戈勇華,羅仁澤,,黨煜蒲,易 丹

(1.重慶郵電大學(xué)光纖通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室光互聯(lián)網(wǎng)研究所,重慶 400065;2.西南石油大學(xué),成都 610500)

1 引 言

正交頻分復(fù)用(OFDM)是一種多載波調(diào)制方式,其最大的優(yōu)點(diǎn)是抗頻率選擇性衰落的能力強(qiáng)、頻譜利用率高,已經(jīng)應(yīng)用在許多通信領(lǐng)域中[1],如數(shù)字地面廣播電視(DVB-T)、數(shù)字音頻廣播(DAB)、無線局域網(wǎng)(WALN)等。

在高速移動(dòng)環(huán)境下,由于傳輸信道的多徑時(shí)延導(dǎo)致了定時(shí)偏移;同時(shí),由于發(fā)射機(jī)和接收機(jī)兩端振蕩器的不穩(wěn)定性和多普勒效應(yīng)導(dǎo)致了載波頻偏。因此,需要進(jìn)行時(shí)間同步和頻率同步,以良好的定時(shí)來確定OFDM幀的起始位置,保信號(hào)的正確解調(diào)。

本文對(duì)具有代表性的算法進(jìn)行分析和仿真比較,指出其存在的不足之處,同時(shí)給出了提高時(shí)間同步性能的幾點(diǎn)建議。

2 同步算法

現(xiàn)有的同步技術(shù)主要是通過序列的相關(guān)性來獲取同步信息,一個(gè)良好相關(guān)性的序列可以獲取較高的系統(tǒng)時(shí)間準(zhǔn)確率。根據(jù)同步算法所利用的數(shù)據(jù)及方式不同,可以大致分為4類:基于循環(huán)前綴的同步算法、插入訓(xùn)練序列同步算法、插入導(dǎo)頻時(shí)間同步算法和疊加訓(xùn)練序列時(shí)間同步算法。

2.1 基于循環(huán)前綴的同步算法

為了有效對(duì)抗符號(hào)間干擾(ISI)和信道干擾(ICI),將OFDM符號(hào)后面的部分插入到該符號(hào)的前面,構(gòu)成循環(huán)前綴(CP)。在接收端,觀察相隔一個(gè)符號(hào)長(zhǎng)度為N的兩個(gè)接收符號(hào)間的相關(guān)性一般采用延時(shí)相關(guān)的算法[2]。

文獻(xiàn)[3-10]的改進(jìn)算法通過多個(gè)循環(huán)前綴的信息獲得更優(yōu)的同步性能,其中文獻(xiàn)[3,5,7,8]采用最大似然(ML)算法,通過引入信噪比和加權(quán)因子的方式來減小 ISI的影響,改善了算法的性能;文獻(xiàn)[4]通過減小采樣時(shí)鐘頻率偏移的敏感性,利用大的運(yùn)算量和復(fù)雜度來換取高的同步性能;文獻(xiàn)[10]通過融合循環(huán)前綴信息和PN序列的相關(guān)來改善時(shí)間同步性能,但是算法所獲得性能仍不理想。

該算法的優(yōu)點(diǎn):利用循環(huán)前綴包含的信息進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算而獲取同步,不需要其它訓(xùn)練序列,可以在失步后,很快建立同步。但由于OFDM系統(tǒng)特有的抗多徑信道干擾能力,此類方法在多徑信道下,系統(tǒng)的同步性能不會(huì)下降很多。利用檢測(cè)相關(guān)峰值法時(shí),受到定時(shí)點(diǎn)附近的峰值點(diǎn)影響比較大,對(duì)檢測(cè)干擾很大,影響了系統(tǒng)的同步性能;同時(shí),此類方法使用的是循環(huán)前綴中不受ISI影響的區(qū)域來尋找最大的時(shí)間頻率估計(jì),但這種不受影響的區(qū)域在實(shí)際應(yīng)用過程中很難準(zhǔn)確地識(shí)別出來,這將影響系統(tǒng)的同步性能。

2.2 插入訓(xùn)練序列同步算法

基于訓(xùn)練序列的OFDM系統(tǒng)同步方法其基本思想是:在發(fā)射端,將訓(xùn)練序列插入一個(gè)完整OFDM數(shù)據(jù)符號(hào)前或者是由多個(gè)OFDM數(shù)據(jù)符號(hào)構(gòu)成的幀前;而在接收端,利用插入訓(xùn)練序列良好的自相關(guān)性來進(jìn)行定時(shí)信息的提取及頻偏估計(jì)等。

文獻(xiàn)[11]提出PN序列進(jìn)行同步,利用兩個(gè)相同的OFDM訓(xùn)練模塊插入分組或幀的頭部,利用相同結(jié)構(gòu)之間的時(shí)域相關(guān)性來進(jìn)行頻偏的估計(jì)。這種估計(jì)的同步精度高,但捕獲范圍小;若增大捕獲范圍,同步精度將會(huì)降低。文獻(xiàn)[12]利用兩個(gè)訓(xùn)練符號(hào)來完成時(shí)間頻率同步。采用的是第一個(gè)訓(xùn)練符號(hào)由前后完全相同的兩部分序列組成,利用這兩部分的相關(guān)性,通過尋找其相關(guān)的最大值來完成符號(hào)同步。該方法有很強(qiáng)的時(shí)頻偏估計(jì)能力,計(jì)算復(fù)雜度不高。但是,在信噪比較高的情況下,該方法的相關(guān)峰值出現(xiàn)一個(gè)較寬的峰值平臺(tái),影響了同步的準(zhǔn)確率。

文獻(xiàn)[13]對(duì)Schmidl訓(xùn)練符號(hào)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn),將訓(xùn)練符號(hào)列分成4部分,改進(jìn)后的目標(biāo)函數(shù)比較尖銳,提高了符號(hào)定時(shí)的準(zhǔn)確度。文獻(xiàn)[14]引入了序列的共軛對(duì)稱特性,對(duì)序列進(jìn)行重新構(gòu)造,改進(jìn)后的定時(shí)度量函數(shù)具有單一的峰值,大大提高了定時(shí)準(zhǔn)確度,但Park算法在信噪比較低的情況下峰值不明顯,旁瓣比較多,影響了系統(tǒng)的同步性能。

文獻(xiàn)[15]提出利用重復(fù)PN序列的OFDM時(shí)間頻率同步算法,主要是將長(zhǎng)度為N的序列按照PN序列的長(zhǎng)度分成若干份,在接收端,利用PN序列良好的自相關(guān)性來提取同步信息。該算法具有時(shí)間同步準(zhǔn)確率高、頻率同步估計(jì)范圍和精度可調(diào)節(jié)等性能。

文獻(xiàn)[11-19]中的時(shí)間同步算法均在時(shí)域內(nèi)進(jìn)行,同步算法主要依據(jù)構(gòu)造訓(xùn)練序列的不同來實(shí)現(xiàn)的。構(gòu)造一個(gè)具有較好的優(yōu)良相關(guān)性的新序列進(jìn)行同步算法是提高系統(tǒng)同步準(zhǔn)確的關(guān)鍵,特別是引進(jìn)序列的共軛對(duì)稱結(jié)構(gòu)可以大大增加系統(tǒng)的同步性能。但是,此類算法存在缺陷,在頻率資源有限的情況下,插入的訓(xùn)練序列占用頻帶資源,從而降低了頻譜的利用率;同時(shí),所插入的訓(xùn)練序列獨(dú)占發(fā)射功率,在一定程度上降低了發(fā)射機(jī)的效率。還有,在信噪比較低的情況下,該類方法的同步準(zhǔn)確率較低。

2.3 插入導(dǎo)頻時(shí)間同步算法

傳統(tǒng)采用導(dǎo)頻同步主要是在頻域內(nèi)插入導(dǎo)頻,利用事先插入的導(dǎo)頻符號(hào)在頻域內(nèi)的相關(guān)性,遵循ML估計(jì)準(zhǔn)則。

文獻(xiàn)[20]基于連續(xù)導(dǎo)頻,利用導(dǎo)頻之間的相關(guān)性獲取同步,在DVB-T系統(tǒng)中獲得了較好的性能。文獻(xiàn)[21]通過在頻域插入離散導(dǎo)頻符號(hào),并將幀設(shè)計(jì)為具有共軛性結(jié)構(gòu),使得系統(tǒng)同步性能得到改善。

實(shí)質(zhì)上,利用頻域插入導(dǎo)頻獲取同步性能與導(dǎo)頻的設(shè)計(jì)密切相關(guān),應(yīng)用于歐洲的DVB-T系統(tǒng)中。但這些導(dǎo)頻占用了寶貴的頻帶資源,因此在其它系統(tǒng)中的使用將受到限制。同時(shí),在高速移動(dòng)環(huán)境下DVB-T系統(tǒng)的同步性能改進(jìn)仍然是學(xué)術(shù)界研究的難點(diǎn)。

2.4 疊加訓(xùn)練序列時(shí)間同步算法

疊加訓(xùn)練序列時(shí)間同步算法主要是與插入訓(xùn)練序列時(shí)間同步算法進(jìn)行區(qū)分。疊加訓(xùn)練序列的思想起源于 1965年[22]。將疊加訓(xùn)練序列最早用于OFDM系統(tǒng)中同步的是文獻(xiàn)[23]。后來,文獻(xiàn)[24]基于疊加訓(xùn)練序列提出了同步算法。其主要思想是:在發(fā)射端,將訓(xùn)練序列乘以相應(yīng)的功率分配因子后在一個(gè)符號(hào)周期內(nèi)與數(shù)據(jù)同時(shí)發(fā)送;在接收端,利用本地序列與接收信號(hào)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算,對(duì)所疊加訓(xùn)練序列進(jìn)行能量累積來實(shí)現(xiàn)時(shí)間同步。

文獻(xiàn)[24]針對(duì)疊加PN序列的OFDM系統(tǒng)提出了一種時(shí)間頻率同步算法,將訓(xùn)練序列c(n)乘以功率分配因子 β后再加到用戶數(shù)據(jù)上,為了保持總能量不變,將用戶數(shù)據(jù)乘以功率分配結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 疊加訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Structure of superimposed training sequence

文獻(xiàn)[25]提出了一種疊加訓(xùn)練序列的同步算法,采用最大似然法(ML)準(zhǔn)則進(jìn)行時(shí)間、頻率估計(jì),獲得了較好的同步性能,但該算法中采用了信道的信噪比,在實(shí)際的應(yīng)用中,信道的信噪比難以確定,這將影響算法的實(shí)際應(yīng)用。文獻(xiàn)[26]提出了兩種不同的重復(fù)周期且具有良好自相關(guān)性的m序列分別疊加在用戶的偶數(shù)和奇數(shù)幀的幀同步算法,通過接收信號(hào)與本地m序列進(jìn)行相關(guān)來獲取同步,算法性能較好,但該算法使用時(shí)疊加了兩個(gè)用戶幀,這將降低發(fā)射機(jī)的功效,同時(shí)影響系統(tǒng)的誤碼率性能。

雖然采用疊加訓(xùn)練序列來實(shí)現(xiàn)同步能夠獲得較好的同步性能,但也存在一個(gè)非常關(guān)鍵的技術(shù)問題。由于訓(xùn)練序列疊加在OFDM用戶數(shù)據(jù)上,對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響并導(dǎo)致系統(tǒng)的誤碼性能下降。因此,必須在接收端提出相應(yīng)的消除機(jī)制來減小訓(xùn)練序列對(duì)系統(tǒng)誤碼性能的影響。

3 同步算法比較分析

仿真參數(shù)設(shè)置:OFDM系統(tǒng)子載波數(shù) Nc=256,CP的長(zhǎng)度Ncp=N/4,調(diào)制方式為4-QAM,多徑信道數(shù) L=6。

從圖2中可以看出,每個(gè)峰值代表的是接收信號(hào)延時(shí)N點(diǎn)后的相關(guān)值,即循環(huán)前綴相關(guān)運(yùn)算后所累積的能量值,一旦失步后,可以利用其它峰值來重新建立同步。

圖2 利用循環(huán)前綴的同步算法相關(guān)峰值Fig.2 Correlation peak of synchronization algorithms by using cyclic prefix

從圖3中可以看出,Schmidl時(shí)間同步算法隨著信噪比的增加,出現(xiàn)了峰值平臺(tái),且峰值不尖銳,這將給同步的判斷帶來模糊性。

圖3 Schmidl時(shí)間同步算法相關(guān)峰值Fig.3 Schmidl′s timing metric correlation peak

從圖4可以看出,H.Minn時(shí)間同步算法比Schmidl時(shí)間同步算法有所改進(jìn),出現(xiàn)了比較尖銳的峰值,但這種算法的模糊性比較大,且同步準(zhǔn)確率不高。

圖4 H.Minn時(shí)間同步算法相關(guān)峰值Fig.4 H.Minn′s timing metric correlation peak

Park時(shí)間同步算法是在H.Minn的訓(xùn)練結(jié)構(gòu)中引進(jìn)共軛對(duì)稱結(jié)構(gòu),從圖5中可以看出,該算法具有單一的峰值性,利用時(shí)間同步判斷,同步準(zhǔn)確率比較高,但這種算法旁瓣比較多,特別是利用設(shè)定門限值來判斷的時(shí)候,可能給同步判斷帶來影響。

圖5 Park時(shí)間同步算法相關(guān)峰值(多徑信道)Fig.5 Park′s timing metric correlation peak(multi-channel)

從圖6中可以看出,疊加訓(xùn)練序列時(shí)間同步算法具有較好的單一峰值性,且旁瓣比較少,這將給同步判斷帶來很大的有利條件。

圖6 疊加訓(xùn)練序列時(shí)間同步算法相關(guān)峰值(多徑信道)Fig.6 Superimposed training timing metriccorrelation peak(multi-channel)

圖7為高斯信道下不同時(shí)間同步算法在相同的信噪比下的同步正確率對(duì)比。從圖7中可以看出,在相同信噪比下,疊加訓(xùn)練序列具有較好的同步正確率?；谘h(huán)前綴的時(shí)間同步算法其同步性能較差,主要是相關(guān)峰值無法達(dá)到像Park和疊加訓(xùn)練序列同步算法單一的尖峰值。Schmidl時(shí)間同步算法與其它的同步算法相比,性能最差,主要是峰值平臺(tái)給估計(jì)同步帶來模糊性。

圖7 不同時(shí)間同步算法性能對(duì)比Fig.7 Performance comparison among different timing algorithms

4 時(shí)間同步算法研究與展望

目前,對(duì)OFDM無線通信系統(tǒng)的時(shí)間同步算法研究已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展,但現(xiàn)有的時(shí)間同步算法還有待提高,本文認(rèn)為可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行進(jìn)一步的研究。

(1)由于OFDM無線通信系統(tǒng)的時(shí)間同步算法都采用序列的相關(guān)性來取得同步信息,當(dāng)達(dá)到同步時(shí)刻,相關(guān)性最強(qiáng),峰值最大,因此,尋找具有較好相關(guān)性能的序列,可以提高同步的準(zhǔn)確度。近幾年來,由于CAZAC序列具有恒包絡(luò)和自相關(guān)函數(shù)為零的良好性質(zhì),可以減小放大器非線性的影響,提高OFDM系統(tǒng)同步和信道估計(jì)的性能,因而基于CAZAC序列的訓(xùn)練符號(hào)設(shè)計(jì)和同步算法得到了廣泛的研究。

(2)通過H.Minn對(duì)Schmidl序列結(jié)構(gòu)改進(jìn)及經(jīng)典Park算法的提出可以得到啟示,通過改變訓(xùn)練序列及引進(jìn)共軛對(duì)稱性,重新構(gòu)造新的序列結(jié)構(gòu),可以提高系統(tǒng)的同步精度。

(3)由于無線頻譜資源的有限,采用疊加訓(xùn)練序列的同步方法可以解決插入訓(xùn)練序列占用頻帶的缺陷,且不獨(dú)占發(fā)射機(jī)的所有發(fā)射平均功率,因此,提高了系統(tǒng)的傳輸效率,這為以后的學(xué)者提供了有效的研究方向,但同時(shí)應(yīng)想辦法解決疊加訓(xùn)練序列對(duì)用戶數(shù)據(jù)的影響。

(4)目前,大多學(xué)者都忽略了循環(huán)前綴含有豐富的信息,通過充分利用循環(huán)前綴的信息,聯(lián)合其它同步算法,可以增加定時(shí)符號(hào)算法峰值,有效提高系統(tǒng)的同步性能,一旦失步后,還可以利用循環(huán)前綴來建立同步。

(5)性能評(píng)價(jià)模型?，F(xiàn)有OFDM無線通信系統(tǒng)時(shí)間同步算法之間的性能對(duì)比都是通過相同運(yùn)行環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行,因此建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的性能評(píng)價(jià)模型也是一個(gè)值得研究的方向。

總之,本文通過對(duì)現(xiàn)有的時(shí)間同步算法進(jìn)行了分類,給出了經(jīng)典時(shí)間同步算法的仿真圖,為廣大學(xué)者提供了進(jìn)一步改進(jìn)同步準(zhǔn)確率的方向。OFDM無線通信系統(tǒng)時(shí)間同步是一個(gè)研究熱點(diǎn)領(lǐng)域,其中還有許多問題亟待解決,值得我們的關(guān)注和進(jìn)一步研究。

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