一种新型OFDM系统频率和时间同步算法

发布时间：2020-07-21 17:41:27 阅读：次来源：轮毂厂家

近年来，0fdm系统在无线通信领域引起了很大的关注[1]。这主要是由于移动环境中对高速率传输数据的需求日益增加，而高速率在无线信道中却比较难以获得。0fdm正是在这样一种需求下快速发展起来的，它能够抗频率选择性衰落，具有较高的频谱利用率，并且能被用来快速的执行fft算法。目前，它已经被成功的应用在dab(digital audio broadcast)、dvb （digital vedio broadcast)、无线局域网和非对称数字用户线系统中。尽管0fdm系统有诸多优点，但它对同步却非常敏感，并具有很高的要求。所以，0fdm信号的成功传输，很大程度上依赖于快速和准确的获取同步信息。需要获取的同步信息主要包括：采样时钟的同步，符号的同步以及收发端频率的同步。而0fdm同步的主要方式分为：数据辅助方式[2]和非数据辅助方式[3]。本文采用的是无isi干扰的循环前缀就属于非数据辅助方式。由于本文中主要针对频率和符号同步，所以假设采样时钟已经同步。 0fdm符号前加入的前缀是为了降低多径带来的影响，同时考虑到不破坏子载波间的正交性。该前缀是0fdm符号后一部分的复制。本文提出的这一种新型的符号和频率同步方法，首先定位出了无isi干扰的循环前缀部分(假设前一个符号的延迟扩展没有超过循环前缀)，再利用这一部分来估计符号和频率偏移。从同步仿真可以看出，由于利用的是无isi干扰的循环前缀部分，所以，对符号偏移的估计和ml算法相当，而对频率的估计优于ml算法。 ofdm信号模型 0fdm系统中发送端传输的基带信号{xn}可以被写成下列形式：其中，xn，k是qam或psk映射后的符号，它被调制在第k个子载波的第n个0fdm符号上。n是fft变换的大小，子载波数是2k+1。假设信道存在多径和加性高斯白噪声，那么，发送的信号将受到二者的影响。对于接收端存在着接收信号到达时间的不确定性(造成符号时间偏移)，以及接收端和发送端本振间存在着差异(造成频率偏移)来说。如果第一种不确定因素可以看做是将信道脉冲响应延迟θ，则信道脉冲响应为cn(k一θ，τm)δ(k一θ。而第二种不确定因素造成的影响则可以被看作是收端产生的接收信号为：式中，m是相互独立的路径数目，ε是被子载波间隔归一化的频率偏移量，n(k)是加性高斯白噪声。

本文引用地址：符号和频率同步算法首先，应找出无isi干扰的gi部分，即nt+τm≤k≤nt+τm+tg。在本文的同步算法中，假设前一个符号的最大延迟扩展并没有超出循环前缀，即τm小于循环前缀的长度。那么，应先用接收到的信号的模减去其自身延迟了0fdm符号间隔t后的信号的模，所得到的信号为：

由于信道中的awgn能量相对于信号能量非常小，且由于无isi干扰的gi部分有xn(k一θ一τm)= xn(k一t一θ一τm)，所以，上面的式子可以化简为：此外，当最大多谱勒频移小于符号频率，且一个符号间隔内不存在时间选择性衰落时，则有： cn(k一θ，τm)=cn(k一t一θ，τm)。又因为snr非常高，|n（k）|-|n（k-t）|近似为零。所以，当nt+τm+θ≤κ≤nt+τm+tg+θ时，有：为了准确定位无isi干扰的gi部分的起始点，按下来应对rn，dif（k)进行滑动平均，若窗口的长度为tg-τm，则有：

由此可知，只有在nt+θ+τm+1时，rn，ave(k)才为零，而在其它点处都具有一定的值。但这点周围的值都具有比较小的幅度。为了进一步精确的找到这点，应进行下列运算：由于rn，ave(k)的值在nt+θ+τm+1点处为零，而在nt+θ+τm+2点处是不为零的值，所以，rn，ave(k)在nt+θ+τm+2点处的值为无穷大，而rn，ave(k)在其它点处的值则非常小(近似为零)，所以，可通过探测无穷大这一点的值来定位无isi干扰的gi部分的起始点。符号的同步是有比较宽的范围的，只要找出的那一点到fft变换的起始点之间所有的点，它们都可以作为0fdm符号的同步点。这样就可完成符号的同步，这样，就可只考虑频率的同步了。之后，便可利用无isi干扰的gi部分的样点结合ml算法来计算频率偏移。由于上面的算法找出的第一个无穷点处于θ+τm+2处，因此，在已知最大多径延迟τm时，便可以求出θ的值，该值也就是发送端和接收端之间的符号偏移值。利用无isi干扰的gi部分的样点结合ml算法中对ε的估计可计算频率的偏移量。在ml算法中对ε进行估计时，值时刻所对应的θml，然后，在此时刻计算：（k+n）可缩短求和的范围。若k的取值范围由[θ′，θ′+tg一1]变为[θ′+θ′+τm+2，θ′+tg一1](其中θ+τm+2已知)，那么，利用上边计算出来的θ可在θ′=θ 伤真结果仿真时，取0fdm系统的子载波数目为1024，fft大小1024，循环前缀长度为128，映射方式为16一qam，发送端传输的比特数目40 000 bit，τm为60。那么，便可得到如图1所示的rn，ave（k）随k发生变化的情况。正如上面所述，在[80，148]内，rn，ave（k）为o。

图2所示是rn，ave(k)随k在0～1 000范围内的变化情况，在图中可以看出，当滑动平均的窗口长度为tg-τm时，只有点nt+θ+τm+1处的值为零，即点81处。

图3中的曲线表示的是rn，ave(k)随k的变化情况，从图中可以很准确的得到nt+θ+τm+2这一点的值。由于在这点之外的其它值相对于该点的幅度都非常小，所以，可以很精确的探测到该点的出现，该点的位置处于82。

图4中的曲线表示的是ε（θ′)随θ′变化的情况，根据θ′=θ即可求得频率偏移值ε。从图3中可以知道，当θ+τm+2为82时会出现极大点，又因为τm为60已知，所以，就可知道符号偏移θ为20。实际上，从图4也可以看出：当θ′=θ=20时，频率偏移ε=o.3。

结束语本文针对0fdm系统提出了一种符号和频率偏移估计的算法，该算法可降低isi的影响。该算法首先找出无isi干扰的gi部分，然后将符号的同步定位在其中的任意一点，接着，在此基础上估计出符号的偏移量，最后再对无isi干扰的gi部分应用ml算法来估计频率的偏移量。通过在计算机上对该算法进行仿真，可以发现，该符号和频率估汁算法具有较好的性能。