CN101820407B - 基于串行干扰抵消的频域初始测距方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于串行干扰抵消的频域初始测距方法及系统。该方法包括:截取频域接收信号,依据频域接收信号获取参考码字相关度量,并确定参考码字的相关度量中的最大值;计算最大值对应的测距码字和定时偏差估计;据测距码字和定时偏差,重构频域干扰信号,然后从频域接收信号中,减去频域干扰信号,以获取部分清理的频域接收信号;获取部分清理的频域接收信号的参考码字相关度量,确定参考码字的相关度量的最大值;判断参考码字相关度量最大值是否小于预定门限值,若是,则输出部分清理的频域接收信号,若否,则返回执行测距码字和定时偏差计算步骤。基于本发明,可以提高系统的正确检测概率,降低系统的虚警概率,并且计算复杂度较低。

Description

基于串行干扰抵消的频域初始测距方法及系统
技术领域
本发明涉及IEEE802.16e的OFDMA系统同步技术领域,尤其涉及一种基于串行干扰抵消的频域初始测距方法及系统。
背景技术
IEEE802.16e作为移动宽带无线接入系统的空中接口规范,被业界视为目前唯一能与3G竞争的下一代宽带无线技术。正交频分复用多址(OFDMA,Orthogonal frequency division multiplexing access)技术将正交频分复用技术与多址技术结合,能够允许多个用户同时共享有限的频谱资源,从而获得较高的系统容量,成为802.16e系统的物理层核心技术之一。
基于802.16e的OFDMA系统上行链路包括多个用户同时接入,移动用户(SS,Subscribe Station)需要通过测距过程完成到达时刻、载波频率和发送功率的调整,从而实现与基站(BS,Base Station)的接入同步。IEEE802.16e系统中有4种不同的测距过程:初始测距(initial ranging)、周期测距(periodic ranging)、切换测距(handoverranging)和带宽请求(bandwidth request)。初始测距用于系统初始网络接入阶段;在SS已经与系统建立同步之后,周期测距使得SS可以调整发射参数,保持与基站的上行通信;切换测距主要用于切换网络接入和关联过程,其过程与初始测距相似;带宽请求用于带宽分配请求。
在IEEE802.16e中,初始测距过程中,SS采用BPSK调制发送144bit的测距码字进行初始测距请求。BS返回测距响应消息,SS从中获得正确的时间偏差、频率偏差和功率调整信息,从而使SS的发射与BS接收帧一致,并且在适当的接收门限中被接收。即每个用户发送不同的测距码字,基站通过检测测距码区分不同的用户及各个用户的到达时间。
初始测距方法的主要目的就是为了检测出不同用户发送的测距码字以及每个用户的定时偏差。现有的初始测距方法主要有时域方法和频域方法。
时域方法中不同用户接入时选择不同的测距码字(发生碰撞时例外)调制成测距信号发送,不同的测距信号叠加在一起,同时上行链路还有数据帧在发送,基站接收到的是不同用户测距信号和数据信号的合成信号。采用时域相关检测的方法,将接收信号和所有初始测距参考码字作时域互相关,并且遍历所有的时延,检测出每个用户的测距码及定时偏差。
时域方法描述如下:
设时域接收信号为y(n),第m个时域参考码字为cm(n),对接收信号截取L个采样点与时域参考码字做互相关为
R m ( d ) = Σ n = 1 L y ( n + d ) c m ( n ) - - - ( 1 )
其中,d=1,2,...,Length(y)-L,L为截取做互相关的接收信号长度。
将每一个相关结果Rm的峰值Pm与门限值Pth进行比较,相关结果大于门限值对应的码字则为用户发送码字,峰值对应的采样点则为定时偏差。
由于测距信号包含两个OFDM符号,每个符号发送相同的测距码,除去循环前缀和后缀,接收信号是两个相同的OFDM符号。所以相关长度L∈[N,2N],N为FFT大小。L越大,方法性能越好。
频域方法中测距信号在频域占有特定的测距子载波,可以避免与数据信号之间的干扰。因此,截取N点的接收信号进行FFT变换到频域,N为FFT大小。虽然每个测距信号到达基站的时刻具有一定的随机性,但是由于测距信号具有连续相位的特性,可以保证至少有一个FFT窗口可以截取到一个完整的测距码频域信息。因此可以采用频域相关检测的方法,将接收信号和所有初始测距参考码字作频域互相关,就能检测出每个用户的测距码及定时偏差。
频域方法描述如下:
设时域接收信号为y(n),频域接收信号为Y(k),第m频域参考码字为Cm(k),参考码字与接收信号在频域的互相关为:
R m ( n ) = | IFFT ( Y ( k ) C m * ( k ) ) | - - - ( 2 )
将每一个相关结果Rm的峰值Pm与门限值Pth进行比较,相关结果大于门限值对应的码字则为用户发送的码字,估计出的定时偏差为峰值对应的采样点。
时域方法利用测距码字之间具有良好的自相关和互相关特性,性能较好,但是需要对每一个码字的所有时延进行遍历,复杂度相当高。而频域方法只需要对每一个参考码字进行简单的IFFT处理就能完成,运方速度快,复杂度低,频域方法具有很强的实用性。但是,频域方法检测概率比时域方法差很多。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于串行干扰抵消的频域初始测距方法及系统。基于本发明,可以有效的降低运算的复杂度,提高检测概率的正确度。
本发明一种基于串行干扰抵消的频域初始测距方法,包括如下步骤:第一级参考码字相关度量获取步骤,截取频域接收信号,依据所述频域接收信号获取参考码字相关度量,并确定所述参考码字相关度量中的最大值;测距码字和定时偏差估计计算步骤,计算所述最大值对应的测距码字和定时偏差估计;部分清理的频域接收信号获取步骤,根据所述测距码字和定时偏差,重构频域干扰信号,然后从所述频域接收信号中,减去所述频域干扰信号,以获取部分清理的频域接收信号;第二级参考码字相关度量获取步骤,获取所述部分清理的频域接收信号的参考码字相关度量,确定所述部分清理的频域接收信号的参考码字的相关度量的最大值;判断步骤,判断所述部分清理的频域接收信号的参考码字相关度量最大值是否小于预定门限值,若是,则输出所述部分清理的频域接收信号,若否,则返回执行所述测距码字和定时偏差计算步骤,并将所述部分清理的频域信号作为截取的所述频域接收信号。
上述频域初始测距方法,优选所述第一级参考码字相关度量获取步骤、第二级参考码字相关度量获取步骤中,所述参考码字相关度量为:
R m ( n ) = | IFFT ( Y ( k ) C m * ( k ) e - j 2 πkd / N ) |
= | R ( n - d ) |
其中,Y(k)为时域接收信号y(n)对应的频域接收信号或所述部分清理的频域接收信号,Cm(k)为第m(m>0)个时域对应的频域参考码字,Rm(n)为参考码字相关度量,d为延迟的采样点个数。
上述频域初始测距方法,优选所述测距码字和定时偏差估计计算步骤中,将所有相关度量结果Rm(n)按从大到小顺序排序,将最大值{Rm(n)}max对应的测距码字和定时偏差估计出来,所述测距码字和定时偏差计算步骤中,所述定时偏差估计
Figure GSA00000044108000053
为:
d ^ = arg max n R m ( n ) .
本发明还提供了一种基于串行干扰抵消的频域初始测距系统,包括:第一级参考码字相关度量获取模块,用于截取频域接收信号,依据所述频域接收信号获取参考码字相关度量,并确定所述参考码字的相关度量中的最大值;测距码字和定时偏差估计计算模块,用于计算所述最大值对应的测距码字和定时偏差估计;部分清理的频域接收信号获取模块,用于根据所述测距码字和定时偏差,重构频域干扰信号,然后从所述频域接收信号中,减去所述频域干扰信号,以获取部分清理的频域接收信号;第二级参考码字相关度量获取模块,用于获取所述部分清理的频域接收信号的参考码字相关度量,确定参考码字的相关度量的最大值;判断模块,用于判断所述部分清理的频域接收信号的参考码字相关度量最大值是否小于预定门限值,若是,则输出所述部分清理的频域接收信号,若否,则连接所述测距码字和定时偏差计算模块,并将所述部分清理的频域信号作为截取的所述频域接收信号。
上述频域初始测距系统,优选所述各级参考码字相关度量获取模块中,所述参考码字相关度量为:
R m ( n ) = | IFFT ( Y ( k ) C m * ( k ) e - j 2 πkd / N ) |
= | R ( n - d ) |
其中,Y(k)为时域接收信号y(n)对应的频域接收信号或经过部分清理的频域接收信号,Cm(k)为第m(m>0)个时域对应的频域参考码字,Rm(n)为参考码字相关度量,d为延迟的采样点个数。
上述频域初始测距系统,优选所述测距码字和定时偏差估计计算模块中,将所有相关度量结果Rm(n)按从大到小顺序排序,将最大值{Rm(n)}max对应的测距码字和定时偏差估计出来,所述测距码字和定时偏差计算模块中,所述定时偏差估计
Figure GSA00000044108000063
为:
Figure GSA00000044108000064
相对于现有技术而言,本发明具有如下有益效果:
第一、根据测距信号在频域指定分配的测距子载波,每级都采用频域方法对一个用户信号进行判决、再造,恢复出检测到的测距码字,然后将其从接收信号中除去,进行干扰抵消处理,从而减小了下面各级用户码字之间的干扰。
第二、结合串行干扰抵消的思想依次检测出最强接入用户信号发送的码字以及定时偏差。在高信噪比和多用户数的情况下,本发明方法提高了系统的正确检测概率,降低了系统的虚警概率。
第三、本发明方法的复杂度相对与频域方法复杂度有所增大,但是其复杂度相比时域方法仍然很低,同时性能较原有的频域方法有大幅度的提高。因此,从性能和复杂度两方面同时考虑,本发明的性能比时域方法和频域方法都好。
附图说明
图1为本发明基于串行干扰抵消的频域初始测距方法实施例的步骤流程图;
图2为单用户接入时的检测概率;
图3为两个用户接入时的检测概率;
图4为四个用户接入时的检测概率;
图5为单用户接入时的虚警概率;
图6为两个用户接入时的虚警概率;
图7为四个用户接入时的虚警概率;
图8为本发明基于串行干扰抵消的频域初始测距系统实施例的结构示意图;
图9为本发明基于串行干扰抵消的频域初始测距系统实施例的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明方法将串行干扰抵消应用到测距频域方法中,由多级组成,根据测距信号在频域指定分配的测距子载波,每级都采用频域方法对其中一个用户信号进行判决、再造,恢复出检测到的测距码字,然后将其从接收信号中除去,进行抵消干扰处理,从而减小了下面各级用户码字之间的干扰。如图1所示,图1为基于串行干扰抵消的频域初始测距方法实施例的步骤流程图,包括:
参考码字相关度量获取步骤110,截取频域接收信号,依据所述频域接收信号获取参考码字相关度量,确定所述参考码字的相关度量中的最大值;测距码字和定时偏差估计计算步骤120,计算所述最大值对应的测距码字和定时偏差估计;部分清理的频域接收信号获取步骤130,根据所述测距码字和定时偏差,重构频域干扰信号,然后从所述频域接收信号中,减去所述频域干扰信号,以获取部分清理的频域接收信号;步骤140,获取所述部分清理的频域接收信号的参考码字相关度量,确定参考码字的相关度量的最大值;判断步骤150,判断所述参考码字相关度量最大值是否小于预定门限值,若是,则执行步骤160,输出所述部分清理的频域接收信号,若否,则返回执行测距码字和定时偏差估计计算步骤120。
下面对上述步骤做进一步的详细说明。
步骤1,在接收端截取频域接收信号与参考码字的相关度量。设时域接收信号为y(n),对应的频域接收信号为Y(k),频域参考码字为Cm(k)。
接收端截取时域接收信号的N个采样点,d为延迟的采样点个数,有
yD(n)=y(n-d)
FFT变换到频域,有
YD(k)=FFT(yD(n))=Y(k)e-j2πkd/N
因此,截取的频域接收信号与参考码字的相关度量为:
R m ( n ) = | IFFT ( Y D ( k ) C m * ( k ) ) |
= | IFFT ( Y ( k ) C m * ( k ) e - j 2 πkd / N ) |
= | R ( n - d ) |
步骤2,将所有相关度量结果Rm(n)按从大到小顺序排序,将最大值{Rm(n)}max对应的测距码字和定时偏差估计出来,那么,估计出的延迟为:
d ^ = arg max n R m ( n )
步骤3,根据估计的码字和定时偏差,重构最强信号Y1(k),然后从总的接收信号中,减去重构的干扰信号,得到部分清理的频域接收信号:
Y(k)=Y(k)-Y1(k)
步骤4,将部分清理的频域接收信号作为第二级输入,重复进行以上步骤,抵消次强信号,得到再次清理的接收信号。
以此类推,当相关度量结果R(n)小于门限值时,检测完所有K个用户,最后输出的是完全清理过的信号,这时信号里不再包含发送的测距信号,初始测距检测过程结束。
图2至图7通过仿真比较了时域方法、频域方法以及本发明方法的正确检测概率(correct detection rate)和虚警概率(false alarmrate)。
仿真参数为:系统带宽10MHz,FFT大小N为1024,循环前缀128。分别有1、2、4个用户同时接入系统,总共产生64个测距码字,其中初始测距备选码字为16个。接入用户初始测距时从16个测距备选码字中随机选择1个测距码字,测距码字调制成测距信号在一个测距时隙中发送。假设系统的最大往返时延为1024个采样点。时域方法中截取的接收信号长度L=2N个采样点。
仿真的信道为ITU规定的Vehicular Test A信道,载波频率为2.5GHz,移动速度为60km/h,可计方出多普勒频移为139Hz。根据802.16e标准,测距时间偏差要求在循环前缀的1/4范围内,即32个采样点。当检测出的码字与发送的码字相同以及定时偏差在CP的1/4范围内,认为是一次正确检测。检测出的码字并没有发送时,认为是一次虚警。方法仿真中都用到了检测门限,设定合适的门限值从而保证所有仿真结果的虚警概率维持在一个数量级左右,比如10-3
图2、图3和图4分别为在只有1个测距用户接入、2个测距用户同时接入和4个测距用户同时接入时,3种方法检测概率随信噪比变化的关系图。
在图2中,曲线2a为时域算法所获取的检测概率;曲线2b为频域算法获取的检测概率;曲线2c为本发明方法所获取的检测概率。从图2可以看出,1个测距用户接入时,不存在多用户干扰,本发明方法性能与原频域方法性能一样,时域方法性能最好。随着信噪比的增加,三种方法的检测概率都趋于1,都能达到完全正确检测。
在图3中,曲线3a为为时域算法所获取的检测概率,曲线3b为频域算法获取的检测概率,曲线3c为发明方法所获取的检测概率。从图3可以看出,2个测距用户接入时,频域方法性能最差。本发明方法和时域方法在信噪比为0dB时同时达到90%的成功检测概率,此时频域方法的检测概率只有80%。随着信噪比的增加,本发明方法的性能超越了时域方法,最后本发明方法的检测概率稳定在95%左右。
在图4中,曲线4a为为时域算法所获取的检测概率,曲线4b为频域算法获取的检测概率,曲线4c为发明方法所获取的检测概率。从图4可以看出,4个测距用户接入时,频域方法性能仍然最差。
本发明方法和时域方法在信噪比为-2dB时同时达到65%的成功检测概率,而频域方法的检测概率最终只能达到60%左右。随着信噪比的增加,本发明方法的性能很快超过了时域方法,最后本发明方法的检测概率逐渐增加到90%,而时域方法的检测概率最终只能稳定在70%左右。
由此可知,单用户接入时,本发明方法性能与频域方法一致,但此时与时域方法性能差异不大,随着信噪比的增加都能达到90%左右的检测概率;随着用户数的增加,本发明方法的优势逐渐明显。4个用户时,相同信噪比的情况下,本发明方法的检测概率比时域方法高出20%左右,比频域方法高出30%左右。
在图5中,曲线5a为为时域算法所获取的检测概率,曲线5b为频域算法获取的检测概率,曲线5c为发明方法所获取的检测概率。
在图6中,曲线6a为为时域算法所获取的检测概率,曲线6b为频域算法获取的检测概率,曲线6c为发明方法所获取的检测概率。
在图7中,在图7中,曲线7a为为时域算法所获取的检测概率,曲线7b为频域算法获取的检测概率,曲线7c为发明方法所获取的检测概率。
从图5、图6和图7中可以看出,分别为在只有1个测距用户接入、2个测距用户同时接入和4个测距用户同时接入时,3种方法虚警概率随信噪比变化的关系。可以看出,在不同用户数下,时域方法的虚警概率在10-3左右,频域方法和本发明方法的虚警概率在10-4和10-3之间。三种方法的虚警概率都能满足系统的要求,并且本发明方法的虚警概率比时域方法低。
因此,综合考虑检测概率和虚警概率,本发明方法的性能比时域方法更好。
下面,考虑初始测距方法的计方复杂度。根据仿真参数,N为1024,循环前缀128,最大往返时延为1024个采样点,接收信号在时域上占3个OFDM符号,总长度为(1024+128)×3=3456个采样点。总共产生64个测距码字,其中初始测距码个数为16。下文中
Figure GSA00000044108000121
表示复数乘法运方,
Figure GSA00000044108000122
表示复数加法运方。
对于时域方法,从所有接收信号中截取长度L=2N个采样点与码字做相关,并且遍历整个接收信号,因此,总的计方复杂度为:
( 2048 ⊗ + 2048 ⊕ ) × ( 3456 - 2048 ) × 16 - - - ( 6 )
对于频域方法,从所有接收信号中截取长度L=N个采样点与码字做相关,不需要遍历整个接受信号,而是进行IFFT操作,因此,总的计方复杂度为:
( 1024 ⊗ + 1024 ⊕ ) × 16 - - - ( 7 )
对于本发明方法,由于利用串行干扰抵消,若用户数为M,则需要重复频域方法M次,因此,总的计方复杂度为
( 1024 ⊗ + 1024 ⊕ ) × 16 × M - - - ( 8 )
从以式(5-8)看出,时域方法复杂度最高,频域方法复杂度最低,本发明方法的复杂度相对与频域方法复杂度有所提高,但是其复杂度相比时域方法仍然很低。
因此,与现有时域方法和频域方法相比较,从性能和复杂度两方面同时考虑,本发明方法的性能比时域方法和频域方法都好。
另一方面,本发明还提供了一种基于串行干扰抵消的频域初始测距系统。参照图8,图8为本发明基于串行干扰抵消的频域初始测距系统实施例的结构示意图,包括:第一级参考码字相关度量获取模块80,用于截取频域接收信号,依据所述频域接收信号获取参考码字相关度量,并确定所述参考码字的相关度量中的最大值;测距码字和定时偏差估计计算模块82,用于计算所述最大值对应的测距码字和定时偏差估计;部分清理的频域接收信号获取模块84,用于根据所述测距码字和定时偏差,重构频域干扰信号,然后从所述频域接收信号中,减去所述频域干扰信号,以获取部分清理的频域接收信号;第二级参考码字相关度量获取模块86,用于获取所述部分清理的频域接收信号的参考码字相关度量,确定参考码字的相关度量的最大值;判断模块88,用于判断所述参考码字相关度量最大值是否小于预定门限值,若是,则输出所述部分清理的频域接收信号,若否,则选通所述测距码字和定时偏差计算模块。
参照图9,图9是本发明基于串行干扰抵消的频域初始测距系统实施例的结构示意图。接收端截取时域接收信号y(n),进行检测判断,检测判断的过程如图9所示为,首先,FFT变换到频域,然后截取的频域接收信号与参考码字Cm(k)进行相关度量,将每一个相关结果进行峰值检测,将得到的每个峰值结果Pm按从大到小顺序排序,针对最大值进行测距码字和定时偏差估计,然后根据估计的码字和定时偏差,进行重构再生重构最强信号,然后从总的经过延迟的接收信号中,减去重构的干扰信号,得到部分清理的频域接收信号,将部分清理的频域接收信号作为第二级输入,重复进行以上步骤,抵消次强信号,得到再次清理的接收信号,以此类推,当相关度量结果小于门限值时,输出的是完全清理过的信号。
以上对本发明所提供的一种基于串行干扰抵消的频域初始测距方法及系统进行详细介绍,本文中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (5)

1.一种基于串行干扰抵消的频域初始测距方法,其特征在于,包括如下步骤:
第一级参考码字相关度量获取步骤,截取频域接收信号,依据所述频域接收信号获取参考码字相关度量,并确定所述参考码字相关度量中的最大值;
测距码字和定时偏差估计计算步骤,计算所述最大值对应的测距码字和定时偏差估计;
部分清理的频域接收信号获取步骤,根据所述测距码字和定时偏差,重构频域干扰信号,然后从所述频域接收信号中,减去所述频域干扰信号,以获取部分清理的频域接收信号;
第二级参考码字相关度量获取步骤,获取所述部分清理的频域接收信号的参考码字相关度量,确定所述部分清理的频域接收信号的参考码字的相关度量的最大值;
判断步骤,判断所述部分清理的频域接收信号的参考码字相关度量最大值是否小于预定门限值,若是,则输出所述部分清理的频域接收信号,若否,则返回执行所述测距码字和定时偏差计算步骤,并将所述部分清理的频域接收信号作为截取的所述频域接收信号。
2.根据权利要求1所述的频域初始测距方法,其特征在于,所述第一级参考码字相关度量获取步骤、第二级参考码字相关度量获取步骤中,所述参考码字相关度量为:
Figure FSB00000752912200011
Figure FSB00000752912200012
其中,Y(k)为时域接收信号y(n)对应的频域接收信号或所述部分清理的频域接收信号,Cm(k)为第m(m>0)个时域对应的频域参考码字,Rm(n)为参考码字相关度量,d为延迟的采样点个数。
3.根据权利要求2所述的频域初始测距方法,其特征在于,所述测距码字和定时偏差估计计算步骤中,将所有相关度量结果Rm(n)按从大到小顺序排序,将最大值{Rm(n)}max对应的测距码字和定时偏差估计出来,所述测距码字和定时偏差计算步骤中,所述定时偏差估计 
Figure FSB00000752912200021
为:
Figure FSB00000752912200022
4.一种基于串行干扰抵消的频域初始测距系统,其特征在于,包括:
第一级参考码字相关度量获取模块,用于截取频域接收信号,依据所述频域接收信号获取参考码字相关度量,并确定所述参考码字的相关度量中的最大值;
测距码字和定时偏差估计计算模块,用于计算所述最大值对应的测距码字和定时偏差估计;
部分清理的频域接收信号获取模块,用于根据所述测距码字和定时偏差,重构频域干扰信号,然后从所述频域接收信号中,减去所述频域干扰信号,以获取部分清理的频域接收信号;
第二级参考码字相关度量获取模块,用于获取所述部分清理的频域接收信号的参考码字相关度量,确定参考码字的相关度量的最大值; 
判断模块,用于判断所述部分清理的频域接收信号的参考码字相关度量最大值是否小于预定门限值,若是,则输出所述部分清理的频域接收信号,若否,则连接所述测距码字和定时偏差估计计算模块,并将所述部分清理的频域接收信号作为截取的所述频域接收信号。
5.根据权利要求4所述的频域初始测距系统,其特征在于,所述各级参考码字相关度量获取模块中,所述参考码字相关度量为:
其中,Y(k)为时域接收信号y(n)对应的频域接收信号或经过部分清理的频域接收信号,Cm(k)为第m(m>0)个时域对应的频域参考码字,Rm(n)为参考码字相关度量,d为延迟的采样点个数。
6. 根据权利要求5所述的频域初始测距系统,其特征在于,所述测距码字和定时偏差估计计算模块中,将所有相关度量结果Rm(n)按从大到小顺序排序,将最大值{Rm(n)}max对应的测距码字和定时偏差估计出来,所述测距码字和定时偏差计算模块中,所述定时偏差估计 
Figure FSB00000752912200033
为:
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