阅读说明：本技术 混合多层信号分解系统与方法 (Hybrid multi-layer signal decomposition system and method ) 是由 胡兰 于 2019-01-18 设计创作，主要内容包括：一种混合多层方法,用于将源信号分解为多个分解信号,所述多个分解信号可用于共同表示所述源信号或恢复所述源信号。示例性实施例是包括多层(或多级)信号分解以生成恒定包络信号而不影响所述原始信号的方法。在示例性实施例中,所述方法包括信号分解以保持恒定包络特性和根据所述信号分解限制带宽扩展。所述方法包括将源信号分解为两个一级分解信号,每个一级分解信号具有恒定的包络幅值。所述方法还包括：在每次迭代时根据阈值幅值将所述恒定包络信号中的每个恒定包络信号迭代分解为后级分解信号。所述后级分解信号在每次迭代时具有与所述阈值幅值相关的包络幅值的恒定包络。(A hybrid multi-layer method for decomposing a source signal into a plurality of decomposed signals that can be used to collectively represent the source signal or recover the source signal. An exemplary embodiment is a method that includes multi-layer (or multi-level) signal decomposition to generate a constant envelope signal without affecting the original signal. In an exemplary embodiment, the method includes signal decomposition to maintain constant envelope characteristics and limiting bandwidth extension according to the signal decomposition. The method includes decomposing a source signal into two first-order decomposed signals, each first-order decomposed signal having a constant envelope magnitude. The method further comprises the following steps: iteratively decomposing each of the constant envelope signals into a post-level decomposed signal according to a threshold magnitude at each iteration. The post-level decomposed signal has a constant envelope of envelope amplitudes related to the threshold amplitude at each iteration.)

混合多层信号分解系统与方法

相关申请案的交叉参考

本申请要求于2018年1月22日递交的发明名称为“混合多层信号分解系统与方法(Systems and Methods for Hybrid Multi-layer Signal Decomposition)”的美国专利申请案第15/876,950号的优先权，其内容以引用的方式并入本文中。

技术领域

示例性实施例通常涉及通信和信号处理技术领域，尤其涉及信号分解的方法和系统。

背景技术

信号分解通常是指将一个源信号转换成多个分解信号，这些分解信号共同表示原始源信号。例如，多个分解信号可以包含源信号的有用个别信息，可以单独处理，或者可以重组为原始源信号。

当前提出的第五代(5th Generation，5G)通信标准等最新无线标准旨在改进通信，例如，以实现更大的容量。实现5G系统的某些方面可能产生具有高峰均功率比(Peak-Average Power Ratio，PAPR)波形的高动态信号振幅。较高PAPR的信号条件通常需要较多比特来表示信号，这也可以称为比特分辨率或比特量化。较高PAPR的信号条件通常会降低功率效率，这是我们一般不希望的。较高PAPR的信号条件可能超出某些子系统的有效动态范围。

现有的一些系统对信号进行分解，但是这些系统可能具有宽信号带宽和高PAPR。例如，一些现有信号分解系统的困难在于它们可能有带宽扩展问题。

可用于信号分解系统的某些子系统的困难是它们的动态操作范围有限。

希望提供将源信号分解为具有较低PAPR、较高功率效率、较少量化比特和受限带宽的分解信号的系统和方法。

该背景信息提供申请人认为可能的相关信息。任何上述信息不允许或不应解释为构成现有技术。

发明内容

一种混合多层(多级)分解方法，可用于将源信号分解为多个分解信号，所述多个分解信号可用于共同表示所述源信号或恢复所述源信号。分解信号的峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio，PAPR)比源信号低，并且通常需要较少的量化比特来表示每个分解信号。所述方法的示例性实施例包括多层信号分解，以生成恒定包络信号，而不影响原始信号或对原始信号的影响最小。

在示例性实施例中，所述方法包括将源信号分解为两个一级分解信号，每个一级分解信号的恒定包络幅值为源信号的最大幅值的一半。所述方法还包括：在每次迭代时根据阈值幅值将所述一级分解信号中的每个一级分解信号迭代分解为后级分解信号。每个后级分解信号具有一个或多个恒定包络，所述一个或多个恒定包络的恒定包络幅值取决于阈值幅值。各级输出的分解信号具有恒定的包络特性。

至少一些示例性实施例的目的是提供一种用于多层信号分解的方法和系统，该方法和系统保持每一层的恒定包络特性并限制信号分解的带宽扩展。

至少一些示例性实施例的目的是，与其它现有分解方法相比，使用较低误差矢量幅度(error vector magnitude，EVM)的信号分解来减小PAPR。

至少一些示例性实施例的目的是在多层信号分解的每一层处保持恒定振幅包络，而不影响原始源信号的可恢复性或对原始源信号的可恢复性影响最小。

至少一些示例性实施例的目的是限制子系统的输入振幅范围，所述子系统可以更好地处理接收到的输入信号的有限振幅范围。

一个示例性实施例是一种用于分解源信号的方法，所述方法包括：将所述源信号分解为两个一级分解信号，每个一级分解信号的恒定包络幅值为所述源信号的最大幅值的一半；将所述一级分解信号中的每个一级分解信号分解为各自具有恒定包络的第一二级分解信号和第二二级分解信号，其中，所述第一二级分解信号的恒定包络幅值等于阈值幅值，所述第二二级分解信号的恒定包络幅值等于所述一级分解信号中的一个的所述恒定包络幅值减去所述阈值幅值。

在所述方法的示例性实施例中，所述阈值幅值为预定义值。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述阈值幅值为所述两个一级分解信号中任一个的最大幅值的一半。

在上述方法中任一方法的实例实施例中，对于每个采样值k，所述源信号表示为x(k)，其中所述两个一级分解信号为：

和

其中，A_m为所述源信号的所述最大幅值，Φ(k)和(k)为k的函数，j为单位虚数。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述两个一级分解信号为：

和

其中，对于每个采样值k，所述源信号表示为x(k)，e(k)为误差函数。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述第一二级分解信号和所述第二二级分解信号为：

和

其中，对于每个采样值k，所述源信号表示为x(k)，d为所述阈值幅值。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，d是所述两个恒定一级分解信号中的一个的最大幅值的一半，其中，所述两个一级分解信号中的一个分解得到的所述第一二级分解信号和所述第二二级分解信号为：

和

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，对于每个采样值k，所述源信号表示为x(k)，其中，所述两个一级分解信号中的一个分解得到的所述第一二级分解信号和所述第二二级分解信号为：

和

其中，d为阈值幅值，A_m为所述源信号的所述最大幅值，Φ和为k的函数，j为单位虚数。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述方法还包括：迭代地对作为输入信号的所述二级分解信号中的每个二级分解信号执行至少一次后级分解，如下所示：确定本级分解的阈值幅值，将所述输入信号分解为各自具有恒定包络的第一本级分解信号和第二本级分解信号，第一输出信号的恒定包络幅值等于所述本级分解的所述阈值幅值，第二输出信号的恒定包络幅值等于所述输入信号的恒定包络幅值减去所述本级分解的所述阈值幅值。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述方法还包括：确定所述输出信号中任一个的恒定包络幅值已达到预定值，并响应于所述确定，结束迭代执行。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，当所有所述输出信号的所述恒定包络幅值达到所述预定值时，所述迭代执行结束。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述方法还包括：确定所述迭代执行已经执行预定数量级的分解，并响应于所述确定，结束所述迭代执行。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述方法还包括：确定预定时间段已过去，并响应于所述确定，结束所述迭代执行。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，每级分解的阈值幅值为所述输入信号中的一个的恒定包络振幅包络值的一半。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，每级分解的所述阈值幅值小于所述输入信号中的一个的恒定包络振幅包络值。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述方法还包括：使用至少一个滤波器对所述二级分解信号中的每个二级分解信号进行滤波。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述至少一个滤波器包括至少一个低通滤波器或至少一个带通滤波器。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述方法还包括：将所述二级分解信号中的每个二级分解信号发送到至少一个子系统，所述至少一个子系统包括功率放大器、数模转换器(Digital-To-Analog Converter，DAC)、发射器或传输线。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述方法还包括：将其它恒定包络信号存储到存储器。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述阈值幅值小于所述两个一级分解信号的最大幅值。

另一示例性实施例是一种用于分解源信号的方法，所述方法包括：将所述源信号分解为两个一级分解信号，每个一级分解信号的恒定包络幅值为所述源信号的最大幅值的一半；将所述两个一级分解信号中的每个一级分解信号分解为具有恒定包络的二级分解信号，其中，所述二级分解信号的恒定包络幅值等于所述一级分解信号中的一个的最大幅值的一半，所述源信号可从所述二级分解信号中恢复。

在上述方法中任一方法的实例实施例中，对于每个采样值k，所述源信号表示为x(k)，其中，来自所述一级分解信号的所述二级分解信号为：

或

其中，A_m为所述源信号的所述最大幅值，Φ和为k的函数，j为单位虚数。

在上述方法中任一方法的实例实施例中，对于每个采样值k，所述源信号表示为x(k)，其中所述两个一级分解信号为：

和

其中，A_m为所述源信号的所述最大幅值，Φ和为k的函数，j为单位虚数。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述方法还包括：将每个二级分解信号存储到存储器。

在上述方法中任一方法的示例性实施例中，所述两个一级分解信号中的每个一级分解信号仅分解为一个相应的二级分解信号。

另一示例性实施例是一种用于分解源信号的设备，所述设备包括：至少一个控制器，用于：将所述源信号分解为两个一级分解信号，每个一级分解信号的恒定包络幅值为所述源信号的最大幅值的一半；将所述一级分解信号中的每个一级分解信号分解为各自具有恒定包络的第一二级分解信号和第二二级分解信号，其中，所述第一二级分解信号的恒定包络幅值等于阈值幅值，所述第二二级分解信号的恒定包络幅值等于所述一级分解信号中的一个的所述恒定包络幅值减去所述阈值幅值。

在所述设备的示例性实施例中，所述设备还包括：接收器，用于接收所述源信号。

另一示例性实施例是一种用于分解源信号的非瞬时性计算机可读介质，所述非瞬时性计算机可读介质包括：将所述源信号分解为两个一级分解信号的指令，每个一级分解信号的恒定包络幅值为所述源信号的最大幅值的一半；将所述一级分解信号中的每个一级分解信号分解为各自具有恒定包络的第一二级分解信号和第二二级分解信号的指令，其中，所述第一二级分解信号的恒定包络幅值等于阈值幅值，所述第二二级分解信号的恒定包络幅值等于所述一级分解信号中的一个的所述恒定包络幅值减去所述阈值幅值。

附图说明

现在将结合附图，通过示例来描述实施例，其中，可以使用与附图相同的附图标记来指示类似特征，其中：

图1以框图形式示出了示例性实施例提供的包括多层信号分解模块的信号处理系统；

图2示出了原始输入信号和第一层分解的图；

图3示出了原始输入信号、第一层分解、第二层分解和第三层分解的图；

图4示出了示例性实施例提供的图1的信号处理系统的详细框图；

图5示出了示例性实施例提供的图1的信号处理系统的层控制的逻辑图；

图6示出了示例性实施例提供的图1的信号处理系统实现图5的层控制的详细框图；

图7示出了示例性实施例提供的图1的信号处理系统进行对称分解的详细框图；

图8示出了示例性实施例提供的图1的信号处理系统的第二层的第一模块的模拟结果图；

图9A示出了仅具有阈值分解的现有技术系统的性能频谱图；

图9B示出了示例性实施例提供的图1的信号处理系统的原始信号和第一层输出的频谱图；

图10A示出了仅具有阈值分解的现有技术系统的性能的峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio，PAPR)图；

图10B示出了示例性实施例提供的图1的信号处理系统的性能的峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio，PAPR)图；

图10C示出了示例性实施例提供的图1的信号处理系统的性能的误差对比频谱图；

图11示出了示例性实施例提供的图1的信号处理系统的示例重构模块的框图；

图12示出了根据另一示例性实施例的图1的信号处理系统在对称分解的情况下的另一示例重构模块的框图。

具体实施方式

示例性实施例描述用于信号分解的方法和系统。该系统包括提供灵活系统架构设计的分解架构。

在示例实施例中，该方法包括多层信号分解，以生成恒定包络信号，而不影响原始源信号恢复或对原始源信号恢复的影响最小。

在示例性实施例中，该方法包括多层分解以减小PAPR和量化比特数。对于第一层分解或第一级分解，该方法包括将源信号分解为两个信号，每个信号的恒定包络幅值为源信号的最大幅值的一半。高层分解使用阈值分解算法，其中目标振幅阈值可用于进一步减小恒定包络信号的动态范围。

由于分解信号具有有限的带宽特性，因此该方法可以包括对分解信号进行滤波，以去除较高频率并保留大部分原始信号。

参考图1，图1示出了示例性实施例提供的信号处理系统100。系统100包括多层信号分解模块102、一个或多个子系统104和重构模块106。分解模块102用于接收并处理原始输入信号(源信号‘Sin’)108。分解模块102包括多个分解层110a、110b……110n(单独或共同表示为‘110’)，这里也称为级，用于共同执行如本文更详细地描述的多层信号分解，产生从原始输入信号108分解的多个分解信号。可以使用一个或多个滤波器112对多个分解信号中的每个分解信号进行滤波。一个或多个子系统104可以对滤波后的分解信号执行其它功能。在示例性实施例中，例如，重构模块106用于通过将接收信号相加或反向执行分解模块102的功能，重构或重组来自一个或多个子系统104的接收信号。因此，重构模块106产生恢复信号114。

参考多层分解模块102，在示例性实施例中，第一层110a(也称为层1或级1)基于恒定包络算法，高层基于使用阈值振幅进一步分解信号的阈值算法。例如，如本文将更详细地描述，第二层110b(也称为层2或级2)至第n层110n(也称为层n或级n)基于保持恒定包络特性的阈值算法。

在示例性实施例中，由于每个层110的恒定包络产生了带宽限制，一个或多个滤波器112还可以用于对指定带宽进行滤波。在示例性实施例中，一个或多个滤波器112包括低通滤波器或带通滤波器，或包括低通滤波器和带通滤波器。在示例性实施例中，对最终分解信号中的每个分解信号使用相应的滤波器112。在另一示例性实施例中，对最终分解信号中的每个分解信号使用相同的滤波器112。

在示例性实施例中，一个或多个子系统104是功率放大器、数模转换器(Digital-to-Analog Converter，DAC)、发射器、传输线等。子系统104中的至少一个子系统可以具有有限的动态操作范围并在所述操作范围内具有更好的性能。并非所有分解信号都必须发送到一个或多个子系统104。

在示例性实施例中，系统100位于在一个设备或装置上。在另一示例中，系统100由两个或两个以上设备或装置实现。例如，重构模块106可以位于在与分解模块102不同的设备上。

在示例性实施例中，例如，系统100使用通信子系统的接收器，通过直接传输或通过有线或无线网络，接收原始输入信号108。在另一示例性实施例中，原始输入信号108由系统100自身生成。类似地，在示例性实施例中，恢复信号114可以由系统100自身用于进一步处理或存储到存储器，或者可以传输到另一设备或网络。

在示例性实施例中，如图1所示，每个层110的每个模块最多产生两个输出或分支。在本文更详细地描述的另一示例性实施例中，对于高层110b至110n，只需要为每个模块确定两个分支中的第一分支，由于第二分支与相应的第一分支具有相同的属性或可恢复性，因此不需要确定或存储第二分支。例如，仅将这些层的第一分支的确定信号存储到存储器中。因此，第二分支可选地不确定或不存储在存储器中。

参考图1，将根据一示例性实施例更详细地描述第一层110a。第一层110a为恒定包络算法。第一层110a输出是将输入信号108分解为两个恒定包络信号。

通常，可以定义输入信号108为：

x(k)＝|x(k)|e^j(k) (1.1)

在等式(1.1)中，|x(k)|是原始信号的振幅，k为采样值，j为单位虚数。

引入中间信号，如下：

在中间信号中，A_m为信号108的最大幅值，Φ(k)是k的函数。

原始信号108可以重写为：

x(k)＝A_mcos(k)e^j(k)

在该等式中，(k)是k的函数。原始信号108可以重新排列为：

因此，原始信号可以分解为两个恒定包络信号：

x(k)＝x₁₁(k)+x₁₂(k) (1.3)

对于等式(1.3)，两个恒定包络信号为：

和

如本领域技术人员所显而易见的，由(1.4)和(1.5)定义的相应信号各自具有恒定包络，其恒定包络幅值等于A_m/2。

在(1.4)和(1.5)的信号的另一示例性实现方式中，有可能按如下方式重新排列这些信号：

和

在等式(1.6)和(1.7)中，e(k)为误差函数，定义如下：

在等式(1.8)中，已在上文中定义了cosΦ(k)。

分解信号的后续信号合成涉及等式(1.6)和(1.7)的信号相加。这导致正误差函数值和负误差函数值在相加时相互抵消。由于误差函数将在信号合成阶段被抵消，因此误差函数的存在仅影响信号包络的动态范围，而不会影响最终合并后的信号结果。

注意，可以简化等式(1.6)和(1.7)，因为不需要计算e(k)得到精确值，而是得到估计值。例如，如本领域所理解的，坐标旋转数字计算机(Coordinate Rotation DigitalComputer，CORDIC)算法可用于估计误差函数。

将等式(1.8)替换为等式(1.4)和(1.5)，得到：

和

以下步骤证明上述等式等同于等式(1.4)和(1.5)。上述等式可以简化为：

和

指数函数可以用余弦和正弦函数表示，如下：

和

通过替换等式(1.11)和(1.12)为等式(1.9)和(1.10)，证明了等式(1.6)和(1.7)等同于等式(1.4)和(1.5)。

还参考图1，高层110b……110n分别用于执行进一步信号分解。如本文更详细地描述，由于从第一层110a接收的两个信号中的每个信号具有恒定包络，因此第二层110b至第n层110n还可以用于输出具有恒定包络的分解信号。

参考图2，图2示出了原始输入信号108和第一层110a的振幅包络值的图200。图200是振幅对样本关系的图。第一层110a分解算法可以完全分解为两个恒定包络信号，每个包络信号的信号振幅动态范围为‘dy’。本文认识到，仅迭代此算法不能进一步减小图200中所示的信号振幅动态范围‘dy’。在示例性实施例中，阈值算法用于进一步分解两个恒定包络信号，以进一步减小每个信号的动态范围，而不影响每个信号的包络特性或对每个信号的包络特性的影响最小(例如，保持较小PAPR，保持恒定包络)。

第二层110b至第n层110n的阈值算法用于进一步分解信号以减小动态范围和信号振幅。根据阈值‘d’确定阈值算法，如下：

和

在示例性实施例中，‘d’的值是范围0＜d＜A_m内的预定义值。A_m为原始输入信号108的振幅的最大值。

在另一示例性实施例中，可以选择或编程‘d’的值以把每个层中的分解信号的不同幅值作为目标幅值。如图3所示，经过若干层后，信号振幅可以减小。

图3示出了原始输入信号108和第一层110a、第二层110b和第三层110c的振幅包络值的图300。图300类似于图2的图200，并进一步示出了第二层110b和第三层110c的振幅包络值。如图3所示，在对称分解的示例性实施例中，计算每个‘d’值为从上一层接收的输入信号振幅的一半。在未示出的另一示例性实施例中，存在不对称分解，其中‘d’的值不是从上一层接收的输入信号的一半。

在示例性实施例中，在第二层110b和高层中迭代地使用同一阈值算法。层数可根据系统设计要求确定。可以选择每个层110的‘d’的值作为大于零且小于当前层110的输入信号的恒定包络幅值的值。

每个层110输出与从上一层110接收的输入信号相比已减小动态范围的分解信号。此外，与从上一层110接收的输入信号相比，每个层110的分解信号可以使用较少数量的量化比特来表示。

参考图4，图4更详细地示出了系统100。第二层110b分别处理从第一层110a接收的两个输入信号。第二层110b执行分解后的结果输出为每个输入信号的两个输出信号，共四个输出信号。在示例性实施例中，可以使用两个相同的功能模块来定义第二层110b分解。

再参考图4，第二层110b、模块1输出信号为：

和

第二层110b、模块2输出信号为：

和

两层以上，原理相同。每个输入信号分解为两个输出信号。

对于图4中x的下标，第一个数字表示层，第二个数字表示该层的模块号或模块ID，第三个数字表示该模块号的分支。例如，对于图4中示出的‘x_{31_2}(k)’，‘3’表示第三层110c的信号输出，‘1’表示第三层110c的第一模块(‘模块1’)，‘2’表示第三层110c的模块1的第二分支。

下文说明在每个层110都保持恒定振幅包络。对于第二层110b，等式(1.4)是信号输入，并且可以按如下方式***等式(2.1)和(2.2)中：

和

上述等式可以简化为：

和

该信号保持恒定的包络特性，但减小了动态范围。对于其它分支和层，也有可能得到相同的结果。数学等式映射如图4所示。

现参考图5和图6，图1示出了示例性实施例提供的系统100的层控制。图5示出了层控制的逻辑图500，图6示出了图1的系统100实现层控制的框图。迭代地将源信号分解为进一步分解的信号，直到确定了指定条件。

层数可以通过目标动态范围A_tg控制。方框502接收原始输入信号108。方框504确定恒定包络振幅。方框506检查恒定振幅是否大于指定时间段T_tg的目标动态范围A_tg(事件514)。如果是，则通过控制方框508启用信号分解方框510来执行信号分解。如果否，则方法500结束，并且子系统104可以对最终分解的信号执行其它过程，例如，由滤波器112执行。在示例性实施例中，延迟512方框导致信号分解方框510的延迟。信号分解方框510循环回到方框502，并返回刚完成层110的输出，以执行下一次迭代。分解方框510用于首先执行层1(110a)，然后对于后续迭代，分解方框510执行高层，例如从第二层110b到第n层110n。在示例性实施例中，来自第n层110n的最终分解信号随后被存储到存储器中，或发送到其它子系统以进行任何或所有处理、传输和重组。

参考图6，通过将输入信号与目标A_tg进行比较(方框506)，当输入|x(k)|小于或等于目标A_tg时，停止信号分解(方框510)。在一些示例性实施例中，A_tg和检查时长514都是可以预定义的设计参数。在其它示例性实施例中，可以实时确定A_tg和检查时长514。

在示例性实施例中，当层中的任一输出信号的包络幅度值达到目标A_tg时，停止信号分解(方框510)。例如，在对称分解的情况下，仅需要将其中一个输出信号与目标A_tg进行比较，因为其余信号具有相同的包络幅值。在另一示例性实施例中，当层中的所有输出信号的包络幅值达到目标A_tg时，停止信号分解(方框510)。例如，在非对称分解的情况下，可以将所有输出信号与目标A_tg进行比较，以便当所有输出信号的最大幅值小于目标值时停止信号分解(方框510)。

图7示出了示例性实施例提供的资源减少的信号处理系统100。与图4中示出的信号处理系统100相比，通过计算每一层的特定‘d’值，有可能通过关闭某些分支，例如每个模块中的两个分支中的一个来减少资源。

为了说明如何关闭某些分支，在等式(2.9)和(2.10)中，用A_m/2代替阈值‘d’。

和

在图4的系统100中，第二层110b、模块1可用于计算x_{21_1}和x_{21_2}。从等式(2.11)和等式(2.12)可以看出，x_{21_1}和x_{21_2}有一个公共分量

只需要计算一次。继续该示例，对于第二层110b，在模块1处，仅需要计算x_{21_1}并将其存储在存储器中。重构时，x_{21_2}可以通过x_{21_1}根据公共分量恢复。结果是，系统100可以节省约一半的计算资源。

图7所示的系统100示出了资源减少的高级框图。只需要计算等式(2.11)和(2.12)中的一个，其中需要对一个输出进行处理并保存到存储器中。因此，这可以减少硬件或软件资源，而不会影响性能。在图7的系统100中，对于第二层110b至第n层11n，只需要为每个输入信号计算一个分解输出信号。这与图4中所示的系统100的实现方式形成对比，该系统在每个层110处的分解输出信号呈指数增长。

现参考图8，图8示出了信号处理系统100的第二层110b的模块1的模拟结果的图800。如图8所示，可通过编程阈值‘d’获得同一层内信号的不同动态范围。还单独示出了第一分支802和第二分支804的图。

图9A示出了仅具有阈值分解的现有技术系统的频谱图900。换句话说，不存在初始恒定包络分解算法。图900示出了原始信号以及第一输出和第二输出(分别为‘s1’或‘s2’)。图9B示出了示例性实施例提供的原始信号和第一层110a信号输出(分别为‘s1’或‘s2’)的频谱图910。在图示的对称情况下，出于说明的目的，s1和s2通常重叠，因此显示为同一信号。

从频谱图900中可以看出，由于s1和s2的恒定振幅包络，s1和s2的带宽比原始信号窄且定义更明确。原始信号的带宽要宽得多。

图10A示出了仅具有阈值分解的图9A所述的现有技术系统的性能的峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio，PAPR)图1000。X轴是‘原始信号’(图1的输入信号108)的PAPR。图示的“原始信号”仅用作对X轴的参考。纵轴表示PAPR大于参考源信号PAPR的概率。相对于Y轴绘制的是仅阈值分解的第二分支‘s2’的输出、仅阈值分解的第二分支‘s2-filt’的滤波输出，以及仅阈值分解的第一分支‘s1-filt’的滤波输出。

图10B示出了示例性实施例提供的图1的信号处理系统100的输出的峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio，PAPR)图1010。X轴是‘原始信号’(图1的输入信号108)的PAPR。图示的原始信号仅用作对X轴的参考。纵轴表示PAPR大于参考源信号PAPR的概率。相对于Y轴绘制的是‘s1’和‘s2’的输出。在图示的对称情况下，‘s1’和‘s2’通常重叠，因此显示为同一信号。如图1010所示，与原始信号相比，s1和s2的PAPR通常较低，特别是原始信号的PAPR较高。

图10C示出了分解模块102的误差对比频谱图1020。以分贝(dB)和频率(MHz)为单位显示原始信号以及由于分解模块102对原始信号的分解而产生的误差。

下表总结了现有技术仅阈值分解系统的模拟结果与分解模块102的性能的模拟结果。

表1

在表1中，“量化比特”是指用于表示相应分解信号的比特数，“平均误差向量幅度(Average Error vector Magnitude，EVM)，％”表示与特定的量化比特集的原始信号的偏移量。在表1中，空白表项意味着模拟没有精确的量化比特值，而量化比特值正好对应于特定的量化比特集。

在表1中，仅阈值分解产生两个分解信号，表示为‘s1’和‘s2’。参见图4和表1，对于分解模块102，‘s1’表示x_{21_1}(k)，‘s2’表示x_{21_3}(k)，‘s3’表示x_{22_1}(k)，‘s4’表示x_{22_2}(k)。在表1中，分解模块102也表示对称分解的情况。因此，表1中所示的结果仅针对分解信号‘s1’和‘s3’。注意，在这种对称分解情况下，‘s2’和‘s4’(未示出)不需要用量化比特表示，因为它们随后可以分别从‘s1’和‘s3’恢复，如上文关于等式(2.11)和(2.12)所述。

从表1中可以看出，在“浮点(float)”和“10”等较高量化比特值下，分解模块102的性能与仅阈值分解相当。在较低量化比特值下，分解模块102执行比仅阈值分解的EVM更好的操作。例如，在量化比特‘6’的情况下，仅阈值分解的EVM百分比为2.94，分解模块102的EVM百分比为1.7。

从表1中得出的类似结论是，为实现类似的EVM，分解模块102通常需要比仅阈值分解更少的量化比特，特别是在量化比特值较低的情况下。

再次参考图1，子系统104仅接收最终分解信号，例如，最终分解信号的动态范围和约束带宽比原始信号108更小。最终分解信号的这些特性可以提高子系统104的性能。

图11示出了示例性实施例提供的重构模块106的框图。在示例性实施例中，例如，重构模块106用于通过反向执行分解模块102的功能，重构或重组来自一个或多个子系统104的接收信号。因此，重构模块106产生恢复信号114。重构模块106包括相加模块110。

例如，在图4中，可以从第n层110n输出多个分解信号。在图11中，相加模块1100接收这些多个分解信号作为多个输入信号。例如，相加模块1100用于通过将接收到的多个输入信号相加而生成恢复信号114。

图12示出了示例性实施例提供的重构模块106在对称分解情况下的框图。图12的重构模块106用于重构由于对称分解而输出的分解信号的情况，如图7的系统100的情况。如在相加模块1102处所示，重构模块106仅需要接收正好两个输入信号(两个输入信号对应于来自图7的系统100的两个主要输出信号)。相加模块1102将两个输入信号相加在一起。比例因子1104也应用于模块1102，在示例性实施例中，比例因子1104可以是预定义的比例因子。与图11中接收两个以上输入信号的相加模块1100相比，图12中的相加模块1102不需要接收两个以上主输入信号。

参考图1，在示例性实施例中，层110的数量可以变化。依次进行分解，直到分解信号达到目标振幅A_tg。在示例性实施例中，层数通过实时自动层控制来确定。在示例性实施例中，当输入信号到达|x|＜A_tg一定时间段T_tg后，停止信号分解。在另一示例性实施例中，可以预定义层数。

可以理解的是，可以选择为0和A_m之间的任何值作为阈值‘d’。在示例性实施例中，系统100可用于产生对称或非对称分解信号。

此外，混合多层架构使得在示例性实施例中可以使用一个或多个滤波器112，例如低通滤波器或带通滤波器，而不会显著减小PAPR。

在示例性实施例中，信号分解可以改善子系统104的系统动态范围或功率效率，例如，使用非线性组件(nonlinear component，LINC)功率放大器(power Amplifier，PA)的LInear放大。

在示例性实施例中，分解信号减少了带宽扩展。例如，受限带宽可产生PAPR小于3dB的分解信号。

在示例性实施例中，如本领域所理解，系统100由个人基本服务集(personalbasic service set，PBSS)控制点(PBSS control point，PCP)、接入点(access point，AP)或站台(station，STA)实现。

在示例性实施例中，系统100的至少一个模块由电子组件实现。例如，分解模块102可以由分解模块电子组件来实现。电子组件可以提供为半导体电路，例如形成集成电路封装的部分或全部。电路可以是数字电路或模拟电路。在一些实施例中，根据指定数量的层、指定阈值‘d’、处理特定源信号的指定时间段或其它指定阈值等对电路进行预配置。在其它实施例中，电路通过控制接口或用户接口可重新配置和重新编程。

一些示例性实施例应用于毫米波(mm波)无线通信系统中的信号处理。一些示例性实施例适用于Wi-Fi(Wi-Fi，TM)通信系统中的信号处理，如标准IEEE 802.11系列中所述。容易理解的是，示例性实施例可以应用于其它无线通信系统，以及有线或光学系统，以及其它通信环境中。

一些示例性实施例应用于单信道系统、多信道系统、波束成形、多信道系统、多输入多输出(multiple-input-multiple-output，MIMO)系统、大规模MIMO系统、多信道系统或多载波系统中的信号处理。一些示例性实施例可以应用于包括4G在内的有线或无线系统，旨在覆盖和涵盖包括5G在内的更高代系统。

通过上述示例性实施例的描述，上述示例性实施例可以仅通过硬件实现，也可以通过软件和必要的通用硬件平台实现。基于这样的理解，示例性实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现。软件产品可以存储在非易失性或非瞬时性存储介质中，非易失性或非瞬时性存储介质可以是光盘只读存储器(compact disk read-only memory，CD-ROM)、USB闪存盘或移动硬盘。软件产品包括许多指令，使得计算机设备(个人计算机、服务器或网络设备)能够执行示例性实施例提供的方法。例如，这样的执行可以对应于如本文所述的逻辑操作的模拟。根据示例性实施例，软件产品可以额外或替代性地包括使得计算机设备执行配置或编程数字逻辑装置的操作的多个指令。

本文描述的示例装置和方法根据示例性实施例可以由一个或多个控制器实施。控制器可以包括硬件、软件或硬件和软件的组合，具体取决于特定的应用、组件或功能。在一些示例性实施例中，一个或多个控制器可以包括模拟或数字组件，并且可以包括一个或多个处理器、一个或多个非瞬时性存储介质，例如存储可由一个或多个处理器、一个或多个收发器(或单独的发射器和接收器)、一个或多个信号处理器(如模拟信号处理器和数字信号处理器之一或两者)以及一个或多个模拟电路组件中的至少一个执行的指令的存储器。

在所描述的方法或框图中，方框可以表示事件、步骤、函数、过程、模块、消息和基于状态的操作等中的任一个或全部。尽管上述一些示例已被描述为以特定顺序发生，本领域技术人员将理解，只要任何给定步骤的顺序改变的结果不会阻止或损害后续步骤的发生，则某些步骤或过程可以以不同的顺序执行。此外，上述一些消息或步骤在其它实施例中可以删除或合并，并且上述一些消息或步骤在其它实施例中可以拆分为多个子消息或子步骤。甚至可以根据需要重复一些或所有步骤。描述为方法或步骤的元件同样适用于系统或子部件，反之亦然。提及“发送”或“接收”等词，可根据特定设备的作用而互换。

以上所讨论的实施例是说明性的，而非限制性的。描述为方法的示例性实施例同样适用于系统，反之亦然。

可以改变一些示例性实施例，包括任何上述实施例的组合和子组合。以上所示的示例性实施例仅是示例，决不旨在限制本发明的范围。本文描述的创新变化对于本领域普通技术人员而言将是显而易见的，这些变化在本发明的预期范围内。特定而言，可以选择一个或多个上述实施例的特征来创建包括可能未在上文明确描述的特征的子组合的替代性实施例。此外，可以选择并组合一个或多个上述实施例的特征来创建包括可能未在上文明确描述的特征的组合的替代性实施例。在整体回顾本发明后，适合这种组合和子组合的特征对于本领域技术人员而言将是显而易见的。本文所描述的主题旨在覆盖和涵盖所有适当的技术变更。

因此，本说明书和附图应仅作为说明，并包括任何和所有修改、变体、组合或等同物。