CN101018225A - Ofdm符号和频率同步及信道类型估计方法 - Google Patents

Abstract

一种OFDM符号和频率同步及信道类型估计方法，包括：得到OFDM符号粗略位置和小数频偏估计值；修正小数频偏；对本地或接收的频域训练序列重新排序；进行整数频偏粗略搜索，得到整数频偏的粗略范围；在整数频偏的粗略范围内进行整数频偏精细搜索，得到整数频偏估计和OFDM符号位置的估计值，并得到有效径位置，完成信道类型估计。采用了本发明的方案后，可以降低整数频偏搜索时的互相关运算次数，从而加快整数频偏搜索速度，不用增加新的器件就能提高同步效率，而且能够保证同步的效果。

Description

OFDM符号和频率同步及信道类型估计方法

技术领域

本发明涉及符号和频率同步及信道类型估计方法，尤其涉及利用特殊训练序列实现正交频分复用OFDM(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing)符号和频率同步及信道类型估计的方法。

背景技术

OFDM技术因为具有频谱效率高、信道均衡处理复杂度低的优点而被广泛的应用在第四代通信系统4G(Fourth-Generation Cellular Mobile PhoneSystems)和数字广播系统中，例如数字电视地面广播系统、移动多媒体广播系统(STIMI)等。

OFDM系统中，符号同步误差、发射机与接收机间频率的不同步将引入符号间干扰(ISI)和子载波间干扰(ICI)，造成接收性能下降。由于OFDM符号周期较长，对符号同步偏移不是很敏感，ISI得到了很好的抑制。但OFDM符号的子载波间隔小，系统对频率偏差十分敏感，频偏估计和修正是接收机同步处理的首要任务。

OFDM符号通过多径弥散信道造成信号衰落，信道类型的估计是有效信道估计的基础。

OFDM系统中，为保证快速有效的实现符号和频率同步，通常在帧结构里加入特殊训练序列，例如中国的移动多媒体广播系统(STIMI)在一个时隙中包含了2个相同的同步信号(特殊训练序列)。通常，特殊训练序列长度(L)与相邻特殊训练序列间隔长度D(见图1所示)之和小于一个OFDM符号的长度，以实现小数频偏的正确估计。

现有的利用特殊训练序列实现OFDM符号和频率同步及信道类型估计的算法分为时域实现和频域实现两种。

设接收信号r(t)，t＝0，1，…M，即共有M+1个采样点；其中包括2个相邻的完整的训练序列。通信系统的帧结构中，特殊训练序列和OFDM符号的相对位置固定，根据特殊训练序列位置和帧结构就能得到OFDM符号位置，在本文里不区分两者，均采用OFDM符号位置来进行表述。

一、时域实现步骤为：

(1)利用时间窗长度等于时域训练序列长度的滑动窗在接收信号中滑动，前、后窗内的接收信号做自相关运算，完成OFDM符号粗略位置和小数频偏的估计，见图1所示；

(2)设OFDM符号粗略位置估计为第Pc个采样点，估计的最大偏差为Pe个采样点，时域训练序列长度L个采样点，则在r(t)中抽取出L+2×Pe+1个采样点，修正其小数频偏r′(t)＝r(t)e^-jΔft，t＝Pc-Pe，…，Pc+Pe+L；

(3)r′(t)进行整数频偏调整r_k″(t)＝r′(t)e^-jkΔFt，ΔF为子载波间隔，k∈[-K，-K+1，…，K-1，K]，[-KΔF，…，KΔF]为整数频偏搜索范围；

(4)本地训练序列ref(t)(时域信号)与r_k″(t)在时域做互相关运算，对于每次频偏调整有2Pe+1个相关值CCor＝[CCorr_-Pc，…，CCorr_Pe]，设k＝K1时，相关值CCorr_Pf＝max(CCor)且大于门限值，则主径(多径信道中，信号最强的一径)的OFDM符号位置估计值为P＝Pc-Pe+Pf，整数频偏的估计值为K1×ΔF；

(5)r"_K1(t)＝r′(t)e^-jK1ΔFt与ref(t)的相关值超过门限的位置，就是有效径的位置，完成信道类型估计。

二、频域实现步骤中只有(4)和时域中不同，为：

(4)ref(t)与r_k″(t)利用快速傅立叶变换(FFT)做互相关运算。

上述实现OFDM符号和频率同步及信道类型估计的方法缺点是运算量大，同步时间长；特别是当发射机与接收机间频率存在巨大偏差时，整数频偏估计的运算量十分大，从而使同步时间很长。

发明内容

针对上述不足，本发明提供了一种OFDM符号和频率同步及信道类型估计的方法，采用分级的方式搜索整数频偏，能够加快整数频偏搜索速度从而减小同步时间。

本发明采用的技术方案是：

一种OFDM符号和频率同步及信道类型估计方法，其特征在于，包括：

(a)对接收信号进行自相关运算得到OFDM符号粗略位置和小数频偏估计值；

(b)修正接收信号小数频偏；

(c)利用OFDM符号粗略位置信息在接收信号中抽取一个完整的训练序列并对其进行傅立叶变换，得到接收的频域训练序列；

(d)对本地频域训练序列或接收的频域训练序列进行重新排序，使排序后的序列与原序列长度一样，并且与相对于原序列整数频偏为0到(Z-1)倍子载波间隔的Z个序列都部分相关，或是与相对于原序列整数频偏为0到-(Z-1)倍子载波间隔的Z个序列都部分相关；所述Z根据对信噪比损失和整数频偏速度的折中选择来进行取值；

(e)进行整数频偏粗略搜索，在整数频偏搜索范围里进行搜索，搜索步长为Z倍的子载波间隔；得到整数频偏的粗略范围；

(f)在所述整数频偏的粗略范围内进行整数频偏精细搜索，得到整数频偏估计值；

(g)根据上一步骤的结果得到OFDM符号位置的估计值，并得到有效径位置，完成信道类型估计。

进一步地，步骤(e)细化为：在整数频偏搜索范围内，按照不同的整数频偏值对本地频域训练序列或接收的频域训练序列进行调整，用于调整的整数频偏值间各相差Z倍的子载波间隔；将调整后的序列与另一序列进行互相关运算，根据互相关值最大时所调整的整数频偏值得到被调整序列的原始序列相对于另一序列的原始序列的整数频偏的粗略范围；所述本地频域训练序列和接收的频域训练序列中的一个为重新排序后的序列。

进一步地，所述整数频偏的粗略范围为：从互相关结果最大时所调整的整数频偏值加上(Z-1)倍的子载波间隔，到该值减去(Z-1)倍的子载波间隔。

进一步地，步骤(f)细化为：在所述整数频偏的粗略范围内，按照不同的整数频偏值对一个序列进行调整，用于调整的整数频偏值间各相差一倍的子载波间隔；所调整的序列为原始序列，并且与步骤(e)中调整的序列同为本地训练序列或同为接收训练序列；将调整后的序列与另一序列进行互相关运算；调整前的序列相对于另一序列的整数频偏估计值为互相关值最大时所调整的整数频偏值。

进一步地，所述调整的实现方法是对要调整的序列进行循环移位，移位的位数为所要调整的整数频偏值相对于子载波间隔的倍数。

进一步地，所述方法应用于移动多媒体广播领域，Z为2、3或4。

进一步地，所述步骤(a)细化为：

(a1)根据接收信号信噪比和预先设定的虚警概率和漏警概率计算N，对接收信号进行N倍下采样；

(a2)对下采样后的信号进行自相关运算得到OFDM符号粗略位置和小数频偏估计值。

进一步地，所述方法应用于移动多媒体广播领域，N为2、3或4。

进一步地，所述步骤(d)后还存在：(d1)对本地频域训练序列和接收的频域训练序列一起进行两倍下采样，所述本地频域训练序列和接收的频域训练序列中的一个为重新排序后的序列。

进一步地，所述调整的实现方法是对要调整的序列进行循环移位，移位的位数与2的乘积为所要调整的整数频偏值相对于子载波间隔的倍数。

采用了本发明的方案后，可以有效实现OFDM符号和频率同步及信道估计，并且大大降低了整数频偏搜索时的互相关运算次数，不用增加新的器件就能提高同步效率，而且能够保证同步的效果。

附图说明

图1为利用滑动窗抽取信号的示意图；

图2为本发明的OFDM符号和频率同步及信道估计方法示意图；

图3为帧、时隙和信标的结构示意图；

图4为本发明具体实施的同步信号伪随机序列生成器；

图5为本发明具体实施的OFDM符号的粗略位置估计的结果；

图6为本发明具体实施的抽取完整训练序列的示意图；

图7为本发明具体实施中整数频偏粗略搜索时序列搬移4个子载波间隔后的互相关结果；

图8为本发明具体实施中整数频偏粗略搜索时序列搬移6个子载波间隔后的互相关结果；

图9为本发明的具体实施的信道类型估计结果。

具体实施方式

下面将结合附图及具体实施方式进一步说明本发明的技术方案。在下面的说明中， 为大于x的最小整数，x为小于x的最大整数。

OFDM符号和频率同步及信道估计方法，如图2所示，包括以下步骤：

步骤1、OFDM符号粗略位置和小数频偏估计。设时域训练序列长度为L个采样点，时域训练序列间隔为D个采样点，首先对接收信号r(t)进行N倍下采样，得到下采样后的接收信号r_d(t)＝r(Nt)，这里N为整数，并且 $\frac{L+D}{N}$ 为整数；此时的相关长度

然后利用窗长等于L_N的滑动窗在接收信号r_d(t)进行滑动相关，则第一个相关值为：

$C_0={\mathrm{\Σ}}_{m=0}^{L-1}{\mathrm{\γ}}_d\left(m\right){\mathrm{\γ}}_d*(m+\frac{L+D}{N})$ *为共轭符号。

第n个相关值为：

$c_n=c_{n-1}-r_d(n-1)r_d*(n-1+\frac{L+D}{N})+r_d(n-1+L_N)r_d*(n-1+L_N+\frac{L+D}{N})$

共有R个相关值，

如果存在c_nn ²＝max(c_n ²)，n＝0，1，…R且c_nn ²大于门限值，则OFDM符号粗略位置Pc＝N×nn；这里的门限值是根据所设定的虚警概率和漏警概率得到的。

下采样会造成信噪比的损失，采用N倍下采样，信噪比损失 $10\×\lg \left(\frac{1}{N}\right)\mathrm{dB}$ 。实际应用中，本步骤中下采样倍数的确定方法是首先根据对系统的需求预先设定虚警概率和漏警概率，并根据所述虚警概率和漏警概率计算所需的信噪比，再根据接收信号的信噪比和所需的信噪比计算出信噪比损失可以是多少，从而计算出所要采用的下采样倍数。

采用N倍下采样的方式实现OFDM符号粗略位置估计，所需的运算量为传统算法的1/N。

采用常规方法估计小数频偏Δf＝-∠c_nn/(2π(L+D))。

步骤2、，对接收信号进行小数频偏修正得到r′(t)＝r(t)e^-j2πΔft。

步骤3、利用OFDM符号粗略位置信息，在修正小数频偏后的接收信号r′(t)中抽取一个完整的训练序列：

r_b＝[r′(Pc+o)，r′(Pc+o+1)，…，r′(Pc+o+L-1)]，o为整数。

这里的o的选取方法和现有技术中对最大偏差值的选取方法一样，以保证r_b有大的信噪比为选取原则。o的经验值范围：如果D≠0：o＝-L/5～-L/10；如果D＝0：o＝(-L/5～-L/10)+L。

对r_b做FFT得到频域信号R(n)，n＝0，1，…L-1。

步骤4、对接收的训练序列R(n)或本地训练序列S(n)进行重新排序，另一个不变。

排序的原则是排序后的序列长度等于原序列的长度，并且该序列同时与相对于原序列整数频偏为0、ΔF、2ΔF……(Z-1)ΔF的Z个序列都部分相关、或同时与相对于原序列整数频偏为0、-ΔF、-2ΔF……-(Z-1)ΔF的Z个序列都部分相关。

比如选择对S(n)＝FFT(ref(t))＝[S(0)，S(1)，…S(L-1)]重新排序，排序后的序列为：

该公式仅作参考用，具体实施时可以按其它的方式重新排序，只要符合上述排序原则即可。

现有技术里，对整数频偏的估计方法就是在整数频偏搜索范围[-KΔF，…，KΔF]中进行搜索，搜索的步长为一倍的ΔF，所述搜索就是依次试验每个整数频偏值，然后比对结果以找到本次传输中实际的整数频偏值；具体实现方式是：对本地或接收的训练序列之一按照整数频偏搜索范围内的每个整数频偏值进行调整，然后与另一序列进行互相关运算；当按照所述范围内全部整数频偏值都调整并进行过互相关后，互相关值最大时所调整的整数频偏值就是实际的整数频偏值。

而在本发明中采用了重新排序的策略后，由于排序后的序列同时和Z个序列都部分相关，也就是说相关结果基本相同，因此就没有必要再试验整数频偏搜索范围中的每一个整数频偏值，而只需要每Z个当中试验一个就行，此时，只需要进行粗略搜索，搜索步长为Z倍的ΔF即可，当找到互相关值最大时所调整的整数频偏值时，就知道实际的整数频偏值为该值或是其附近的整数频偏值中的一个；也就是说可以得到整数频偏的粗略范围是：从互相关性最大时所调整的整数频偏值增加(Z-1)倍的ΔF，到该值减去(Z-1)倍的ΔF。后文中将对如何进行整数频偏的搜索作进一步的阐述。

假设对S(n)按下式重新排序，使其同时和整数频偏为0和ΔF的序列都部分相关，也就是Z＝2：

S′(n)＝[S(0)，S(1)，…，S(L/2-2)，S(L/2-1)，S(L/2-1)，S(L/2)，…，S(L-3)，S(L-2)]

当接收信号与S(n)没有整数频偏时：

R(n)＝[S(0)+N₀，S(1)+N₁，…，S(L-2)+N_L-2，S(L-1)+N_L-1]    (1)

S′(n)和R(n)的前半部分相关。

当接收信号相对于S(n)的整数频偏为ΔF时：

R(n)＝[S(L-1)+N_L-1，S(0)+N₀，S(1)+N₁，…，S(L-3)+N_L-3，S(L-2)+N_L-2]    (2)

S′(n)和R(n)的后半部分相关。

上面两式中的N_i，i＝0…L-1为噪声。

从(1)和(2)式可以看出，S′(n)与整数频偏为0和ΔF时的R(n)都部分相关。

因此搜索整数频偏时，搜索间隔为一倍的ΔF，也就是隔一个整数频偏值试验一个；当按照整数频偏值为k1×ΔF调整后进行互相关运算时的结果比其它时候都大时，就可以知道整数频偏估计值的粗略范围为(k1+1)×ΔF、k1×ΔF和(k1-1)×ΔF中的一个。

可以看出，此时的序列与另一序列只有一半相关，信噪比损失3dB。Z取得越大，搜索的间隔越大，也就等于互相关运算的次数越少，整数频偏搜索就越快，同步时间就越短；但是同时造成的后果是相关的部分就越少，信噪比的损失就越大；因此，所述Z根据对信噪比损失和整数频偏搜索速度的折中选择来进行取值；信噪比损失和整数频偏搜索速度的关系为：采用相对于原序列整数频偏为0、ΔF、2ΔF……(Z-1)ΔF的Z个序列都部分相关的重排方式，整数频偏搜索速度约为原先的Z倍，信噪比损失 $10\×\lg \left(\frac{1}{Z}\right)\mathrm{dB}$ 。

步骤5、对本地和接收的频域训练序列同时进行X倍下采样，X为2；两个序列中的一个是经过重新排序的。

该步骤为一个可选步骤，对于后面步骤在具体实现上会有影响，但并不影响后面步骤的本质操作。进行该步骤或不进行该步骤均可，是实现本发明方法的两种不同做法。如果不进行本步骤，则X＝1。

假设对S′(n)和R(n)进行下采样，得到：S_dw′(n)＝S′(2n)，R_dw(n)＝R(2n)。

步骤6、进行整数频偏的粗略搜索；按前文所述，按照Z倍子载波间隔的步长在整数频偏搜索范围内进行搜索，假设步骤4中是对S(n)进行了重新排序，则搜索的实现方法是将R_dw(n)或S_dw′(n)按照不同的整数频偏值进行调整，另一序列不变；如果未进行步骤5，则是调整S′(n)或R(n)，另一序列不变；这里搜索步长为Z倍的ΔF，即用于调整的整数频偏值之间各相差Z倍的ΔF；调整后将调整过的序列和未调整的另一序列的互相关值，按照步骤4、5的假设，有Corr(n)＝IFFT(R_dw*(n)×S_dw′(n))；最后找到互相关值最大时所调整的整数频偏值，被调整序列的原始序列相对于另一序列的原始序列的整数频偏的粗略范围就是：从该值减去(Z-1)倍的ΔF到该值加上(Z-1)倍的ΔF。所述原始序列为没有经过移位、重新排序或下采样的训练序列，就是接收机上存储的本地频域训练序列和步骤3中得到的接收的频域训练序列。

对一个序列进行整数频偏调整，就是在频谱上对该序列进行搬移，所要调整的整数频偏值是几倍的ΔF，就搬移几倍ΔF；采用循环移位的方法来实现序列在频谱上的搬移，其实就是实现对序列的调整；循环移位的位数与步骤5中下采样倍数X的乘积，即为所要调整的整数频偏值相对于ΔF的倍数，也就是序列在频谱上的搬移量相对于ΔF的倍数；比如，当步骤5中采用两倍下采样，即X＝2时，循环移一位就等价于将序列在频谱上搬移两倍的ΔF；如果没有进行下采样，即X＝1，则循环移两位才等价于将序列在频谱上搬移两倍的ΔF，也就是将序列调整了两倍的ΔF。由上可知，如果[-KΔF，…，KΔF]为整数频偏搜索范围，则循环移位的范围为

位；用于调整的整数频偏值之间各相差Z倍的ΔF，也就是被调整序列在频谱上的搬移量各相差Z倍ΔF，因此移位的位数间各相差Z/X位。移位位数的正负表示移位的方向，正号是将序列向左循环移位，相当于将序列向低频搬移；负号是将序列向右循环移位，相当于将序列向高频搬移。

每调整一次，即每移位一次并得到互相关值后，记录其中最大值及最大值的位置，然后再继续移位并得到新的一批互相关值，将其中最大值与先前记录的最大值进行比较，记录其中大的那个值及该值的位置，然后继续移位，以此类推，将整个整数频偏搜索范围都搜索完毕后，可以得到一个最终的最大值及其位置；假设是移了A位时得到该最大值，则可以得到移位序列的原始序列相对于另一序列的原始序列的整数频偏的粗略范围是从[XA-(Z-1)]倍的ΔF到[XA+(Z-1)]倍的ΔF。

比如按照前面假设的Z＝2，X＝2，选择对R_dw(n)进行循环移位，循环移位的范围为

位，移位位数间各相差1位，即分别将R_dw(n)移

位、 位、……、-1位、0位、1位、……、

位、

位；每次循环移位后做互相关运算，设将R_dw(n)循环移A位后得到移位序列R_dw ^A(n)，S_dw′(n)和R_dw ^A(n)的互相关值Corr²(B)＝max(Corr²(0)，…，Corr²(L/2-1))并且比移其它位数时的互相关值都大，而且大于门限值，则R(n)相对于S(n)的整数频偏为(2×A-1)×ΔF，2×A×ΔF，(2×A+1)×ΔF中的一个。

步骤7、在整数频偏的粗略范围中进行整数频偏的精细搜索。实现方法是在整数频偏的粗略范围内，按照不同的整数频偏值对R(n)或S(n)进行调整，另一序列不变；用于调整的整数频偏值间各相差一倍的子载波间隔，将调整后的序列与未调整的另一序列做互相关运算；调整前的序列相对于另一序列的整数频偏估计值为：互相关值最大时所调整的整数频偏值。该步骤调整的序列与步骤6中调整的序列同为本地训练序列或同为接收的训练序列，所不同的是，这一步骤里所用的序列均为原始序列，而步骤6中用到的序列中必有一个进行过重新排序，而且两个序列还有可能进行过下采样。比如步骤6里是调整R_dw(n)或调整R(n)重新排序后的序列R′(n)，那么该步骤里就要调整R(n)。

如果两个步骤中调整的序列一个是本地训练序列，一个是接收训练序列，那么整数频偏的粗略范围就会和步骤6中有所不同，这是因为如果R(n)相对于S(n)的整数频偏为几倍的ΔF，那么S(n)相对于R(n)的整数频偏就会是负几倍的ΔF；将整数频偏的粗略范围转化为移位范围来看，当两个步骤中调整的同为本地或同为接收序列时，移位范围是从[XA-(Z-1)]位到[XA+(Z-1)]位；否则，移位范围就是从-[XA-(Z-1)]位到-[XA+(Z-1)]位。比如按照前面的假设，如果是对R(n)移位，则将其分别循环移(2×A-1)位、2×A位和(2×A+1)位后与S(n)进行互相关运算。如果是对S(n)进行循环移位，则是分别循环移-(2×A-1)位、-(2×A)位和-(2×A+1)位后与R(n)进行互相关运算。

为了实施方便，规定步骤7和步骤6都调整本地序列，或都调整训练序列；但实际应用中，如果两个步骤中一个调整本地序列，一个调整接收序列也是可行的，只需要相应变换整数频偏的粗略范围，或相应变换循环移位的范围即可实现，但其本质和本发明所保护的技术方案是一样的。

设移SH位时存在互相关值Corr²(Pf)＝max([Corr_SH ²(0)，…，Corr² _SH(L-1)])，并且比移其它位数时得到的互相关值都大，而且超过门限值，则移位前的序列相对于另一序列的整数频偏估计值为SH×ΔF，得到整数频偏估计值后就可以对后续的接收信号进行修正，从而实现频率同步。

步骤6、步骤7中都是通过FFT(傅立叶变换器件)进行互相关运算。

步骤6和步骤7中对整数频偏的搜索采用的是不同于以往的分级搜索方法，其实现的基础是步骤4的重新排序策略；下面对传统整数频率偏差搜索方法与本发明中整数频偏分级搜索方法的运算量进行比较。

设OFDM符号粗略位置估计的最大偏差为±PE个采样点，整数频偏为±FE×ΔF，训练序列的长度为L个采样点。

采用时域互相关法搜索整数频率偏差的乘法次数约为：

(2×PE+1)×(2×FE+1)×L；

采用频域互相关法搜索整数频率偏差的乘法次数约为：

(2×FE+1)×L/2×log₂(L)+L/2×log₂(L)(采用基2的傅立叶算法)

采用本发明的方案，对整数频偏进行分级搜索时，如果采用一次搜索两个整数频偏的排序方式，及两倍下采样方式的乘法次数约为：

(FE+1)×L/4×log₂(L/2)+L/2×log₂(L)+3×L/2×log₂(L)(采用基2的傅立叶算法)

设PE＝500，FE＝80，RL＝2048，则

时域互相关法的乘法次数约为330057728

频域互相关法的乘法次数约为1824768

分级搜索的乘法次数约为459776。

可以看出，本发明的方案需要的乘法次数大大减少，也就是同步时间大大减短。

步骤8、如果计算互相关值时是对S(n)取共轭，则OFDM符号(主径)位置的估计值为：

P＝Pc+o+Pf                       (3)

如果是对R(n)取共轭，则OFDM符号(主径)位置的估计值为：

P＝Pc+o+L-Pf                     (4)

移SH位后的序列就相当于进行过整数频偏修正的序列，其与另一序列的互相关结果[Corr_SH ²(0)，…，Corr² _SH(L-1)]中大于门限值的位置，即为有效径的位置，完成信道类型的估计。

本方法中，Z和N的选择也可以通过目前工程中常用的仿真或实测的方法来得到。

下面用一个应用实例进一步加以说明。

移动多媒体广播系统中，信号带宽为8MHz。物理层信号每1秒为1帧，划分为40个时隙。每个时隙的长度为25ms，包括1个信标和53个OFDM调制数据块，信标包括2个相同的同步信号以及发射机标识信号(TxID)，帧、时隙和信标的结构如图3所示。

作为训练序列的同步信号S_b(t)为频带受限的伪随机信号，其时间长度为T_b，取值为204.8μs。同步信号由下式产生：

$S_b\left(t\right)=\frac{1}{N_b}\underset{i=0}{\overset{N_b-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_b\left(i\right)e^{j2\mathrm{\πi}\left(\mathrm{\Δf}\right)\mathrm{bt}}$ 0≤t≤T_b

其中：

N_b为同步信号的子载波数，N_b＝2048，也就是该同步信号转化为频域信号后的采样点数，即频域同步信号的长度L＝2048。

(Δf)b为同步信号的子载波间隔，取值为4.8828125kHz。

X_b(i)为BPSK调制的伪随机信号，由二进制伪随机序列PN_b(k)按照如下映射方式产生：

$X_b\left(i\right)=\left\{\begin{array}{cc}1-2\×P{N}_b(i-1),& 1\≤i\≤769\\ 0,& i=0\mathrm{or}769\≤i\≤1279\\ 1-2\×P{N}_b(i-510),& 1279\≤i\≤2047\end{array}\right.$

二进制伪随机序列PN_b(k)由图4所示同步信号伪随机序列生成器产生，生成多项式为：x¹¹+x⁹+1。移位寄存器的初始值为01110101101。

本应用实例中：信噪比4.58dB，Rayleigh信道，频率偏差为7倍子载波间隔+2000Hz，OFDM符号的位置(主径)为10000，单位：采样点。

OFDM符号和频率同步及信道估计就是要估计出频率偏差并进行修正，然后找到OFDM符号即主径的位置，其步骤如下：

步骤1、在移动多媒体广播系统中，N可以为2、3或4。选择对接收信号r(t)进行两倍下采样，自相关结果(c_n)²如图5所示，其中C₅₀₀₈ ²＝max(c_n ²)并且大于门限值，得到OFDM符号的粗略位置估计Pc＝2×5008＝10016，单位：采样点。

步骤2、采用常规方法估计小数频偏并对接收信号r(t)进行修正。

步骤3、根据OFDM符号粗略位置和OFDM信标的结构，在修正小数频偏后的接收信号r′(t)中抽取一个完整的训练序列，如图6所示，选择o为(2048-500)，得到序列：

r_b＝[r′(10016+2048-500)，…，r′(10016+2048-500+2048-1)]

此处是针对两个训练序列无间隔的情况选择的o，保证了r_b覆盖了第一个训练序列尾部和第二个训练序列前部，步骤8中OFDM符号位置(主径)估计应在公式(3)或公式(4)的计算基础上减去训练序列长度L。

对r_b做FFT得到频域信号R(n)＝[R(0)，…，R(2047)]；

由于存在7倍子载波间隔的整数频偏，这时R(n)与本地频域训练序列S(n)的对应关系为：

R(n)＝[S(2041)+N₂₀₄₁，…，S(2047)+N₂₀₄₇，S(0)+N₀，…，S(2040)+N₂₀₄₀]

这里和下面写出R(n)与S(n)的对应关系只是为了使说明更加直观，在实际应用时，并不知道R(n)与S(n)的对应关系——即它们之间的整数频偏，进行这些步骤的目的就是要估计出它们之间的整数频偏值。

步骤4、在移动多媒体广播系统中，Z可以为2、3或4，取Z＝2，对接收机存储的本地频域训练序列S(n)重新排序，使之可以与相对于S(n)整数频偏为0或一个子载波间隔的序列都部分相关，重新排序后：

S′(n)＝[S(0)，S(1)，…，S(1024-1)，S(1024-1)，S(1024)，…，S(2048-2)]

步骤5、取X＝2，两倍下采样S′(n)和R(n)，得到：

R_dw(n)＝[S(2041)+N₂₀₄₁，S(2043)+N₂₀₄₃，…，S(2047)+N₂₀₄₇，+S(1)+N₁，…，S(2039)+N₂₀₃₉]

S′_dw(n)＝[S(0)，S(2)，…，S(1024-2)，S(1024-1)，S(1024+1)，…，S(2048-3)]

        ＝[S(0)，S(2)，…，S(1022)，S(1023)，S(1025)，…，S(2043)，S(2045)]

步骤6、整数频偏的粗略搜索，采用对R_dw(n)循环移位的方法来调整整数频偏，移位的位数间各相差Z/X位，即一位，相当于每次将R_dw(n)在频谱上搬移了两个子载波间隔，本应用实例中，整数频率偏差的搜索范围为-40倍的子载波间隔到40倍子载波间隔，分别右移40位、39位、……、1位、0位、左移1位、2位、……、40位后与S_dw′(n)做互相关运算。其中，R_dw(n)循环移3位后的移位序列为：

R_dw ³(n)＝[S(2047)+N₂₀₄₇，+S(1)+N₁，…，S(2039)+N₂₀₃₉，S(2041)+N₂₀₄₁，S(2043)+N₂₀₄₃，S(2045)+N₂₀₄₅]

R_dw ³(n)与S_dw′(n)部分相关，在所有的互相关结果中具有最大的互相关峰值，且大于门限值。为了比较，R_dw(n)循环移2位，即搬移4个子载波间隔后与S_dw′(n)的相关结果如图7所示，R_dw(n)循环移3位，即搬移6个子载波间隔后与S_dw′(n)的相关结果如图8所示。

如果是对S_dw′(n)循环移位，则当循环移-3位，即右移3位时，R_dw(n)与S_dw′^-3(n)具有最大的相关峰值，且大于门限值。

因此整数频偏的粗略范围为(2×3-1)个子载波间隔、(2×3)个子载波间隔，或(2×3+1)个子载波间隔。

步骤7、整数频偏的精细搜索；对R(n)分别循环移5、6和7位后与S(n)做互相关运算，R⁷(n)与S(n)的互相关结果Corr(n)＝IFFT(R⁷*(n)×S(n))最大，相关值最大的位置为1564(单位：采样点)，R(n)相对于S(n)的整数频偏估计值为7倍子载波间隔。

如果是对S(n)循环移位，则是移-5、-6、-7位后与R(n)进行互相关，得到S^-7(n)与R(n)的互相关性最大，因此S(n)相对于R(n)的整数频偏估计值为-7倍的子载波间隔。

在接收后续信号时就可以按照所得到的整数频偏估计值进行修正。

步骤8、OFDM符号的位置(主径)的估计为10016-500+2048-1564＝10000(单位：采样点)；R⁷(n)与S′(n)的相关值大于门限的位置为有效径位置，见图9所示，完成信道类型估计。

Claims (10)

1、一种OFDM符号和频率同步及信道类型估计方法，其特征在于，包括：

(a)对接收信号进行自相关运算得到OFDM符号粗略位置和小数频偏估计值；

(b)修正接收信号小数频偏；

(c)利用OFDM符号粗略位置信息在接收信号中抽取一个完整的训练序列并对其进行傅立叶变换，得到接收的频域训练序列；

(d)对本地频域训练序列或接收的频域训练序列进行重新排序，使排序后的序列与原序列长度一样，并且与相对于原序列整数频偏为0到(Z-1)倍子载波间隔的Z个序列都部分相关，或是与相对于原序列整数频偏为0到-(Z-1)倍子载波间隔的Z个序列都部分相关；所述Z根据对信噪比损失和整数频偏速度的折中选择来进行取值；

(e)进行整数频偏粗略搜索，在整数频偏搜索范围里进行搜索，搜索步长为Z倍的子载波间隔；得到整数频偏的粗略范围；

(f)在所述整数频偏的粗略范围内进行整数频偏精细搜索，得到整数频偏估计值；

(g)根据上一步骤的结果得到OFDM符号位置的估计值，并得到有效径位置，完成信道类型估计。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(e)细化为：在整数频偏搜索范围内，按照不同的整数频偏值对本地频域训练序列或接收的频域训练序列进行调整，用于调整的整数频偏值间各相差Z倍的子载波间隔；将调整后的序列与另一序列进行互相关运算，根据互相关值最大时所调整的整数频偏值得到被调整序列的原始序列相对于另一序列的原始序列的整数频偏的粗略范围；所述本地频域训练序列和接收的频域训练序列中的一个为重新排序后的序列。

3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述整数频偏的粗略范围为：从互相关结果最大时所调整的整数频偏值加上(Z-1)倍的子载波间隔，到该值减去(Z-1)倍的子载波间隔。

4、如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(f)细化为：在所述整数频偏的粗略范围内，按照不同的整数频偏值对一个序列进行调整，用于调整的整数频偏值间各相差一倍的子载波间隔；所调整的序列为原始序列，并且与步骤(e)中调整的序列同为本地训练序列或同为接收训练序列；将调整后的序列与另一序列进行互相关运算；调整前的序列相对于另一序列的整数频偏估计值为互相关值最大时所调整的整数频偏值。

5、如权利要求2或4所述的方法，其特征在于，所述调整的实现方法是对要调整的序列进行循环移位，移位的位数为所要调整的整数频偏值相对于子载波间隔的倍数。

6、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法应用于移动多媒体广播领域，Z为2、3或4。

7、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(a)细化为：

(a1)根据接收信号信噪比和预先设定的虚警概率和漏警概率计算N，对接收信号进行N倍下采样；

(a2)对下采样后的信号进行自相关运算得到OFDM符号粗略位置和小数频偏估计值。

8、如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法应用于移动多媒体广播领域，N为2、3或4。

9、如权利要求2或4所述的方法，其特征在于，所述步骤(d)后还存在：(d1)对本地频域训练序列和接收的频域训练序列一起进行两倍下采样，所述本地频域训练序列和接收的频域训练序列中的一个为重新排序后的序列。

10、如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述调整的实现方法是对要调整的序列进行循环移位，移位的位数与2的乘积为所要调整的整数频偏值相对于子载波间隔的倍数。

Images