CN100454917C - 基于异种间距频域训练序列的频偏估计方法 - Google Patents

Abstract

基于异种间距频域训练序列的频偏估计方法是一种应用于OFDM(正交频分复用)系统及其它分块传输系统的频率同步方法，由不等间距频域序列和等间距频域序列所组成的该种训练序列其两部分的能量可调节，但总能量保持不变；同时，该异种间距频域训练序列的长度M也是可调的；为了对抗符号间干扰，在该训练序列前面插入了长度为N_g的循环前缀；不等间距频域序列由M_D个不等间距的导频组成；等间距频域序列由M_U个相同间距的导频所组成，由具有循环正交性能的“Chu”序列产生；该方法快速可靠、负载比较小、捕获范围大、可以抗多径效应、估计精度高、实现复杂度低、既适于连续数据传输又适于分组数据传输。

Description

基于异种间距频域训练序列的频偏估计方法

技术领域

本发明是一种应用于OFDM(正交频分复用)系统及其它分块传输系统的频率同步方法，属于移动通信中的同步技术领域。

背景技术

频率同步是移动通信系统能正常通信的前提。为了能够支持高速数据业务，未来移动通信系统将是宽带、多(收、发)天线的系统，而OFDM是未来移动通信系统的重要候选方案。对于未来移动无线通信来说，宽带无线信道的时变特性会对载波频率产生影响，使其发生偏移，从而破坏OFDM系统内子载波之间的正交性。与单载波系统相比，OFDM系统对载波频偏更为敏感，如何减少子载波间干扰ICI对系统性能的影响，是OFdM系统能得到广泛应用的前提之一。传统的频率同步方法都是或者基于频域训练序列或者基于时域训练序列来对载波频偏进行估计的，它们都有这样那样的缺点：不适合分组数据传输、负载过高、捕获范围小、不能抗多径、估计性能不理想、计算复杂度高。

发明内容

技术问题：本发明的目的是克服以上缺点，提供一种参数可调的异种间距频域训练序列结构，并据此进一步提供一种快速可靠、负载比较小、捕获范围大、可以抗多径效应、估计精度高、实现复杂度低、既适于连续数据传输又适于分组数据传输的基于异种间距频域训练序列的频偏估计方法。

技术方案：本发明的参数可调的异种间距频域训练序列结构，主要由包含M_D个不等间距导频的不等间距频域序列和包含M_U个等间距导频的等间距频域序列组成；为了对抗ISI(符号间干扰)，在该种训练序列前面插入了长度为N_g的循环前缀。在整个训练序列能量ξ恒定(ξ＝M)的约束条件下，不等间距频域序列与等间距频域序列两者能量ξ₁、ξ₂的比值，即ξ₁∶ξ₂＝α，可以调节；同时，整个序列的长度M、两部分序列中所包含的频域序列的个数M_D和M_U也都是可调的。通过选取适当的参数，可以使相应的频偏估计器获得不同的性能，从而可以应用到不同的无线移动场景中。

本发明的基于参数可调的异种间距频域训练序列的载波频偏估计方法为：

(1)根据接收的时域序列作粗频偏估计，并得到相应的频域序列；

(2)将上述频域序列所包含的不等间距序列及邻近子载波置零；

(3)将(2)所得到的频域序列变换到时域作粗频偏校正；

(4)根据上述经过粗频偏校正后的时域序列作细频偏估计；

(5)将估计出的粗频偏值和细频偏值相加，得到总的频偏估计值。

其中，基于接收的时域序列作粗频偏估计的方法，其具体实现步骤为：

(1)根据接收的时域序列计算其周期图；

(2)对相应周期图用冒泡法作峰值幅度搜索；

(3)根据查找表确定所找到的峰值导频在集合

中的索引值；

(4)计算所找到的峰值频域导频的偏移量并将其归一化到N，从而确定粗频偏估计值。

其中，集合表示异种间距频域训练序列中M_D个不等间距导频的索引值；N是一个OFDM符号所包含的子载波的个数。

所述的查找表，其存储内容如下：

其中，

为异种间距频域训练序列中M_D个不等间距导频的索引值。

有益效果：

1、引入异种间距频域训练序列的概念，充分利用了不等间距频域序列和等间距频域序列各自的优点，从而可以获得最优的估计性能。

2、采用查找表，充分利用不等能量异种间距频域训练序列的结构特点，提高了粗频偏估计的正确概率，极大的减少了完成粗频偏估计的时间消耗；而通过采用循环正交时域序列所获得的等间距频域序列也极大的改善了细频偏估计算法的精度。

3、根据实际载波频偏大小及具体应用场景的不同，选取长度不同的频域训练序列，从而获得最优的负载性能折衷权衡。

本发明提出的频偏估计算法能用于任何分块传输系统。

本发明主要考虑如何在移动通信系统中减少系统负载，降低估计算法的复杂度，提高系统性能，使得系统能更高效地支持高速数据业务。

附图说明

图1是本发明的异种间距频域训练序列结构示意图。其中，为异种间距频域训练序列中M_D个不等间距导频的索引值；为异种间距频域训练序列中M_U个等间距导频的索引值；为异种间距频域训练序列中M_C个非零导频的索引值；M_C＝M_D+M_U；M为异种间距频域训练序列的总长度；ξ₁、ξ₂、ξ分别为异种间距频域训练序列中不等间距导频、等间距导频和非零导频的能量值。

图2是基于异种间距频域训练序列的频偏估计方法示意图。

图3是基于异种间距频域训练序列的频偏估计算法的实现结构示意图。它包括复用装置、FFT(快速傅立叶变换)装置、平方装置、峰值幅度搜索装置、峰值导频索引计算装置、偏移量计算及归一化装置、共轭装置、置零装置、乘法装置、乘法累加装置、相角计算装置、加法装置。

具体实施方式

假设一个OFDM符号所包含的子载波数目为N，循环前缀的长度为N_g，异种间距频域训练序列的长度为M，由M_D个不等间距导频和M_U个等间距导频所组成。其中，不等间距频域序列的索引用

表示，等间距频域序列的索引用

表示；两种导频的总体能量之比设为ξ₁∶ξ₂＝α。令M_C＝M_D+M_U，则上述非零导频序列可以表示为 ${\tilde{p}}_{M_C}={[{\tilde{p}}_{c_0},{\tilde{p}}_{c_1},...{\tilde{p}}_{c_{M_C-1}}]}^T.$

接收的时域序列经过FFT运算后，计算其周期图后作峰值幅度搜索，然后经过峰值导频索引值计算单元，接着计算峰值导频的偏移量并将其归一化到N后即得到相应的粗频偏估计值，然后根据所得到的粗频偏估计值将上述频域序列所包含的不等间距导频及邻近子载波置零，之后做IFFT(反傅立叶变换)运算将置零后的序列转换到时域，并进行粗频偏校正；将校正后的时域序列送到细频偏估计单元即可得到细频偏估计值；最后，将粗、细频偏估计值相加，输出总的频偏估计值。

具体算法描述如下：

受归一化频偏ε影响的接收时域序列表达式可以写成：

[公式一]

其中，φ为由于定时误差或者维纳相位噪声而引入的相位偏差， $\stackrel{\‾}{F}=[f_{c_0},f_{c_1},...,f_{c_{M_C-1}}]$ 为M×M_C的IFFT变换矩阵，w为加性高斯白噪声信号。然后，通过FFT运算计算接收序列的周期图：

$\mathrm{\Ξ}\left(k\right)={\left|\underset{n=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_n{e}^{-j2\mathrm{\πnk}/M}\right|}^2,k=\mathrm{0,1},...,M-1$ [公式二]

将上述信号送到峰值幅度搜索单元，找到如下最大值：

$\mathrm{\ζ}=\underset{k\∈[0,M-1]}{\arg \max }\left\{\mathrm{\Ξ}\left(k\right)\right\}$ [公式三]

然后，根据查找表定位该峰值导频信号在集合

中的索引值，即：

$\mathrm{\κ}=\underset{k\∈[0,M_D-1]}{\arg \max }\left\{\underset{g=0}{\overset{M_D-2}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Ξ}\right[{\left(({\mathrm{\Π}}_{k,g}+\mathrm{\ζ})\right)}_M\left]\right\}$ [公式四]

其中，∏_k，g表示存储在查找表中第k行第g列的内容。将上式结果送到偏移量计算及归一化模块，即可得到粗频偏估计值，

$\mathrm{\δ}=\frac{N}{M}(\mathrm{\ζ}-d_{\mathrm{\κ}})$ [公式五]

[公式六]

将经过FFT运算后得到的频域序列送到置零模块按下式做置零运算，

[公式七]

然后，经过IFFT运算将置零后的频域序列转换到时域，并将该时域序列送到相应的粗频偏校正模块：

[公式八]

将校正后的时域序列依次送到细频偏估计模块即可得到细频偏估计值如下：

[公式九]

其中，X＝M/M_U； ${\mathrm{\Ω}}_m=\frac{6(X-m)(X-m+1){-0.25X}^2}{X(X^2-1)},1\≤m\≤X/2;$

最后，将估计出的粗、细频偏估计值送到加法器即可得到总的频偏估计值如下：

$\stackrel{\′}{e}={\stackrel{\′}{e}}_c+{\stackrel{\′}{e}}_f$ [公式十]

根据以上描述，可以得到基于异种间距频域训练序列的频偏估计算法的实现步骤如下：

(1)根据接收的时域序列作粗频偏估计，并得到相应的频域序列；

(2)将上述频域序列所包含的不等间距序列及邻近子载波置零；

(3)将(2)所得到的频域序列变换到时域作粗频偏校正；

(4)根据上述经过粗频偏校正后的时域序列作细频偏估计；

(5)将估计出的粗频偏值和细频偏值相加，得到总的频偏估计值。

其中，基于异种间距频域训练序列的粗频偏估计算法，其具体实现步骤为：

(1)根据接收的时域序列计算其周期图；

(2)对相应周期图用冒泡法作峰值幅度搜索；

(3)根据查找表确定所找到的峰值导频在集合

中的索引值；

(4)计算所找到的峰值导频的偏移量并将其归一化到N，从而确定粗频偏估计值。

其中，集合

表示异种间距频域训练序列中M_D个不等间距导频的索引值；N是一个OFDM符号所包含的子载波的个数。

FFT装置和平方装置完成公式[二]中包含的运算，峰值幅度搜索装置完成公式[三]，峰值导频索引值计算装置完成公式[四]，偏移量计算及归一化装置完成公式[五]、公式[六]，置零装置完成公式[七]，共轭装置及FFT装置完成IFFT运算，乘法装置完成粗频偏校正运算(公式[八])，两个乘法累加装置、乘法装置、及相角计算装置合起来完成细频偏校正运算(公式[九])，加法装置完成总的频偏估计运算(公式[十])。

Claims (2)

1、一种基于异种间距频域训练序列的频偏估计方法，其特征在于：由不等间距频域序列和等间距频域序列所组成的该种训练序列其两部分的能量可调节，但总能量保持不变；同时，该异种间距频域训练序列的长度M也是可调的；为了对抗符号间干扰，在该训练序列前面插入了长度为N_g的循环前缀；不等间距频域序列由M_D个不等间距的导频组成；等间距频域序列由M_U个相同间距的导频所组成，由具有循环正交性能的“Chu”序列产生；

该频偏估计方法为：

步骤1)、根据接收的时域序列作粗频偏估计，并得到相应的频域序列；

步骤2)、将上述频域序列所包含的不等间距序列及邻近子载波置零；

步骤3)、将步骤2)所得到的频域序列变换到时域作粗频偏校正；

步骤4)、根据上述经过粗频偏校正后的时域序列作细频偏估计；

步骤5)、将估计出的粗频偏值和细频偏值相加，得到总的频偏估计值。

2、根据权利要求1所述的基于异种间距频域训练序列的频偏估计方法，其特征在于根据接收的时域序列作粗频偏估计的方法是：根据接收的时域序列的周期图，基于查找表来进行粗频偏估计，其具体实现步骤如下：

(1)根据接收的时域序列计算其周期图；

(2)对相应周期图用冒泡法作峰值幅度搜索；

(3)根据查找表确定所找到的峰值导频在集合

中的索引值；

(4)计算所找到的峰值导频的偏移量并将其归一化到N，从而确定粗频偏估计值；

其中，集合

表示异种间距频域训练序列中M_D个不等间距导频的索引值；N是一个OFDM符号所包含的子载波的个数。

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