【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于光通信中的多载波调制，特别是涉及一种基于delta-sigma调制的papr降低技术。
技术介绍
1、随着通信技术的快速发展，5g网络已经大规模商用。新的通信业务类型不断出现，如云计算、大数据、人工智能、工业互联网等，这些高新技术快速发展，信息传递量爆发式增长，因此，作为信息传输“最后一公里”的无源光网络(pon)的信息传输性能稳定变得至关重要。
2、为了提升无源光网络传输的性能，本专利技术采用正交频分复用(ofdm)调制方式。ofdm技术作为目前应用最广泛的多载波技术，其能将高速串行数据流转换为低速多路并行数据流，然后将每路数据流调制到相应的子载波上，子载波之间有一定的频率间隔，因此能降低载波间符号的相互干扰，从而提高了信道的抗多径衰落能力，同时并行传输的子载波信号提升了系统的频谱利用率。但是作为多载波技术，其高峰均功率比的缺点也不容忽视。高papr意味着信号的峰值功率远大于信号平均功率，这容易导致光接收机处的非线性失真和频谱拓展，引起信息传输过程大量的误码损失，恶化通信质量。因此，本专利技术针对ofdm系统高papr的问题，提出了基于delta-sigma调制的papr降低技术。
技术实现思路
1、本专利技术旨在提出一种基于delta-sigma调制的papr降低技术，解决ofdm系统高峰均比问题，同时降低信号传输过程的误码率。
2、为实现以上目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
3、本专利技术为一种基于delta-sig
4、s1，对获取的待发送信号进行qam调制，得到经qam调制后的信号；
5、s2，对qam调制后的信号，使用pso-slm算法搜索最优相位因子集，将最优相位因子序列与子载波相乘，经ifft后得到调制后的时域信号；
6、s3，对调制后的时域信号进行dsm调制，得到dsm调制后的信号；
7、s4，dsm调制后的信号经过高斯白噪声信道到达接收端；
8、s5，接收端用低通滤波器对dsm调制后的信号进行低通过滤，再经过快速傅里叶变换、逆pso-slm操作和qam解映射，得到二进制比特流信号。
9、优选地，s1包括：对获取的待发送信号进行16-qam映射。
10、优选地，s2包括如下子步骤：
11、s2.1，初始化粒子群，得到初始的相位因子集，设置粒子最优解向量wipbest和群体最优解向量wgbest并进行初始化；
12、s2.2，在将表示粒子位置的相位因子序列分别与子载波进行相乘，ifft后在时域计算得到每个子载波的papr值；
13、s2.3,基于所得papr值，将得到的粒子最优位置赋给所述粒子最优解向量wipbest，将得到的所有粒子中最优位置赋给所述群体最优解向量wgbest，根据所述粒子最优解向量wipbest和所述群体最优解向量wgbest，更新粒子的速度和位置，得到下一代粒子的相位因子集；
14、s2.4，若未满足终止条件，基于下一代粒子的相位因子集，重复s2.2，直至循环完成迭代次数，得到最优相位因子集。
15、优选地，s2.2中，计算papr值的过程包括如下子步骤：
16、s2.2.1，将相位因子集与ofdm子载波信号相乘，得到相乘后的频域信号；
17、s2.2.2，将频域信号进行厄尔米特对称，生成复共轭对称子载波；
18、s2.2.3，对复共轭对称子载波进行快速傅里叶逆变换(ifft)，生成在imdd-ofdm系统传输的实信号；
19、s2.2.4，对实信号添加循环前后缀，得到带有循环前后缀的实信号；
20、s2.2.5，通过升余弦窗对带有循环前后缀的实信号进行加窗处理，得到加窗后的信号；
21、s2.2.6，对加窗后的信号进行并串转换，得到时域信号；
22、s2.2.7，计算时域信号的papr值。
23、优选地，s2.3中，根据粒子最优解向量wipbest和群体最优解向量wgbest更新粒子的速度和位置，依据下式进行：
24、vi(t+1)＝ω×vi(t)+c1×rand×(wipbest(t)-wi(t))+c2×rand×(wgbest(t)-wi(t))
25、wi(t+1)＝wi(t)+vi(t+1)
26、其中，vi为粒子群速度，wi为粒子群位置，wipbest为粒子最优解的记忆向量，wgbest为群体最优解的记忆向量，c1、c2均为认知因子，w为权重因子。
27、优选地，s3包括如下子步骤：
28、s3.1，设置过采样(osr)次数；
29、s3.2，设置调制器的拓扑结构参数；
30、s3.3，基于过采样(osr)次数和拓扑结构参数，对并串变换后的时域信号进行过采样，过采样后的信号先后通过积分器u1和u2后被送入1比特量化器，得到量化信号q[n]，原始信号与量化信号相减得到误差信号e[n]，将量化产生的量化噪声传递至反馈回路，对噪声进行整形以推到高频区域。
31、优选地，s3.2中，调制器为一比特二阶分布式反馈单环调制器，包括两个积分器和一个单比特输出的量化器，其中a1＝1,b1＝1,b2＝2,
32、积分器及输出关系为：
33、u1[n]＝vin+u1[n-1]-q[n-1]
34、u2[n]＝u1[n-1]+u2[n-1]-2×q[n-1]
35、其噪声传递函数为ntf＝(1-z-1)2，
36、其中，u1[n]和u2[n]为两个级联的积分器，q为量化器。
37、与现有技术相比，本申请的技术方案具有以下有益技术效果：
38、本专利技术在频域使用pso算法来寻找slm算法的最优解或近最优解，最优解指的是使ofdm系统papr降低最大幅度的相位因子序列，然后对ifft后的时域信号进行delta-sigma调制，将pso算法引入slm技术同时与delta-sigma调制技术进行了创新性地结合，以达到在同时提升系统峰均功率比和误码率性能的作用。
39、其中，pso-slm技术在具有比传统slm方案更优的降papr能力的同时，降低了slm的计算复杂度，因为pso算法简化了slm寻找最优相位因子的复杂度。将pso-slm技术与dsm技术联合，进一步小幅度降低了系统的papr，这是因为dsm技术降低了所需频带内的噪声功率，这有助于降低系统的papr。由于dsm能够降低量化噪声和信道的高斯白噪声，因此，系统误码率性能得到改善。
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1.一种基于Delta-Sigma调制的PAPR降低技术，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于Delta-Sigma调制的PAPR降低技术，其特征在于，所述S1包括：对所述获取的待发送信号进行16-QAM映射。
3.根据权利要求1所述的基于Delta-Sigma调制的PAPR降低技术，其特征在于，所述S2包括如下子步骤：
4.根据权利要求3所述的基于Delta-Sigma调制的PAPR降低技术，其特征在于，所述S2.2中，计算PAPR值的过程包括如下子步骤：
5.根据权利要求3所述的基于Delta-Sigma调制的PAPR降低技术，其特征在于，所述S2.3中，根据所述粒子最优解向量Wipbest和所述群体最优解向量Wgbest更新粒子的速度和位置，依据下式进行：
6.根据权利要求1所述的基于Delta-Sigma调制的PAPR降低技术，其特征在于，所述S3包括如下子步骤：
7.根据权利要求1所述的基于Delta-Sigma调制的PAPR降低技术，其特征在于，所述S3.2中，所述调制器为一比特二
...【技术特征摘要】
1.一种基于delta-sigma调制的papr降低技术，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于delta-sigma调制的papr降低技术，其特征在于，所述s1包括：对所述获取的待发送信号进行16-qam映射。
3.根据权利要求1所述的基于delta-sigma调制的papr降低技术，其特征在于，所述s2包括如下子步骤：
4.根据权利要求3所述的基于delta-sigma调制的papr降低技术，其特征在于，所述s2.2中，计算papr值的过程包括如下子步骤：
5.根据权利要求3...
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