下图为压缩数据的表示方式。对于每个物理资源块（PRB），同相（I，实部）和正交（Q，虚部）采样数据被转换为浮点格式。这些采样数据被表示为一个有符号的尾数和一个共享指数，如下图所示。压缩过程的输入数据为12个子载波，共包含24个未压缩的I和Q采样数据。然后，I和Q分别被压缩为一个有符号、固定位宽的整型尾数和4位无符号整型指数。
此外，每个PRB压缩后输出的数据都应该包含指数。下图为块浮点压缩的处理过程。
注：尾数的位宽在相关U平面或C平面消息的compHdr字段中指定（范围为1-16 bit位宽）。O-RU对于特定尾数位宽的支持，需根据具体情况逐一确定。
块浮点压缩算法
以下伪代码展示了压缩算法的一个实现示例。
输入：
- fPRB：原始物理资源块（PRB），包括12个RE，及其实现的原有长度，例如，24 bit。UL应使用来自FFT和波束赋形的尽可能精确的值。
- iqWidth：压缩后的字长，包括符号位。
输出：
- cPRB：压缩后的PRB，包括12个RE，其字长为iqWidth。注意，对于每个RE，I和Q的位宽都是iqWidth。
- exponent：压缩后PRB的共用指数。
// 查找12个I和Q中的最大值和最小值
maxV = max(Re(fPRB), Im(fPRB))
minV = min(Re(fPRB), Im(fPRB))
// 计算最大绝对值，负数的最高有效位可以多一位
maxValue = max(maxV, |minV|-1)
// 计算指数，即maxValue的最高有效位
rawExp = [floor(
(maxValue) +1)]
// 计算偏移值并将其限制为正数
exponent = max(rawExp - iqWidth + 1, 0)
// 确定右移值
scaler =
// 计算每个RE中I和Q压缩后的值
For iRe = 1:length(fPRB)
// 缩放和取整，乘法可以通过位移，取整可以通过四舍五入
Re(cPRB(iRE)) = Quantize (scaler × Re(fPRB(iRE)))
Im(cPRB(iRE)) = Quantize (scaler × Im(fPRB(iRE)))
End
块浮点解压缩算法
以下伪代码展示了解压缩算法的一个实现示例。
输入：
- cPRB：压缩后的PRB，包括12个RE，其字长为压缩时使用的iqWidth。
- exponent：压缩后PRB的共用指数。
输出：
- fPRB：解压缩后的物理资源块（PRB），包括12个RE，其字长为用于后续处理的原有长度，例如，24 bit或32 bit。
// 确定缩放值
scaler =
// 计算每个RE中I和Q解压缩后的值
For iRe = 1:length(cPRB)
// 缩放，可以通过位移操作代替乘法操作
Re(fPRB(iRE)) = scaler × Re(cPRB(iRE))
Im(fPRB(iRE)) = scaler × Im(cPRB(iRE))
End
参考 《O-RAN.WG4.TS.CUS.0-R004-v19.00.pdf》