CN101197805B - 一种用户站接收机的前导码检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用户站接收机前导码检测方法，包括以下步骤：(1)对天线接收的每个正交频分复用接入OFDMA符号，计算每个滑动样点对应的相关能量，最大相关能量对应的符号序号和样点偏移即帧头粗同步位置；(2)以帧头粗同步位置为符号定时基准，估计小数倍频偏；(3)利用估计的小数倍频偏对每个符号实施频偏校正；(4)检测前导码扇区号和细定时位置；(5)检测前导码小区识别号。利用步骤(4)检测的前导码扇区号及步骤(5)检测的前导码小区识别号查找得到对应的前导码。该方法为SS接收机数据解调提供重要的解调参数和符号同步，大大减少ID_Cell检测运算量，提高前导检测和符号同步精度，实际应用中便于软件实现。

Description

一种用户站接收机的前导码检测方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种用户站接收机的前导码检测方法。

背景技术

WiMAX是基于802.16协议的新一代无线宽带接入技术，它具有高数据传输速率，低复杂性，覆盖范围广等优点，世界上许多通信设备制造商和运营商都积极开展了WiMAX的研发、制造和应用活动。最近WiMAX更是被ITU-T吸收为正式的3G标准之一，被分配专用频段。

用户站SS(Subscriber Station)是相对于WiMAX BS(Base Station，基站)而言的终端设备，在SS和BS进行正常通信之前，SS需要检测前导码。根据802.16e的定义，前导码被调制在下行子帧的第一个符号上，每个前导码是预定义的伪随机系列，它们总共有96个且相互正交。前导检测就是要找出下行子帧的第一个符号上调制的是哪一条前导码(96条码之一)。这有两个作用，一是通过前导检测实现SS下行链路符号同步，以及进一步的频偏估计。OFDMA(正交频分复用接入)符号由多个子载波信号叠加构成，各个子载波之间利用正交性区分，确保这种正交性对SS来说是非常重要的。精确的同步是确保这种正交性的前提，同步主要分为两个方面：符号定时和频率偏移估计。符号定时的误差会带来接收的OFDMA符号之间的ISI(符号间干扰)，尤其当定时误差不断随时间累积，OFDMA符号之间的ISI趋于严重，SS解调会出现严重的误码。SS前导检测和符号定时同步进行，当不能准确估计符号定时，前导检测也会出现错误。频率偏移是由SS接收机频率和BS发射频率之间的偏差造成，这种偏差使得SS接收的OFDMA符号在时域产生相位旋转，如果不能准确估计和校正频偏，SS在后面的数据解调也会出现较大的误码，使得SS接收机的性能下降。二是检测到的前导用作SS下行链路数据解调和上行发送的参数。

文献[Timothy M.Schimidl and Donald C.Cox.Robust Frequency and TimingSynchronization for OFDM.IEEE Transactions on communications.Vol.45，No.12，December 1997.]提出了一种经典的OFDM同步方法，该方法能较好的估计符号定时和频偏。但它不能同时进行下行链路前导码的检测，使得在SS接收机上的适用性降低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用户站接收机前导码检测方法。

本发明的一种用户站接收机前导码检测方法，包括以下步骤：

步骤(1)对于天线接收的每个正交频分复用接入OFDMA符号，计算其包含的每个滑动样点对应的相关能量，记录最大相关能量对应的符号序号和样点偏移，对下面接收的49个符号进行同样的处理，更新保存的符号序号和样点偏移即帧头粗同步位置；

步骤(2)以帧头粗同步位置为符号定时基准，估计小数倍频偏；

步骤(3)利用估计的小数倍频偏对每个符号实施频偏校正；

步骤(4)检测前导码扇区号和细定时位置；

步骤(5)检测前导码小区识别号；

步骤(6)利用步骤(4)检测的前导码扇区号以及步骤(5)检测的前导码小区识别号查找得到对应的前导码。

本发明的上述方法，其中步骤(2)进一步包括：利用同一个OFDMA符号上循环前缀CP样点的相位旋转得到小数倍频偏，即将相隔FFT_Size×2的两个CP样点共轭相乘，存储相乘结果，对所有CP样点进行同样操作，然后将结果相干累加，得到一个OFDMA符号上相位旋转矢量，为了增加频偏估计的准确性，对连续多个OFDMA符号进行同样的计算，以符号为单位对每个符号上的相位旋转矢量再次进行相干累加，根据得到的结果计算相位旋转值ΔΦ，再根据下面的公式计算小数倍频偏ΔF

$\mathrm{\ΔF}=\frac{\mathrm{\Δ\Φ}}{2\mathrm{\π}\·T}$

T为时间常数，它等于(帧周期×FFT_Size×2)/每帧样点数目，FFT_Size是快速傅立叶变换长度，为系统常数。

本发明的上述方法，其中步骤(3)进一步包括：对符号内的每个采样值按照下式进行频偏校正：

s(k)＝s(k)·exp(-j·2·π·ΔF·k·ΔT)

这里的s(k)表示符号内的第k个样值，

ΔT为相邻两个采样值的时间间隔，为系统时间常数，exp(x)＝e^x。

本发明的上述方法，其中步骤(4)进一步包括：以粗同步位置为中心，设置细定时窗口，在每个细定时位置对接收的前导符号做FFT变换，取变换结果的绝对值，将它和本地前导频谱做相关运算，求相关结果的能量，再取最大相关能量对应的扇区号segment_num和细定时位置即是前导码的扇区号和细定时位置。

本发明的上述方法，其中步骤(5)进一步包括：利用检测到的扇区号，对于每个小区识别号ID_Cell，取定义的前导码，将它调制到前导码子载波，生成本地前导码频谱，将在细定时位置上接收的前导码符号做FFT变换，把它和本地生成的前导码频谱做相关运算，求相关结果的能量，遍历小区识别号ID_Cell，再取最大相关能量对应的ID_Cell即是前导码ID_Cell。

本发明提出了一种802.16e SS接收机前导检测和符号同步方法，该方法的提出为SS接收机数据解调提供了重要的解调参数和符号同步，它利用前导子载波正交性特点，先检测segment_num，这使得后面的ID_Cell检测运算量大大减少，并且提高了前导检测和符号同步精度，在实际应用中便于软件实现。

附图说明

图1为根据本发明的前导码检测流程图；

图2是粗同步位置计算方法的示意图；

图3是检测前导扇区号和细定时位置方法的示意图。

具体实施方式

本发明基于802.16e下行链路信号特征，提出了一种有效的前导码检测和同步方法，该方法利用前导码良好的自相关性和循环前缀(CP)可以准确的检测前导码，同时实现符号定时同步和频偏估计，并且具有较高的运算效率，非常适合在数字信号处理器(DSP)或者嵌入式微处理器上实现。

以下步骤在图1的流程图中示出。

一个OFDMA符号由两部分组成，循环前缀(以下简称CP)和有用数据部分，循环前缀的长度(cp_len)一般为系统预先定义的，且CP又是有用数据最后长度为cp_len的数据复制。粗同步定时就是用OFDMA符号的CP相关来完成，由天线接收的基带数据，均匀送到基带缓存区，并且每次传送一个OFDMA符号，假定2倍过采样速率，则一个OFDMA符号包含的采样数据长度为：FFT_Size×2×(1+cp_len)，FFT_Size为快速傅立叶变换FFT(Fast Fourier Transform)长度，每次使用一个OFDMA符号上的CP做相关运算，再求相关结果的模(相关能量)，然后在OFDMA符号包含的样点上滑动，计算每个滑动样点上相关能量，求出这些相关能量中的最大值，记录对应的OFDMA符号序号和样点偏移，然后接收下一个OFDMA符号，进行同样的处理，更新相关能量的最大值、OFDMA符号序号和样点偏移，直至处理完49个符号(一帧多1个符号)，这时保存的符号序号和样点偏移即是帧头粗同步位置，示意的粗同步计算方法见图2。

具体计算过程如下：

计算每个样点偏移的时域相关能量要求输入一个OFDMA符号包含的样点数据，至少要等待2个OFDMA符号到来，才能开始计算第一个OFDMA符号内每个样点偏移对应的时域相关能量。按下式计算采样值的复相关：

$y\left(k\right)=\underset{i=0}{\overset{\mathrm{cp}\_\mathrm{len}-1}{\mathrm{\Σ}}}x(k+i)\·x^{*}(k+i+N)$

x(i)为第i个样点，x^*(k+i+N)表示x(k+i+N)的复共轭，N为FFT_Size×2，k为符号内样点偏移，y(k)为符号内第k个样点偏移对应的复相关值。再求y(k)的能量，保存并更新其中的最大值、对应的符号序号和样点偏移值k。在49个符号上重复上面的过程，帧头粗同步位置即是最后保存的符号序号和样点偏移。

获得帧头粗同步位置后，先进行小数倍频偏检测。小数倍频偏估计是利用同一个OFDMA符号上CP样点的相位旋转得到，即将相隔FFT_Size×2的两个CP样点共扼相乘，存储相乘结果，对所有CP样点进行同样操作，然后将结果相干累加，这样就得到一个OFDMA符号上相位旋转矢量。为了增加频偏估计的准确性，对连续多个OFDMA符号进行同样的计算，以符号为单位对每个符号上的相位旋转矢量再次进行相干累加。根据得到的结果计算相位旋转角度值ΔΦ，再根据下面的公式计算小数倍频偏ΔF

$\mathrm{\ΔF}=\frac{\mathrm{\Δ\Φ}}{2\mathrm{\π}\·T}$

这里T为时间常数，它等于(帧周期×FFT_Size×2)/每帧样点数目。

利用估计的小数倍频偏对符号进行频偏校正。前导符号是下行子帧的第一个符号，本发明将帧头粗同步位置作为下行子帧的起始符号位置，在此基础上进行小数倍频偏估计，以前导符号为基准，将每个符号内样点乘以频偏和样点时延带来的相位反旋，存储结果用作前导码检测和细定时同步估计。

具体过程如下：

以帧头粗同步位置为符号定时基准，估计小数倍频偏。

假设s(k)是循环前缀的一个样点，s(k+N)是与该样点相差N个间隔的样点，存在载波频偏时，有：

s(k+N)＝e^{-j·2π·ΔF·T}·s^*(k)，ΔF是频偏，T是不含循环前缀的一个符号周期；

$\mathrm{\ΔF}=\frac{1}{2\mathrm{\πT}}\·\mathrm{Arg}(s(k+N)\·s^{*}\left(k\right))$ (单位：Hz)

这里Arg(x)表示求x的复角，s^*(k)表示s(k)的复共轭，ΔF是一个OFDMA符号上的小数倍频偏，为了提高估计精度，在前导以及随后的多个符号，把求得的s(k+N)·s^*(k)值作相干累加。

$y_{\mathrm{corr}}=\underset{j=0}{\overset{N_{\mathrm{dlsym}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=0}{\overset{\mathrm{cp}\_\mathrm{len}-1}{\mathrm{\Σ}}}s(i_{\mathrm{coarse}}+k+N+j\·N\·(1+\mathrm{cp}\_\mathrm{len}))\·s^{*}(i_{\mathrm{coarse}}+k+j\·N\·(1+\mathrm{cp}\_\mathrm{len}))$

其中i_coarse是前面求出的粗同步位置，N_dlsym是相干累加符号数目，cp_len是循环前缀的长度，为系统常数，y_corr是相位旋转矢量在N_dlsym个符号上相干累加的结果。

然后求旋转角度，根据这个角度和符号时间，可求出精确的小数倍频偏。

T为时间常数，它等于(帧周期×FFT_Size×2)/每帧样点数目。

对每个符号实施频偏校正；

对符号内的每个采样值按照下式进行频偏校正：

s(k)＝s(k)·exp(-j·2·π·ΔF·k·ΔT)

这里的s(k)表示符号内的第k个样值，

ΔT为相邻两个采样值的时间间隔，为系统时间常数，exp(x)＝e^x。

而后检测前导码的扇区号segment_num，segment_num取值0、1、2，对于每个segment_num的取值，在对应的前导码子载波位置上调制常数1，生成前导符号的频谱。以上述粗同步位置为中心，设置细定时窗口，对于细定时窗口的每个偏移位置，取一个接收的前导符号，移除循环前缀，对它做FFT变换，即将接收的前导符号变换到频域，由于这一步是检测segment_num，小区识别号ID_Cell只影响调制前导码的极性，将接收前导频谱的每个值取绝对值。再把它和生成的本地前导频谱做相关运算，求相关结果的能量。遍历segment_num和整个细定时窗口，保存最大相关能量和对应的segment_num和细定时窗口内的偏移。至此前导的segment_num和细定时位置获得。前导segment_num和细定时计算方法见图3。

具体过程如下：

i∈[0，FFT_Size-1]

preamble_sprm(segment_num，i)表示扇区号为segment_num的本地前导频谱在子载波序号为i上的调制值。

y(k)＝FFT(s(k+i_coarse))

k为细定时位置，y(k)表示在细定时位置k处的接收符号FFT变换结果，对于每个k，y(k)是一维数组，长度是FFT变换长度，i_coarse是前面求出的粗同步位置，s(k+i_coarse)是表示在k+i_coarse位置上接收的符号。

Res(y(k))＝|Res(y(k))|

Imag(y(k))＝|Imag(y(k))|

$\mathrm{corr}(\mathrm{segment}\_\mathrm{num},k)|\underset{n=0}{\overset{\mathrm{cp}\_\mathrm{len}-1}{\mathrm{\Σ}}}y(k,n)\·\mathrm{preamble}\_\mathrm{spr}{m}^{*}(\mathrm{segment}\_\mathrm{num},n)|$

corr(segment_num_det，k_{fine_time})＝max(corr(segment_num，k))

上面式中Res(x)表示取x的实部，Imag(x)表示取x的虚部，preamble_sprm^*(segment_num，n)表示preamble_sprm(segment_num，n)的复共轭，n为子载波序号，它的取值范围从0～FFT_Size-1，y(k，n)表示y(k)中的第n个值，cp_len为循环前缀的长度，corr(segment_num，k)表示在细定时位置k处的接收符号频谱和扇区号为segment_num的本地前导频谱相关结果的能量，max(x)表示取x的最大值，segment_num_det和k_{fine_time}即是检测的前导扇区号和细定时位置。

接着检测ID_Cell，它为小区识别号，一个扇区号和一个小区识别号的组合对应一个前导码索引，由前导码索引去查找802.16e定义的前导码表，即得到对应的前导码，ID_Cell的取值从0～31，利用上面检测的segment_num，对于每个ID_Cell，取802.16e定义的前导码，将它调制到前导码子载波，生成本地前导码频谱。在上面检测的细定时位置取一个接收的前导码符号，对它做FFT变换，再将它和本地生成的前导频谱做相关运算，求相关结果的能量。遍历ID_Cell，保存最大的相关能量和对应的ID_Cell。至此segment_num、ID_Cell和细定时同步位置得到，前导码检测完成。

具体过程如下：

preamble_sprm(segment_num_det，ID_Cell，i)表示扇区号为segment_num_det、小区识别号为ID_Cell的前导频谱在子载波序号为i上的调制值。

y＝FFT(s(k_{fine_time}+i_coarse))

s(k_{fine_time}+i_coarse)表示细定时位置(k_{fine_time}+i_coarse)上接收的符号，y表示在检测的细定时位置(k_{fine_time}+i_coarse)接收的符号的FFT变换结果，它是一维数组，长度为FFT变换长度。

$\mathrm{corr}(\mathrm{ID}\_\mathrm{Cell})=|\underset{n=0}{\overset{\mathrm{cp}\_\mathrm{len}-1}{\mathrm{\Σ}}}y\left(n\right)\·{\mathrm{preamble}\_\mathrm{sprm}}^{*}(\mathrm{segment}\_\mathrm{nu}{m}_{\det },\mathrm{ID}\_\mathrm{Cell},n)|$

corr(ID_Cell_det)＝max(corr(ID_Cell))

n为子载波序号，它的取值范围从0～FFT_Size-1，y(n)是y中的第n个值，preamble_sprm^*(segment_num_det，ID_Cell，n)为preamble_sprm(segment_num_det，ID_Cell，n)的复共轭，corr(ID_Cell)为在细定时位置(k_{fine_time}+i_coarse)接收符号频谱和扇区号为segment_num_det、小区识别号为ID_Cell的前导频谱相关结果的能量。

至此，segment_num_det和ID_Cell_det即是前导码检测的结果，k_{fine_time}+i_coarse为帧头同步位置，ΔF是估计的小数倍频偏。

本发明提出了一种802.16e SS接收机前导检测和符号同步方法，该方法的提出为SS接收机数据解调提供了重要的解调参数和符号同步，它利用前导子载波正交性特点，先检测segment_num，这使得后面的ID_Cell检测运算量大大减少，并且提高了前导检测和符号同步精度，在实际应用中便于软件实现。

Claims (3)

1.一种用户站接收机前导码检测方法，其特征在于包括步骤：

步骤(1)对于天线接收的每个正交频分复用接入OFDMA符号，计算其包含的每个滑动样点对应的相关能量，记录最大相关能量对应的符号序号和样点偏移，对下面接收的49个符号进行同样的处理，更新保存的符号序号和样点偏移即帧头粗同步位置；

步骤(2)以帧头粗同步位置为符号定时基准，估计小数倍频偏；

步骤(3)利用估计的小数倍频偏对每个符号实施频偏校正；

步骤(4)检测前导码扇区号和细定时位置，以粗同步位置为中心，设置细定时窗口，在每个细定时位置对接收的前导符号做FFT变换，取变换结果的绝对值，将它和本地前导频谱做相关运算，求相关结果的能量，再取最大相关能量对应的扇区号segment_num和细定时位置即是前导码的扇区号和细定时位置；

步骤(5)检测前导码小区识别号，利用检测到的扇区号，对于每个小区识别号ID_Cell，取定义的前导码，将它调制到前导码子载波，生成本地前导码频谱，将在细定时位置上接收的前导码符号做FFT变换，把它和本地生成的前导码频谱做相关运算，求相关结果的能量，遍历小区识别号ID_Cell，再取最大相关能量对应的ID_Cell即是前导码ID_Cell；

步骤(6)利用步骤(4)检测的前导码扇区号以及步骤(5)检测的前导码小区识别号查找得到对应的前导码。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(2)进一步包括：利用同一个OFDMA符号上循环前缀CP样点的相位旋转得到小数倍频偏，即将相隔FFT_Size×2的两个CP样点共轭相乘，存储相乘结果，对所有CP样点进行同样操作，然后将结果相干累加，得到一个OFDMA符号上相位旋转矢量，为了增加频偏估计的准确性，对连续多个OFDMA符号进行同样的计算，以符号为单位对每个符号上的相位旋转矢量再次进行相干累加，根据得到的结果计算相位旋转值ΔΦ，再根据下面的公式计算小数倍频偏ΔF

$\mathrm{\ΔF}=\frac{\mathrm{\Δ\Φ}}{2\mathrm{\π}\·T}$

T为时间常数，它等于(帧周期×FFT_Size×2)/每帧样点数目，FFT_Size是快速傅立叶变换长度，为系统常数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤(3)进一步包括：

对符号内的每个采样值按照下式进行频偏校正：

s(k)＝s(k)·exp(-j·2·π·ΔF·k·ΔT)

这里的s(k)表示符号内的第k个样值，

ΔT为相邻两个采样值的时间间隔，为系统时间常数，exp(x)＝e^x。

Images