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        OFDM系統(tǒng)的對數(shù)似然比最大化盲頻偏估計算法

        2010-09-26 01:22:22
        電訊技術(shù) 2010年12期
        關(guān)鍵詞:信號實驗系統(tǒng)

        (海軍工程大學(xué) 通信工程系,武漢 430033)

        收稿日期:2010-09-19;修回日期:2010-10-25

        1 引 言

        將正交頻分復(fù)用(OFDM)[1]技術(shù)應(yīng)用于短波通信,能提高系統(tǒng)的頻譜利用率,克服多徑干擾。但是,OFDM技術(shù)的最大缺點就是對載波頻偏具有敏感性[2],因此必須對載波頻偏進(jìn)行有效估計。

        OFDM頻偏估計算法可以分為數(shù)據(jù)輔助型(DA)和非數(shù)據(jù)輔助型(NDA)兩類。其中,數(shù)據(jù)輔助型的優(yōu)點是快速計算、精度高,但是降低了系統(tǒng)的有效性[3-5];而非數(shù)據(jù)輔助型計算復(fù)雜,但不占用系統(tǒng)帶寬,是學(xué)界研究的熱點[6-8]。本文重點研究數(shù)據(jù)非輔助型的頻偏估計。

        文獻(xiàn)[6]利用循環(huán)前綴和原始信息的對稱關(guān)系實現(xiàn)頻偏的NDA輔助估計。由于循環(huán)前綴長度的限制,如果信噪比較低則估計精度大受影響。因為該算法僅利用了部分比特信息,因此不能達(dá)到所有信息的最優(yōu)判決。文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[8]都是利用OFDM系統(tǒng)的虛子載波進(jìn)行盲頻偏估計,分別為ESPRIT算法和MUSIC算法,它們的估計精度高,估計范圍可以擴(kuò)展至整個帶寬內(nèi)。但是這兩種方法分別涉及到接收數(shù)據(jù)矩陣奇異值分解和高階代價函數(shù)的求解的問題,因此復(fù)雜度極高,實際系統(tǒng)難以實現(xiàn)。文獻(xiàn)[9]利用多天線技術(shù)的特點簡化了盲頻偏估計的復(fù)雜度。

        本文研究的背景為OFDM技術(shù)在短波通信中的應(yīng)用。文獻(xiàn)[10]提出了一種短波39音的頻偏估計算法。而帶有卷積編碼的差分OFDM調(diào)制是一個實用的短波通信調(diào)制方式,這種調(diào)制方式使解調(diào)端對時間同步的要求降低(同步點只需落在循環(huán)前綴以內(nèi)),而且也無需進(jìn)行復(fù)雜的信道估計和均衡,這大大地簡化了系統(tǒng)的復(fù)雜度。但是,載波頻偏仍然會引起解調(diào)時相位差的偏移,使系統(tǒng)的性能下降。本文基于信息似然比最大準(zhǔn)則,提出利用OFDM差分調(diào)制中頻偏引起相位變化的特點,并聯(lián)合MAP譯碼的盲頻偏估計算法。

        2 卷積編碼的差分OFDM系統(tǒng)模型

        OFDM系統(tǒng)的FFT變換點數(shù)為M,系統(tǒng)采用卷積碼編碼,整個卷積編碼長度為T=PM,用序列bi(i=1,2,…,T)表示。首先,進(jìn)行串/并轉(zhuǎn)換、BPSK調(diào)制,得到M×P矩陣X,然后進(jìn)行差分調(diào)制,得到并行信息S,它是一個M×P+1矩陣。經(jīng)過IFFT變換,加上MCP位的循環(huán)前綴,再經(jīng)過并/串轉(zhuǎn)換就得到了發(fā)射信號s。發(fā)射系統(tǒng)的框圖如圖1所示。

        圖1 OFDM發(fā)射系統(tǒng)Fig.1 The transmitter structure of OFDM system

        在接收端,考慮到加性高斯白噪聲(AWGN)、載波頻偏和信道衰落的影響,接收信號的時域表示為

        expj2πm(k+ε)/M+np,m

        (1)

        式中,p=0,1,2,…,P;m=0,1,2,…,M-1;Sp,k表示第p幀OFDM信號的第k個IFFT輸入的復(fù)數(shù)值;Hk表示第k個子載波的衰落(假設(shè)為一個實數(shù));ε表示歸一化載波頻偏,這里僅考慮小數(shù)倍頻偏(ε<0.5);np,m表示加性高斯白噪聲的IFFT輸出。

        接收端假設(shè)第一幀OFDM符號的初始相位為θ0,所以第p幀的相位為[9]

        φp=2πεp*(M+MCP)+MCP/M+θ0,
        p=0,1,2,…,P

        (2)

        當(dāng)同步點落在循環(huán)前綴內(nèi)-l時,則FFT輸出的頻域數(shù)據(jù)為

        (3)

        3 差分OFDM迭代頻偏估計

        3.1 似然比最大化準(zhǔn)則

        從式(3)可以看出,第p幀OFDM信號的第m個接收值的相位可以表示成:

        (4)

        第p+1幀OFDM信號的第m個接收值的相位可以表示為

        (5)

        經(jīng)過差分解調(diào)的相位差為

        Δφp,m=φRp+1,m-φRp,m=

        φSp+1,m-φSp,m+φp+1-φp=

        φSp+1,m-φSp,m+2πεM+MCP/M

        (6)

        由上式可知,差分解調(diào)的輸出僅與原始差分相位φSp+1,m-φSp,m和載波頻偏(ε)有關(guān),與信道的衰落(Hm)和同步點位置(-l只要落在循環(huán)前綴之內(nèi))無關(guān),所以差分解調(diào)后的結(jié)果為

        (7)

        由式(7)可知,差分解調(diào)的結(jié)果是一個與頻偏有關(guān)的函數(shù)。由于MAP譯碼器的輸入要求是信息的先驗對數(shù)似然比,假設(shè)Yp,m服從高斯分布N(1,σ2),所以Yp,m的先驗似然比可以表示為

        (8)

        利用對數(shù)最大后驗概率(Log-MAP)算法計算編碼比特的對數(shù)似然比(LLR)。卷積碼所有碼字符號的LLR可以表示成[11]:

        LLRYp,m=λ1Yp,m+

        (9)

        式中,λ2Yp,m表示碼比特Yp,m的外信息;s+是使得Yp,m=+1時,由狀態(tài)s轉(zhuǎn)換到狀態(tài)s′的狀態(tài)對的集合;s-是使得Yp,m=-1時,由狀態(tài)s轉(zhuǎn)換到狀態(tài)s′的狀態(tài)對的集合;αk-1(s)表示達(dá)到狀態(tài)s的前向遞推概率;βk(s′)表示到達(dá)狀態(tài)s′的后向遞推概率;γk(s,s′)表示s到s′之間的路徑度量。

        由式(8)可知,Yp,m的對數(shù)似然比是關(guān)于Yp,m的函數(shù),而Yp,m是關(guān)于頻偏的函數(shù),所以對數(shù)似然比也是關(guān)于頻偏的函數(shù)。若可以達(dá)到最優(yōu)判決,則一定存在一個頻偏值使得解調(diào)的對數(shù)似然比LLR(Yp,m)的模值之和達(dá)到最大,可以表示為

        (10)

        3.2 頻偏提取過程

        (11)

        (12)

        綜合所有的信息得到頻偏估計的均值為

        (13)

        所以迭代頻偏估計的步驟如下:

        3.3 多天線系統(tǒng)框圖

        利用多天線接收時,如果接收天線間距離等于或大于半個波長,那么從不同的天線上收到的信號包絡(luò)基本是非相關(guān)的。根據(jù)本文算法,若想實現(xiàn)空間分集,只需將多路信號差分解調(diào)后得到的結(jié)果Yp,m根據(jù)式(8)求出信息的先驗似然比,直接進(jìn)行相加就可以達(dá)到最大比率合并。然后,將合并的值進(jìn)行MAP譯碼就可以得到后驗似然比,將其判決后分別反饋給各路信號的頻偏提取步驟就可以了。解調(diào)步驟只比單天線接收多一步合并,實現(xiàn)簡單,實現(xiàn)框圖如圖2所示。

        圖2 多天線接收系統(tǒng)框圖Fig.2 Receiver structure of multi-antenna

        4 仿真和實驗分析

        4.1 計算機(jī)仿真分析

        為了檢驗本算法,首先進(jìn)行計算機(jī)仿真實驗。計算機(jī)仿真完全按照具體實驗得到的數(shù)據(jù)規(guī)格進(jìn)行設(shè)置。仿真實驗的參數(shù)如表1所示。

        表1 仿真參數(shù)Table 1 Parameters for computer simulation

        計算機(jī)仿真實驗的流程為:按照信號規(guī)格進(jìn)行OFDM調(diào)制,并生成WAV文件;利用短波信道仿真軟件Pathsim1.0對WAV文件進(jìn)行處理,按照惡劣短波信道模型,進(jìn)行信道參數(shù)選擇;然后讀出WAV文件,利用本文算法進(jìn)行頻偏提取和信號解調(diào)。圖3為頻偏估計均方誤差(MSE)性能曲線,圖4為系統(tǒng)解調(diào)誤碼率(BER)性能曲線,從這兩幅圖中可以看出,頻偏估計的精度和系統(tǒng)誤碼率性能都隨著迭代次數(shù)的增加而提高,且隨著信噪比增加成指數(shù)形式下降。

        圖3 頻偏估計均方誤差性能Fig.3 MSE performance of frequency offset estimation

        圖4 系統(tǒng)誤碼率性能Fig.4 BER performance of the system

        4.2 短波通信實驗結(jié)果分析

        本次實驗的系統(tǒng)如圖5所示,實驗時間為2010年2月3日~2010年2月6日。通信發(fā)射地點為湖北武漢,接收地點為湖北天門和天津薊縣,通信距離分別為100 km和1 000 km。由于實驗屬于中、近距離通信,所以天線類型選擇近垂直(NVIS)傘形發(fā)射天線,且選擇的發(fā)射頻率為天線的諧振頻率點(6.013 MHz)。電臺選擇為最大發(fā)射功率100 W。實驗過程為:利用MATLAB軟件按照表1的參數(shù)規(guī)格調(diào)制數(shù)據(jù)并生成WAV信號文件,通過音頻線送入短波電臺,選擇使用LSB(單邊帶)模式, 將音頻信號調(diào)制成射頻信號發(fā)射出去;接收電臺以同樣的模式接收信號,通過音頻線輸入聲卡,計算機(jī)利用錄音軟件將信號錄下存成WAV文件,最后利用MATLAB讀取WAV文件并對數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理。

        圖5 短波通信實驗示意圖Fig.5 The structure of HF communication

        經(jīng)過4天的實驗,接收到了持續(xù)30 h、約4G的數(shù)據(jù)。有些數(shù)據(jù)由于受到電臺干擾較強(qiáng)或信號能量較弱而不能用于解調(diào)。按時間將整個通信過程分為4個時段,兩個接收點的接收情況如表2所示。天門接收點距離發(fā)射點僅100 km,所以電波的入射角較大,白天電離層密度高可以充分反射電波,所以接收效果較好;晚上電離層密度下降,大部分電波穿過電離層,因此接收效果急劇下降。天津接收點的接收距離遠(yuǎn),電波入射角小,因此接收效果受到電離層密度變化影響較小。

        表2 短波通信實驗數(shù)據(jù)Table 2 Data of HF communication

        由于在實際接收系統(tǒng)中精確的頻偏量是未知的,因此不能通過計算系統(tǒng)載波頻偏的均方誤差來證明算法在實際系統(tǒng)中的有效性,只能通過計算差分解調(diào)的誤碼率來驗證載波頻偏估計的精度。選擇兩個接收端接收效果都比較好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,2010年2月4日8:00~11:00。圖6為兩路輸入與單路輸入時差分解調(diào)的誤碼率性能比較,其中,單路輸入選擇的是天門接收的數(shù)據(jù)。實際系統(tǒng)中一個信息段的信噪比是基本不變的。由于系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)是重復(fù)發(fā)送的,有利于分析不同信噪比下系統(tǒng)差分解調(diào)的性能。

        圖6 OFDM系統(tǒng)的誤碼率性能Fig.6 BER performance of OFDM system

        從圖6中可以看出,無論是單天線接收還是多天線接收,系統(tǒng)的誤碼率性能都隨著迭代次數(shù)的增加而提高,實測數(shù)據(jù)說明了本文算法的有效性。從圖6中還可以看出,多天線接收系統(tǒng)的性能要遠(yuǎn)高于單天線接收系統(tǒng),相同迭代次數(shù)時多天線接收比單天線系統(tǒng)性能至少有2 dB的提高。這也說明似然比的合并可以實現(xiàn)最大比率合并,是最優(yōu)的分集方式。

        5 結(jié)束語

        本文結(jié)合MAP譯碼算法提出的似然比最大化的盲頻偏估計算法,是OFDM技術(shù)在短波通信中應(yīng)用的一次探索。該算法以實驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以對數(shù)似然比最大化為準(zhǔn)則,因此對OFDM應(yīng)用于短波通信有著重要現(xiàn)實意義和理論意義。公式推導(dǎo)證明算法實現(xiàn)簡單,且能夠?qū)崿F(xiàn)信號的最優(yōu)檢測。仿真和實際數(shù)據(jù)解調(diào)充分證明了該算法可以進(jìn)行迭代優(yōu)化,且易于進(jìn)行多路信號的綜合處理。算法的不足之處在于其估計的頻偏范圍不大,這是下一步繼續(xù)改進(jìn)的重點。

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