[論文レビュー] Nonlinear Distortion Reduction in OFDM from Reliable Perturbations in Data Carriers

Ebrahim B. Al-Safadi, Tareq Y. Al-Naffouri+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2015

PAPR reduction in OFDM参考文献 16被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、圧縮センシングとスパースベイジアン復元を用いて、パイロットなしでデータ支援型の非線形歪みキャンセリングを実現するOFDMシステムの手法を提案する。信号の信頼性指標（振幅、位相、チャネル状態）に基づき、信頼性の高いデータサブキャリアを適応的に選択することで、予約周波数やパイロットを必要とせず、歪みの正確な推定を可能にし、スペクトル効率を維持したまま、クリッピング回復においてオラクルに近い性能を達成するとともに、計算複雑度を低減する。

ABSTRACT

A novel method for correcting the effect of nonlinear distortion in orthogonal frequency division multiplexing signals is proposed. The method depends on adaptively selecting the distortion over a subset of the data carriers, and then using tools from compressed sensing and sparse Bayesian recovery to estimate the distortion over the other carriers. Central to this method is the fact that carriers (or tones) are decoded with different levels of confidence, depending on a coupled function of the magnitude and phase of the distortion over each carrier, in addition to the respective channel strength. Moreover, as no pilots are required by this method, a significant improvement in terms of achievable rate can be achieved relative to previous work.

研究の動機と目的

• パイロット記号や予約周波数に依存する従来のOFDM非線形歪み低減手法の限界を是正すること。これによりスペクトル効率が低下し、計算複雑度が増加する。
• データと歪みの周波数サポート間に直交性がなくても、正確な歪み推定が可能な手法を開発すること。
• パイロットトーンや予約キャリアの必要性を排除しながら、非線形歪みキャンセリングにおいて高い性能を維持すること。
• 圧縮センシングに基づく復元に最適な信頼性の高いデータサブキャリアを選択するための体系的フレームワークを導入すること。
• 歪み耐性、チャネル推定誤差へのロバストネス、計算複雑度の間のトレードオフを最適化すること。

提案手法

• 歪みを時間領域におけるスパース信号としてモデル化するパイロットなしの圧縮センシングフレームワークを採用する。
• シンボルの振幅、位相、Constellation上の位置、チャネル状態に基づいて各データトーンの信頼性を定量化する新しい信頼性指標を導入する。
• 二段階のトーンサブセット選択を採用する：まず誤った測定の確率を最小化し、次にクリッピング対ノイズ比（CNR）を最大化する。
• 信頼性関数の挙動を特徴付ける閉形式の式を導出し、幾何的インスピレーションに基づく近似を用いて効率的なサブセット選択を可能にする。
• 選択された信頼性の高いデータサブキャリアから、スパースベイジアン復元技術を用いて完全な歪み信号を再構成する。
• 時間領域における歪みのスパarsityを活用し、送信側の信号形状制約を回避することで、システムの複雑度を低減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パイロットトーンや予約キャリアを用いずに、OFDMにおける非線形歪みを効果的にキャンセリングできるか？
• RQ2 個々のデータサブキャリアの信頼性をどのように定量化すれば、圧縮センシングのための最適なサブセット選択を導けるか？
• RQ3 測定誤差を最小限に抑えつつ歪み回復性能を最大化するための、データサブキャリアの最適なサブセット選択戦略は何か？
• RQ4 本手法は、歪みの完全な知識を持つオラクルベースの最小二乗推定と比較して、実現可能なデータレートおよび歪みキャンセリング精度においてどの程度の性能を示すか？
• RQ5 誤った測定のリスクを回避するため、信頼性のある回復を保証するために必要な最小のデータサブキャリア数の理論的限界は何か？

主な発見

• 提案手法は、クリッピング信号回復においてオラクルに近い性能を達成しており、歪みの完全な知識を持つ理想化された最小二乗推定器とほぼ同等のビット誤り率（BER）性能を実現する。
• パイロットトーンや予約キャリアの必要性を排除することで、すべてのサブキャリアをデータ送信に使用できるようになり、顕著なスペクトル効率の向上が達成される。
• 二段階のトーン選択プロセスにより、誤った測定の確率が効果的に低減されるとともにCNRが最大化され、ロバストで正確な歪み回復が実現される。
• 信頼性のある回復を保証するための最小サブキャリア数に関する理論的限界が導出され、過剰なサンプリングを避けるための体系的なシステムパrameter設定が可能になる。
• シンボルの振幅、位相、Constellationの幾何構造に基づく信頼性指標は、一様またはランダムな選択と比較して、圧縮センシング復元の精度を顕著に向上させる。
• シミュレーションにより、深刻なクリッピング条件下でも本手法が優れた性能を示し、高いロバストネスと実用的妥当性を確認した。