CN102104567B - 对载频偏移cfo进行补偿的方法和设备 - Google Patents

Abstract

根据本发明，提出了一种在移动通信系统的上行链路的接收机处对载频偏移CFO进行补偿的方法，包括：计算针对每一个单用户的最佳CFO校正值，所述最佳CFO校正值是使针对所述单用户的平均信号干扰比SIR最大的CFO校正值；利用所获得的每一个单用户的最佳CFO校正值，对每一个单用户的CFO进行补偿。

Description

对载频偏移CFO进行补偿的方法和设备

技术领域

本发明涉及移动通信系统，更具体地，涉及一种在移动通信系统的上行链路的接收机处对载频偏移(CFO)进行补偿的方法和设备，能够改善系统的接收性能。

背景技术

在上行链路正交频分复用接入(OFDMA)系统中，由于接收端处的不同用户的不同载频偏移(CFO)会出现多用户干扰。一旦已经估计出了上行链路频率偏移，则必须在基站处根据某种方式采用该上行链路频率偏移来恢复子载波之间的正交性。该频率校正过程是具有挑战性的任务，因为上行链路接收波形是由不同用户发射的信号的混合，每一个用户所发射的信号受到专门的CFO的影响。除了用户的CFO之外，在OFDMA系统中所使用的子载波分配方案也会影响MUI(多用户干扰)的量。特别地，每一个用户的子载波在信号带宽上均匀地分隔开的交织方案已经显示为针对大多数移动应用的最佳子载波分配方案，因为该方案具有最大的频率分集。因此，抑制MUI是在对交织的OFDMA上行链路进行物理层设计时所面临的重要的且具有挑战性的问题。

发明内容

为了克服现有技术中的上述缺陷，提出了本发明。因此，本发明的目的是提出一种在移动通信系统的上行链路的接收机处对CFO进行补偿的方法和设备，能够改善系统的接收性能。

为了实现上述目的，根据本发明，提出了一种在移动通信系统的上行链路的接收机处对载频偏移CFO进行补偿的方法，包括：计算针对每一个单用户的最佳CFO校正值，所述最佳CFO校正值是使针对所述单用户的平均信号干扰比SIR最大的CFO校正值；以及利用所获得的每一个单用户的最佳CFO校正值，对每一个单用户的CFO进行补偿。

优选地，所述上行链路为交织的正交频分复用接入OFDMA上行链路。

优选地，所述最佳CFO校正值位于针对所有用户的单用户检测CFO校正值的最小值和最大值之间。

优选地，利用所获得的每一个单用户的最佳CFO校正值，对每一个单用户的CFO进行补偿的步骤包括：利用所获得的每一个单用户的最佳CFO校正值对接收到的数据序列在时域中进行旋转；对旋转后的结果进行去除保护间隔和离散傅立叶变换的操作；以及从经过去除保护间隔的操作和离散傅立叶变换操作后的结果中选择针对每一个单用户的子载波。

根据本发明，还提出了一种在移动通信系统的上行链路的接收机处对载频偏移CFO进行补偿的设备，包括：利用所获得的每一个单用户的最佳CFO校正值对接收到的数据序列在时域中进行旋转的装置，其中所述最佳CFO校正值是使针对所述单用户的平均SIR最大的CFO校正值；对旋转后的结果进行去除保护间隔操作的装置；对经过去除保护间隔操作操作的结果进行离散傅立叶变换操作的装置；以及从经过离散傅立叶变换操作后的结果中选择针对每一个单用户的子载波的装置。

附图说明

通过参考以下结合附图对所采用的优选实施例的详细描述，本发明的上述目的、优点和特征将变得显而易见，其中：

图1是上行链路OFDMA系统的模型；

图2是现有技术的单用户检测方案的方框图；

图3是现有技术的CLJL方案的方框图；

图4是根据本发明的对CFO进行补偿的设备的方框图；

图5是在第一种情况下SIR性能的比较图；

图6是在第二种情况下SIR性能的比较图；

图7是在第一种情况下BER性能的比较图；以及

图8是在第二种情况下BER性能的比较图。

具体实施方式

在单用户检测(SUD)方案中，通过直接方法来进行频率补偿。按照与传统OFDM系统类似的方式，采用估计出的CFO来校正同步误差。其缺点在于SUD方案仅能够减轻由接收机用户的CFO所引起的自干扰(SI)，而无法减轻由其他用户的CFO所引用的MUI。当不同的用户具有不同的CFO时，对一个用户的CFO进行补偿无法消除其他用户的CFO。结果，残余MUI仍然存在并且限制了系统性能。

在由Choi-Lee-Jung-Lee所提出的CLJL方案(直接方法的变体)中，缺点在于CLJL方案由于其对残余载波间干扰(ICI)的不理想频率补偿而造成性能恶化，并且仅适合于采用了每一个用户的子载波是一组相邻的子载波的子载波分配方案的OFDMA系统。当被用在交织的OFDMA系统中时，该方案无法显著地降低由频率误差所引起的MUI。

还存在通过干扰消除(IC)的频率补偿方案。已经提出了采用连续的干扰消除和并行的干扰消除，以便以增加复杂度的代价来降低残余干扰。其缺点在于：这些干扰消除方案的初始化仍然是SUD或CLJL方案。接收机对于各种CFO条件是敏感的。当CFO方差较小时，初始化方案为SUD的IC方案性能更好。当CFO的方差较大时，初始化方案为CLJL的IC方案性能更好。

系统模型

如图1所示，考虑具有M个用户的OFDMA系统，其中每一个用户通过独立的多径信道来与基站(BS)进行通信，如图1所示。假定在每一个OFDM符号中存在N个子载波，并且每一个用户具有P＝N/M个子载波。在第k个子载波处的针对第i个用户的信息符号表示为X_k ⁽ⁱ⁾，k∈Г_i，其中Г_i是分配给用户i的子载波集合。于是并且对于i≠j，针对交织的载波分配方案(CAS)的Г_i的定义由以下等式给出：

Г_i＝{(i-1)+rM|r＝0，…，P-1}.

在OFDMA系统中，保护间隔的长度等于N_g个采样，并且假定其长于最大信道延迟扩展。在发射机处的IFFT处理和保护间隔插入之后，第i用户的时域序列由以下等式给出：

$x_n^{\left(i\right)}=\frac{1}{N}{\mathrm{\Σ}}_{k\∈{\mathrm{\Γ}}_i}{X}_k^{\left(i\right)}{e}^{\frac{j2\mathrm{\πnk}}{N}},-N_g\≤n\≤N-1.$

在通过衰落信道之后，第i用户的信号由以下等式给出：

$y_n^{\left(i\right)}=x_n^{\left(i\right)}*h_n^{\left(i\right)}$

其中，“*”表示线性卷积，h_n ⁽ⁱ⁾是第i个用户的信道冲激响应。假定h_n ⁽ⁱ⁾仅对于n＝0，…，L-1是非零的，其中L是最大信道延迟扩展。通过考虑CFO和加性噪声，接收到的基带信号由以下等式表示：

$r_n=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{y_n}^{\left(i\right)}{e}^{\frac{j2{\mathrm{\π\ϵ}}_{i}n}{N}}+z_n,-N_g\≤n\≤N-1$

其中，ε_i，i＝1，…，M表示由子载波间隔所归一化的第i个用户的CFO，并且z_n是加性白高斯噪声。

在对r_n进行保护间隔去除和FFT处理之后，

$R_k=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_k^{\left(i\right)}\⊗C_k^{\left(i\right)}+Z_k$

其中表示循环卷积，R_k，Y_k ⁽ⁱ⁾，C_k ⁽ⁱ⁾是的FFT。为了方便，可以将以上等式写成如下的矢量形式：

$R=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{Y}^{\left(i\right)}\⊗C^{\left(i\right)}+Z$

其中，R＝[R₀，R₁，…，R_N-1]^T、 $Y^{\left(i\right)}={[Y_0^{\left(i\right)},Y_1^{\left(i\right)},...,Y_{N-1}^{\left(i\right)}]}^T,$ $C^{\left(i\right)}={[C_0^{\left(i\right)},C_1^{\left(i\right)},...,C_{N-1}^{\left(i\right)}]}^T$ 和Z＝[Z₀，Z₁，…，Z_N-1]^T，其中上标中的[·]^T表示转置。

SUD方案

将采样r_n与指数项以补偿针对用户i的CFO，其中i＝1，…，M。

CLJL方案

该方案利用循环卷积，在DFT(离散傅立叶变换)之后校正CFO，如图3所示。首先，该方案计算N维矢量，其中每一个R⁽ⁱ⁾是在强制其他值为零的同时利用索引n∈Г_i选择R的条目来获得的。数学上，其等于设置R⁽ⁱ⁾＝RP⁽ⁱ⁾，其中P⁽ⁱ⁾是如果n∈Г_i则其第(n，n)个条目是单位一而否则则为零的对角矩阵。第二步为利用环形卷积来对CFO进行补偿，其中表示N点环形卷积，C(-ε_i)表示 $\{e^{-j2{\mathrm{\π\ϵ}}_{i}k/N};0\≤k\≤N-1\}$ 的N点DFT。

根据本发明的方案

图4是根据本发明的对CFO进行补偿的设备的方框图。如图4所示，根据本发明的设备包括利用所获得的每一个单用户的最佳CFO校正值对接收到的数据序列在时域中进行旋转的装置，其中所述最佳CFO校正值是使针对所述单用户的平均SIR最大的CFO校正值；对旋转后的结果进行去除保护间隔操作的装置；对经过去除保护间隔操作操作的结果进行离散傅立叶变换操作的装置；以及从经过离散傅立叶变换操作后的结果中选择针对每一个单用户的子载波的装置。

根据本发明的方案基于对于每一个单个用户的最佳CFO校正值的计算，其使平均SIR(信号干扰比)最大，从而减轻对每一个用户的MUI。然后，根据本发明的方案，在计算出每一个单用户的最佳CFO校正值之后，利用所获得的每一个单用户的最佳CFO校正值，对每一个单用户的CFO进行补偿。

为了校正CFO，在FFT处理之前，将所接收到的序列r_n乘以时域序列

${\hat{y}}_n=r_n{e}^{\frac{-j2{\mathrm{\π\ϵ}}_{0}n}{N}},0\≤n\≤N-1$

与SUD方案不同，如图4所示的本发明的方案的目的是找到ε₀的最佳值，以使其平均SIR最大化。

在对进行FFT之后，

$\hat{Y}=\frac{1}{N}R{\⊗C}_o^{\′}$

$=\frac{1}{N^2}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{Y}^{\left(i\right)}\⊗C^{\left(i\right)}\⊗C_o^{\′}+\frac{1}{N}Z\⊗C_o^{\′}$

$=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{Y}^{\left(i\right)}\⊗D_o^{{\left(i\right)}^{\′}}+Z^{\′}$

$=\frac{1}{N}\left(X^{\left(m\right)}{H}^{\left(m\right)}\right)\⊗D_o^{{\left(i\right)}^{\′}}+\frac{1}{N}\underset{\underset{i\≠m}{i=1}}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\left(X^{\left(i\right)}{H}^{\left(i\right)}\right)\⊗D_o^{{\left(i\right)}^{\′}}+Z^{\′}$

其中C′_o＝C_o，0，C_o，1，…，C_o，N-1]^T，Y＝[Y₀，Y₁，…，Y_N-1]^T， $D_o^{{\left(i\right)}^{\′}}={[D_{o,0}^{{\left(i\right)}^{\′}},D_{o,1}^{{\left(i\right)}^{\′}},...,D_{o,N-1}^{{\left(i\right)}^{\′}}]}^T,$ $X^{\left(i\right)}={[X_0^{\left(i\right)},X_1^{\left(i\right)},...,X_{N-1}^{\left(i\right)}]}^T,$ $H^{\left(i\right)}={[H_0^{\left(i\right)},H_1^{\left(i\right)},...,H_{N-1}^{\left(i\right)}]}^T,$ $\hat{Y}={[{\hat{Y}}_0,{\hat{Y}}_1,...,{\hat{Y}}_{N-1}]}^T,$ 以及C_o，k、Y_k、D_o，k ⁽ⁱ⁾′、X_k ⁽ⁱ⁾、H_k ⁽ⁱ⁾、是y_n、x_n ⁽ⁱ⁾、h_n ⁽ⁱ⁾、的FFT。在以上等式中，第一项包括在第k个子载波处的信号和SI。第二项是MUI，并且第三项是加性噪声。在第k个子载波处的接收数据由以下等式给出：

${\hat{Y}}_k=\frac{1}{N}{X}_k^{\left(m\right)}{H}_k^{\left(m\right)}{e}^{\frac{\mathrm{j\π}(N-1)({\mathrm{\ϵ}}_m-{\mathrm{\ϵ}}_o)}{N}}\frac{\sin \mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_m-{\mathrm{\ϵ}}_o)}{\sin \frac{\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_m-{\mathrm{\ϵ}}_o)}{N}}$

$+\frac{1}{N}\underset{\underset{q_m\≠k}{q_m\∈{\mathrm{\Γ}}_m}}{\mathrm{\Σ}}{X}_{q_m}^{\left(m\right)}{H}_{q_m}^{\left(m\right)}{e}^{\frac{\mathrm{j\π}(N-1)({\mathrm{\ϵ}}_m-{\mathrm{\ϵ}}_o+q_m-k)}{N}}\frac{\sin \mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_m-{\mathrm{\ϵ}}_o+q_m-k)}{\sin \frac{\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_m-{\mathrm{\ϵ}}_o+q_m-k)}{N}}$

$+\frac{1}{N}\underset{\underset{i\≠m}{i=1}}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q_i\∈{\mathrm{\Γ}}_i}{\mathrm{\Σ}}{X}_{q_i}^{\left(i\right)}{H}_{q_i}^{\left(i\right)}{e}^{\frac{\mathrm{j\π}(N-1)({\mathrm{\ϵ}}_i-{\mathrm{\ϵ}}_o+q_i-k)}{N}}\frac{\sin \mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_i-{\mathrm{\ϵ}}_o+q_i-k)}{\sin \frac{\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_i-{\mathrm{\ϵ}}_o+q_i-k)}{N}}$

$+\mathrm{Noise}$

假定是彼此独立的且其中q_i∈Г_i，q_m，q′_m∈Г_m  ，q′_m≠q_m并且E[·]表示[·]的平均。让 则接收到的信号的功率、SI和在用户m的第k个子载波处的MUI由以下等式给出：

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Signal}}^2=\frac{{\mathrm{\η}}_m{\mathrm{\σ}}_X^2}{N^2}\frac{{\sin }^2\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_m-{\mathrm{\ϵ}}_o)}{{\sin }^2\frac{\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_m-{\mathrm{\ϵ}}_o)}{N}}$

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{SI},k}^2=\frac{{\mathrm{\η}}_m{\mathrm{\σ}}_X^2}{N^2}\underset{\underset{q_m\≠k}{q_m\∈{\mathrm{\Γ}}_m}}{\mathrm{\Σ}}\frac{{\sin }^2\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_m-{\mathrm{\ϵ}}_o+q_m-k)}{{\sin }^2\frac{\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_m-{\mathrm{\ϵ}}_o+q_m-k)}{N}}$

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{MUI},k}^2=\frac{{\mathrm{\σ}}_X^2}{N^2}\underset{\underset{i\≠m}{i=1}}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\η}}_i\underset{q_i\∈{\mathrm{\Γ}}_i}{\mathrm{\Σ}}\frac{{\sin }^2\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_i-{\mathrm{\ϵ}}_o+q_i-k)}{{\sin }^2\frac{\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_i-{\mathrm{\ϵ}}_o+q_i-k)}{N}}$

根据以上三个等式，在第k个子载波处针对第m个用户的SIR由以下等式给出：

${\mathrm{SIR}}_k^{\left(m\right)}\left({\mathrm{\ϵ}}_o\right)=\frac{{\mathrm{\η}}_m\frac{{\sin }^2\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_m-{\mathrm{\ϵ}}_o)}{{\sin }^2\frac{\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_m-{\mathrm{\ϵ}}_o)}{N}}}{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\η}}_i\underset{q_i\∈{\mathrm{\Γ}}_i{q}_i\≠k}{\mathrm{\Σ}}\frac{{\sin }^2\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_i-{\mathrm{\ϵ}}_o+q_i-k)}{{\sin }^2\frac{\mathrm{\π}({\mathrm{\ϵ}}_i-{\mathrm{\ϵ}}_o+q_i-k)}{N}}}$

对于交织的OFDMA系统， $\∀k,k^{\′}\∈{\mathrm{\Γ}}_m,$

${\mathrm{SIR}}_k^{\left(m\right)}\left({\mathrm{\ϵ}}_o\right)={\mathrm{SIR}}_{k^{\′}}^{\left(m\right)}\left({\mathrm{\ϵ}}_o\right)={\mathrm{SIR}}^{\left(m\right)}\left({\mathrm{\ϵ}}_o\right)$

注意，最佳CFO校正值应该位于CFO的最小值和最大值之间，并且针对交织的OFDMA系统中的用户m的最佳ε₀由以下等式给出：

$\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\ϵ}}_{o,\mathrm{opt}}^{\left(m\right)}=\arg \underset{{\mathrm{\ϵ}}_o}{\max }{\mathrm{SIR}}^{\left(m\right)}\left({\mathrm{\ϵ}}_o\right)& \\ s.t.& \min \{{\mathrm{\ϵ}}_1,...,{\mathrm{\ϵ}}_M\}\≤{\mathrm{\ϵ}}_o\≤\max \{{\mathrm{\ϵ}}_1,...,{\mathrm{\ϵ}}_M\}\end{array}\right.$

其中P＝N/M。

SIR分析和BER(误码率)性能

在该部分中，提供了仿真结果来说明根据本发明的检测器的性能。考虑OFDMA系统具有N＝64个子载波、M＝4个用户和差分正交相移键控(DQPSK)调制。这里所使用的信道是一个采样间隔的双束瑞利衰落信道，并且假定所有用户的信道是统计独立的，并且在BS处是已知的。对于每一个用户，编码方案是约束长度为5的码率为-1/2的卷积码。最大多普勒频移是50Hz，并且采样周期为10^-6秒。假定针对m＝1，…，M，η_m＝η。考虑两种CFO的情况。在第一种情况下，在仿真时使用CFOs[ε₁，ε₂，ε₃，ε₄]＝[0.15，0.12，0.16，0.08]，方差为0.0013，在第二种情况下，使用CFOs[ε₁，ε₂，ε₃，ε₄]＝[0.10，-0.10，-0.05，0.05]，其方差是0.0083。

图5示出了在第一种情况下在每一个子载波处的SIR。该图示出了随着SIR的增加，根据本发明的方案由于SUD和CLJL方案。在这种情况下，图7实现了BER性能增益，其中标记为“Ideal”的曲线假定[ε₁，ε₂，ε₃，ε₄]＝[0，0，0，0]。该图示出了在其中加性噪声是主要噪声的较低的E_b/N₀的情况下，无法实现性能增益。然而，当E_b/N₀变高并且ICI变为主要的情况下，根据本发明的方案相对于传统的方案表现出较大的改进。在第二种情况下，在图6和8中示出了根据本发明的方案的性能。另一方面，随着CFO的方差的增加，CLJL方案的性能好于SUD方案。另一方面，本发明的方案好于SUD方案，并且类似于CLJL方案。图6和8的方案还示出了在第二种情况下由于较大的残余MUI，在所有这些方案中所存在的误差基底(error floor)，并且进一步的方案是使用基于IC的CFO补偿算法。

通常，在接收机处的CFO值可以是在固定范围内的任意值。因此，在不同的CFO条件下，与传统的SUD和CLJL方案相比，根据本发明的方案具有增强和鲁棒的性能。另外，为了缓解特别是在第二种情况下的系统性能的误差基底，根据本发明的方案对于基于IC的算法的初始化是优选的。

由于传统的CFO补偿算法无法有效地抑制ICI。根据本发明的方案能够从平均SIR的角度以最佳的方式来降低ICI，这基于针对每一个单个用户的最佳CFO校正值的计算。

尽管以上已经结合本发明的优选实施例示出了本发明，但是本领域的技术人员将会理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对本发明进行各种修改、替换和改变。因此，本发明不应由上述实施例来限定，而应由所附权利要求及其等价物来限定。

Claims (6)

1.一种在移动通信系统的上行链路的接收机处对载频偏移CFO进行补偿的方法，包括：

计算针对每一个单用户的最佳CFO校正值，所述最佳CFO校正值是使针对所述单用户的平均信号干扰比SIR最大的CFO校正值；以及

利用所获得的每一个单用户的最佳CFO校正值，对每一个单用户的CFO进行补偿，其中所述补偿包括利用所获得的每一个单用户的最佳CFO校正值对接收到的数据序列在时域中进行旋转；对旋转后的结果进行去除保护间隔和离散傅立叶变换的操作；以及从经过去除保护间隔的操作和离散傅立叶变换操作后的结果中选择针对每一个单用户的子载波。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述上行链路为交织的正交频分复用接入OFDMA上行链路。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述最佳CFO校正值位于针对所有用户的单用户检测CFO校正值的最小值和最大值之间。

4.一种在移动通信系统的上行链路的接收机处对载频偏移CFO进行补偿的设备，包括：

利用所获得的每一个单用户的最佳CFO校正值对接收到的数据序列在时域中进行旋转的装置，其中所述最佳CFO校正值是使针对所述单用户的平均SIR最大的CFO校正值；

对旋转后的结果进行去除保护间隔操作的装置；

对经过去除保护间隔操作的结果进行离散傅立叶变换操作的装置；以及

从经过离散傅立叶变换操作后的结果中选择针对每一个单用户的子载波的装置。

5.根据权利要求4所述的设备，其中所述上行链路为交织的正交频分复用接入OFDMA上行链路。

6.根据权利要求4所述的设备，其中所述最佳载频偏移CFO校正值位于所有用户的单用户检测CFO校正值的最小值和最大值之间。