≤btot)如果b＝btot，那么，Mopt＝M和Popt＝P。然后終止。
否則(b＜btot)·如果P＞Popt，那么，Mopt＝M和Popt＝P。
·回退(圖3B的步驟44)取消最后所選副載波m中的模式降低。
設M[m]和X[m]是新度量(具有對應的P＞Ptot)。
如果X[m]＜M[m]-1(即，仍然存在要訪問的模式)，從其余模式當中選擇還沒有研究過、具有比任何以前選擇的模式低的功率和具有最低成本函數(shù)的下一個模式。對這種模式設置X[m]和 否則(X[m]＝M[m]-1)(即，再也沒有適用模式)，然后，設置X[m]＝M[m]-1和F[m]＝∞。
·轉到步驟2。
本領域的普通技術人員應該明白，上面的公開只是通過例示的方式給出的，沒有限制的用途，本發(fā)明的范圍由所附權利要求書限定。
權利要求
1.一種對于要發(fā)送的每個編碼和調制碼元將發(fā)送參數(shù)分配給多載波通信系統(tǒng)的各個載波的方法，該方法在滿足對第二參數(shù)的總值的預定約束的同時，確定所述發(fā)送參數(shù)的第一發(fā)送參數(shù)的最佳總值，載波是自適應調制的，其特征在于，對于還為自適應編碼提供保證的系統(tǒng)，該方法包括如下步驟a)為所有載波確定相應的數(shù)種發(fā)送模式，每種發(fā)送模式的特征在于調制格式和編碼方案的特定組合，因此，其特征在于所述第一參數(shù)和第二參數(shù)的特定組合；b)為所有載波確定與從一種模式到其特征在于所述參數(shù)的較低值的較低一種的過渡相關聯(lián)的過渡成本，過渡成本代表作為第二參數(shù)減量的函數(shù)的第一參數(shù)減量；c)將與所述發(fā)送參數(shù)的最大值相關聯(lián)的相應第一發(fā)送模式分配給每個載波；d)估計所述第二參數(shù)的總值；e)如果第二參數(shù)的總值滿足約束，把所述相應第一發(fā)送模式用于所有載波；f)如果第二參數(shù)的總值不滿足約束，把分配給載波之一的模式改變成較低模式，為這樣的改變選擇的載波和目標模式是所述改變導致最小過渡成本的那些；g)在步驟f)中的模式改變之后，估計總第二參數(shù)；和h)盡可能地迭代步驟f)和g)，直到第二參數(shù)滿足約束為止。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，將與在迭代結束時得出的模式相關聯(lián)的第一和第二參數(shù)的值分配給載波。
3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，如果第二參數(shù)滿足約束和具有等于預置值的總值，則將與在迭代結束時得出的模式相關聯(lián)的第一和第二參數(shù)的值分配給載波。
4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，如果在迭代結束時第二參數(shù)滿足約束和具有比預置值更好的總值，則該方法進一步包括如下步驟i)取消最后模式改變；j)在載波的任何一個中檢驗是否存在與較高過渡成本相關聯(lián)、但導致與第一參數(shù)的更好值相關聯(lián)的相應目標模式的模式改變；k)在肯定的情況下，返回到步驟f)；l)在否定的情況下，使用在步驟h)中確定的發(fā)送模式。
5.根據(jù)任何一項前述權利要求所述的方法，其特征在于，模式過渡的成本函數(shù)被確定為作為由于所述過渡引起的第一參數(shù)的改變量與根據(jù)所述模式發(fā)送所需的信噪比的相應改變量之比計算的、載波相關歸一化成本函數(shù)與對單位發(fā)送功率歸一化的載波相關信噪比之積。
6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，將歸一化發(fā)送成本預存在第一矩陣中，放棄將導致比通過較低成本過渡所獲得的值更差的所述第一參數(shù)的值的分配的過渡。
7.根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，將存儲在所述第一矩陣中的目標模式存儲在第二矩陣中，和通過利用所述第一和第二矩陣，為歸一化成本函數(shù)的每個值創(chuàng)建具有歸一化成本函數(shù)的所述值的副載波的指標的列表。
8.一種將位速率和功率分配給OFDM通信系統(tǒng)的各個載波的方法，每個載波傳送編碼和調制信號并且調制是自適應調制，該方法對于預算功率確定總位速率可達到的最大值，其特征在于，對于還為自適應編碼提供保證的系統(tǒng)，該方法包括如下步驟a1)為所有載波確定相應的數(shù)種發(fā)送模式，每種發(fā)送模式的特征在于調制格式和編碼方案的特定組合，因此，其特征在于位速率的值和發(fā)送功率的值的特定組合；b1)為所有載波確定與從每種模式到其特征在于較低位速率和較低功率的較低一種模式的過渡相關聯(lián)的位/功率過渡成本；c1)將與所述發(fā)送參數(shù)的最大值相關聯(lián)的相應第一發(fā)送模式分配給每個載波；d1)估計所述第一發(fā)送模式所需的總發(fā)送功率；e1)如果總發(fā)送功率不超過預算功率，則把所述最大個數(shù)的信息位分配給所有載波；f1)如果總發(fā)送功率超過預算功率，則把分配給載波之一的模式從所述第一模式改變成較低模式，為這樣的改變選擇的載波和目標模式是所述改變涉及最小位/功率過渡成本的那些；g1)在步驟f1)中的模式改變之后，估計總信息位數(shù)和總發(fā)送功率；和h1)迭代步驟f1)和g1)，直到獲得不超過預算功率的總發(fā)送功率為止。
9.根據(jù)權利要求8所述的方法，其特征在于，將在迭代結束時確定的位速率和功率分配給載波。
10.根據(jù)權利要求8所述的方法，其特征在于，如果總功率等于預算功率，則將在迭代結束時確定的位速率和功率分配給載波。
11.根據(jù)權利要求8或10所述的方法，其特征在于，如果在迭代結束時的總功率低于預算功率，則該方法進一步包括如下步驟i1)取消最后模式改變；j1)在載波的任何一個中檢驗是否存在與較高過渡成本相關聯(lián)、但導致與較高位速率相關聯(lián)的相應目標模式的模式改變；k1)在肯定的情況下，返回到步驟f1)；l1)在否定的情況下，使用在步驟h1)中確定的發(fā)送模式。
12.根據(jù)權利要求8到11的任何一項所述的方法，其特征在于，在迭代結束時為每個載波確定的最佳功率是相對于預算功率歸一化的，從而利用所述預算功率發(fā)送碼元。
13.一種將位速率和功率分配給多載波通信系統(tǒng)的各個載波的方法，每個載波傳送編碼和調制信號并且調制是自適應調制，該方法對于給定總位速率確定最小發(fā)送功率，并且因此而確定最大工作容限，其特征在于，對于還為自適應編碼提供保證的系統(tǒng)，該方法包括如下步驟a2)為所有載波確定相應的數(shù)種發(fā)送模式，每種發(fā)送模式的特征在于調制格式和編碼方案的特定組合，因此，其特征在于位速率的值和發(fā)送功率的值的特定組合；b2)為所有載波確定與從每種模式到其特征在于較低功率和較低位速率的較低一種模式的過渡相關聯(lián)的位/功率過渡成本；c2)將與最大位速率和最小功率相關聯(lián)的相應第一發(fā)送模式分配給每個載波；d2)估計所述第一發(fā)送模式所需的總位速率；e2)如果總位速率不超過給定位速率，則把所述最大位速率和功率分配給所有載波；f2)如果總位速率超過給定位速率，則把分配給載波之一的模式從所述第一模式改變成較低模式，為這樣的改變選擇的載波和目標模式是所述改變涉及最小過渡成本的那些；g2)在步驟f2)中的模式改變之后，估計總位速率和總發(fā)送功率；和h2)迭代步驟f2)和g2)，直到獲得不超過給定位速率的總位速率為止。
14.根據(jù)權利要求13所述的方法，其特征在于，將在迭代結束時確定的位速率和功率分配給載波。
15.根據(jù)權利要求13所述的方法，其特征在于，如果總位速率等于或是給定位速率的最接近近似值，則將在迭代結束時確定的位速率和功率分配給載波。
16.根據(jù)權利要求13或15所述的方法，其特征在于，如果在迭代結束時的總位速率低于給定位速率或給定位速率的最接近近似值，則該方法進一步包括如下步驟i2)取消最后模式改變；j2)在載波的任何一個中檢驗是否存在與較高過渡成本相關聯(lián)、但導致與較高位速率相關聯(lián)的相應目標模式的模式改變；k2)在肯定的情況下，返回到步驟f2)；l2)在否定的情況下，使用在步驟h2)中確定的發(fā)送模式。
17.一種多載波通信系統(tǒng)，所述多載波通信系統(tǒng)在發(fā)送端包括編碼和調制一系列數(shù)字信號，以便獲得饋送到利用數(shù)個適當隔開載波發(fā)送每個碼元的裝置(7)的一系列碼元的裝置(5，6)，編碼、調制和發(fā)送裝置(5，6，7)與將發(fā)送參數(shù)分配給各個載波的控制單元(8)相關聯(lián)，以便在滿足對第二參數(shù)的總值的預定約束的同時，確定所述發(fā)送參數(shù)的第一發(fā)送參數(shù)的最佳總值，其特征在于，所述控制單元(8)被安排成利用根據(jù)權利要求1到7的任何一項所述的方法分配所述參數(shù)。
18.根據(jù)權利要求17所述的通信系統(tǒng)，其中，所述載波是正交頻分多路復用載波，和控制單元(8)利用根據(jù)權利要求8到16的任何一項所述的方法將位速率和功率分配給這些載波。
全文摘要
在調制和編碼自適應的OFDM系統(tǒng)中，把相應的數(shù)種發(fā)送模式分配給載波，每種發(fā)送模式的特征在于調制格式和編碼方案的特定組合，因此，其特征在于位速率的值和功率的值的特定組合。為了把對于給定功率導致最大位速率，或對于給定位速率導致最小功率的位速率和功率的最佳值分配給要發(fā)送的給定OFDM碼元的每個載波，首先把其特征在于位速率或功率最高的模式分配給所有載波。如果對功率(或相應地，位速率)的約束得不到滿足，則進行迭代模式降低，每個迭代步驟中的模式降低是對所述過渡具有最小成本的載波進行的。
文檔編號H04L27/26GK1574811SQ20041004585
公開日2005年2月2日 申請日期2004年5月20日 優(yōu)先權日2003年5月21日
發(fā)明者尼維奧·本維努托, 奧里利奧·A·科洛西莫, 利諾·莫雷蒂, 菲利波·托薩托 申請人:西門子移動通訊公司