楊國慶,蘇 鳳
(煙臺南山學(xué)院計(jì)算機(jī)與電氣自動化學(xué)院,山東煙臺 265713)
正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系統(tǒng)作為多載波系統(tǒng)無法通過分析眼圖找到最佳采樣時刻,定時偏差較單載波系統(tǒng)更為敏感。定時估計(jì)不準(zhǔn)確就可能引起嚴(yán)重的碼間干擾,并且載波頻率偏差估計(jì)是在定時估計(jì)后進(jìn)行的,定時估計(jì)的不準(zhǔn)確,也會引起頻偏估計(jì)不準(zhǔn)確,從而破壞子載波之間的正交性,引起嚴(yán)重的載波間干擾[1,2]。定時估計(jì)方法主要分2類:一類是在 OFDM幀中加入訓(xùn)練序列來實(shí)現(xiàn),這類算法精度較高,但一定程度上降低了數(shù)據(jù)傳輸效率。另一類使用OFDM符號本身的循環(huán)前綴來實(shí)現(xiàn),不需額外數(shù)據(jù),適用于DAB、DVB等數(shù)據(jù)幀循環(huán)前綴較長的系統(tǒng)[3]。主要研究了基于循環(huán)前綴的定時同步算法,并在最大似然估計(jì)算法的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)算法并進(jìn)行了仿真。
OFDM的基本思想是將高速數(shù)據(jù)流串并轉(zhuǎn)換為N路速率較低的子數(shù)據(jù)流,用它們分別去調(diào)制N路頻率正交的子載波后再并行傳輸。子數(shù)據(jù)流的速率是串并轉(zhuǎn)換前的1/N,即符號周期擴(kuò)大了N倍,遠(yuǎn)大于信道的最大延時,這樣就把一個寬帶頻率選擇性信道劃分成N個窄帶平坦衰落信道,使系統(tǒng)的抗多徑衰落、脈沖干擾的能力增強(qiáng)并具有較高的頻譜利用率。
OFDM符號包含多個經(jīng)相移鍵控(PSK)或正交幅度調(diào)制(QAM)的子載波。如果N表示子載波個數(shù),L表示循環(huán)前綴的長度,dn(n=0,1,2,…,N-1)是分配給每個子信道的數(shù)據(jù)符號,則OFDM符號可表示為:
接收端采樣的數(shù)據(jù)可表示為:
式中,h(n)為多徑衰落信道模型,φ為載波相位偏移因子,ε為歸一化載波頻率偏差,n(k)為零均值的加性高斯白噪聲采樣。
Van de Beek J J提出的基于循環(huán)前綴的最大似然估計(jì)算法(Maximum Likelihood,ML)[4]是符號定時估計(jì)的經(jīng)典算法。OFDM符號循環(huán)前綴的L個樣本點(diǎn)和符號最后L個樣本點(diǎn)在干擾不大的情況下具有較強(qiáng)的相關(guān)性:樣本在循環(huán)前綴內(nèi),與其相隔N個樣本點(diǎn)的樣本是一致的,兩者具有很好的相關(guān)性;不在循環(huán)前綴內(nèi)時,兩樣本是相互獨(dú)立的。ML算法如圖1所示。
圖1 ML算法示意圖
設(shè)發(fā)射信號s(k)子載波個數(shù)為N,循環(huán)前綴長度為L。接收端信號存在2個不確定性:OFDM符號的開始時刻θ和接收端與發(fā)射端的相對頻差ε。接收端的基帶數(shù)字信號可表示為:
式中,n(k)為高斯噪聲的采樣。
由圖1可知一個OFDM符號有N+L個采樣點(diǎn),連續(xù)2N+L個樣本必包含一個完整的OFDM符號。假定OFDM符號起始位置為θ。定義2個集合I、I’:
式中,I是第i個OFDM符號的循環(huán)前綴,與OFDM符號中I’的元素相同。將2N+L個樣本點(diǎn)作為一向量:
相關(guān)關(guān)系如式(5):
[4]推導(dǎo)可得最大似然函數(shù):
算法在高斯信道下性能較好,通過相關(guān)運(yùn)算得到尖銳的相關(guān)峰;但在多徑衰落信道環(huán)境下由于循環(huán)前綴受到符號間干擾(ISI)的影響使得相關(guān)性減弱,得到的符號起始位置擺動較大,定時估計(jì)性能下降[5]。
針對ML算法在多徑衰落信道環(huán)境下定時估計(jì)性能下降的問題,Karthik等人提出了一種基于整體相關(guān)的定時估計(jì)算法(Ensemble Correlation,EC)[6]。該算法可檢測多徑時延帶來的影響并實(shí)現(xiàn)定時估計(jì)。多徑環(huán)境下,循環(huán)前綴一部分受到符號間干擾,通過長度為L的相關(guān)窗滑動獲得相關(guān)值,其中有一部分是具有相關(guān)性的,而另一部分則由于多徑帶來的符號間干擾的影響使得相關(guān)性減弱。EC算法采用總體相關(guān)來進(jìn)行相關(guān)檢測:檢測多個OFDM符號循環(huán)前綴的數(shù)據(jù)與其復(fù)制的序列中數(shù)據(jù)的相關(guān)性。觀察窗口由ML算法的2N+L個采樣點(diǎn)變?yōu)镸(M>2)個OFDM符號,滑動窗口由L個采樣點(diǎn)變?yōu)镹+L個采樣點(diǎn),算法如圖2所示。
圖2 EC算法原理圖
對接收序列 r(k),定義一個相關(guān)值 C(k),C(k)=r(k)r*(k+N)即序列的第1個數(shù)據(jù)與間隔N個采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)處理。對各個OFDM符號中相同位置上的數(shù)據(jù)與其對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)處理后求和。OFDM符號中相同位置的數(shù)據(jù)之間間隔為N+L個樣值點(diǎn),所以總體相關(guān)是取間隔為N+L個樣值點(diǎn)的數(shù)據(jù)與其對應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)后的值,再做求和處理。
這里定義一個整體相關(guān)系數(shù)ρ(k):
因?yàn)檎w相關(guān)函數(shù)逐一地檢測OFDM符號持續(xù)時間內(nèi)相同位置的數(shù)據(jù)經(jīng)過信道傳輸受到的影響,能較精確地檢測信道時延擴(kuò)展,并得到循環(huán)前綴中沒有受到符號間干擾的部分。采用EC算法可以保證定時估計(jì)能穩(wěn)定地落在循環(huán)前綴區(qū)域,但同時造成相關(guān)峰存在一個較長的平坦區(qū)域(未受ISI影響的循環(huán)前綴部分),引起定時估計(jì)的不準(zhǔn)確性并增加了檢測的復(fù)雜度。
因此,在EC算法的基礎(chǔ)上對算法進(jìn)行改進(jìn):利用EC算法得到未受符號間干擾的循環(huán)前綴(CP)的長度作為有效的截短循環(huán)長度進(jìn)行最大似然估計(jì),就能避免循環(huán)前綴受ISI影響帶來的相關(guān)性下降,得到準(zhǔn)確的定時估計(jì)。定義CL=length(ISI-free CP)為未受ISI影響的CP長度。
定義△=length(CP)-length(ISI-free CP)為截短CP距離OFDM符號起始位置的距離差。對截短CP進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算得到定時估計(jì):
仿真中所用的參數(shù)為:采用QPSK調(diào)制,子載波數(shù)N=2048,循環(huán)前綴 L=64,OFDM符號長度為224 μs,單個樣值點(diǎn) 0.1094 μs,信噪比 SNR 從 0 ~20 dB,每次遞增2 dB,每個SNR仿真1000次,EC算法中M=50,采用4徑衰落信道,時延分別為0、10、20、40個樣值點(diǎn),幅度衰落相對直達(dá)信號分別衰減0、10、20、25 dB。
通過仿真可知在高斯環(huán)境下,測度平臺由于白噪聲的影響出現(xiàn)細(xì)小的尖峰,如圖3所示,但循環(huán)前綴的每個樣值點(diǎn)都與其對應(yīng)的數(shù)據(jù)保持了較好的相關(guān)性,測度平臺仍然保持長度L。在多徑條件下,測度平臺的寬度隨著信道的時延擴(kuò)展而變窄,如圖4所示。改進(jìn)算法有效利用截短CP進(jìn)行最大似然估計(jì),提高了定時估計(jì)的準(zhǔn)確性并減小了檢測的復(fù)雜度,仿真表明改進(jìn)算法在高斯信道下與ML算法性能差別不大,在多徑環(huán)境下定時估計(jì)性能明顯提高,如圖5所示。
圖3 EC算法在高斯信道環(huán)境下的定時估計(jì)相關(guān)峰
圖4 EC算法在多徑衰落環(huán)境下的定時估計(jì)相關(guān)峰
圖5 2種定時同步算法性能仿真
針對OFDM信號在多徑環(huán)境中碼間干擾帶來的定時估計(jì)誤差,研究了一種基于整體相關(guān)的定時同步算法,通過擴(kuò)大檢測范圍減小了多徑衰落的影響。與傳統(tǒng)的ML算法相比較,在高斯信道環(huán)境和多徑衰落信道環(huán)境下都取得了較好的性能。
參考文獻(xiàn)
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