现代无线基础设施系统运行CPRI(公共射频接口)协议，使用了光纤来传送频率、相位、复杂数据和控制信息。对无线数据的需求一直呈指数增长。运营商和设备供应商都在寻找降低资金投入和运营成本的方法，在基带单元和射频单元之间采用了多条高速光纤。

本文介绍了使用Mu率压缩对高斯波形进行压缩的方法，例如，CPRI接口所使用的基带IQ数据。Mu率压缩通常用在音频应用中，实现的效率很高，但是对于基带信号，保真度损失较大。本文介绍偏置二次方方法，减少了分段数量，高效的获得更适合基带信号的低Mu值。这一灵活的压缩方法提供2:1压缩比，对于标准LTE(长期发展)测试波形，EVM (误差矢量幅度)劣化不到1%。

引言

典型的LTE宏射频基站系统包括两部分：基带处理和射频。这些组成一般通过光纤通道连接，协议接口由名为CPRI的公开规范进行定义。在这一规范中，这些模块被定义为REC (射频设备控制器)和RE (射频设备)。请参见图1。另一种类似的接口是OBSAI (开放基站体系结构计划)。

CPRI定义了各种拓扑，包括点对点、点对多点、链，以及环形拓扑。CPRI传送同步、C&M (控制和管理)，以及基带IQ数据。

图1.REC至RE接口

背景

CPRI是由密切协作的业界多家OEM定义的。最初是为3GPP UTRA (UMTS)开发的，但是后来扩展到覆盖了WiMAX、3GPP E-UTRA (LTE)，以及3GPP GSM。随着无线标准的发展，IQ数据的带宽需求急剧增长。

表1.越来越高的带宽需求

采样率、天线数量和射频数量的不断增长促使CPRI标准的带宽几乎每两年就会翻倍，如图2和表1所示。带宽的增长也增加了数字实现(逻辑和收发器)和光器件(激光模组和光纤)的成本。最近的CPRI V6.0版标准引入了10.1376Gbps链路，使用66b64b编码替代其他线路速率所使用的8b10b，从而提高了链路效率。迫切需要进一步提高效率。

图2.CPRI速率随时间的变化

本文介绍压缩IQ数据的一种方法，以相对较小的保真度损失，降低了传送速率。

Mu率压缩

Mu率压缩这种方法在数值范围内重新分配数值，这样，当进行后续的量化时，能够降低信号保真度损失。采用算术函数进行重新分配，从零开始扩展数字。通过选择常数Mu_compand_val来控制扩展率。

Mu率压缩通常用在音频压缩中，是ITU-T建议G.711和G.191推荐的方法。在这些音频压缩方法中，设定了较大的Mu_compand_val=255值。它产生2n指数，通过直接位移实现分段线性逼近，位移量由指数决定(参见表2)。图3显示了分段数和8位输出。

表2.ITU-T建议G.711

图3.分段线性逼近Mu_compand_val=255

除了Mu率，ITU-T还建议了非常相似的方法，名为A率。A率映射到稍微不同的分段，小数值时产生稍微不同的结果。、

3GPP测试和要求

蜂窝射频系统的信号保真度是由3GPP定义的。测试规范TS 36.104以EVM (误码矢量测量)定义了信号保真度。EVM是从理想星座点到测量点的矢量大小。对于64QAM信号，64QAM的E-UTRA要求是<8%。3GPP测量要求波形全调制和解调。

规定的测量点(参见图4)随后是去除CP (循环前缀)，完成FFT，进行每一路载波的振幅/相位校正。

图4.3GPP EVM测量

系统建模和测试

E-UTRA使用QAM (正交振幅调制)和OFDMA (正交频分复用接入)对信号进行调制。这涉及到将数值映射到星座(64QAM是64点)，通过快速傅里叶变换(FFT)进行时域到频域转换。

图5显示的Matlab模型与E-UTRA所采用的3GPP方法类似。作为一个很好的近似，这一模型用于快速研究设计空间，确定信号保真度(EVM)和实现成本之间最合适的平衡点。

图5.简化的3GPP模型

信号统计和量化

图6显示了在进行FFT (iFFT) 逆变换之前的64QAM波形星座图。

图6.64QAM信号

按照iFFT函数，信号代表了一路OFDMA信号。图7所示的星座表明，星座为环形，数值范围分布是高斯型。

图7.OFDMA信号统计(a) IQ星座 (b)数值范围直方图

从16位到8位简单的进行量化和截断将星座简化为粗网格。得到的等效数值范围直方图(16位扩展范围曲线)有很多零。

图8.量化效应统计 (a) IQ星座 (b) 数值范围直方图

图9显示了输入/理想波形，蓝色圆圈和红点是输出采样。iFFT是FFT的数学反变换。没有采用压缩和解压缩测得的EVM (来自浮点误差)，<0.05%，可忽略。如果使用直接量化，从16位压缩至8位(参见图9b)，EVM上升至1.6%。

图9.模拟EVM (a)仅iFFT/FFT (b)量化

Mu率/ A率测试

使用了各种Mu_compand_val值进行压缩和解压缩。图10显示了Mu_compand_val与EVM对比曲线，以蓝色表示A率，红色表示Mu率。较大的Mu值将指数增加的采样数映射为同样的指数，对于64QAM数据，其结果非常差。进行一次简单量化，Mu_compand_val=255时，EVM较差。与ITU建议相比，显然需要很浅的指数/扩展比。

图10.不同Mu_compand_val的EVM (%)

当Mu_compand_val大约是5时，出现了OFDMA信号最优点。虽然Mu_compand_val等于255时，是高效的实现点，但是EVM不适合OFDMA波形，需要较小的数值。

图11.Mu_compand_val=8 (a) 压缩IQ星座 (b) 模拟EVM

图11中，模拟Mu率压缩，Mu_compand_val=8。Mu率函数将数据扩展，数据填充超出了IQ数值范围。从16位到8位的Mu率压缩得到了0.55%的EVM。

3GPP测量

实现之后，使用3GPP测试模型和业界标准测量设备，进行实际的3GPP测量。图12显示了E-UTRA解调后的波形。在这一特殊的结果中，使用实际硬件，Mu_compand_val被设置为8，得到了平均EVM为0.791%。

图12.3GPP EVM测量

IQ映射自动生成工具

CPRI标准提供了帧结构和通用方法，映射CPRI帧中的IQ数据，但是并没有严格的标准，供应商实现了各种不同的方法。由于可以使用不同的位宽度，因此，CPRI压缩增大了难度。IQ映射器的实现比较独特，每家供应商都为这一模块开发了定制RTL。Altera开发的工具极大的简化了这一过程。该工具基于Excel，其中，可以选择曲线斜率，然后，针对每一IQ采样，在单元中填入AxC载波。使用填充位，使帧填满。CPRI帧完全填满后，VB宏会为某一映射结构自动生成RTL代码。如果需要多次使用，工具可以用于自动生成几个IQ映射器实例。具有3路AXC载波的IQ映射器，每个有16位I和Q，相似的例子具有8位I和Q，分别如图13和图14所示。工具生成RTL后，代码被附到Altera CPRI megacore IP中，生成完整的CPRI设计。

图13.IQ映射域，3路AxC，具有16位IQ数据

图14.IQ映射域，3路AxC，具有8位IQ数据

本文小结

从16位到8位的Mu率压缩，使用了分段近似，结果是保真度损失非常小，只有0.79%。考虑到8%的3GPP规范，这是相对较小的劣化。延时和实现面积微不足道。

Altera最新的CPRI IP内核v6.0采用了CPRI压缩和IQ映射器工具，可以申请获得。

致谢

Nima Safari在MATLAB建模上提供了帮助。

Mohammed Arshad Bin Abdullah实现了RTL。

Kyle Li进行了3GPP测量。

CPRI IP团队将压缩功能集成到内核中。