基于光OFDM技术的室内可见光通信研究

5.7.1　DCO-MC-CDMA系统原理

DCO-OFDM实现简单，频谱利用率高，有较大的直流偏置，适合应用于要求足够照明的场合。将DCO-OFDM和CDMA结合建立室内可见光通信DCO-MC-CDMA系统，原理如图5.13所示，U个用户同时下行传输信息。

图5.13　DCO-MC-CDMA系统

扩频复用过程和ACO-MA-CDMA系统相似，对输入调制符号 su（i）扩频，将所有用户的扩频序列按对应位相加，输出复用序列Xs。为了获得实数信号，对复用符号进行映射，其满足厄米特对称性。为了达到调光和固定接收端信号信噪比的目的，对Xmapping信号预尺度变换，即

其中 N=2G+2是IFFT的长度，α是尺度变换因子。

通常当IFFT的长度N是2的幂次方时，IFFT具有较高的运算效率。由于 N=2G+2的约束关系，限制了扩频序列的长度G的取值，进而影响到扩频序列的选取。比如，当 N=128时，要求 G=63。当 N=256时，G=127。在RF MC-CDMA系统，通常采用正交walsh码和正交Gold码作为扩频序列，正交码互相关性优良，完全正交的码之间的相互干扰为零。但在DCO-MC-CDMA系统中，受其长度的约束，不能选用正交walsh码和正交Gold码。常用的m序列和Gold码可以作为区分不同用户的码序列，但是不同m序列和Gold码之间不是完全正交的，即互相关不为0，从而导致接收端的多用户间干扰增大。

m序列由带线性反馈的q阶移位寄存器移位产生的周期为2q-1的最长码序列，其自相关近似于冲激函数，互相关是一个多值函数[30]。图5.14（a）所示为q=6、G=63的m序列的互相关函数。Gold序列是m序列的复合序列，是由两个码长相等、码时钟速率相同的m序列优选对通过模2加得到。每改变两个m序列的相对位移就可得到一个新的Gold序列[30]。Gold码序列具有三值互相关函数的特性。当q为奇数时，码族中约有50%的序列有很低的互相关函数值（-1）；当q为偶数但不是4的整数倍时，码族中约有75%的码序列有很低的互相关函数值（-1）[31]。由于Gold序列的这一特性，使得序列族中任一码序列都可作为地址码，其地址数大大超过用m序列作地址码的数量。q=6、G=63时的Gold序列的互相关函数如图5.14（b）所示。可以看出，Gold码的互相关性值较小，优于m序列。

对预尺度变换信号进行IFFT，然后限幅，再经过并串转换（P/S）、加循环前缀（CP）和数模转换（D/A）得到时域模拟信号，驱动LED发光。光信号经过光无线信道后，光电检测器直接检测光信号并转换为电信号，再经过模数转换（A/D）、串并转换（S/P）之后删除 CP，对接收的信号进行FFT变换。

图5.14　扩频序列的互相关函数

与发送端信号Xmapping相对应，提取Y的第1至 N/2-1个子载波组成长度为G的信号，第m项为

然后对提取的信号进行均衡与解扩，以补偿子信道的衰落和合并散射在频域的能量（频率分集）。对于用户r，第m个子信道的均衡系数为dr（m），合并得到判决变量为

式中，第一项是用户r的期望信号，第二项是多用户之间的干扰（MUI），后两项分别是限幅噪声和高斯噪声。

5.7.2　DCO-MC-CDMA系统性能分析

1.LOS信道

LOS信道可以看作AWGN信道，接收信号为

均衡合并系数为

判决变量为

由于扩频序列非正交，互相关函数不等于零，式（5-70）中第二项不为零。

比特信噪比为

式中

2.散射信道

1）正交恢复合并（ORC）

ORC算法的均衡系数为

判决变量为

式中第二项是由于扩频序列不正交引起多用户干扰。

比特信噪比为

(www.xing528.com)

式中

2）最大比合并（MRC）

MRC算法的均衡系数为

判决变量为

式中，第二项是用户之间的MUI，与ORC合并算法相比，其不仅受到由于扩频码的不正交产生的MUI影响，同时还受到由于信道增益不同，而造成扩频码不正交所产生的MUI影响。

MRC算法的SNR为

式中

3）等增益合并（EGC）

EGC均衡系数表示为

判决变量为

比特信噪比为

式中

5.7.3　数值仿真与分析

分别采用Gold码和m序列作为扩频序列。Gold码的m序列优选对分别为g0（x）=1+x+x6，g1（x）=1+x+x2+x5+x6，线性移位寄存器的初始值为“100000”。在Gold码的选取中，为了得到互相关值小的码序列，选择同族的Gold序列作为扩频地址码。m序列中，保持移位寄存器的初始值为“100000”。每次改变寄存器的抽头系数的位置得到新的m序列。假设LED的线性区工作范围为 Imin=0.1，Imax=1，直流偏置 BDC=7dB。

图5.15所示为LOS信道、采用Gold码时，DCO-MC-CDMA系统的误码率性能。可以看出，随着用户数的增大，扩频码的不正交所产生的MUI也增大，相同调制阶数时，用户越多，BER性能越差。高阶调制由于受限幅噪声和MUI的影响，其BER性能迅速变差。

图5.15　AWGN信道下DCO-MC-CDMA系统BER性能

图5.16　MRC合并的BER性能

图5.17　EGC合并的BER性能

图5.16和图5.17所示为在散射Ceiling-bounce信道模型下，MRC、EGC合并、Gold码时DCO-MC-CDMA系统BER性能。可以看出，理论和仿真相吻合，验证了理论分析的正确性。随着用户数的增大，MUI也随着增大，使系统BER性能快速变差。当有4个用户时，两种合并算法的BER很大，且很快出现了错误平层。相比较来说，EGC略好于MRC，这是因为EGC中受到限幅噪声和AWGN的影响比MRC的小。另外，高阶调制受到限幅噪声和MUI的影响更大，其BER性能快速变差。

图5.18所示为采用ORC合并、Gold码时DCO-MC-CDMA系统的BER性能曲线。可以看出，随着用户数的增大，BER性能略变差。这是因为ORC合并消除了由于子信道增益不同产生的MUI，但仍然存在由于扩频码不正交而产生的MUI。

图5.19为采用Gold码和m序列作为扩频码时，ORC、EGC和MRC合并算法的BER性能曲线。可以看出，采用m序列的BER性能比采用Gold码的BER性能差，这是因为m序列的互相关函数是多值函数，其产生的MUI比Gold序列大。采用MRC、EGC算法时的BER性能仍然较差，出现了错误平层现象。由于消除了部分MUI，ORC合并时系统的BER性能最好。

图5.18　ORC合并的BER性能

图5.19　Gold码，m序列的BER性能比较