CN101136731A - 一种利用连续传输参数信令消除相位噪声的方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于数字电视地面传输技术领域，具体为一种利用一组连续传输参数信令(TPS)消除数字电视地面传输国家标准系统中相位噪声的方法。本发明方法包括先对接收到的TPS子载波做相位噪声估计，通过解一组方程和离散傅立叶逆变换(IDFT)得到时域相位噪声估计，然后使用该时域相位噪声估计对相应未作离散傅立叶变换(DFT)的数据进行相位补偿，补偿后的信号再经过DFT转化到频域，并经过均衡处理，获得需要结果。理论分析及仿真结果表明，基于TPS消除相位噪声的方法在加性高斯白噪(AWGN)信道下及多径信道下都能显著提高误符号率(SER)性能。

Description

一种利用连续传输参数信令消除相位噪声的方法

技术领域

本发明属于数字电视地面传输技术领域，具体涉及一种消除相位噪声的方法，可直接应用于数字电视地面传输国家标准(DTMB)系统的相位噪声消除。

背景技术

正交频分复用(OFDM)是一种无线环境下的高速传输技术。它在高清晰度数字电视广播、无线局域网等领域的应用日益广泛。OFDM能有效抑制符号间干扰(ISI)，但对相位噪声比较敏感。中国数字电视国家标准就是利用了多载波和单载波融合的方案，同样也存在利用多载波传输容易受到相位噪声干扰的问题。

OFDM系统接收到的射频信号首先经过调谐器下变频为中频信号，调谐器中本地振荡器不稳定，很难得到理想的正弦信号进行下变频，从而引入了相位噪声。虽然相位噪声是在模拟前端引入的，但是对于针对基带信号的信道模拟器而言，可以将其视为信道中的噪声之一。本地振荡器相位噪声的特性一般用功率谱密度S_φ(f)来表示，根据公式(2)：

$S_{\mathrm{\&phi;}}\left(f\right)={10}^{-c}+\left\{\begin{array}{cc}{10}^{-a}& \left|f\right|<f_1\\ {10}^{-(f-f_1)\frac{b}{f_2-f_1}-a}& f>f_1\\ {10}^{(f+f_1)\frac{b}{f_2-f_1}-a}& f<-f_1\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中参数a表征了从中心频率到f₁的噪声PSD。参数f₁为相位噪声功率谱密度的3dB带宽。噪声频率从f₁到f₂的滚降情况由参数b体现。当频率大于f₂时的噪声由参数c表示。各参数的典型设置是：a＝6.5,b＝4，c＝10.5，地f₁＝lkHz，f₂＝10kHz。由图1可知，相位噪声的能量主要集中在相邻的几个子载波频带内。

相位噪声可以以一个相位旋转

为模型，考虑信号经过信道h(n)，经离散傅立叶逆变换(IDFT)调制后信号可以表示为：

既然相位噪声与信号相比非常小，所以可以近似：

DFT后，Y(k)≈H(K)·X(k)+j·[φ(k)*(H(k)·X(k))]/3780+N′(k)    (6)φ(k)为φ(n)的DFT变换(离散傅立叶变换)，n′(n)和N′(k)分别为时域和频域上的加性高斯白噪声。φ(k)为φ(n)的DFT变换(离散傅立叶变换)，n′(n)和N′(k)分别为时域和频域上的加性高斯白噪声。Y(k)为接收到的子载波数据，H(K)为频域上的信道值，X(k)为发送的子载波数据，j为虚数符号，n为时域上的第n个采样点，k为频域上第k个采样点，“^*”为卷积符号。

相位噪声的影响可以分为两部分：一是公共相位误差(CPE)，它引起当前帧体中所有接收到的数据符号的相位旋转，导致信号星座的整体旋转。二是子载波间干扰(ICI)，它类似于高斯白噪声，将导致接收星座点的杂散，这是由于ICI引入的误符号率(SER)损失。随着子载波的增加，ICI变得越来越不可忽略。

传输参数信令(TPS)子载波用来传输系统信息，它在一帧内的分布如图2所示。系统信息为每个信号帧体提供必要的解调和解码信息，包括符号映射方式、LDPC编码的码率、交织模式信息、帧体的信息模式等。TPS子载波采用4QAM调制(正交幅度调制)，它的值为4.5+jg4.5或-4.5-jg4.5。对于接收端，TPS可视为已知的。

CPE的去除比较简单而且成熟，但ICI的去除则比较困难。提出的一些方法如LS(最小二乘)、MMSE(最小均方差)在算法上十分复杂，电路中实现的可操作性不大。以前去除相位噪声基本只消除CPE，而OFDM随着子载波的增加，ICI变得越来越不可忽略。相位噪声可以通过采用性能较好的振荡器来抑制，但数量众多的数字电视接收机要求不能使用太昂贵的振荡器，因此需要能同时消除CPE和ICI的方法。

发明内容

本发明的目的在于提出一种能够同时消除CPE和ICI，且实现方便的消除相位噪声的方法。

本发明提出的消除相位噪声的方法，是采用TPS估计相位噪声，直接把选定的一组TPS根据卷积特性进行解方程组处理，把CPE和ICI当成一个整体消除。TPS的长度及怎样选择都是可以根据相位噪声及信道的实际情况来安排。

由图2可知，DTMB中OFDM的子载波数为3780，其中3744个子载波传送数据，36个子载波传输TPS。36个TPS子载波的幅度相等且已知，被平分为两组，分别插入数据子载波的两端。不存在相位参考TPS和保护间隔，所以TPS子载波会受到数据子载波的干扰，但因为相位噪声的带宽远小于子载波带宽，可认为除了靠近数据子载波的几个TPS子载波外，其余子载波只受自己和两旁几个TPS子载波干扰，而来自数据子载波的干扰可以忽略。估计相位噪声时，可根据需要取一组连续的任意长度的TPS。考虑到TPS子载波取的太少会照成相位噪声能量的过分泄漏，太多又会引入严重的加性高斯白噪声干扰，两种情况都会造成估计的不准，因此TPS子载波取5个到12个比较合适。在多径条件下，可以取一组幅度衰减比较小的TPS子载波进行相位噪声估计，因此这种算法还有一定的抗多径的能力。

在频域估计出相位噪声后，再转到时域进行补偿。

本发明方法的具体步骤如图3所示：

(1)先用接收到的TPS子载波做相位噪声的估计，TPS子载波取整体衰减最小的一组，TPS子载波数为5-12个；

(2)解方程组(6)式，获得相位噪声的频域基带信号，然后经过IDFT，将获得的频域估计转化为时域相位噪声估计；

(3)使用得到的时域相位噪声估计对相应的未作DFT的数据进行相位补偿。具体可以通过乘以e^-jφ(n)，在时域获得相位噪声补偿的基带信号；

(4)补偿后的信号再经过DFT转化到频域，经过均衡处理，得到比补偿前更好的结果。

本发明的有益效果

本发明利用了系统中固有的TPS子载波做相位噪声估计而不是传统的插入导频，这样大大节省了带宽；相比以前主要只补偿CPE的方法，限定点的TPS算法能很好地对CPE和ICI同时进行补偿；和Ls、MMSE算法的高复杂性，硬件难以实现相比，TPS算法只需解一个不大的方程组，且常系数都为1或-1，乘法可以简化为符号判断，这样需要的硬件开销不大；同时由于使用了相位噪声补偿模块，能有效降低用户端振荡器的成本。且本发明可根据需要选择任意位置、任意长度的TPS进行估计，具有一定的灵活性，同时也具有了抗多径干扰的能力。

附图说明

以下结合附图对本发明做进一步的描述。

图1是相位噪声的功率谱密度图。

图2是OFDM帧体在频域的分布图。

图3是抑制相位噪声的方法框图。

图4是采用限定长度的TPS算法估计出的相位噪声与真实噪声的比较图。

图5是一组无相位噪声(理想情况)、无相位噪声补偿、以及有相位噪声补偿情况下的星座图。

图6是AWGN条件下理想情况及相位噪声补偿前后的误符号率(SER)性能比较图。

图7是在6条多径信道下理想情况及相位噪声补偿前后的误符号率(SER)性能比较图。

具体实施方式

因为φ(K)的能量主要集中在相邻的几个子载波频带内。我们考虑理想情况。认为φ(K)只在k＝l，2，3，3779，3780时有值，k＝6至3778时都为0。因为我们知道一组TPS的值。可以用数学方法求出φ(K)。

因为我们需要知道经过信道后的TPS的值，所以相位噪声的估计是在信道估计之后，均衡之前进行的，所以H(K)己知。这里先不考虑加性噪声。

本发明提取相位噪声时，直接把选定的一组TPS的输出根据卷积特性进行解方程组处理。

由Y(K)≈H(K).X(K)+j.[φ(K)*(H(K).X(k))]/3780    (7)

令V(K)=H(K)·x(K)，任意选择一组TPS(10-18)，则有

Y(12)＝V(12)+j·[φ(1)V(12)+φ(2)v(11)+φ(3)V(10)+φ(3779)V(14)+φ(3780)V(13)]/3780

Y(13)＝V(13)+j·[φ(1)V(13)+φ(2)V(12)+φ(3)V(11)+φ(3779)V(15)+φ(3780)V(14)]/3780

Y(14)＝V(14)+j.φ(1)V(14)+φ(2)V(13)+φ(3)V(12)+φ(3779)V(16)+Φ(3780)V(15)]/3780    (8)

Y(15)＝V(15)+j·φ(1)V(15)+φ(2)V(14)+φ(3)V(13)+φ(3779)V(17)+φ(3780)V(16)]/3780

Y(16)＝V(16)+j.φ(1)V(16)+φ(2)V(15)+φ(3)V(14)+φ(3779)V(18)+φ(3780)V(17)]/3780

因为其它的φ(K)都为0，相应的项省略了，而H己知，所选的TPS的值也已知，所以(7)转化为五个方程五个未知数，可以把φ(K)解出。设[A]X＝B

$A=\left(\begin{array}{c}V\left(12\right)V\left(11\right)V\left(10\right)V\left(14\right)V\left(13\right)\\ V\left(13\right)V\left(12\right)V\left(11\right)V\left(15\right)V\left(14\right)\\ V\left(14\right)V\left(13\right)V\left(12\right)V\left(16\right)V\left(15\right)\\ V\left(15\right)V\left(14\right)V\left(13\right)V\left(17\right)V\left(16\right)\\ V\left(16\right)V\left(15\right)V\left(14\right)V\left(18\right)V\left(17\right)\end{array}\right)B=-j\&CenterDot;3780\&CenterDot;\left(\begin{array}{c}{Y}_{\mathrm{TPS}\left(1\right)}\left(12\right)-V\left(12\right)\\ Y_{\mathrm{TPS}\left(i\right)}\left(13\right)-V\left(13\right)\\ Y_{\mathrm{TPS}\left(i\right)}\left(14\right)-V\left(14\right)\\ Y_{\mathrm{TPS}\left(i\right)}\left(15\right)-V\left(15\right)\\ Y_{\mathrm{TPS}\left(i\right)}\left(15\right)-V\left(15\right)\end{array}\right),X=\left(\begin{array}{c}\mathrm{\&phi;}\left(1\right)\\ \mathrm{\&phi;}\left(2\right)\\ \mathrm{\&phi;}\left(3\right)\\ \mathrm{\&phi;}\left(3779\right)\\ \mathrm{\&phi;}\left(3780\right)\end{array}\right)---\left(9\right)$

在AWGN信道下，H值为一个常数，设为

，又TPS的值只能是

或

所以可以进一步简化。

$A=\&PartialD;g(4.5+\mathrm{jg}4.5)g\left(\begin{array}{c}V\&prime;\left(12\right)V\&prime;\left(11\right)V\&prime;\left(10\right)V\&prime;\left(14\right)V\&prime;\left(13\right)\\ V\&prime;\left(13\right)V\&prime;\left(12\right)V\&prime;\left(11\right)V\&prime;\left(15\right)V\&prime;\left(14\right)\\ V\&prime;\left(14\right)V\&prime;\left(13\right)V\&prime;\left(12\right)V\&prime;\left(16\right)V\&prime;\left(15\right)\\ V\&prime;\left(15\right)V\&prime;\left(14\right)V\&prime;\left(13\right)V\&prime;\left(17\right)V\&prime;\left(16\right)\\ V\&prime;\left(16\right)V\&prime;\left(15\right)V\&prime;\left(14\right)V\&prime;\left(18\right)V\&prime;\left(17\right)\end{array}\right)=\&PartialD;(4.5+\mathrm{jg}4.5)\mathrm{gA}\&prime;---\left(10\right)$

V’的值只能是1或一1，这样求解过程中，乘法可以简化成符号判断，大大简化了硬件开销。

限定点上的φ(K)解出后，设其它子载波上的φ(K)都为0，再作IDFT即可得到

最后将接收到的信号乘以

即可补偿。

因为TPS受AWGN的影响，所以上述方法在信噪比(SNR)比较高时，效果才稳定。现在通过仿真结果来进一步说明：

图4是采用限定长度的TPS算法估计出的相位噪声与真实噪声的比较图。选择到第10个到第18个TPS子载波进行相位噪声估计，产生相位噪声的参数为a＝6.5，b＝4，c＝10.5，f₁＝lkHz，f₂＝10kHz。各项仿真参数如表1所示。

表1

采样频率	7.56 Mbps
		OFDM的子载波数	3780
一帧的周期	500us
		子载波间隔	2.0kHz
数据子载波调制方式	64QAM
		信道	AWGN
SNR	25
		TPS	36
TPS调制方式	4QAM

由图4可知，相位噪声在时域上是一个均值为0的随机过程，上下抖动非常厉害且无规律。而估计出的相位噪声能够很好地反映真实相位噪声的变化趋势，但因为采用了简化处理，只考虑了9个TPS内的相位噪声，因此无法精确估计出相位噪声的抖动，估计出的曲线是光滑的。但这时已经对相位噪声起到了很好的补偿作用。

图5是一组无相位噪声(理想情况)、无相位噪声补偿、以及有相位噪声补偿情况下的星座图。所选择的TPS、相位噪声建模及仿真条件同图4。可以观察到，比起理想情况的星座图，无相位噪声补偿的星座图明显发生了旋转和弥散，而补偿后的信号星座图的旋转完全纠正了，弥散也得到了一定的改善，比较接近于理想情况。这进一步证明了算法的有效性。还可以看到，AWGN的影响也是使星座图发生弥散，类似于ICI，所以SNR较小时，AWGN对本算法有很大的干扰。

图6是AWGN条件下理想情况及相位噪声补偿前后的误符号率(SER)性能比较图。TPS分别选择了一组5点长度的和一组9点长度的，所选择的SNR从20dB到25dB，相位噪声建模及其它仿真条件同图4。可以看到相位噪声补偿前后SER得到了改善，开始约有1dB，随着SNR的提高，SER的改善效果更加明显，达到了2dB左右。而且9个TPS的效果要好于5个TPS，更接近理想情况。

图7是在6条多径信道下理想情况及相位噪声补偿前后的误符号率(SER)性能比较图。所选择的SNR从20dB到28dB，所选择的TPS为4组，分别是：1-9为第一组、10-18为第二组、3763-3771为第三组、3772-3780为第四组。相位噪声的建模及其它仿真条件同图4。由图所示，第二组TPS消除能得到1dB的提高。而第一组仅仅取得0.5dB的提高。所以在多径条件下，TPS的选择是很重要的。而比较图6可知，高斯白噪信道下TPS算法的效果又要好于多径情况。

Claims (1)

1.一种利用连续传输参数信令消除相位噪声的方法，其中的TPS子载波分布的具体情况和国标中地面数字电视多媒体广播(DTMB)系统吻合，即DTMB中正交频分复用(OFDM)的子载波数为3780，其中3744个子载波传送数据，36个子载波传输TPS；36个TPS子载波的幅度相等且已知，被平分为两组，分别插入数据子载波的两端；其特征在于具体步骤如下：

(1)先用接收到的TPS子载波做相位噪声的估计，TPS子载波取整体衰减最小的一组，TPS子载波数为5-12个；

(2)解方程组(1)式，获得相位噪声的频域基带信号，然后经过IDFT，将获得的频域估计转化为时域相位噪声估计；

(3)使用得到的时域相位噪声估计对相应的未作DFT的数据进行相位补偿。

(4)补偿后的信号再经过DFT转化到频域，并经过均衡处理，得到比补偿前更好的结果；

这里步骤(2)中的方程组(1)式如下：

Y(k)≈H(k)·X(k)+j·[φ(k)*(H(k)·X(k))]/3780+N′(k)    (1)

φ(k)为φ(n)的DFT变换，n′(n)和N′(k)分别为时域和频域上的加性高斯白噪声，Y(k)为接收到的子载波数据，H(k)为频域上的信道值，X(k)为发送的子载波数据，j为虚数符号，n为时域上的第n个采样点，k为频域上的第k个采样点，“*”为卷积符号；记号DFT为离散傅立叶变换，IDFT为离散傅立叶逆变换。

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