CN102377710A - 一种ofdm接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，包括：利用快速傅里叶变换将时域OFDM符号信息变换至频域；将OFDM符号的频域信息与之前对应OFDM符号进行差分运算，得到中间变量Z；提取除低频区域导频对应位置以外的其他导频对应位置上中间变量Z的幅角信息；将正负导频区域内幅角信息进行加法与减法运算；利用信道估计与跟踪结果对加或减得到的幅角信息进行加权处理；累加并计算当前SCO与RFO的估计值；以及利用平滑滤波器对估计结果进行平滑处理得到稳定后的SCO与RFO数值。本发明通过剔除低频区域内导频子载波在进行SCO及RFO估计时带来的不确定性干扰，提高了SCO与RFO的估计精度。

Description

一种OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法

技术领域

本发明涉及OFDM技术领域，尤其涉及一种OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法。

背景技术

定时采样偏差(Sampling Clock Offset，SCO)和残余频偏(ResidualFrequency Offset，RFO)是OFDM系统中两个非常重要的问题。尤其对帧长较长的多载波分组和连续通信系统，更是设计与实现过程中必须考虑的两个关键环节。

在实际的数字通信系统中，发送端数模转换(Digital Analog Converter，DAC)与接收端模数转换(Analog Digital Converter，ADC)的采样时钟频率不可能做到完全匹配，导致采样时钟产生频率偏差。该偏差造成的结果有两个：一是OFDM符号定时点随时钟偏移；二是OFDM符号内的ICI干扰。由于实际系统中，该偏差量级较小，其造成的ICI干扰可粗略的等同于高斯白噪声。定时采样点偏差在频域对信号的影响体现为幅角旋转量与OFDM符号数及符号内子载波序号的乘积成正比。因此，在FFT尺寸较大且信号帧内OFDM符号数较多的情况下，该旋转造成的影响是不可忽略的。

此外，由于系统量化和噪声的影响，接收机完成频偏估计和纠正后总会存在着残余频率偏差。对小尺寸的星座图而言，当残余频偏小于子载波间隔的3％时，其造成的ICI可忽略不计。然而残余频偏本身会造成每个OFDM符号的初始相位旋转，该旋转有累积效应，特别对长帧数据影响较大，即对长帧前几个OFDM符号还能正确解调，对后面的OFDM符号，由于相位旋转的积累使星座图有明显的旋转，从而造成解映射错误，因而必须对这种残余频偏造成的相位旋转校正。因此研究OFDM接收机SCO与RFO的估计方法则成为一件非常有意义的事情。

发明内容

(一)要解决的技术问题

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供了一种OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，以有效提升估计结果的准确性及稳定性。

(二)技术方案

为达到上述目的，本发明提供了一种OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，该方法包括：

利用快速傅里叶变换将时域OFDM符号信息变换至频域；

将OFDM符号的频域信息与之前对应OFDM符号进行差分运算，得到中间变量Z；

提取除低频区域导频对应位置以外的其他导频对应位置上中间变量Z的幅角信息；

将正负导频区域内幅角信息进行加法与减法运算；

利用信道估计与跟踪结果对加或减得到的幅角信息进行加权处理；

累加并计算当前SCO与RFO的估计值；以及

利用平滑滤波器对估计结果进行平滑处理得到稳定后的SCO与RFO数值。

上述方案中，所述将OFDM符号的频域信息与之前对应OFDM符号进行差分运算得到中间变量Z，是利用无线信道的伪静态特性，将相关时间内前后OFDM符号频域信息作差分相关处理得到中间变量Z。

上述方案中，所述将OFDM符号的频域信息与之前对应OFDM符号进行差分相关运算，得到中间变量Z，采用下列公式：

$Z_{k,l}=y_{k,l}{y}_{k,l-m}^{*}$

$=\exp (j2\mathrm{\π}({\mathrm{kt}}_{\mathrm{\Δ}}l+\mathrm{l\Δf})\·\frac{N_{\mathrm{fft}}+N_g}{N_{\mathrm{fft}}})H_{k,l}\·x_{k,l}\·$

$\exp (-j2\mathrm{\π}({\mathrm{kt}}_{\mathrm{\Δ}}(l-m)+(l-m)\mathrm{\Δf})\·\frac{N_{\mathrm{fft}}+N_g}{N_{\mathrm{fft}}})H_{k,l-m}^{*}\·x_{k,l-m}^{*}+n_{k,l}$

$=\exp (j2\mathrm{\πm}({\mathrm{kt}}_{\mathrm{\Δ}}+\mathrm{\Δf})\·\frac{N_{\mathrm{fft}}+N_g}{N_{\mathrm{fft}}}){\left|H_{k,l}\right|}^2\·{\left|x_{k,l}\right|}^2+n_{k,l}$

其中，m为相隔OFDM符号数，l为OFDM符号序号，k为子载波序号，H为信道估计或跟踪值，N_fft为FFT点数，N_g为保护间隔，Δf为RFO，t_Δ为SCO。

上述方案中，所述提取除低频区域导频对应位置以外的其他导频对应位置上中间变量Z的幅角信息，是提取导频位置上对应的中间变量Z的幅角信息，并剔除低频区域导频位置上对应的中间变量Z的幅角信息。

上述方案中，所述将正负导频区域内幅角信息进行加法与减法运算，能够同时计算出两个估计值。

上述方案中，所述利用信道估计与跟踪结果对加或减得到的幅角信息进行加权处理，加权因子

k∈C_p，l为OFDM符号序号，k为子载波序号，H为信道估计或跟踪值，C_p为表示正子载波部分，与负子载波部分对称。

上述方案中，所述累加并计算当前SCO与RFO的估计值，采用以下两个公式得到当前SCO与RFO的估计结果：

$\mathrm{\Δf}=\frac{\underset{k\∈C_p}{\mathrm{\Σ}}{a}_{k,l}(\∠Z_{k,l}+\∠Z_{-k,l})}{2\·2\mathrm{\π}\·m\·\underset{k\∈C_p}{\mathrm{\Σ}}{a}_{k,l}}\·\frac{N_{\mathrm{fft}}}{N_{\mathrm{fft}}+N_g}$

$t_{\mathrm{\Δ}}=\frac{\underset{k\∈C_p}{\mathrm{\Σ}}{a}_{k,l}\frac{(\∠Z_{k,l}-\∠Z_{-k,l})}{k}}{2\·2\mathrm{\π}\·m\underset{k\∈C_p}{\mathrm{\Σ}}{a}_{k,l}}\·\frac{N_{\mathrm{fft}}}{N_{\mathrm{fft}}+N_g}$

其中，m为相隔OFDM符号数，l为OFDM符号序号，k为子载波序号，H为信道估计或跟踪值，N_fft为FFT点数，N_g为保护间隔，Δf为RFO，t_Δ为SCO，C_p为表示正子载波部分，与负子载波部分对称，k满足|k|≥k_thd。

上述方案中，所述利用平滑滤波器对估计结果进行平滑处理得到稳定后的SCO与RFO数值采用公式ζ_Δ(n)＝α·ζ_Δ(n-1)+β·ζ_Δ，ζ＝t_Δorζ＝f_Δ实现，其中，α和β是滤波器的平滑因子。

(三)有益效果

本发明提供的这种OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，通过剔除低频区导频子载波对估计结果不定性的影响，且采用信道估计信息对估计变量进行加权并利用平滑滤波器予以平滑处理的方式，能够有效提升估计结果的准确性及稳定性。

附图说明

下面将通过参照附图详细描述本发明的示例性实施例，使本领域的普通技术人员更清楚本发明的上述及其它特征和优点，附图中：

图1是依照本发明实施例的OFDM接收机SCO与RFO估计方法流程图；

图2是在整个OFDM接收机中采用本发明提供的OFDM接收机SCO与RFO估计方法的示意图；

图3是依照本发明实施例的OFDM接收机SCO与RFO估计方法的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

本发明考虑到低频区域内导频相对高频区内导频在SCO旋转量上受噪声影响较大，通过设置门限剔除低频区导频的方式，结合信道估计因子加权与平滑滤波等，可有效提高SCO与RFO的估计精度和稳定度。

在本发明提供的OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，包括：

将OFDM符号的频域信息与之前对应OFDM符号进行差分相关运算，得到中间变量Z，如式：

$Z_{k,l}=y_{k,l}{y}_{k,l-m}^{*}$

$=\exp (j2\mathrm{\π}({\mathrm{kt}}_{\mathrm{\Δ}}l+\mathrm{l\Δf})\·\frac{N_{\mathrm{fft}}+N_g}{N_{\mathrm{fft}}})H_{k,l}\·x_{k,l}\·$

$\exp (-j2\mathrm{\π}({\mathrm{kt}}_{\mathrm{\Δ}}(l-m)+(l-m)\mathrm{\Δf})\·\frac{N_{\mathrm{fft}}+N_g}{N_{\mathrm{fft}}})H_{k,l-m}^{*}\·x_{k,l-m}^{*}+n_{k,l}---\left(1\right)$

$=\exp (j2\mathrm{\πm}({\mathrm{kt}}_{\mathrm{\Δ}}+\mathrm{\Δf})\·\frac{N_{\mathrm{fft}}+N_g}{N_{\mathrm{fft}}}){\left|H_{k,l}\right|}^2\·{\left|x_{k,l}\right|}^2+n_{k,l}$

其中m为相隔OFDM符号数，l为OFDM符号序号，k为子载波序号，H为信道估计或跟踪值，N_fft为FFT点数，N_g为保护间隔，Δf为RFO，t_Δ为SCO；

提取导频位置上对应的中间变量Z的幅角信息，并剔除低频区域内的幅角。由于低频区域内，对应k值较小，相应的kt_Δ值也很小。在低信噪比下kt_Δ可能会完全被噪声淹没从而无法得到正确的SCO估计值，因此考虑为子载波序号设置一门限k_thd，剔除|k|≤k_thd区域内子载波。门限选择时，需注意门限越高，被抛弃的导频子载波越多，相应的用于估计的导频数便越小，因此需要在低频噪声干扰与估计导频数之间做出权衡；

利用正负导频区域内的幅角信息进行加法和减法运算。为了减少SCO与RFO的估计延迟，采用该方式可以同时计算出两个估计值；

利用信道估计与跟踪结果对加减得到的幅角信息进行加权。考虑频率选择性衰落对算法估计性能的影响，即当离散“梳状”导频落入频率深衰落区时，由于|H_k，l|²相对较小，噪声n_k，l对角度信息影响较大，致使该导频处无法准确提取角度旋转信息，从而使估计出的SCO出现较大偏差，影响整个算法的估计性能，因此自然想到用导频处频域信道响应对角度信息加权，克服频率衰落对估计算法的影响。故设a_k，l为加权因子，C_p为表示正子载波部分，与负子载波部分对称，其值为：

$a_{k,l}=\frac{{\left|H_{k,l}\right|}^2+{\left|H_{-k,l}\right|}^2}{2},$ k∈C_p                                (2)；

累加加权结果并计算得到当前SCO与RFO的估计结果。得到加权矢量后，可通过以下两个公式得到当前SCO与RFO的估计结果：

$\mathrm{\Δf}=\frac{\underset{k\∈C_p}{\mathrm{\Σ}}{a}_{k,l}(\∠Z_{k,l}+\∠Z_{-k,l})}{2\·2\mathrm{\π}\·m\·\underset{k\∈C_p}{\mathrm{\Σ}}{a}_{k,l}}\·\frac{N_{\mathrm{fft}}}{N_{\mathrm{fft}}+N_g}---\left(3\right)$

$t_{\mathrm{\Δ}}=\frac{\underset{k\∈C_p}{\mathrm{\Σ}}{a}_{k,l}\frac{(\∠Z_{k,l}-\∠Z_{-k,l})}{k}}{2\·2\mathrm{\π}\·m\underset{k\∈C_p}{\mathrm{\Σ}}{a}_{k,l}}\·\frac{N_{\mathrm{fft}}}{N_{\mathrm{fft}}+N_g}---\left(4\right)$

其中，C_p为表示正子载波部分，与负子载波部分对称。k满足|k|≥k_thd；

通过低通滤波获得稳定后的SCO与RFO估计值。为进一步减小误差，估计结果还需经过一平滑滤波器用于稳定输出信息值，其中α和β是滤波器的平滑因子：

ζ_Δ(n)＝α·ζ_Δ(n-1)+β·ζ_Δ，ζ＝t_Δorζ＝f_Δ                (5)

如图1所示，图1是依照本发明实施例的OFDM接收机SCO与RFO估计方法流程图，该方法包括：

在步骤101中，采用快速傅里叶变换将时域OFDM符号信息变换至频域；

在步骤102中，将频域信号做差分相关处理，得到中间变量Z；

在步骤103中，提取除低频区域导频对应位置以外的其他导频对应位置上中间变量Z的幅角信息；

在步骤104中，将正负频率区域内幅角信息进行加法与减法运算；

在步骤105中，利用信道估计与跟踪结果对加或减得到的幅角信息进行加权处理；

在步骤106中，累加并计算当前定时采样偏差(SCO)与残余频偏(RFO)的估计值；

在步骤107中，利用平滑滤波器对估计结果进行平滑处理得到稳定后的SCO与RFO数值。

如图2所示，图2是在整个OFDM接收机中采用本发明提供的OFDM接收机SCO与RFO估计方法的示意图。图2给出了一个具体的OFDM接收机的部分处理流程：

经自动增益控制稳定后的模拟信息通过A/D变换单元100转换为数字信号；

之后需要完成相应的同步处理，由时频同步单元200完成；其中包括时域同步和频域同步；而时域同步又包括分组检测，符号定时，采样定时偏差纠正等；频域同步则包括小数倍频偏估计与纠正，整数倍频偏估计与纠正，残余频偏纠正等；

时域信号经FFT单元300变换至频域；

SCO与RFO估计单元400用于估计系统存在的SCO与RFO偏差并送至时频同步单元。其中包括，差分运算获得中间变量401；提取除低频区以外的导频位置对应中间变量幅角402；幅角加法与减法运算403；利用信道估计与跟踪结果加权幅角信息404；累加求和并计算当前SCO与RFO估计值405和平滑滤波得到稳定后的SCO与RFO结果的406。

信道估计与跟踪单元500负责通过频域信息对无线信道频域响应进行估计，并将估计结果送至信道均衡600与SCO和RFO的估计单元400

如图3所示，图3是依照本发明实施例的OFDM接收机SCO与RFO估计方法的结构示意图，该方法包括：将频域信号做差分相关处理，得到中间变量Z；提取除低频区域导频对应位置以外的其他导频对应位置上中间变量Z的幅角信息；将正负频率区域内幅角信息进行加法与减法运算；利用信道估计与跟踪结果对加或减得到的幅角信息进行加权处理；累加并计算当前SCO与RFO的估计值；利用平滑滤波器对估计结果进行平滑处理得到稳定后的SCO与RFO数值。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，其特征在于，该方法包括：

利用快速傅里叶变换将时域OFDM符号信息变换至频域；

将OFDM符号的频域信息与之前对应OFDM符号进行差分运算，得到中间变量Z；

提取除低频区域导频对应位置以外的其他导频对应位置上中间变量Z的幅角信息；

将正负导频区域内幅角信息进行加法与减法运算；

利用信道估计与跟踪结果对加或减得到的幅角信息进行加权处理；

累加并计算当前SCO与RFO的估计值；以及

利用平滑滤波器对估计结果进行平滑处理得到稳定后的SCO与RFO数值。

2.根据权利要求1所述的OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，其特征在于，所述将OFDM符号的频域信息与之前对应OFDM符号进行差分运算得到中间变量Z，是利用无线信道的伪静态特性，将相关时间内前后OFDM符号频域信息作差分相关处理得到中间变量Z。

3.根据权利要求2所述的OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，其特征在于，所述将OFDM符号的频域信息与之前对应OFDM符号进行差分相关运算，得到中间变量Z，采用下列公式：

$Z_{k,l}=y_{k,l}{y}_{k,l-m}^{*}$

$=\exp (j2\mathrm{\π}({\mathrm{kt}}_{\mathrm{\Δ}}l+\mathrm{l\Δf})\·\frac{N_{\mathrm{fft}}+N_g}{N_{\mathrm{fft}}})H_{k,l}\·x_{k,l}\·$

$\exp (-j2\mathrm{\π}({\mathrm{kt}}_{\mathrm{\Δ}}(l-m)+(l-m)\mathrm{\Δf})\·\frac{N_{\mathrm{fft}}+N_g}{N_{\mathrm{fft}}})H_{k,l-m}^{*}\·x_{k,l-m}^{*}+n_{k,l}$

$=\exp (j2\mathrm{\πm}({\mathrm{kt}}_{\mathrm{\Δ}}+\mathrm{\Δf})\·\frac{N_{\mathrm{fft}}+N_g}{N_{\mathrm{fft}}}){\left|H_{k,l}\right|}^2\·{\left|x_{k,l}\right|}^2+n_{k,l}$

其中，m为相隔OFDM符号数，l为OFDM符号序号，k为子载波序号，H为信道估计或跟踪值，N_fft为FFT点数，N_g为保护间隔，Δf为RFO，t_Δ为SCO。

4.根据权利要求1所述的OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，其特征在于，所述提取除低频区域导频对应位置以外的其他导频对应位置上中间变量Z的幅角信息，是提取导频位置上对应的中间变量Z的幅角信息，并剔除低频区域导频位置上对应的中间变量Z的幅角信息。

5.根据权利要求1所述的OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，其特征在于，所述将正负导频区域内幅角信息进行加法与减法运算，能够同时计算出两个估计值。

6.根据权利要求1所述的OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，其特征在于，所述利用信道估计与跟踪结果对加或减得到的幅角信息进行加权处理，加权因子

k∈C_p，l为OFDM符号序号，k为子载波序号，H为信道估计或跟踪值，C_p为表示正子载波部分，与负子载波部分对称。

7.根据权利要求1所述的OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，其特征在于，所述累加并计算当前SCO与RFO的估计值，采用以下两个公式：

$\mathrm{\Δf}=\frac{\underset{k\∈C_p}{\mathrm{\Σ}}{a}_{k,l}(\∠Z_{k,l}+\∠Z_{-k,l})}{2\·2\mathrm{\π}\·m\·\underset{k\∈C_p}{\mathrm{\Σ}}{a}_{k,l}}\·\frac{N_{\mathrm{fft}}}{N_{\mathrm{fft}}+N_g}$

$t_{\mathrm{\Δ}}=\frac{\underset{k\∈C_p}{\mathrm{\Σ}}{a}_{k,l}\frac{(\∠Z_{k,l}-\∠Z_{-k,l})}{k}}{2\·2\mathrm{\π}\·m\underset{k\∈C_p}{\mathrm{\Σ}}{a}_{k,l}}\·\frac{N_{\mathrm{fft}}}{N_{\mathrm{fft}}+N_g}$

其中，m为相隔OFDM符号数，l为OFDM符号序号，k为子载波序号，H为信道估计或跟踪值，N_fft为FFT点数，N_g为保护间隔，Δf为RFO，t_Δ为SCO，C_p为表示正子载波部分，与负子载波部分对称，k满足|k|≥k_thd。

8.根据权利要求1所述的OFDM接收机定时采样偏差与残余频偏的估计方法，其特征在于，所述利用平滑滤波器对估计结果进行平滑处理得到稳定后的SCO与RFO数值，采用公式ζ_Δ(n)＝α·ζ_Δ(n-1)+β·ζ_Δ，ζ＝t_Δorζ＝f_Δ实现，其中，α和β是滤波器的平滑因子。

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