CN101252562A - 一种新的ofdm系统同步联合方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种新的OFDM系统同步联合方法，它涉及通信技术领域，其目的是用来实现OFDM系统的同步。该方法的实现过程是：接收到OFDM信号r(n)；在时域采用已有的ML同步算法，实现符号同步和小数频偏FFO估计与补偿；对上述信号进行FFT变化，实现从时域到频域的转化；在此基础上，根据虚载波的偏移位置进行整数频偏IFO的估计；在频域完成整数频偏IFO的补偿；判断Flag标志位，若Flag＝0，则反复地执行上述的，在频域中进行的IFO的估计和补偿；若Flag＝1，则完成系统同步在时域和频域的联合估计与补偿，输出精确的同步信号X_k′。本发明可用于数字视频广播DVB系统、数字音频广播DAB系统以及无线通信系统如802.11a、802.16中。

Description

一种新的OFDM系统同步联合方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体地说是一种新的OFDM系统同步联合方法，可用于数字视频广播DVB系统、数字音频广播DAB系统以及无线通信系统如802.11a、802.16中。

背景技术

正交频分复用OFDM系统对高速数据速率传输系统，比如数字视频广播DVB系统和数字音频广播DAB系统来说是一种有效的技术，此外OFDM还拥有适应未来无线通信系统的技术特性。因为OFDM系统能够有效地抵抗无线信道带来的影响，例如信道的频率选择性衰落，多径传输，脉冲噪声和信道干扰等影响。

然而，OFDM系统的实现存在一些缺点，其中最重要的一条是系统对同步的要求很高，对定时误差和频率误差要比单载波技术敏感的多。频率偏移会导致信号幅度的衰减，会带来载波间的干扰ICI，从而增加了误比特率BER。因此，OFDM的接收系统应该能够有效地估计符号位置和频率偏移。

目前，OFDM系统的同步方法可以分为两种：数据辅助型和非数据辅助型。数据辅助型要占用一定频带带宽，降低频谱利用率。在非数据辅助型同步方法中，最常见的是Jan-Jaap van de Beek等人在1997年提出的基于循环前缀的最大似然估计ML算法，参见Jan-Jaap van de Beek，M Sandell，P O Borjesson.ML estimation of time and frequency offset in OFDMsystems[J].IEEE Trans on Signal Processing.1997，45(7)：1800-1805.ML算法可实现定时和频偏估计，但只能估计小数频偏，且估计范围只为子载波间隔的一半，范围过小。基于虚载波的同步方法，目前主要有Ufuk Tureli等人在2000年提出的类MUSIC算法，参见Ufuk Tureli，HuiLiu，Zoltowski M D.IEEE Trans on Communications.2000，48(9)：1459～1461.以及UfukTureli等人在2001年提出的类ESPRIT算法，参见Ufuk Tureli，Didem Kivanc，Hui Liu.Experimental and Analytical Studies on a High-Re-solution OFDM Carrier Frequency OffsetEstimator[J].IEEE Transactions on vehicular technology，2001，50(2)：629-643.这两种同步方法都是基于矩阵进行计算的，但过程复杂，运算量大，估计精度不高。

发明内容

本发明的目的是：为了克服现有的ML算法频率偏移估计范围过小，算法类MUSIC、类ESPRIT过程复杂，运算量大，估计精度不高的缺点，提出了本发明方法，在时域和频域进行系统同步联合估计和补偿，实现OFDM系统的同步。

本发明的技术方案是：为解决技术问题所采用的技术方案是，小数频偏FFO和符号同步的估计方法采用已有的ML算法，是基于循环前缀的重复特性在时域上来实现的。在此基础上，整数频偏IFO根据虚载波的偏移位置来进行估计，并在频域进行补偿。

本发明的具体实现步骤如下：

1.设通过多径衰落信道后，接收到的OFDM系统模型信号为：

$r\left(n\right)=\frac{1}{\sqrt{N}}=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_k{H}_k{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}(k+{\mathrm{\ϵ}}_I+{\mathrm{\ϵ}}_f)(n+n_0)}+w\left(n\right)---\left(1\right)$

其中：H_k为多径衰落信道的响应，X_k是调制信号，ε_I为整数频偏IFO，ε_f为小数频偏FFO，n₀为符号偏移，W_m为噪声项。

2.根据上述的接收信号r(n)，采用已有的ML算法完成符号同步以及小数频偏FFO的估计和补偿。符号同步和小数频偏FFO估计的公式可表示为：

${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{\mathrm{ML}}=\arg \max \left\{\right|r\left(\mathrm{\θ}\right)|-\mathrm{\ρ\φ}\left(\mathrm{\θ}\right)\}$

${\widehat{\mathrm{\ϵ}}}_{\mathrm{ML}}=-\frac{1}{2\mathrm{\π}}\∠r\left({\widehat{\mathrm{\θ}}}_{\mathrm{ML}}\right)---\left(2\right)$

但该步骤没有实现整数频偏IFO的估计。

3.对上述已完成符号同步以及小数频偏FFO估计和补偿的信号进行FFT变换，实现从时域到频域的转化。

4.根据虚载波的偏移位置进行整数频偏IFO的估计，其实现方法是：设接收信号r(n)经过时域同步和FFT变换后，符号同步和小数频偏FFO已被精确定时和补偿，仅存在整数频偏IFO。此时，虚载波的位置与整数频偏密切相关，若整数频偏IFO为正或负T倍的子载波间隔时，虚载波的位置分别向右或向左偏移T个载波，其中T为整数。

基于上述，此处的整数频偏IFO估计的方法表示为：

${\mathrm{\ϵ}}_I=\arg \min \left\{\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Y_k\right|}^2\right\}---\left(3\right)$

其中，Y_k是接收端的一个OFDM解调信号，K是虚载波个数。

5.在频域完成整数频偏IFO的补偿。在频域根据整数频偏IFO的估计值ε_I，仅通过改变需要去除的虚载波的序号，就可以完成整数频偏IFO的补偿，从而提取有用载波的信息。

6.判断Flag标志位，若Flag＝0，则反复执行第4～6步；若Flag＝1，则执行第7步。

7.完成系统同步在时域和频域的联合估计与补偿，输出精确同步的信号X_k′。

上述的一种新的OFDM系统同步联合方法，所说的在频域完成整数频偏IFO的补偿，其实现过程如下：在频域根据整数频偏IFO的估计值ε_I，仅通过改变需要去除的虚载波的序号，就可以完成整数频偏IFO的补偿，从而提取有用载波的信息。假设没有IFO，即ε_I＝0时，提取的有用载波的位置为[1:M/2；N-(M/2)+1:N]，虚载波的序号为[M/2+1:N-(M/2)]；假设ε_I为Z时，需要去除的实际的虚载波的序号变为[M/2+Z+1:N-(M/2)+Z]，则去除虚载波做出IFO补偿后，提取的有用载波的序号变为[1:(M/2)+Z；N-(M/2)+Z+1:N]。其中，Z为整数。

本发明与现有技术相比具有的优点：

1、本发明是一种新的OFDM系统同步联合方法，同时提出了一种通过在频域改变需要去除的虚载波的序号的整数频偏IFO补偿方法。方法计算简单，可以同时实现符号同步和频率同步且不需要额外的训练符号和导频，使系统的冗余度大大减小；

2、本发明频偏估计范围为[-N/2，N/2]倍子载波间隔，与ML算法估计范围为子载波间隔的1/2相比，频偏估计的范围大大增加，估计精度很高。仿真表明，无论在AWGN信道还是瑞利衰落信道下，本发明的同步联合方法的误码率都比ML方法的误码率大大减小。

附图说明

图1是本发明的同步机制实现流程示意图

图2是本发明的整数频偏IFO纠正示意图

图3是本发明频偏估计误差仿真样图

图4是本发明与ML算法误码率比较仿真图

具体实施方式

参见图1，它是本发明的同步机制实现流程示意图。小数频偏FFO的估计方法采用已有的ML算法相同，是基于循环前缀的重复特性在时域上来实现的。在此基础上，整数频偏IFO根据虚载波的偏移位置来进行估计，并在频域进行补偿。

从流程示意图中可以看出本发明的实现过程如下：

1.设通过多径衰落信道后，接收到的OFDM系统模型信号表示为：

$r\left(n\right)=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_k{H}_k{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}(k+{\mathrm{\ϵ}}_I+{\mathrm{\ϵ}}_f)(n+n_0)}+w\left(n\right)---\left(4\right)$

其中：H_k为多径衰落信道的响应，X_k是调制信号，ε_I为整数频偏IFO，ε_f为小数频偏FFO，n₀为符号偏移，W_m为噪声项。

2.根据上述的接收信号r(n)，采用已有的ML算法完成符号同步以及小数频偏FFO的估计和补偿。符号同步和小数频偏FFO估计的公式可表示为：

${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{\mathrm{ML}}=\arg \max \left\{\right|r\left(\mathrm{\θ}\right)|-\mathrm{\ρ\φ}\left(\mathrm{\θ}\right)\}$

${\widehat{\mathrm{\ϵ}}}_{\mathrm{ML}}=-\frac{1}{2\mathrm{\π}}\∠r\left({\widehat{\mathrm{\θ}}}_{\mathrm{ML}}\right)---\left(5\right)$

但该步骤没有实现整数频偏IFO的估计。

3.对上述已完成符号同步以及小数频偏FFO估计和补偿的信号进行FFT变换，实现从时域到频域的转化。

4.根据虚载波的偏移位置进行整数频偏IFO的估计，其实现方法是：设接收信号r(n)经过时域同步和FFT变换后，符号同步和小数频偏FFO已被精确定时和补偿，仅存整数频偏ε_I。Y_m表示FFT后的频域第m个子载波上的数据，W_m表示随机噪声，则接收到的解调信号可以表示为：

$Y_m=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}\mathrm{mn}}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_k{H}_k{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}(k+{\mathrm{\ϵ}}_I)n}+W_m$

$=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_k{H}_k\left(\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}(k+{\mathrm{\ϵ}}_I-m)n}\right)+W_m---\left(6\right)$

对括号中的项进行分析

$\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}(k+{\mathrm{\ϵ}}_I-m)n}=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}[k-(m-{\mathrm{\ϵ}}_I)]n}$

将(7)代入(6)，得

$Y_m=X_{(m-{\mathrm{\ϵ}}_I)\mathrm{mod}N}{H}_{(m-{\mathrm{\ϵ}}_I)\mathrm{mod}N}+W_m---\left(8\right)$

可见，整数频偏对OFDM信号的影响是解调出来的子载波上的信号发生了循环移位。接收信号经过FFT变换后，各子载波上的信号能量有一定变化，其中虚载波的能量比有用载波的能量小很多，并且虚载波的位置与整数频偏密切相关。若整数频偏IFO为正或负T倍的子载波间隔时，虚载波的位置分别向右或向左偏移T个载波，其中T为整数。

基于上述，此处的整数频偏IFO估计的方法表示为：

${\mathrm{\ϵ}}_I=\arg \min \left\{\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Y_k\right|}^2\right\}---\left(9\right)$

其中，Y_k是接收端的一个OFDM解调信号，K是虚载波个数。

5.在频域完成整数频偏IFO的补偿。在频域根据整数频偏IFO的估计值ε_I，仅通过改变需要去除的虚载波的序号，就可以完成整数频偏IFO的补偿，从而提取有用载波的信息。

6.判断Flag标志位，若Flag＝0，则反复执行第4～6步；若Flag＝1，则执行第7步。

7.完成系统同步在时域和频域的联合估计与补偿，输出精确的同步信号X_k′。

参见图2，它是本发明的整数频偏IFO纠正示意图，其实现过程如下：设假设FFT的长度为N，有用子载波数为M，则可得到虚载波的数目K＝N-M。在频域根据整数频偏IFO的估计值ε_I，仅通过改变需要去除的虚载波的序号，就可以完成整数频偏IFO的补偿，从而提取有用载波的信息。假设没有IFO，即ε_I＝0时，提取的有用载波的位置为[1:M/2；N-(M/2)+1:N]，虚载波的序号为[M/2+1:N-(M/2)]；假设ε_I等于+50时，需要去除的实际的虚载波的序号变为[M/2+51:N-(M/2)+50]，则去除虚载波做出IFO补偿后，提取的有用载波的序号变为[1:(M/2)+50；N-(M/2)+51:N]；假设ε_I等于-50时，需要去除的虚载波的序号为[M/2-49：N-(M/2)-50]，则去除虚载波做出IFO补偿后，提取的有用载波的序号为[1:(M/2)-50；N-(M/2)-49:N]。此时，前述的Z取值为±50。

为证明本发明的有效性，分别在AWGN信道和瑞利衰落信道下用10000个OFDM符号进行仿真。其中瑞利衰落信道采用衰落系数分别为2个-11.787dB，2个-17.54dB，2个-39.512dB的6条多径信道。信号仿真的参数如表1所示。

                            表1仿真参数

图3和图4是基于表1设置的仿真参数进行仿真的。

参见图3，它是本发明频偏估计误差仿真样图，图中给出了在AWGN信道下，频偏为1006.25KHz时，采用本发明方法在不同信噪比下的频偏估计误差曲线。为了清晰显示，图中仅显示了10000个符号中第2201～2220的符号频偏结果，从图中可以看出，当信噪比为15dB时，本发明方法的频偏估计误差几乎为0，频偏估计几乎完全正确。

参见图4，它是本发明与ML算法误码率比较仿真图，图中给出了在AWGN信道和瑞利衰落信道下，最大多普勒频移为40Hz，频偏分别为312.5KHz和1006.25KHz时，误码率曲线。在图中ML1代表在AWGN信道下，频偏为312.5KHz时，采用ML算法得到的误码率曲线；NEW1和NEW2分别代表在AWGN信道下，频偏为312.5KHz和1006.25KHz时，采用本发明方法得到的误码率曲线；NEW1mp和NEW2mp分别代表在瑞利衰落信道下，频偏为312.5KHz和1006.25KHz时，采用本发明方法得到的误码率曲线。由图可以看出：无论是在AWGN信道，还是瑞利衰落信道下，采用本发明联合方法的误码率都比ML算法的误码率大大减小。

Claims (2)

1.一种新的OFDM系统同步联合方法，该方法的实现过程是：

[1].设通过多径衰落信道后，接收到的OFDM系统模型信号为：

$r\left(n\right)=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_k{H}_k{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}(k+{\mathrm{\ϵ}}_I+{\mathrm{\ϵ}}_f)(n+n_0)}+w\left(n\right)$

其中：H_k为多径衰落信道的响应，X_k是调制信号，ε_I为整数频偏IFO，ε_f为小数频偏FFO，n₀为符号偏移，W_m为噪声项；

[2].根据上述的接收信号r(n)，采用已有的ML算法完成符号同步以及小数频偏FFO的估计和补偿，但该步骤没有实现整数频偏IFO的估计；

[3].对上述已完成符号同步以及小数频偏FFO估计和补偿的信号进行FFT变换，实现从时域到频域的转化；

[4].根据虚载波的偏移位置进行整数频偏IFO的估计，其实现方法是：设接收信号r(n)经过时域同步和FFT变换后，符号同步和小数频偏FFO已被精确定时和补偿，仅存在整数频偏IFO，此时，虚载波的位置与整数频偏密切相关，若整数频偏IFO为正或负T倍的子载波间隔时，虚载波的位置分别向右或向左偏移T个载波，其中T为整数，基于上述，此处的整数频偏IFO估计的方法表示为：

${\mathrm{\ϵ}}_I=\arg \min \left\{\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Y_k\right|}^2\right\}$

其中：Y_k是接收端的一个OFDM解调信号，K是虚载波个数；

[5].在频域完成整数频偏IFO的补偿，在频域根据整数频偏IFO的估计值ε_I，仅通过改变需要去除的虚载波的序号就可以完成整数频偏补偿，从而提取有用载波的信息；

[6].判断Flag标志位，若Flag＝0，则反复执行第4～6步；若Flag＝1，则执行第7步；

[7].完成系统同步在时域和频域的联合估计与补偿，输出精确的同步信号X_k′。

2.根据权利要求1所述的OFDM系统同步联合方法，所说的在频域完成整数频偏IFO的补偿，其实现过程如下：在频域根据整数频偏IFO的估计值ε_I，仅通过改变需要去除的虚载波的序号，就可以完成整数频偏IFO的补偿，从而提取有用载波的信息；假设没有整数频偏IFO，即ε_I＝0时，提取的有用载波的位置为[1:M/2；N-(M/2)+1:N]，虚载波的序号为[M/2+1:N-(M/2)]；假设ε_I为Z时，需要去除的实际的虚载波的序号变为[M/2+Z+1:N-(M/2)+Z]，则去除虚载波做出整数频偏IFO补偿后，提取的有用载波的序号变为[1:(M/2)+Z；N-(M/2)+Z+1:N]，其中，Z为整数。

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