CN101753505B - 一种ofdm系统的下行时间和频率同步方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种OFDM系统下行时间和频率的同步方法，包括：发端发送一个用以标识不同的小区的训练符号，训练符号在时域上由两个相同的子符号以及循环前缀构成，每个子符号的时长为T_uus，循环前缀的时长为T_gus；收端对接收信号进行自相关计算，在接收信号的自相关值中搜索自相关平台；检测到有效的自相关平台后，则确定所述自相关平台的起始位置为时间同步的位置，利用自相关平台的自相关值可以计算小数频偏。本发明进一步可以从上述方法获得的时间同步位置开始截取接收信号和本地训练符号进行互相关，依据训练符号结构产生的双相关峰更为精确的确定时间同步位置和整数频偏，同时可以细调小数倍频偏，并区分不同小区。

Description

一种OFDM系统的下行时间和频率同步方法

技术领域

本项发明涉及通信技术领域，更准确地，涉及OFDM系统下行的时间和频率同步方法。

背景技术

OFDM由于具有数据传输速率高，抗多径干扰能力强，频谱效率高等优点，越来越受到重视。OFDM调制已经成功用于有线、无线通信中。如：LTE(Long Time Evolution)，Wimax，IEEE802.11，DAB(Digital AudioBroadcasting)，DVB及欧洲ETSI的HyperLAN/2中。选择OFDM的一个主要原因在于该调制方式能够很好的对抗频率选择性衰落和窄带干扰，在单载波系统中，一次衰落或者干扰会导致整个链路失效，但在多载波系统中，某个时刻只会有少部分的子信道受到深衰落的影响。

OFDM技术的弱点之一是对时间和频率同步的要求比单载波系统要高很多，它对定时误差和频率误差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，从而增加误比特率。时间同步的目的是在收到的串行数据流中找到各个OFDM符号的起始点以达到正确解调的目的。下行同步还必须能够达到区分不同小区的作用，终端只有获得了当前小区的标识，时间和频率的同步才能开始实现通信。

常规的进行时间同步的方法有两种：

1.利用训练序列进行自相关的方法见文献Timothy M.Schmidl，Donald C.Cox，“Robust Frequency and Timing Synchronization for OFDM”，IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS，VOL.45，NO.12，DECEMBER 1997，Page(s)：1613-1621所述，在OFDM技术中，其基本原理如下：

发端在时域中放置两个相邻的OFDM训练符号，然后在收端对接收信号不断搜索此已知的训练符号，从而得到训练OFDM符号的时间同步信息。收端搜索的实现方法是按照下式求自相关：

$R_a\left(n\right)=\underset{i=0}{\overset{N_s-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}^{*}(n+N_s+i)*r(n+i),n=1:(L-2*N_s)$

其中，r(n)为接收信号，L为接收信号的长度。N_s为训练符号的长度，i表示接收序列中数据的相对位置。

2.利用训练序列进行互相关的方法见文献Tufvesson，F.；Edfors，O.；Faulner，M.，“Time and frequency synchronization for OFDM usingPN-sequence preambles”，Vehicular Technology Conference，1999，VTC1999-Fall.IEEE VTS 50^th，Volume：4，1999，Page(s)：2203-2207所述，在OFDM技术中，其基本原理如下：

发端放置OFDM训练符号，然后在收端对接收信号不断搜索此已知的训练序列，从而得到OFDM的时间同步信息以实现同步。收端搜索的实现方法是按照下式求相关：

r(L+1:L+N_s)＝0；

$R_c\left(n\right)=\underset{i=1}{\overset{N_s}{\mathrm{\Σ}}}r(n+i-1)*t^{*}\left(i\right),n=1:L$

其中，r(n)为接收信号FFT(快速傅里叶变换)到频域后的序列，L为该序列的长度，该序列后添加N_s个0是为了提高互相关的有效性。N_s为训练序列的长度，i表示接收序列相对本地训练序列的滑动，t(n)为训练序列。收端需要从接收信号中搜索出已知的训练序列以完成时间和频率的同步。

在实际的工程中，以上两种方法都存在缺陷，在T.M.Schmidl的方法进行时间同步的时候，由于信道的影响，并不是如预期的尖锐的峰值，所以不容易准确的找到同步；而采用Tufvesson的方法进行时间同步的时候，本地序列的数量和长度和搜索时间成正比，同步速度较慢。

频率偏差可分为整数和小数部分，整数频偏是子载波间隔的整数倍的那一部分频率偏移，小数频偏是小于子载波间隔的那一部分频率偏差。整数频偏仅使信息符号在子载波上平移，并不破坏各子载波间的正交性，但它却导致整个解调结果完全错误；而小数频偏会造成子载波相互干扰，破坏子载波间的正交性，导致误码率上升。

而频率同步的方法也可以依据以上两种常规时间同步方法实现：

1.依据自相关的结果，假设已得到时间同步点m，那么小数倍频偏按照下式求出：

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{ffo}}=\frac{\arg \left(R_a\left(m\right)\right)*f_s}{2*\mathrm{\π}*N_s}$

R_a(m)为时间同步点的自相关值，N_s为单个训练符号的采样点数，f_s为采样率。

2.依据互相关的方法，如果找到了对应的时间同步，那么整数频偏可以按照下式求出：

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{ifo}}=\left(\underset{n}{\arg }\right\{\max \left(\right|R_c\left(n\right)\left|\right)\}-N_o)*\mathrm{\Δf},n=1:L$

式中为R_c为互相关值，L是接收信号FFT后的频域符号的位置。Δf_ifo为最后检测到的整数倍频偏，Δf是子载波间隔，N_o为发端发送的训练符号在频域中训练序列使用的第一个子载波位置，||为求模运算。上式的意义是整数频偏会在频域形成子载波的移位，通过找到子载波移位的位置和方向就可以求出整数频偏。

以上两种频偏的求法都有其缺陷，自相关的方法只能求出小数倍频偏，而互相关的算法需要多次FFT的运算，而且受小数倍频偏的影响使求取过程误差变大。因此需要一种更准确的同步和频率同步算法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可供工程使用的更准确和效率更高的时间和频率同步的联合算法，包括以下步骤：

1、发端发送一个用以标识不同的小区的训练符号，所述训练符号在时域上由两个相同的子符号以及循环前缀构成，每个子符号的时长为T_uus，循环前缀的时长为T_gus，训练符号的总时长为(2*T_u+T_g)us。

2、收端对接收信号进行自相关计算，在接收信号的自相关值中搜索自相关平台，所述自相关平台为一段幅度值相近且高于其他自相关幅度值的宽度为T_gus的平坦连续区域；其中，可以通过计算相邻T_uus的自相关值的方差和幅度累计和来搜索所述平台。

3、如果检测到步骤2所述的自相关平台，则确定所述自相关平台的起始位置为时间同步的位置T_a，利用所述自相关平台的自相关值可以计算小数频偏FFO₁。

本发明进一步可以从上述方法获得的时间同步位置开始截取接收信号和本地训练符号进行互相关，依据训练符号结构产生的双相关峰更为精确的确定时间同步位置和整数频偏，同时可以细调小数倍频偏，并区分不同小区。具体步骤包括：

a.收端在本地存有一个或多个本地训练符号，本地训练符号是所述的发端训练符号的一个子符号，时长为T_uus。

b.收端依据从自相关平台获得的时间同步位置T_a截取(2*T_u+T_g)us的接收信号，并进行小数频偏的补偿。

c.选择收端存储的本地训练符号以及对应的整数频偏预设值，和步骤b截取的接收信号做互相关运算。

d.检测互相关幅值是否出现间隔T_uus的两个尖峰，如果检测成功，则确定步骤c选择的本地训练符号是当前接收信号对应的本地训练符号，同时确定基于自相关计算结果的时间同步位置T_c、整数频偏IFO和小数频偏FFO₂；其中，检测成功的条件还可以包括两个尖峰都超过预定门限。

根据自相关和互相关的计算结果，获得更为精确的时间同步位置为T_a+T_c，整数频率偏移为IFO，小数频率偏移为FFO₁+FFO₂。

本发明的有益效果在于，采用时域上的自相关和互相关运算，减少了到频域的FFT运算时间，发端只发送了一个训练符号，有效节省了带宽。收端利用训练符号的特性及自相关值可以快速确定时间同步和小数频偏，提高了定时的速度，避免了互相关带来的多次遍历搜索；当确定了同步时间，收端从此位置开始做互相关运算，可以同时确定整数频偏和小区序号，自相关取得时间同步和小数频偏补偿使互相关的计算量得到了很大的下降。通过自相关和互相关的两次时间和频率的调整，可以获得更为准确的时间同步和整数，小数频偏估计，提高了系统的可靠性。

附图说明

图1为本发明实施例中的发端OFDM训练符号的时域和频域结构，以及收端训练符号的时域结构；

图2为本发明实施例中的收端下行同步中自相关检测流程示意图；

图3为本发明实施例中的收端下行自相关，互相关联合检测流程示意图；

图4为本发明实施例中的了收端下行同步中互相关检测流程示意图。

具体实施方式

下面将通过附图详细描述本发明的实施例。

图1是表示应用本发明的发端训练符号和收端的本地训练符号的结构。图101显示的是发端训练符号的时域结构，它是由两个相同的子符号和循环前缀构成的，每个子符号时长T_uus，CP(循环前缀)长度为T_gus，所以发端训练符号总时长为(2*T_u+T_g)。T.M.Schmidl的文献中提出发送两个相邻的相同的训练符号，但本发明只要求发送一个具有相邻相同子符号的训练符号。该训练符号的频域结构如图102所示，该符号空置偶数子载波，只在奇数子载波上放置训练序列，训练序列要求有良好的自相关和互相关性，终端依据不同的训练序列来区分不同的小区。图103示出了终端存储的依据训练序列构建的本地训练符号，本地训练符号长度仅为T_uus，它只是截取了发端训练符号的一个子符号，本地训练符号是用来做互相关检测。终端需要存储一个或多个本地训练符号，不同的小区与不同的本地训练符号一一对应。

本发明采用的发端训练符号结构使收端在自相关检测中，自相关的幅值会出现一个明显高于其他值长度为T_g的平台，这是由于CP在训练符号中的重复出现造成的。T_g越长，这个平台的长度就越长。只要CP的长度比信道的相干时间长，在多径信道环境中就会出现这个明显的自相关平台，而依据这个平台就可以找到相应的时间同步点和小数频偏。而本地训练符号的结构使收端在互相关检测中，互相关的幅值会出现两个具有固定间隔的峰值，对峰值的幅度和位置的判定就能准确的确定不同小区映射的序列号，整数频偏和小数频偏细调。

图2是接收端下行时间和频率同步方法中的自相关检测流程示意图，下面详细描述本发明提出的下行时间和频率同步的流程。自相关检测过程需首先初始化两个值，SumTh是作为自相关平台的幅度值累计和的门限值，这个由系统参数和统计得到，MinVar是初始化的平台的方差值(初值可以设为1)，需要在自相关值中搜索到方差最小的符合幅度门限的自相关平台。接收端对接收到的数据求自相关值R_a(n)：

$R_a\left(n\right)=\frac{\underset{i=0}{\overset{N_u-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}^{*}(n+N_u+i)*r(n+i)}{\underset{j=n}{\overset{n+2*N_u-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|r\left(j\right)\right|}^2},n=1:(L-2*N_u);$

L为接收信号的长度，N_u是训练符号中子符号的采样点数N_u＝T_u*f_s，f_s为采样率(步骤S201)，设定搜索窗的起始位置i＝1(步骤S202)，然后从位置i开始计算|R_a(i：i+N_g-1)|这N_g点的幅度值的累计和和方差：

$\mathrm{CurSum}=\underset{n=i}{\overset{i+N_g-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|R_a\left(n\right)\right|,$

$\mathrm{CurVar}=\frac{\frac{1}{N_g}\underset{n=i}{\overset{i+N_g-1}{\mathrm{\Σ}}}{|R_a\left(n\right)-\frac{1}{N_g}\underset{m=i}{\overset{i+N_g-1}{\mathrm{\Σ}}}|R_a\left(m\right)|}^2}{\frac{1}{N_g}\underset{n=i}{\overset{i+N_g-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|R_a\left(n\right)\right|}^2}$ (步骤S203)，

N_g＝T_g*f_s为CP的采样点数。如果CurSum大于SumTh，同时CurVar小于MinVar(步骤S204)，那么更新MinVar，令MinVar＝CurVar，并且记录当前的位置值i为备选同步位置Sync_pos＝i(步骤S205)。如果不满足S204的条件，那么继续检测，令i＝i+step(步骤S207)，step的大小由接收端设定，step越接近1，那么检测的精度就越高。如果满足了S204的条件，记录了同步位置后，需检测当前位置i是否超出了L-2*N_u-N_g的范围(步骤S206)，如果超出了该范围，说明自相关值已经检测完毕，进入判断步骤S208，判断当前是否获得了有效的同步位置Sync_pos。如果不满足S206的条件，那么进入步骤S207令i＝i+step，继续检测自相关平台。判断步骤S208中如果成功的获得了同步位置Sync_pos，即可通过该同步位置计算小数倍频偏值：

${\mathrm{FFO}}_1=\frac{\mathrm{angle}\left(\frac{1}{N_g}\underset{i=\mathrm{Sync}\_\mathrm{pos}}{\overset{\mathrm{Sync}\_\mathrm{pos}+N_g-1}{\mathrm{\Σ}}}{R}_a\left(i\right)\right)*f_s}{2*\mathrm{pi}*N_u},$

其中N_u＝T_u*f_s，f_s为采样率，记录该同步位置和小数频偏反馈给接收端(步骤S209)，反之则放弃当前接收数据，重新接收一段数据继续自相关检测。

图3表征的是接收端下行自相关，互相关联合检测流程示意图。本发明提出的下行同步方法结合互相关检测的方法可以找到更精确的时间同步和频率同步，并可有效的减少互相关检测的时间并提高检测精度，其具体流程为：接收端首先对接收信号做自相关运算得到自相关值R_a(n)(步骤S301)，依据规则搜索R_a(n)中是否有达到要求的自相关平台(步骤S302，这部分在第二实施例中详细描述)。如果搜索到了有效的自相关平台，就可以确定自相关时间同步和频率同步，可以计算出小数频偏，在接收端调整接收信号中心频率，纠正小数频偏带来的ICI(载波间干扰)(步骤S303)；如果没有搜索到有效的自相关平台，那么接收端需要继续接收信号，继续对接收信号做自相关运算。完成了自相关检测后，确定了自相关同步位置和小数频偏，接收端补偿了小数频偏后从自相关同步位置起始截取长度(2*T_u+T_g)的接收信号，和本地存储的一个或多个本地训练符号和不同的整数频偏预设值分别做互相关(步骤S304)，从以上的互相关结果搜索有效的互相关峰值，理想的互相关峰值应该是两个间隔T_uus的尖峰，依据检测规则确定是否搜索到有效的峰值(步骤S305，这部分会在第四实施例中详细描述)。如果针对一个本地训练符号及其对应的整数频偏没有搜索到有效的峰值，那么就需要更换一个本地序列符号，再对应不同的整数频偏预设值继续做互相关的检测(步骤S306)；如果搜索到了有效的峰值，就可以确定比自相关时间同步更精确的时间同步位置和小数频偏，结合自相关同步位置和小数频偏，可以最终确定接收端的同步位置和总频偏(步骤S307)。

图4是表征接收端下行同步中互相关检测的流程图，详细描述图2的步骤S204-S206。首先初始化参数Peak_Th，定义为互相关峰值的检测门限。

接收端利用图中S203中获得的同步位置和小数频偏矫正数据后，从Sync_pos位置开始截取长度为(2*N_u+N_g)，N_u＝T_u*f_s，N_g＝T_g*f_s的接收数据，定义为Y(m)(步骤S401)，初始化当前本地训练符号i＝1(步骤402)，假设当前共有M个本地训练符号，本地训练符号与不同小区是一一对应的。初始化当前整数频偏矫正值为K＝-MaxIFO，MaxIFO为最大整数频偏(步骤S403)，这个值的选取是依据工程需要，整数频偏的产生主要来自基站或终端晶振出现的大频率偏移，但随着工业上晶振质量的提高，整数频偏出现的情况并不多，所以可以依据工程需要选择整数频偏的探测范围，一般选择1～2倍的信号频率间隔即可。在具有良好的晶振的条件减少整数频偏的选择范围可以很大的减少同步的时延。初始化依照i值选择对应的本地训练符号T_i(n)，按照整数频偏矫正值K对T_i(n)预加入整数频偏：F_T_i(n)＝T_i(n)*exp(j*2*pi*K/f_s*(n-1))，n＝1:N_u，(步骤S404)。然后计算Y(m)和F_T_i(n)的互相关值：

Y(2*N_u+N_g+1:3*N_u+N_g)＝0；

$R_c\left(j\right)=\underset{k=1}{\overset{N_u}{\mathrm{\Σ}}}Y(j+k)*F\_T_i^{*}\left(k\right),j=1:(3*N_u+N_g)$ (步骤S405)，

因为计算互相关是截取的固定长度的接收信号，这样就能有效的降低互相关的计算量。为了搜索有效峰值，定义起始搜索位置x＝1(步骤S406)，既从x开始搜索互相关的峰值，计算：

$\mathrm{Peak}1=\frac{{\left|R_c\left(x\right)\right|}^2}{\underset{p=x+1}{\overset{x+N_u-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|R_c\left(p\right)\right|}^2},$ $\mathrm{Peak}2=\frac{{\left|R_c(x+N_u)\right|}^2}{\underset{p=x+1}{\overset{x+N_u-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|R_c\left(p\right)\right|}^2}$ (步骤S407)，

然后判断条件Peak1＞Peak_Th和Peak2＞Peak_Th是否同时成立(步骤S408)，如果成立，说明找到了互相关的有效峰值，可以确定时间和频率同步了，可以确定当前的有效本地训练符号序号为i，当前的准确同步位置为x，当前的整数频偏为K，当前的细调小数频偏为：

${\mathrm{FFO}}_2=\frac{\mathrm{angle}(R_c(x+N_u)*\mathrm{conj}\left(R_c\left(x\right)\right))*f_s}{2*\mathrm{pi}*N_u},$

依据自相关和互相关的结果可以确定精确的时间，频率，训练符号序号的同步(步骤S415)。如果步骤S408的判断不成立，那么就需要判断x＜(2*N_u+N_g)是否成立(S409)，如果成立，说明需要继续搜索当前互相关值R_c(j)的峰值，那么需要更新x＝x+1(步骤S410)，继续步骤S407计算Peak1，Peak2。如果步骤S409的判断不成立，那么说明当前互相关值R_c(j)的峰值搜索已经结束，并没有搜索到有效的峰值，那么需要进入步骤S411判断K＜MaxIFO，当前整数频偏是否需要更新，如果上述判断成立，则需要更新K＝K+Δf(步骤S412)，Δf为训练符号的子载波间隔，更新K后继续S404更新本地训练符号模板F_T_i(n)并进行互相关检测；如果步骤S411判断不成立，说明序号为i的本地训练符号并不是当前接收信号对应的训练符号，需要进入步骤S413判断序号i是否溢出，判断i＜M，如果上述条件成立，说明需要更新本地训练符号i＝i+1，选择序号为i的新的本地训练符号，进入步骤S403，重新初始化整数频偏K，继续流程；如果步骤S413不成立，说明M个本地训练符号已经搜索完毕，当前搜索结束。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种OFDM系统的下行时间和频率同步的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1.1发端发送一个用以标识不同的小区的训练符号，所述训练符号在时域上由两个相同的子符号以及循环前缀构成，每个子符号的时长为T_u us，循环前缀的时长为T_g us，训练符号的总时长为(2*T_u+T_g)us；

1.2收端对接收信号进行自相关计算，在接收信号的自相关值中搜索自相关平台，所述自相关平台为一段幅度值相近且高于其他自相关幅度值的宽度为T_g us的平坦连续区域；

1.3如果检测到步骤1.2所述的自相关平台，则确定所述自相关平台的起始位置为时间同步的位置T_a，利用所述自相关平台的自相关值计算小数频偏FFO₁；

1.4在所述自相关计算的结果的基础上，通过时域上的互相关计算来求取进一步精确的时间同步点和频率偏移，具体步骤包括：

1.4.1收端在本地存有一个或多个本地训练符号，本地训练符号是所述的发端训练符号的一个子符号，时长为T_u us；

1.4.2收端依据从自相关平台获得的时间同步位置T_a截取(2*T_u+T_g)us的接收信号，并进行小数频偏的补偿；

1.4.3选择收端存储的本地训练符号以及对应的整数频偏预设值，和步骤1.4.2截取的接收信号做互相关运算；

1.4.4检测互相关幅值是否出现间隔T_u us的两个尖峰，如果检测成功，则确定步骤1.4.3选择的本地训练符号是当前接收信号对应的本地训练符号，同时确定基于自相关计算结果的时间同步位置T_c、整数频偏IFO和小数频偏FFO₂。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤1.2，通过计算相邻T_u us的自相关值的方差和幅度累计和来搜索所述平台。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测成功的条件进一步包括：两个尖峰都超过预定门限。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据自相关和互相关的计算结果获得更为精确的时间同步位置为T_a+T_c，整数频率偏移为IFO，小数频率偏移为FFO₁+FFO₂。

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