張 慧,顏 彪

(1.鹽城工業(yè)職業(yè)技術學院，江蘇 鹽城 224000；2.揚州大學 信息工程學院，江蘇 揚州 225009)

0 引言

目前5G通信技術的研究正在如火如荼地開展[1]，5G技術能實現(xiàn)海量終端互聯(lián)、更高數(shù)據(jù)傳輸速率、更大系統(tǒng)容量、更低時延以及更小功耗。多輸入多輸出濾波器組多載波 (Multiple Input Multiple Output Filter Bank Multi Carrier,MIMO-FBMC)技術已無法滿足5G移動通信系統(tǒng)的需求，濾波器組多載波(Filter Bank Multi Carrier,FBMC)系統(tǒng)具有頻譜效率高、旁瓣功率低和時頻聚焦特性良好的優(yōu)勢。MIMO技術具備大幅度提高系統(tǒng)容量和降低系統(tǒng)誤碼率的優(yōu)點，因此二者結合形成的MIMO-FBMC技術能很好適應5G系統(tǒng)的高需求。

不過，MIMO-FBMC系統(tǒng)在高速移動環(huán)境下的通信過程中，容易產(chǎn)生符號定時偏移和載波頻率偏移，這就要求MIMO-FBMC系統(tǒng)要很好地解決定時同步和頻率同步的問題，從而更好地實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠行院涂煽啃?。已?jīng)有大量學者和專家對通信系統(tǒng)的同步技術進行了分析和研究[2-4]，盲同步、基于數(shù)據(jù)輔助類的同步以及半盲同步等。比較常用的是基于數(shù)據(jù)輔助類的同步方法，主要分為導頻結構同步和訓練序列同步[5-6]。任壯等人在原有同步算法的基礎上[7]，利用FBMC系統(tǒng)符號之間的重疊結構特點，設計了新的訓練序列結構，利用滑動窗口算法提高了多徑衰落信道下的符號定時估計精度。丁勇等人提出了一種基于訓練序列和最小均方算法的載波同步算法[8]，利用訓練序列移除調制相位，采用最小均方算法，節(jié)省了系統(tǒng)資源，消除了噪聲干擾，增大了頻偏估計范圍。王思撥等人為了提高通信系統(tǒng)中頻率同步算法的精度、增大估計范圍[9]，設計了共軛對稱性的訓練序列結構，根據(jù)接收端的頻域訓練序列進行循環(huán)移位同步估計，結果表明，小數(shù)倍頻偏估計范圍得到擴大，整數(shù)倍頻偏估計的正確概率也得到提高。本文以經(jīng)典的同步方法Schmidl算法[10]和Minn算法[11]的訓練序列結構為基礎，利用ZC(Zadoff-Chu)序列來構造訓練序列[12-14]，并對序列進行結構改進。改進算法繼續(xù)采用經(jīng)典算法的定時度量函數(shù)，利用序列三部分的相關性，結合度量函數(shù)和頻偏估計公式得到更為精確的符號定時估計值和載波頻偏估計值，并對其進行仿真驗證和分析。

1 系統(tǒng)模型

圖1 MIMO-FBMC系統(tǒng)模型

發(fā)射天線p上的發(fā)送信號為：

(1)

式中，m表示第m個子載波，n表示第n個符號周期。

為了保證子載波上的信道衰落平坦，子載波的帶寬要足夠小。在發(fā)射端，各發(fā)送天線的發(fā)射信號可表示為：

(2)

式中，m0表示第m0個子載波，n0表示第n0個符號周期。

發(fā)送端信號經(jīng)過發(fā)射機發(fā)出后，歷經(jīng)L條多徑信道，到達接收機端，接收天線q上的接收信號為：

(3)

2 同步方法改進

2.1 ZC序列介紹

ZC序列{s(p)(k)}定義為：

(4)

式中，M和N互為質數(shù)，N=uv2，u，v，q為任意正整數(shù)。

ZC序列有良好的相關性(循環(huán)移位特性),即自相關峰值尖銳，良好的互相關特性,即互相關值接近于零。

2.2 訓練序列的設計

Schmidl算法、Minn算法以及改進算法的訓練序列結構設計如圖2所示。

圖2 訓練序列結構

改進的訓練序列結構由3部分訓練符號構成，第2部分重復第1部分的訓練符號，第3部分的前后2半部分分別重復第2部分的后半部分，改進算法多天線上發(fā)送的訓練序列結構通過循環(huán)移位來實現(xiàn)，循環(huán)移位長度根據(jù)系統(tǒng)仿真的性能來確定，本文設計的訓練序列結構框圖如圖3所示。

圖3 改進訓練序列結構

2.3 方法改進

Schmidl算法的定時度量函數(shù)為：

(5)

式中，P(d)為延遲相關函數(shù)，R(d)為歸一化能量公式，分別可表示為 ：

(6)

(7)

Minn算法的定時度量函數(shù)與Schmidl算法一致，由于導頻結構改進了，能量歸一化公式為：

(8)

本文改進算法定時度量函數(shù)定義為：

(9)

式中，分子由2部分組成，根據(jù)改進導頻結構可知分子第1部分表示導頻結構中的第1段導頻與第2段導頻的延遲相關函數(shù)，第2部分表示第2段導頻與第3段導頻的延遲相關函數(shù)，各部分如下所示。

(10)

(11)

C(d)=C1(d)+C2(d)，

(12)

其中，分母由2部分組成，分母第1部分表示導頻結構中的第1段導頻歸一化能量，第2部分表示第2段導頻歸一化能量，各部分如下所示。

(13)

(14)

P(d)=P1(d)+P2(d)。

(15)

當式(9)的定時度量函數(shù)取得最大值時，可以獲得符號定時的定時起始點為：

(16)

將式(16)中得到的定時估計值代入到頻偏估計公式得到頻偏估計值為：

(17)

3 仿真分析

利用Matlab仿真平臺對提出的基于訓練序列的同步改進方法進行了仿真，并在表1中給出了相關仿真參數(shù)。

表1 仿真參數(shù)

系統(tǒng)參數(shù)數(shù)值子載波數(shù)目收發(fā)天線數(shù)量歸一化頻偏ε調制方式帶寬/MHz采樣速率/GHz信道模型5122?20.2OQAM206多徑瑞利衰落信道

圖4顯示了多徑瑞利衰落信道下，采用Schmidl算法、Minn算法以及本文改進算法的定時度量函數(shù)與信噪比之間的關系曲線?？梢钥闯?，Schmidl算法的定時度量曲線在曲線的峰值位置出現(xiàn)了“平臺”區(qū)域，導致符號定時的正確率會受到影響；在Schmidl算法基礎上改進的Minn算法的定時度量曲線雖然在峰值位置也存在一定程度的“平臺”效應，但定時性能所受到的影響有所減?。槐疚母倪M算法，由于改進了導頻結構以及算法結構，一定程度上增強了相關性，使定時度量函數(shù)曲線更加尖銳，提高了定時性能。

圖4 定時度量函數(shù)曲線

圖5顯示了多徑瑞利衰落信道下，采用Schmidl算法、Minn算法及本文改進算法的定時正確率與信噪比之間的關系曲線?？梢钥闯?，信噪比低于10 dB時，Schmidl算法和Minn算法的定時正確率低于本文的改進算法；而在信噪比高于10 dB后，3種算法的定時正確率較為接近。

圖5 定時正確率關系曲線

圖6顯示了多徑瑞利衰落信道下，采用Schmidl算法、Minn算法以及本文改進算法的定時誤碼率與信噪比之間的關系曲線?？梢钥闯?，在Schmidl算法基礎上改進的Minn算法的定時誤碼率明顯低于Schmidl算法的定時誤碼率，而本文改進算法的定時誤碼率也低于Minn算法的定時誤碼率。

圖6 誤碼率關系曲線

圖7 均方誤差關系曲線

圖7顯示了多徑瑞利衰落信道下，采用Schmidl算法、Minn算法以及本文改進算法的頻偏估計的均方誤差與信噪比之間的關系曲線。可以看出，Schmidl算法的頻偏估計均方誤差幾乎不隨信噪比的增加而發(fā)生大的改變，而 Minn算法和改進算法頻偏估計的均方誤差隨著信噪比的增加而顯著降低，改進算法的均方誤差性能更好一些。

4 結束語

本文對MIMO-FBMC系統(tǒng)的傳統(tǒng)同步算法進行了改進，通過Matlab進行仿真驗證并對仿真結果進行了分析。結果表明，改進算法與Schmidl算法和Minn算法相比，定時度量函數(shù)的“平臺”效應得到明顯改善，定時正確率也有一定的提高，誤碼率明顯降低，載波頻偏估計的均方誤差較Schmidl算法明顯降低，稍低于Minn算法。改進算法使MIMO-FBMC系統(tǒng)的整體同步性能得到了提高，并且一定程度上減少了運算量。