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        基于FFT頻偏估計算法改進與實現(xiàn)*

        2019-10-09 05:22:20范雪林樊小琴
        通信技術(shù) 2019年9期
        關鍵詞:符號信號

        王 菊,范雪林,樊小琴

        (中國電子科技集團公司第三十研究所,四川 成都 610041)

        0 引 言

        數(shù)字突發(fā)通信已被大量應用于衛(wèi)星時分多址(Time division multiple access,TDMA)系統(tǒng)和陸基移動蜂窩通信系統(tǒng)中,而π/4四相相對相移鍵控(Pi/4 Differential Quadrature Reference Phase Shift Keying,π/4 DQPSK)調(diào)制技術(shù)由于具有頻譜特性好、頻譜利用率高、抗多普勒頻移等顯著特點,在移動通信、衛(wèi)星通信中得到了廣泛應用[1-2]。

        由于突發(fā)信號特征,通常情況下,發(fā)射端會使用數(shù)據(jù)加前導碼的幀結(jié)構(gòu),利用數(shù)據(jù)之前的已知前導碼來進行信號檢測和同步[3]。在通信系統(tǒng)中,由于收發(fā)本振頻率之間存在頻差,而且對于部分移動通信系統(tǒng)還存在著較大的多普勒頻移,因此每次突發(fā)幀同步都需要進行載波頻偏估計和校正。

        文獻[4]提出了一種針對π/4 DQPSK調(diào)制方式的通信系統(tǒng),利用特殊前導碼,通過對前導碼做FFT來進行信號檢測和頻偏估計。該方法簡單易行,工程易實現(xiàn),但在實際通信過程中,考慮突發(fā)干擾和噪聲影響,本文在此基礎上進行適當改進,將前導碼字分為多段補零,通過多次快速傅立葉變換(Fast Fourier Transformation,F(xiàn)FT)計算頻偏,將頻偏估計結(jié)果排序,進行差值篩選,去除偏離較大值,將余下頻偏估計結(jié)果取均值作為最終估計結(jié)果,減少突發(fā)干擾的影響。

        1 信號模型

        信號傳輸模型如圖1所示。

        圖1 信號傳輸模型

        在發(fā)射端,前導碼插入數(shù)據(jù)前面,為了FFT計算頻偏具有良好的峰值,前導碼設計為“001100110011…….”,分成IQ兩路后,數(shù)據(jù)分別為”010101….”。將用戶數(shù)據(jù)和前導碼進行拼接后,經(jīng)過串并轉(zhuǎn)換,進行π/4DQPSK調(diào)制,成型濾波,得到s1(kT),然后上變頻,形成發(fā)射信號S(t)。S(t)經(jīng)過信道傳輸,在接收端,通過射頻接收信號R(t),然后經(jīng)過A/D變換,數(shù)字下變頻處理,得到數(shù)字基帶信號。

        其中,sk=Ik+j·Qk為調(diào)制符號信息,nk為復高斯白噪聲。然后對rk進行信號檢測,在檢測到信號后,利用前導碼進行頻偏估計,頻偏估計完成后進一步進行匹配濾波,定時同步,實現(xiàn)最佳采樣,最后進行差分解調(diào),恢復出原始信息[5-6]。

        2 算法描述及改進

        由于前導碼采用了“001100110011……”特殊設計,星座映射為相鄰星座點,經(jīng)過FFT變換后,同步頭信號的特征譜線具有明顯的尖峰。以同步頭L=64個符號,8倍采樣,SNR=5 dB,采樣率為96 KHz,符號速率為12 kHz,無頻偏時對同步頭做512點FFT變換,其頻譜特性如圖2所示。

        圖2 同步頭頻譜特性

        文獻[4]提出了利用同步頭的FFT變換完成信號檢測和頻偏估計。如圖2中幅度較高的譜線為同步頭信號的特征譜線,其幅度表征為信號功率,其X軸則表示頻率。無頻偏時,譜線的最大峰值位于零頻位置,有頻偏時同步頭的特征譜線與無頻偏時相比,最大點的位置會發(fā)生變化,這是由信道頻偏引起的,假設特征譜線中最大點的位置相對無頻偏時偏移為k,則其對應頻率為k/N×fs(N為FFT點數(shù),fs為采樣頻率),即為估計出的頻偏值[7-8]。

        為了提高頻偏估計精度和對抗同步頭中的短時突發(fā)干擾,本文在文獻[4]的基礎上進行改進,提出基于特殊前導碼的頻偏估計算法,具體步驟如下:

        (1)根據(jù)信號檢測的起始位置,對信號進行分段,例如同步頭L=64個符號,8倍采樣,共512個點,按照50個樣點滑動,即[x1,x2,x3…x256],[x51,x52,x53…x306]…[x251,x252,x253…x506]等劃分成 6段信號;

        (2)將分段后信號 [xn,xn+1,xn+2…xn+256]進行補零,補零個數(shù)為N-256(N為FFT點數(shù)),然后進行FFT變換,以便提高信號分辨率;

        (3)求取頻譜中的最大值位置nmax,然后估計頻偏值 Δf=(nmax-N/2)/N×fs;

        (4)依次求出每段頻偏估計值Δf1,Δf2,Δf3,Δf4,Δf5和 Δf6;

        (5)將所有頻偏估計值排序,兩兩進行差值比較,當差值大于設定門限,則去掉該頻偏估計值,對剩余頻偏估計值求均值作為當前信號的頻偏Δfmean。

        3 仿真及結(jié)果分析

        為了驗證基于特殊前導碼字FFT頻偏估計算法的有效性。對該算法進行計算機仿真,仿真條件和參數(shù)主要有:調(diào)制方式為π/4DQPSK調(diào)制,同步頭符號數(shù)L=64,8倍符號率采樣,采樣率為96 KHz,符號速率為12 kbps,SNR=5 dB。仿真在無突發(fā)干擾條件下,頻偏分別為100 Hz和1 kHz條件下,改進算法FFT點數(shù)取8192,改進前后頻偏估計結(jié)果。

        圖3-6的仿真結(jié)果可以看出,改進后估計值更精準,根據(jù)頻率估計的歸一化標準均方根誤差[9-10](Normalized root mean square error,NRMSE)定義:

        下面將改進前后NRMSE值進行對比分析。

        圖3 頻偏100 Hz條件下,改進前頻偏估計仿真結(jié)果

        圖4 頻偏100 Hz條件下,改進后頻偏估計仿真結(jié)果

        圖5 頻偏1 KHz條件下,改進前頻偏估計仿真結(jié)果

        圖6 頻偏1 KHz條件下,改進后頻偏估計仿真結(jié)果

        圖7給出了當頻偏為1 KHz條件下,不同信噪比條件下,改進前后,頻偏估計NRMSE的比較。從圖7中可以看出,改進后頻偏估計精度優(yōu)于改進前,該估計算法在低信噪比條件下,估計效果良好。

        圖7 改進前后頻偏估計NRMSE與信噪比關系對比仿真結(jié)果

        仿真在同步頭受短時突發(fā)干擾,頻偏為100 Hz條件下,改進前后頻偏估計結(jié)果。圖8和圖9給出了同步頭在受短時突發(fā)干擾的時域波形及干擾部分的頻域仿真結(jié)果。

        根據(jù)仿真結(jié)果圖10可以看出通過改進后算法在受短時突發(fā)干擾時,仍能有效估計頻偏。

        4 改進算法的FPGA實現(xiàn)

        改進后基于特殊前導碼FFT頻偏估計算法的現(xiàn)場可編程門陣列(Field-Programmable Gate Array,F(xiàn)PGA)實現(xiàn)框圖如圖11所示。

        圖8 短時突發(fā)干擾條件下時域仿真結(jié)果

        圖9 短時突發(fā)干擾條件下頻域仿真結(jié)果

        圖10 短時突發(fā)干擾條件下,頻偏估計NRMSE與信噪比關系對比仿真結(jié)果

        圖11 改進算法FPGA實現(xiàn)原理圖

        假設數(shù)據(jù)速率為12 kbps,采樣率為96 KHz,在FPGA實現(xiàn)時,根據(jù)信號檢測確定信號起始位置,通過深度為512的隨機存取存儲器(Random Access Memory,RAM)完成數(shù)據(jù)緩存,在完成256個符號緩存后,采用高倍時鐘讀出并補零,然后完成8 192個點FFT運算,計算當次頻偏值,并將頻偏值進行排序緩存,然后每多緩存50個點完成一次FFT運算,直到完成6次頻偏估計。為了在50個樣點時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)讀出,F(xiàn)PGA處理時鐘為4.8 MHz。完成6次頻偏估計后,將頻偏值進行比較,排除差值較大值,然后求取余下頻偏值均值,完成頻偏估計。其中modelsim仿真結(jié)果如圖12所示,F(xiàn)PGA為了計算方便,不直接計算頻率值,在完成偏移點估算后,再進行換算。

        圖12 改進算法FPGA實現(xiàn)modelsim仿真結(jié)果

        5 結(jié) 語

        從仿真結(jié)果可以看出,改進算法,通過增加適當?shù)耐筋^長度,能夠獲得更優(yōu)的頻率估計精度,抵抗短時突發(fā)干擾影響,算法實現(xiàn)簡單,易于工程硬件編程實現(xiàn)。

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