光OFDM与室内可见光通信研究进展

OFDM自适应分配包括比特分配、功率分配和子载波分配。它的核心思想是：通过信道状态信息，将子载波分配给相应用户，并且为相应子载波分配合适的比特数和功率，从而使系统性能达到最优化。1987年，Hartogs提出了Hughes-Hartogs算法[1]，使用的是一种递增式分配策略。Hughes-Hartogs算法能使系统的比特功率分配达到最优，且系统性能可得到保证，但是该算法每次加载比特时都需要进行额外的搜索和排序，使得计算复杂度大大增加。因此，Hughes-Hartogs算法不适用于高速实时传输系统。1995年，Chow提出了一种新的自适应算法[2]。与Hughes-Hartogs算法相比，Chow算法摒弃了大量的搜索和排序过程，将算法的复杂度降低，但系统优化的余量有限，因此性能并不能达到最优。1996年，Fischer和Huber提出了Fischer算法[3]。该算法以基于差错概率最小化原则来为用户分配比特和功率。由于Fischer算法给出的是比特分配的闭式解，所以分配前该算法只需进行一次分配，故计算复杂度相对较低，适用于高速实时传输系统。与Chow算法相比，Fischer算法的误码率丝毫不差，有时还更好。

尽管自适应算法提出得比较早，但是其主要应用于射频OFDM系统，而在室内可见光通信中的应用相对较少，且起步较晚。因为OFDM技术能较好地解决信道的频率选择性衰落，把频率选择性衰落信道分成多个平行的子信道，并通过在OFDM符号上加循环前缀（Cyclic Prefix，CP），所以可以消除符号间干扰，使各子信道近似表现为平坦衰落特性。OFDM的自适应技术主要集中在下行链路的速率最大化和功率最小化两个方面。

在国外，文献[4]针对室内红外光无线通信系统，提出了OFDM使用自适应技术可以减小多径效应和提高通信系统性能的方法，实验结果得出OFDM使用自适应技术后可以有效提高系统的传输性能。文献[5]给出了在多模光纤下分配算法的统计分析，而 Jin等人在其基础上对比特分配、功率分配和比特-功率分配进行了实验比较[6]。文献[7]在直流偏置光OFDM系统中，仿真出了系统的BER性能，得出主要影响系统性能的是信道估计方差。(www.xing528.com)

在国内，文献[8]使用改进后的贪婪算法（Greedy）来分配时隙，根据数据队列信息和用户业务的服务质量确定用户的优先权，并在已知信道状态条件下，按照每个子载波上加载比特数据时只需增加最少发射功率就可以维持目标误比特率的原则实现子载波的获取，最终在获取的子载波上加载比特信息，实现资源合理分配。宋正勋老师团队[10]对OFDM调制技术做了相关的研究并且提出了自适应OFDM调制方式，系统可以根据信道状态信息选择恰当的调制与解调方式。2010年，郭凯等人提出了在自适应OFDM系统下子载波重分配算法，该方法可以最大限度地灵活分配所有子载波[11]。文献[12]提出了基于系统容量最大化原则的子载波分配算法。该算法首先进行系统和容量分析，获取分配参数，然后使用匈牙利算法进行各个子载波的分配，同时分析研究了使用分配算法后系统容量的统计特性。

目前，自适应技术主要应用于DCO-OFDM[13][14]系统。为了充分利用信道频谱资源和节约能源，本章提出将Chow、Hughes-Hartogs和Fischer自适应技术[2][3][15]应用于具有功率优势的非对称限幅光正交频分复用（ACO-OFDM）系统。在保证误码率（BER）性能的要求下，比较分析了自适应和等比特ACO-OFDM、DCO-OFDM的功率消耗。