張 峰，田 園，2

(1.中國科學(xué)研究院自動(dòng)化所，北京100190;2.中國地質(zhì)大學(xué)(北京)地球物理與信息技術(shù)學(xué)院，北京 100083)

中國移動(dòng)多媒體廣播(CMMB)系統(tǒng)物理層調(diào)制方式采用正交頻分復(fù)用(OFDM)技術(shù)［1］，把整個(gè)信道分成互相正交的子信道，具有頻譜利用率高且抗多徑衰落能力強(qiáng)的特點(diǎn)。但由于解調(diào)時(shí)子載波間必須保持嚴(yán)格的正交性，所以O(shè)FDM系統(tǒng)對定時(shí)誤差和載波頻偏的敏感程度比單載波高得多［2］，CMMB接收機(jī)中同步算法的選擇對系統(tǒng)性能有較大影響。

CMMB數(shù)據(jù)時(shí)隙結(jié)構(gòu)如圖1所示［1］。每一時(shí)隙的起始位置有兩個(gè)完全相同的同步信號，這兩個(gè)同步信號是具有很強(qiáng)相關(guān)性的偽隨機(jī)序列。由文獻(xiàn)［3－6］可知，如果將這兩個(gè)同步信號互相關(guān)，會(huì)得到一個(gè)很大的相關(guān)值;而如果同步信號與相鄰的OFDM符號互相關(guān)，其相關(guān)值會(huì)有明顯降低。粗同步模塊中通過檢測相關(guān)值的峰值來捕獲CMMB時(shí)隙并給出FFT開窗定時(shí)信息。

圖1 CMMB數(shù)據(jù)時(shí)隙結(jié)構(gòu)

1 CMMB粗同步算法原理

利用同步信號具有強(qiáng)相關(guān)性這一特點(diǎn)，CMMB接收機(jī)的粗同步模塊采用最大相關(guān)算法(MC算法)［7－8］，其原理為:從接收數(shù)據(jù)中存儲一段數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)頭開始取4096點(diǎn)的滑動(dòng)窗，將滑動(dòng)窗內(nèi)前2048點(diǎn)與后2048點(diǎn)分別互相關(guān)并求和，相關(guān)和達(dá)到峰值時(shí)對應(yīng)的滑動(dòng)窗的位置即為同步信號出現(xiàn)的位置。檢測到同步信號位置后，可推算得到CMMB數(shù)據(jù)幀中其他符號的位置。圖2為CMMB定時(shí)粗同步模塊的基本框圖。

圖2 CMMB定時(shí)粗同步框圖

圖2中，設(shè)存儲的數(shù)據(jù)段長度為N，滑動(dòng)窗中相關(guān)和的表達(dá)式為

由于相鄰兩個(gè)滑動(dòng)窗求相關(guān)和時(shí)只相差一組數(shù)據(jù)，為降低運(yùn)算量，r(t)可以遞歸表示為

相關(guān)和取最大值時(shí)，滑動(dòng)窗中的4096點(diǎn)即為同步信號，同步信號偏移位置(即第1個(gè)同步信號的第1點(diǎn))d由式(3)求出

在8 MHz模式下，1個(gè)CMMB時(shí)隙包含25萬個(gè)數(shù)據(jù)［1］，粗同步算法中，如果處理的數(shù)據(jù)段長度僅等于250000，可能會(huì)出現(xiàn)同步信號分布在數(shù)據(jù)段兩端的情況而無法得到相關(guān)和的峰值。為保證提取的數(shù)據(jù)段中包含1個(gè)完整的同步信號，數(shù)據(jù)段的長度需滿足N≥254095。如圖3所示，滑動(dòng)窗在最后4096點(diǎn)處可包含1個(gè)完整的同步信號。

圖3 數(shù)據(jù)段中同步信號分布情況

2 利用DSP實(shí)現(xiàn)CMMB粗同步的優(yōu)缺點(diǎn)

2.1 基于DSP的CMMB接收機(jī)的優(yōu)點(diǎn)

傳統(tǒng)的CMMB接收機(jī)大多采用硬件電路實(shí)現(xiàn)。硬件電路具有結(jié)構(gòu)簡單、易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，但其結(jié)構(gòu)固定不可修改，因此也帶來環(huán)境適應(yīng)性差、無法兼容其他標(biāo)準(zhǔn)等缺點(diǎn)。

采用DSP實(shí)現(xiàn)CMMB接收機(jī)，一方面可以通過檢測到的信道環(huán)境實(shí)時(shí)調(diào)整軟件中算法的實(shí)現(xiàn)方式，從而實(shí)現(xiàn)接收性能和運(yùn)算量的最優(yōu)結(jié)合，另一方面由于基于OFDM技術(shù)的通信系統(tǒng)(如LTE，CMMB)的同步算法原理相同，在不改動(dòng)系統(tǒng)硬件的基礎(chǔ)上可通過修改軟件中的算法實(shí)現(xiàn)多標(biāo)準(zhǔn)通信系統(tǒng)間的轉(zhuǎn)換，從而降低系統(tǒng)的整體成本。

2.2 基于DSP的粗同步算法面臨的問題

在DSP中實(shí)現(xiàn)粗同步算法時(shí)，需要先將數(shù)據(jù)存儲下來，再進(jìn)行同步頭搜索。第1節(jié)介紹的粗同步算法中需要一次存儲254095個(gè)16 bit復(fù)數(shù)，占用約8 Mbit空間，由于手持設(shè)備的功耗和面積的限制，無法配置如此巨大的存儲器空間，因此必須對算法進(jìn)行優(yōu)化并減小需要的存儲器空間。筆者針對DSP片內(nèi)存儲器小的限制，提出了一種基于分段搜索的并且在DSP上實(shí)現(xiàn)的粗同步改進(jìn)算法。

3 基于分段搜索的粗同步改進(jìn)算法

由CMMB時(shí)隙結(jié)構(gòu)可知，每個(gè)時(shí)隙開頭都有2個(gè)已知的同步信號，也就是說，不同時(shí)隙中所包含的同步信號相同。又由于每個(gè)時(shí)隙持續(xù)25 ms，且在接收到的信號中同步信號位置是未知的，則同步信號可描述為位置未知且每隔25 ms出現(xiàn)1次的周期信號。在存儲空間足夠大的情況下，需連續(xù)存儲254095個(gè)數(shù)據(jù)，且檢測到同步信號的最小時(shí)長為25.4095 ms。

為節(jié)省存儲空間，分段搜索算法的主要思想為:將一次處理的數(shù)據(jù)段長度從一個(gè)時(shí)隙減小到較短的數(shù)據(jù)段，利用同步信號出現(xiàn)的周期性，通過對多個(gè)數(shù)據(jù)段分別搜索得到同步頭位置。實(shí)現(xiàn)時(shí)將一個(gè)時(shí)隙數(shù)據(jù)分為若干段，這些數(shù)據(jù)段在時(shí)隙中取不同位置，相鄰兩個(gè)數(shù)據(jù)段邊緣互相重合，所有數(shù)據(jù)段聯(lián)合起來組成一個(gè)完整的時(shí)隙，如圖4所示。每次僅存儲其中的一段數(shù)據(jù)，之后空出一定的時(shí)間對這段數(shù)據(jù)處理，處理時(shí)應(yīng)用式(1)～(3)。粗同步模塊中循環(huán)進(jìn)行“存儲—處理”的操作直到檢測到同步信號，流程圖如圖5所示。

圖4 算法中提取數(shù)據(jù)段的分布

圖5 基于DSP的粗同步算法流程圖

其中規(guī)定數(shù)據(jù)段的存儲長度為N，數(shù)據(jù)段處理時(shí)間等效數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)P。由于DSP處理器處理時(shí)長P大于數(shù)據(jù)存儲長度N，在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的同時(shí)不保存新的數(shù)據(jù)，因此，這部分信號將丟失，考慮到同步信號的周期性及分段數(shù)據(jù)的覆蓋性，此部分信號在其后的時(shí)隙中就進(jìn)行檢測。最長檢測時(shí)間由數(shù)據(jù)段的存儲長度N和數(shù)據(jù)段處理時(shí)間P決定。

不同時(shí)隙中時(shí)域上相鄰的兩段數(shù)據(jù)間應(yīng)有M≥4095點(diǎn)相互重合的數(shù)據(jù)，以避免同步信號正好位于兩段數(shù)據(jù)之間的情況。

4 改進(jìn)算法性能分析

實(shí)際參數(shù)N和P是通過綜合考慮DSP的存儲能力和運(yùn)算處理時(shí)間來確定，減小N是以檢測時(shí)間變長且檢測時(shí)隙增多為代價(jià)的，正如第3節(jié)中所述，檢測時(shí)間延長尚對系統(tǒng)性能無影響。

4.1 改進(jìn)算法分析及測試

圖4中，設(shè)定存儲長度N=35000點(diǎn)、處理長度P=50000點(diǎn)、重合數(shù)據(jù)M=5000點(diǎn)，數(shù)據(jù)處理流程如下:每個(gè)“存儲—處理”周期占用85000個(gè)點(diǎn)。先存儲35000個(gè)點(diǎn)，利用接收其后50000個(gè)點(diǎn)的時(shí)間對存儲的350000個(gè)點(diǎn)進(jìn)行處理，檢測這350000點(diǎn)的相關(guān)和的峰值并將其與本地產(chǎn)生的模板進(jìn)行模板匹配，匹配成功則說明這段數(shù)據(jù)中包含同步信息，這時(shí)給出同步定時(shí)位置并退出粗同步模塊;匹配失敗說明這段數(shù)據(jù)中不包含同步信息，還需要在下一數(shù)據(jù)段中進(jìn)行檢測匹配。

圖4給出了需要檢測的數(shù)據(jù)段的位置在3個(gè)時(shí)隙中的分布情況，圖中第4行表示將所有數(shù)據(jù)段聯(lián)合起來的情況，可以看出9個(gè)數(shù)據(jù)段可以覆蓋一個(gè)完整的時(shí)隙。由于在接收到的時(shí)隙中同步信號的位置是未知的，如果同步信號在數(shù)據(jù)段1中，那么在第1個(gè)時(shí)隙的第1個(gè)數(shù)據(jù)段就可匹配成功，檢測時(shí)間最短，運(yùn)算量最少;如果同步信號包含在數(shù)據(jù)段9中，這時(shí)需要檢測的時(shí)間最長，需要到第3個(gè)時(shí)隙的最后1個(gè)數(shù)據(jù)段才能匹配到同步頭，同時(shí)運(yùn)算量也最多。

按照以上參數(shù)在AD公司TS101S處理器上進(jìn)行測試。設(shè)定工作頻率為150 MHz(實(shí)際手持設(shè)備中芯片處理能力和工作頻率受限，以上參數(shù)需要重新設(shè)定)，實(shí)測處理1個(gè)數(shù)據(jù)段的時(shí)間為4.3092 ms，小于數(shù)據(jù)段處理時(shí)間5 ms，滿足設(shè)計(jì)要求。

綜合以上分析，利用本文介紹的粗同步算法，以N=35000點(diǎn)，P=50000點(diǎn)為例，最多在3個(gè)時(shí)隙內(nèi)就可以檢測到定時(shí)信息。

4.2 性能對比

由于基于硬件實(shí)現(xiàn)的粗同步模塊和基于DSP實(shí)現(xiàn)的粗同步模塊都采用式(1)～(3)的運(yùn)算過程，所以兩種方法在不同信道環(huán)境下表現(xiàn)出的性能是相同的。本文提出的基于DSP的分段存儲的改進(jìn)算法優(yōu)點(diǎn)在于:在不改變算法性能的前提下，解決了數(shù)據(jù)存儲空間過大導(dǎo)致無法在DSP內(nèi)實(shí)現(xiàn)的缺點(diǎn)，從而進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)處理速度。表1中分析比較了存儲一個(gè)時(shí)隙數(shù)據(jù)和分段存儲數(shù)據(jù)兩種算法的性能。

表1 性能參數(shù)比較

對兩種算法的參數(shù)進(jìn)行分析:

1)對比兩種算法需要的存儲空間，傳統(tǒng)算法需要8 Mbit內(nèi)存，改進(jìn)后的算法則僅需要1 Mbit左右，有利于DSP實(shí)現(xiàn)。

2)對比兩種算法的檢測時(shí)間，分析圖4可知，當(dāng)同步信號的位置出現(xiàn)在前2個(gè)時(shí)隙的數(shù)據(jù)段中時(shí)，也就是說，如果在前2個(gè)時(shí)隙就能檢測到同步頭，改進(jìn)算法在檢測時(shí)間和運(yùn)算量方面都是優(yōu)于傳統(tǒng)算法的;只有當(dāng)同步信號處在第3個(gè)時(shí)隙的數(shù)據(jù)段中時(shí)(數(shù)據(jù)段3，6，9)，傳統(tǒng)算法的檢測時(shí)間比改進(jìn)算法的檢測時(shí)間短。計(jì)算得知:改進(jìn)算法檢測到同步頭最慢的情況(同步頭在數(shù)據(jù)段9中時(shí))會(huì)比傳統(tǒng)算法的時(shí)間長31.3 ms，僅略長于一幀數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)性能影響很小。

3)對比兩種算法的運(yùn)算量，與檢測時(shí)間相似，觀察表1及圖4可知，只有當(dāng)同步信息在數(shù)據(jù)段9中時(shí)，改進(jìn)算法的運(yùn)算量才大于傳統(tǒng)算法，比傳統(tǒng)算法多做了24536次滑動(dòng)相關(guān)運(yùn)算;其他情況下，改進(jìn)算法的運(yùn)算量均小于傳統(tǒng)算法。同時(shí)，運(yùn)算量的減小也減少了電池電量的消耗。

5 結(jié)論

這里介紹了一種基于DSP的粗同步算法，該算法降低了數(shù)據(jù)存儲量，并且可以將數(shù)據(jù)存儲在DSP片內(nèi)。仿真結(jié)果表明:在不降低算法性能的前提下，該算法實(shí)現(xiàn)了降低存儲空間并準(zhǔn)確定時(shí)的目的。對于手持設(shè)備來說，這樣既提高了數(shù)據(jù)處理速度又減小了手持設(shè)備的體積。這種算法不僅為CMMB接收機(jī)模塊提供了一種在DSP片內(nèi)存儲數(shù)據(jù)的方案，對基于DSP的其他通信系統(tǒng)中定時(shí)同步算法的設(shè)計(jì)也具有參考意義。

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