CN101753499A - 整数倍载波频率偏移和符号精定时的联合估计方法 - Google Patents

Abstract

一种利用频域信息进行联合时频估计的方法，包括步骤：计算接收到的频域信息和本地已知的频域信息的第一相关，并计算得到的第一相关序列之间的第二相关；计算得到的第二相关序列的幅值；检测幅值中的最大峰值，其中将最大峰值所对应的m_max值作为估计出的整数倍频偏；根据所估计的对应整数频偏的m_max值，计算定时偏移。利用根据本发明的方法，简化了时间和频率估计的复杂度，并节省了同步处理时间。

Description

整数倍载波频率偏移和符号精定时的联合估计方法

技术领域

本发明涉及在OFDM(正交频分多路复用)系统中(如数字视频广播系统)的时间和频率同步方法，具体地，涉及一种联合视频估计方法。

背景技术

在当前的大多数OFDM系统中，例如日本的ISDB-T、欧洲的数字广播系统DVB-T，时频同步都是一个关键和复杂的过程。其接收机的初始时间和粗频率的捕获通常利用OFDM符号循环前缀的相关性获得；然后再利用频域的导频信息进行整数倍载波频率偏移估计和符号精定时。其中，整数频偏估计和精定时往往是两个独立的过程，通常在估计并消除整数倍频偏后，才能进行符号精定时，这就需要较长的同步时间。随着数字视频广播的发展，需要更快更准的时频同步技术。下面对传统的整数倍载波频率偏移和符号精定时估计进行介绍：整数倍载波频率偏移估计：

传统的整数倍频偏估计通常是基于频域的导频信息，利用接收到的导频数据和本地已知的导频数据的互相关性来进行估计。详细的算法可描述为：

1)首先，从经过FFT转换后的接收数据中，提取出对应于导频位置处的导频序列。然后在提取的导频序列和本地已知导频序列之间做互相关计算。通常有两种互相关代价函数被使用：

$U_j(m,k)=Y_j(k+m)\·X_j^{*}\left(k\right)---\left(1\right)$

或者，

$U_j(m,k)=Y_j(k+m)\·X_j^{*}\left(k\right)\·Y_{j+1}^{*}(k+m)\·X_{j+1}\left(k\right)---\left(2\right)$

其中m定义为接收到的导频序列和本地已知的导频序列之间的滑动位数，Y_j(k)定义为接收到的导频序列，X_j(k)定义为已知的本地导频序列，j，k分别是OFDM符号序号和导频子载波序号。代价函数(1)使用同一个OFDM符号中的导频信息；代价函数(2)使用两个OFDM符号中相同子载波位置上的导频信息。

2)利用互相关的序列U_j(m，k)，整数倍载波频率偏移可以表示为：

${\widehat{\mathrm{\ϵ}}}_I=\arg \underset{m\∈A}{\max }\left\{\right|\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{U}_j(m,k)\left|\right\}---\left(3\right)$

其中，A是整数倍频偏的搜寻范围，m在其中取值。通过分别求取不同m所对应的互相关序列U_j(m，k)的相关和的绝对值，得到其中最大绝对值所对应的m值，该m值就是估计的整数倍频率偏移，代表m个子载波频率间隔。

符号精定时估计：

传统的符号精定时估计通常也基于频域的导频信息，它往往在消除了频率偏移后才能正确地估计出来。具体的算法描述如下：

1)首先，利用接收到的导频信息和本地已知的导频信息进行互相关计算。

$U_j\left(k\right)=Y_j\left(k\right)\·X_j^{*}\left(k\right)---\left(4\right)$

其中，Y_j(k)和X_j(k)分别是接收到的导频数据和本地已知的导频数据。j，k分别是OFDM符号序号和导频子载波序号。通过再一次对相邻导频的互相关值作相关计算，符号定时偏移可表示为：

$\mathrm{\ϵ}\left(j\right)=\frac{N}{2\mathrm{\π\Δk}}\∠\underset{k=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{U}_j(k+1)\·U_j\left(k\right)---\left(5\right)$

∠表示取相关复数和的相位值，L是在OFDMj中的导频数，k＝0，1...L-1，Δk代表两个导频信息之间的子载波频率间隔。

2)提取该符号定时偏移的整数部分，

ε_i＝int(ε(j))                                        (6)

整数值ε_i就是估计的精定时偏移。

上述传统的整数倍载波频率偏移估计和符号精定时估计方法，在一些OFDM系统中经常使用，如欧洲的DVB-T系统，日本的ISDB-T系统。然而随着广播系统的进一步发展，交互性的增强，要求更加快速的同步。上述的估计方法存在一定的缺陷：

1.在传统的估计方法中，整数倍频偏估计和符号精定时是两个独立的过程。它们具有不同的代价函数，在同步处理的不同阶段工作。通常在估计和消除整数倍频偏后，才能正确的估计出符号定时偏移。这就使接收机需要更多的时间来完成同步过程，增加了同步处理的时间。在硬件实现中，相关代价函数的实现往往需要占用较多的资源。不同的代价函数，增加了占用的硬件资源和功耗。

2.另外，这两种方法都是基于频域的导频信息。实际上，只要是本地已知的频域信息，都可以用来做互相关计算来估计偏移。此外，在一些OFDM系统中，往往导频之间的频率间隔是固定的，因而符号精定时的估计范围也会受到限制。如果定时偏移超出估计的范围，就不能给出正确的估计值。而对于像STiMi这样的系统，对OFDM符号中插入的离散导频进行了加扰。如果在收端，使用导频的话，就必须首先解扰。这就需要更多的同步时间。而我们可以用在OFDM符号之前的两个同步信号来代替导频信息，从而减少了同步时间并可以灵活的设定定时估计范围。

3.此外，在传统的整数倍频偏估计中，需要求取互相关和的模值。在硬件实现中，要实现一个具有相当精度的求模操作，是需要占用大量的资源和处理时间。

从上面的分析，可以总结出：传统的整数倍频偏估计和符号精定时是两个独立的过程，需要占用较多的物理资源和处理时间。因此，本发明提出了一种联合估计方法，利用频域的信息(不仅仅是导频信息)来估计出这两个时频偏移。

发明内容

本发明目的在于，针对同步系统中整数倍载波频偏估计和符号精定时，在分析传统估计方法的基础上，提出了一种联合估计方法。在优选实施例中，特别讨论了在STiMi系统中利用同步信号进行的联合估计。

根据本发明的一个方面，提出了一种利用频域信息进行联合时频估计的方法，包括步骤：

计算接收到的频域信息和本地已知的频域信息的第一相关，并计算得到的第一相关序列之间的第二相关；

计算得到的第二相关序列的幅值；

检测幅值中的最大峰值，其中将最大峰值所对应的m_max值作为估计出的整数倍频偏；

根据所估计的对应整数频偏的m_max值，计算定时偏移。

根据本发明的另一方面，提出了一种利用频域信息进行联合时频估计的设备，包括：

联合相关装置，用于计算接收到的频域信息和本地已知的频域信息的第一相关，并计算得到的第一相关序列之间的第二相关；

幅值计算装置，用于计算得到的第二相关序列的幅值；

峰值检测装置，用于检测幅值中的最大峰值，其中将最大峰值所对应的m_max值作为估计出的整数倍频偏；

定时偏移计算装置，用于根据所估计的对应整数频偏的m_max值，计算定时偏移。

附图说明

图1示出了根据本发明的联合互相关器的示意框图；

图2示出了根据本发明的联合估计器的示意框图；

图3示出了STiMi时隙帧结构；

图4示出了根据本发明的信标结构；

图5示出了产生同步PN信号的线性反馈移位寄存器的信号流图；

图6示出了具有定时偏移的同步信号FFT窗；

图7示出了符号精定时估计性能比较；

图8示出了整数倍频偏估计性能比较。

具体实施方式

本发明利用OFDM系统中频域信息同时估计出这两个时频偏移(即，整数倍频率偏移和精定时偏移)。对于DVB和ISDB系统，可以利用频域的导频信息；而对于像STiMi这样的系统，可以利用两个频域的同步信号。本发明提出的联合代价函数能同时进行整数倍频偏估计和符号精定时估计。这使得在接收机中，在进行符号精定时估计时，可以不需要事先纠正整数倍频偏。

众所周知，同步是接收机中关键问题之一。通常对于一个OFDM系统来说，同步往往由几个不同的阶段构成：例如，帧同步或粗符号定时、粗载波频偏估计、整数倍频偏估计、精定时以及载波频偏跟踪等。

与传统方法相比，本发明合并了整数倍频偏和精定时估计。通过采用相同的代价函数，进一步简化了时间和频率估计的复杂度，节省了同步处理时间。图2示出了根据本发明的联合估计器的方框图。

如图2所示，根据本发明的联合估计器包括：联合互相关器、模平方器、峰值检测器、以及精定时器。下面将参考图1和图2来详细描述上述各个模块的操作。

联合互相关器

本发明提出了利用一个联合互相关器来同时构成整数倍频偏和符号精定时的代价函数。

首先，根据系统粗定时的FFT窗口位置(通常是用OFDM符号的循环前缀与数据符号的重复性获得)，做FFT计算。在完成FFT操作后，就得到了频域的接收数据。由于粗定时存在一定的定时偏移，假设不存在频率偏移，接收到的频域数据可表示为：

$Y_b\left(k\right)=e^{j\frac{2\mathrm{\πnk}}{N_b}}{X}_b\left(k\right)---\left(7\right)$

其中X_b(k)是发端调制的数据，在接收端是已知的。k是子载波序号。N_b是FFT的长度。n是残留的符号定时偏移。

在类似于DVB、ISDB的OFDM系统中，X_b(k)是对应的导频子载波信息。而对于类似于STiMi的系统，X_b(k)则代表一个频域的同步信号。事实上，如果存在着整数倍频率偏移，FFT解调后的频域数据序列就应该是发端调制数据X_b(k)的一个循环移位序列并伴随着由定时偏移引起的相位旋转。这循环移位的位数就对应了整数倍频率偏移。移位多少，就对应几个子载波频偏。

然后用接收到的频域数据与本地已知的信息数据做互相关计算，

$U_b(m,k)=X_b\left(k\right)\·Y_b^{*}(k+m)---\left(8\right)$

其中，k＝1，2...M，是频域信息数据的序号。

实际上，可以采用所有的频域信息数据；也可以有选择的间隔一定的距离Δk来抽取一部份频域信息数据，来减少相关计算的复杂度。其中，在类似于DVB、ISDB的OFDM系统中，Δk是对应的离散导频之间的载波频率间隔，一般来说是固定的。如在DVB系统中，导频间隔为12。而类似于STiMi系统，整个同步信号作为导频信息，Δk是可以灵活设定的。Y_b(k+m)序列是Y_b(k)的循环移位序列，m是移位位数。这里，m∈A，A是整数倍载波频率偏移的搜寻范围。如果有较大的整数倍频差，可以通过增加移位的位数来增加频偏的搜寻范围。

接下来，间隔一定的距离D，对该互相关序列之间做共轭相关计算。通过这个联合的互相关器，可以同时估计出两个时频偏移，如图1所示。

P_b(m，k)＝U_b(m，k)U_b(m，k-D)^*                                (9)

其中，D是延迟间隔，可以灵活设定。

模平方器

接下来，利用模平方器来求取相关复数和的模值平方，如下式所示：

$P\left(m\right)={\left|\underset{k=1}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{P}_b(m,k)\right|}^2---\left(10\right)$

L是所用互相关序列的长度。相对于传统方法来说，这里使用模值平方代替了模值运算。由于定时偏移引起的相位旋转是不会影响幅度的大小，从而消除了定时不准的影响。

峰值检测器

不同的m对应于不同的模值平方P(m)。其中，最大的峰值所对应的m值，就是估计出的整数倍频率偏移。

${\widehat{\mathrm{\ϵ}}}_I=\arg \underset{m\∈A}{\max }\left\{P\left(m\right)\right\}---\left(11\right)$

因而需要用一个峰值检测器来检测P(m)峰值。该峰值检测器每次比较输入的峰值和已记录的前一个峰值，并记录较大峰值和该峰值所对应的m值。在搜寻范围A内，逐次比较、更新，直到找到最大峰值，并输出整数倍频偏m_max。

精定时器

一旦确定对应整数倍频偏的m_max值，则定时偏移就可定义为：

$P_b(m_{\max },k)=U_b(m,k)\·U_b^{*}(m,k-D){|}_{m=m_{\max }}=e^{j\frac{2\mathrm{\π}\·D\·\mathrm{\Δk}\·n}{N_b}}---\left(12\right)$

因此，符号精定时偏移n可表示为：

$\hat{n}=\frac{N_b}{2\mathrm{\π}}\·\frac{\∠\underset{k=1}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{P}_b(m_{\max },k)}{D\·\mathrm{\Δk}}---\left(13\right)$

其中，∠是取相关复数和的相位值。精定时器的估计范围是[-N_b/2DΔk，N_b/2DΔk]，是随着D和Δk而变化的。

对于DVB系统来说，由于导频的子载波间隔是固定的，该精定时器的估计范围也是固定的。而对于STiMi系统，如果需要较大的估计范围，则可以取较小的D值和Δk值；如果需要较高的估计精度，则可以取较大的D值和Δk值。因而，可以根据系统的要求，灵活的设定。

接下来，在优选实施例中，将以STiMi系统为例来具体阐述根据本发明的联合估计整数倍频偏和符号精定时的方法。

STiMi是CMMB系统的关键技术，覆盖了30MHz到3000MHz的频率范围。其物理层广播信道的带宽包括2M和8M两种。每一个物理层帧长为1秒。每一秒又分为40个时隙，每个时隙是25毫秒，如图3所示。每一个时隙由一个信标和53个OFDM符号组成，其信标包括了一个发射机标志信号和两个相同的同步信号，如图4所示。同步信号S_b (k)可以被表示为：

$S_b\left(k\right)=\frac{1}{N_b}\underset{i=0}{\overset{N_b-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_b\left(i\right)e^{j2\mathrm{\&pi;ik}/N_b},0\&le;K<N_b$

它通过对一个调制的数据序列X_b(k)进行IFFT运算得到，没有循环前缀。而X_b(k)是来自于一个映射的PN序列PN_b(k)。同步PN序列PN_b(k)是由一个线形反馈移位寄存器生成的，其生成多项式是G(x)＝x¹¹+x⁹+1。移位寄存器的初始状态被设置为01110101101(D11D10...D1)，如图5所示。

对于2M带宽，PN序列长度为314；对于8M带宽，PN序列是1536。这两个值分别对应与相应的有效子载波数。每个PN序列的2进制数映射为BPSK信号，被调制到相应的有用子载波上。

首先，根据系统粗定时的信息，可以确定一个同步信号的FFT窗口，此时存在着一定定时偏移，如图6所示。对所提取的同步信号做FFT计算，得到频域的同步信号。该同步信号受到整数倍频偏和定时偏移引起的相位旋转的影响

其次，如前所述，把本地已知的同步信号和接收到的频域同步信号输入互相关器，进行相关计算。

然后，利用模平方器求取相关复数和的模值平方。

接下来，利用峰值检测器检测出最大的模值平方，并记录其所对应的移位值m_max，估计出相应的整数倍频偏。

最后，根据峰值检测器输出的m_max，用精定时器计算出符号精定时偏移。

在我们的STiMi系统的链路仿真器，采用了本发明的联合估计方法。它能够有效的估计出整数倍频偏和符号精定时，如图7、图8所示。通过评估精定时估计值落于正确值附近范围的概率和整数倍频偏估计正确的概率来评价该联合估计方法的性能，分别仿真了8M模式在高斯信道、F1信道和P1信道^[3]下的估计性能。其中F1是一个莱斯信道，作为一个固定接受的典型信道；P1是一个瑞利阴影信道，作为一个手持接受的典型信道。

从图7和图8中，可以看到精定时偏移在正信噪比时，基本位于正确值的(-1，+1)范围内；整数倍频偏的估计概率基本是1，即使在负信噪比下。

与传统的OFDM系统整数倍频偏和符号精定时方法相比，本发明的优点在于：

1.该联合估计方法把整数倍频差与符号精定时结合起来，提出了统一的联合互相关代价函数的表达式。和传统方法相比，简化了代价函数的复杂度，从而减少了硬件资源和功率消耗，节省了同步处理时间。

2.其联合互相关器利用频域的信息作相关计算。从传统方法利用频域的导频信息，推广到其他的一些频域信息，如STiMi系统中的同步信号。这大大增加了已知频域信息的数量，改进了估计性能。

3.传统方法中导频的频率间隔是固定的，因而精定时的估计范围受到一定限制。当推广到用其他频域信息时(STiMi系统中的同步信号)，则可以灵活的设置频率间隔和延迟间隔来控制估计的范围。

4.用模平方器取代了传统方法中的取模运算。在硬件实现中，取模运算耗时且计算复杂度较高。而模平方器仅需要两次乘法操作和一次加法操作，耗时较少，复杂度低。一般在硬件中会提供专门的乘法器。

5.利用峰值检测器来检测最大值。根据峰值检测器的检测结果，用精定时器可同时估计出定时偏移。

Claims (19)

1.一种利用频域信息进行联合时频估计的方法，包括步骤：

计算接收到的频域信息和本地已知频域信息的第一相关，并计算得到的第一相关序列之间的第二相关序列；

计算得到的第二相关序列的幅值；

检测所述幅值中的最大峰值，其中将最大峰值所对应的m_max值作为估计出的整数倍频偏；

根据所估计的整数频偏的对应m_max值，计算定时偏移。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一相关是互相关，所述第二相关是共轭相关。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，通过在接收到的频域信息和本地已知频域信息之间进行滑动互相关来计算其互相关值；然后，间隔预定的距离D，对互相关序列之间进行共轭相关。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述幅值是第二相关序列的模值的平方。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述最大幅值位置处，估计出定时偏移。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，利用以下公式来计算接收到的频域信息和本地已知的频域信息的互相关：

$U_b(m,k)=X_b\left(k\right)\&CenterDot;Y_b^{*}(k+m)$

其中X_b(k)是本地已知的频域信息，Y_b(k)是接收到的频域信息，m是移位位数，m∈A，A是整数倍载波频率差的搜寻范围。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，利用以下公式来计算互相关序列之间的共轭相关：

P_b(m，k)＝U_b(m，k)U_b(m，k-D)^*

其中，D是延迟间隔。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，利用以下公式来检测幅值中的最大峰值：

$P_b(m_{\max },k)=U_b(m,k)\&CenterDot;U_b^{*}(m,k-D){|}_{m=m_{\max }}=e^{j\frac{2\mathrm{\&pi;}\&CenterDot;D\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;k}\&CenterDot;n}{N_b}}$

$\hat{n}=\frac{N_b}{2\mathrm{\&pi;}}\&CenterDot;\frac{\&angle;\underset{k=1}{\overset{L-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_b(m_{\max },k)}{D\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;k}}$

其中，∠表示取相关复数和的相位值，N_b是FFT的长度，Δk代表两个导频信息之间的子载波频率间隔，L是所使用的互相关序列的长度。

9.根据权利要求2所述的方法，其中，所述频域信息包括导频信息或频域同步信号。

10.根据权利要求8所述的方法，其中，在[-N_b/2DΔk，N_b/2DΔk]的范围内进行定时偏移的检测。

11.一种利用频域信息进行联合时频估计的设备，包括：

联合相关装置，用于计算接收到的频域信息和本地已知的频域信息的第一相关，并计算得到的第一相关序列之间的第二相关；

幅值计算装置，用于计算得到的第二相关序列的幅值；

峰值检测装置，用于检测幅值中的最大峰值，其中将最大峰值所对应的m_max值作为估计出的整数倍频偏；

定时偏移计算装置，用于根据所估计的整数频偏的对应m_max值，计算定时偏移。

12.根据权利要求11所述的设备，其特征在于，所述第一相关是互相关，所述第二相关是共轭相关。

13.根据权利要求12所述的设备，其中，在所述联合相关装置中，通过在接收到的频域信息和本地已知的频域信息之间进行滑动互相关来计算其互相关值；然后，间隔预定的距离D，对互相关序列之间进行共轭相关。

14.根据权利要求12所述的设备，其中，所述幅值是第二相关序列的模值的平方。

15.根据权利要求11所述的设备，其中，所述定时偏移计算装置在最大幅值位置处，估计出定时偏移。

16.根据权利要求12所述的设备，其中，所述联合相关装置利用以下公式来计算接收到的频域信息和本地已知的频域信息的互相关：

$U_b(m,k)=X_b\left(k\right)\&CenterDot;Y_b^{*}(k+m)$

其中X_b(k)是本地已知的频域信息，Y_b(k)是接收到的频域信息，m是移位位数，m∈A，A是整数倍载波频率差的搜寻范围。

17.根据权利要求16所述的设备，其中，所述联合相关装置利用以下公式来计算互相关序列之间的共轭相关：

P_b(m，k)＝U_b(m，k)U_b(m，k-D)^*

其中，D是延迟间隔。

18.根据权利要求17所述的设备，其中，所述峰值检测装置利用以下公式来检测幅值中的最大峰值：

$P_b(m_{\max },k)=U_b(m,k)\&CenterDot;U_b^{*}(m,k-D){|}_{m=m_{\max }}=e^{j\frac{2\mathrm{\&pi;}\&CenterDot;D\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;k}\&CenterDot;n}{N_b}}$

$\hat{n}=\frac{N_b}{2\mathrm{\&pi;}}\&CenterDot;\frac{\&angle;\underset{k=1}{\overset{L-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_b(m_{\max },k)}{D\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;k}}$

其中，∠表示取相关复数和的相位值，N_b是FFT的长度，Δk代表两个导频信息之间的子载波频率间隔，L是所使用的互相关序列的长度。

19.根据权利要求12所述的设备，其中，所述频域信息包括导频信息或频域同步信号。

Images