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        OFDM系統(tǒng)頻偏自適應(yīng)跟蹤算法的研究

        2008-04-12 00:00:00莫寧春蔣鋒聚
        現(xiàn)代電子技術(shù) 2008年3期

        摘 要:為了減小正交頻分復(fù)用系統(tǒng)受頻率偏差的影響,在OFDM系統(tǒng)中設(shè)計了一種新的載波頻偏估計算法。頻偏估計包括跟蹤和捕獲兩個階段,文中采用變步長自適應(yīng)算法來進(jìn)行跟蹤,這個跟蹤算法的捕捉范圍是整個信號帶寬的一半。通過此方法,不但可以利用前向糾錯的方式來避免反饋,而且可以縮減復(fù)數(shù)乘法的次數(shù)以降低計算復(fù)雜度和系統(tǒng)功耗。該方法運(yùn)算復(fù)雜度低,并具有較好的收斂性,能改善ODFM的解調(diào)性能。從計算機(jī)的仿真效果可以看出無論是在AWGN信道上還是在多徑信道上都表現(xiàn)出了卓越的性能。

        關(guān)鍵詞:OFDM技術(shù);頻率偏差;自適應(yīng)跟蹤;變步長自適應(yīng)算法

        中圖分類號:TN929.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        文章編號:1004373X(2008)0308902

        Research of Adaptive Frequency Offset Tracking Algorithm in OFDM System

        MO Ningchun,JIANG Fengju,TIAN Jiang

        (Shanghai Metto Communication Corporation Limited,Shanghai,200333,China)

        Abstract:To reduce the impact of carrier frequency offset in OFDM system,this thesis designs a new carrier frequency offset estimation scheme for OFDM system.The carrier frequency offset estimation includes acquisition and tracking.we adopt variable step size adaptive algorithm.The acquisition range of the proposed algorithm is as large as one half of the overall signal bandwidth.Through this method we can not only avoid the feedback by using forward error correction,but also reduce the times of complex multiplication in order to reduce the power consumption of the system.This algorithm not only has low complexity and fast convergence nut also can improve the demodulation performance of OFDM system.Computer simulation illustrates the superior performance of the proposed algorithm with regard to estimation accuracy in both AWGN channel and multi—path channel.

        Keywords:technology of OFDM;frequency offset;adaptive tracking;variable step size adaptive algorithm

        隨著通信的發(fā)展,第四代移動無線通信系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)目標(biāo)是無所不至、高速率、高質(zhì)量的多媒體傳輸。但可利用的頻帶日趨緊張,除了開發(fā)新的頻譜資源外,采用高效的抗干擾調(diào)制技術(shù),提高頻帶利用率一直為人們所關(guān)心的問題。因此,必須采用先進(jìn)的技術(shù)有效地利用寶貴的頻率資源,以滿足高速率、大容量的業(yè)務(wù)需求,同時克服高速數(shù)據(jù)在無線信道下的多徑衰落,降低噪聲和多徑干擾,達(dá)到改善系統(tǒng)性能的目的。正交頻分復(fù)用(OFDM)在眾多技術(shù)中解決了上述問題,顯示出了優(yōu)越的性能。

        1 OFDM系統(tǒng)的原理及頻偏要求

        OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,正交頻分復(fù)用)是一種新型高效的編碼技術(shù),他能有效地對抗多徑傳輸,使得受到干擾的信號能夠可靠地接收。目前普遍認(rèn)為在寬帶無線接入領(lǐng)域采用OFDM是發(fā)展的趨勢,而且他將成為未來移動通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。

        OFDM的主要思想是將需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)比特經(jīng)數(shù)字調(diào)制(如MPSK,MQAM等)后成為復(fù)信號Sk,通過N點(diǎn)的IFFT變換,完成多載波調(diào)制,使信號能夠在N個子載波上并行傳輸,變換后的信號經(jīng)并串轉(zhuǎn)換,將串行數(shù)據(jù)尾部的L個點(diǎn)復(fù)制到前部,作為循環(huán)前綴,構(gòu)成一個長為L+N的完整的OFDM數(shù)據(jù)幀,這N+L個抽樣點(diǎn)經(jīng)過D/A后輸出。在接收端經(jīng)同步算法,估計出幀定時點(diǎn)和頻率偏移,刪去循環(huán)前綴,再經(jīng)N點(diǎn)FFT變換后即得解調(diào)數(shù)據(jù)。

        OFDM系統(tǒng)中比較關(guān)鍵的問題是在高速無線通信中對載波頻率偏差的敏感性。系統(tǒng)的頻偏通常由接收端和發(fā)送端晶體振蕩器的頻率差及運(yùn)動產(chǎn)生的多普勒頻移造成的。由于載波頻率偏差會破壞子載波之間的正較性,因此和單載波系統(tǒng)相比,對系統(tǒng)性能的影響更大。

        2 頻偏計算公式

        3 變步長自適應(yīng)算法應(yīng)用到頻偏跟蹤

        頻偏跟蹤一般用最陡下降法,因?yàn)槠洳捎霉潭ú介L故有收斂速度慢、跟蹤曲線起伏大、跟蹤精度低的缺點(diǎn)。為了提高跟蹤速度,減小穩(wěn)態(tài)誤調(diào),本文采用變步長的跟蹤算法,為了提高算法性能,在初始收斂階段步長較大,而在收斂階段,由于誤差較小故步長較小。這樣與最陡下降法比既有較快的收斂速度和跟蹤速度又有很小的穩(wěn)態(tài)失調(diào),對第r個OFDM符號:

        令v為步長因子,故有迭代公式如下:

        將步長調(diào)整為和估計偏差成正比后:

        因?yàn)槌跏茧A段,估計偏差很大,收斂階段估計偏差很小,將步長調(diào)整為和估計偏差成正比,故變步長自適應(yīng)算法有較好的性能。

        4 仿真性能分析

        根據(jù)變步長自適應(yīng)算法進(jìn)行仿真,步長因子α=0.005,由于不同子載波的性能要比最陡下降法優(yōu)秀,故取60個子載波,將兩者之間的BPSK星座圖和其跟蹤曲線的最小均方誤差相比較,變步長自適應(yīng)算法的收斂速度大大加快,迅速收斂到歸一化頻偏值0.1,絕大多數(shù)數(shù)據(jù)已經(jīng)回到了0°和180°附近,只有較少的點(diǎn)偏離較遠(yuǎn),隨著幀數(shù)增加,算法結(jié)果迅速收斂于真實(shí)值。

        圖1 最陡下降法BPSK星座圖

        圖2 變步長算法BPSK星座圖

        圖3 最陡下降法的均方誤差

        圖4 變步長算法的均方誤差

        5 結(jié) 語

        本文提出一種變步長自適應(yīng)算法對OFDM系統(tǒng)頻偏進(jìn)行跟蹤,基于這種變步長自適應(yīng)算法相對于傳統(tǒng)的最陡下降法算法而言具有自身的優(yōu)勢,能夠極大地減小所需的捕獲時間,因而能夠有效地提高算法的估計精度。該算法應(yīng)用到頻偏跟蹤,將顯著降低運(yùn)算復(fù)雜度,而且速度快,精度高,解調(diào)方便,抗干擾能力強(qiáng)。

        參考文獻(xiàn)

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        作者簡介

        莫寧春 1979年出生,就職于上海美多通信設(shè)備有限公司,碩士在讀。主要研究方向?yàn)闊o線通信。

        蔣鋒聚 1977年出生,華東理工大學(xué)工程碩士在讀,主要研究方向?yàn)閿?shù)字信號處理。

        注:本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文。

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