改进K-means算法：高效解调失真高阶QAM信号

本文主要探讨了一种针对短距离无线通信中遇到的功放非线性失真问题而提出的改进K-means聚类算法，特别是在高阶QAM调制信号的解调方面。无线节点和移动终端由于成本低、体积小、功耗限制，往往无法采用复杂的预失真或补偿电路来应对功放的非线性影响，这使得在上行链路使用高阶QAM调制存在挑战。高阶QAM调制能够提高数据传输效率，但对功放的线性度要求较高。 传统的解决办法是通过将输入功率保持在压缩点之后的线性区域，但这会牺牲功放的效率。为了减少这种影响，文章创新性地提出了一种基于K-means聚类的改进算法。K-means算法在此场景中的应用，通常是在云无线接入网(C-RAN)架构中，其中微单元C-RAN结构简化了基站功能，使得集中处理成为可能，从而提供充足的计算资源支持。 尽管K-means算法在传统上被用于数据分类和聚类问题，但文献[4]表明将其用于高阶QAM信号的解调还相对较少。作者提出的改进算法针对高阶QAM信号的失真特性进行优化，旨在在保证解调性能的同时，降低算法的复杂度，这对于能源受限的无线节点和移动终端来说是非常重要的。当发送信号受到严重功放非线性失真时，这个改进的K-means算法显示出更好的解调效果，同时避免了增加过多的硬件复杂度，符合无线数据采集节点和移动终端的需求。 该算法的实施步骤可能包括首先对接收的信号进行预处理，然后利用K-means的迭代过程将信号分到相应的QAM符号簇中，通过比较每个簇中心与接收到的信号点的距离，判断最接近的符号作为解调结果。相比于传统的预失真技术，这种方法在资源有限的环境中更具优势，是针对无线通信系统中功放非线性问题的一种有效解决方案。