CN103581078A - 一种基于Golay互补序列的IQ不平衡补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及受同相正交（IQ,In-phase Quadrature）两路不平衡干扰的无线通信系统中的一种基于格雷（Golay）互补序列的IQ不平衡补偿的方法。通过构造训练序列对并发送；接收端接收到S1所述的训练序列对，并对接收到的序列分别进行循环相关处理；补偿接收信号IQ不平衡的影响等步骤，在不需要知道信道信息的条件下估计IQ不平衡的复参数，进而补偿IQ不平衡。

Description

一种基于Golay互补序列的IQ不平衡补偿方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及受同相正交（IQ,In-phase Quadrature）两路不平衡干扰的无线通信系统中的一种基于格雷（Golay）互补序列的IQ不平衡补偿的方法。 

背景技术

正交频分复用（OFDM，Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术由于其并行传输，使信号带宽小于信道的相干带宽而有效对抗多径，接收端均衡复杂度较低等优点被宽带通信广泛接受。单载波频域均衡（SC-FDE，Single Carrier Modulation with Frequency Domain Equalization）与OFDM一样，使通过频率选择性信道的接收数据在接收端的均衡复杂度大大降低，是有效对抗多径干扰的技术之一。与OFDM相比，它具有低峰均功率比（PAPR,Peak to Average Power Ratio）等优点。因此，OFDM和SC-FDE成为很多无线通信标准接入网的技术，如全球标准长期演进（LTE，Long Time Evolution）上行链路采样SC-FDE，下行链路采用OFDM；IEEE802.15、IEEE802.16等标准都包含了OFDM和SC-FDE调制体制。 

无线通信需要载波调制，模拟前端（FE，Front-End）受调制后或解调前（或两者都有）的同相正交（IQ,In-phase Quadrature）两路信号不平衡将会引起系统性能下降，尤其是采用低成本的直接变频结构或载波频率较高的系统如毫米波通信系统。IQ不平衡是指I分支和Q分支之间的幅度和相位的不匹配，既可以存在于发射机也可以存在于接收机。 

一般来说，IQ不平衡可分为频率无关（FI，Frequency Independent）和频率相关（FD，Frequency Dependent）的IQ不平衡。FI的IQ不平衡是由本地振荡器（LO，Local Oscillator）造成的。FD的IQ不平衡还包括由其他模拟器件，如模拟滤波器、放大器、数模转换器（DAC，Digital-to-Analog Converter）或模数转换器（ADC，Analog-to-Digital Converter）造成的影响。 

现有的一些IQ不平衡的补偿方案，大致分为两种：分别为不依赖或者依赖IQ不平衡参数估计的补偿方法。例如，以干扰抵消（IC，Interference Cancellation）为基础的补偿和盲源分离（BSS，Blind Source Separation）为基础的补偿，不需要任何训练序列，也不需要对IQ不平衡参数进行估计，其方法描述可以参考文献：M.Valkama,M.Renfors,and V.Koivunen.Blind signal estimation in conjugate signal models with application to I/Q imbalance compensation[J].IEEE Signal Process,2005，12（11）：733–736.和M.Valkama,M.Renfors,V.Koivunen.Advanced method for I/Q imbalance  compensation in communication receivers[J].IEEE Transaction on Signal Processing,2001,49（10）：2335-2344.另一方面，由于经过信道增益之后所发送的信号可以被检测，IQ不平衡参数也可以通过发送训练符号进行估计，这种补偿方案比盲补偿运算量小，易于实现，因此应用广泛。比如，对于OFDM系统中的IQ不平衡的影响，通过基于估计的系统级算法来补偿失真，包括最小二乘（LS，least squares）均衡，自适应均衡，基于快速傅立叶变换（FFT，fast fourier transform）的LS以及使用自适应信道估计和特殊的导频信号的预FFT校正，来实现准确、快速的估计和补偿,其方法描述可以参考文献：A.Tarighat and A.H.Sayed.Joint compensation of transmitter and receiver impairments in OFDM systems[J].IEEE Trans.Wireless Communications,2007，6(1):240–247. 

在高频通信系统的射频前端为降低成本而放宽对IQ不平衡的要求，或在现有技术与工艺无法避免较严重的IQ不平衡时，在基带中进行IQ不平衡补偿是必要和关键的。目前，大量的IQ不平衡补偿算法基于传统的LS等准则估计和补偿，而没充分挖掘训练序列的自相关和协相关特性，且以假设得到理想的信道状态信息（CSI,Channel State Information）为前提。用Golay互补序列作IQ不平衡补偿的训练序列，研究一种基于Golay互补序列的IQ不平衡补偿的方法是一项有创新性和重要实际意义且具挑战性的任务。 

发明内容

本发明提供了一种无线通信系统中，基于Golay互补序列的IQ不平衡补偿方法，该方法首先发送连续的由Golay互补序列组成的特殊字（UW），然后将发送的UW及其对应的接收数据做循环相关，通过对相关结果作一些特定的运算得到受IQ不平衡参数影响的复合信道，最后在复合信道中提取功率较大的有效信道并利用LS算法计算出IQ不平衡补偿系数对接收数据进行补偿。 

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的： 

基于Golay互补序列的IQ不平衡补偿的方法，包括以下步骤： 

S1、构造训练序列对并发送，包括： 

S11、构造长度为N的Golay互补序列对“a”和“b”，其中Golay互补序列是两种不同元素1和-1组成的长度相等的序列对（a，b），序列对（a，b）具有 

的性质，C(x,y)表示任意序列x和y的循环卷积，[□]^Τ表示向量的转置运算，C(x,y)的第k（循环移位数）个元素为 

其中序列长度N＝2^M（M是整数），x_l和y_l分别表示向量x和y的第l个元素，“mod(l,N)”是l对N的取余数运算符； 

S12、令Golay互补“a”序列中的a向后循环移位N/4记为a_c，其中，a_c作为特殊字（UW，Unique Word）的虚部，特殊字是为了在接收端进行同步或参数估计等，在发送端发送的具有某些特定特性的、对于接收端已知的特殊序列，其中，UW是收发双方已知且固定不变的，信号的每一帧的UW值始终相同； 

S13、与S12中所述的“a”序列长度相同的Golay互补“b”序列b，b作为UW的实部； 

S14、根据S12和S13所述的实部和虚部，构成UW块，UW块为

记作UWa； 

S15、重复S11-S14，构造另一个UW块

记作UWb； 

S16、在发送端发送时域型的训练序列（TS,Training Sequence），该训练序列由连续P个UWa紧随连续P个UWb组成； 

S2、接收端接收到S1所述的训练序列对，并对接收到的序列分别进行循环相关处理，包括： 

S21、接收端受IQ不平衡影响的时域接收信号表示为

其中，向量r表示没有受IQ不平衡影响的信号，x表示没添加循环前缀（CP，Cyclic Prefix）的时域发送数据，表示向量的循环卷积，h＝[h(0),h(1),...,h(L-1)]^Τ是长度为L的等效的离散信道，复数α＝cos(Δφ)-jεsin(Δφ)，复数β＝εcos(Δφ)+jsin(Δφ)是由IQ幅度和相位不平衡引起的IQ不平衡参数，[□]^*表示变量或向量的共轭，

表示均值为0，方差为

的时域高斯白噪声（AWGN,Additive White Gaussian Noise）； 

S22、令记y(1)为第2到P-1之间任意一个UWa的接收信号，y(2)为第2到P-1之间任意一个UWb的接收信号，在接收端分别用

倍的UWa的实部a_c和虚部b对y(1)和y(2)进行循环相关，循环相关如下： 

$C(\sqrt{2}{a}_c,y\left(1\right))=\mathrm{\αh}\⊗C(a_c,a_c)+\mathrm{j\αh}\⊗C(a_c,b)$

$+\mathrm{\β}{h}^{*}\⊗C(a_c,a_c)-\mathrm{j\β}{h}^{*}\⊗C(a_c,b)+w^{\′}\left(1\right)$

$C(\sqrt{2}b,y\left(2\right))=\mathrm{\αh}\⊗C(b,b)+\mathrm{j\αh}\⊗C(b,a_c)$

$+\mathrm{\β}{h}^{*}\⊗C(b,b)-\mathrm{j\β}{h}^{*}\⊗C(b,a_c)+w^{\′}\left(2\right)$

$C(\sqrt{2}b,y\left(1\right))=\mathrm{\αh}\⊗C(b,a_c)+\mathrm{j\αh}\⊗C(b,b)$

$+\mathrm{\β}{h}^{*}\⊗C(b,a_c)-\mathrm{j\β}{h}^{*}\⊗C(b,b)+w^{\′\′}\left(1\right)$

$C(\sqrt{2}{a}_c,y\left(2\right))=\mathrm{\αh}\⊗C(a_c,b)+\mathrm{j\αh}\⊗C(a_c,a_c)$

$+\mathrm{\β}{h}^{*}\⊗C(a_c,b)-\mathrm{j\β}{h}^{*}\⊗C(a_c,a_c)+w^{\′\′}\left(2\right),$ 其中，w′(1)、w′(2)、w′′(1)和w′′(2)分别表示a_c和b与y(1)中的AWGN

和y(2)中的

循环相关之后的AWGN噪声项； 

S3、利用S1中所述的a_c和b的自相关和协相关具有的性质，即 

$C_0(a_c,a_c)+C_0(b,b)=1,C_k(a_c,a_c)+C_k(b,b)=0\∀k\∈\{1:N-1\}$

$C_k(a_c,b)+C_k\left(b{,a}_c\right)=0,\∀k\∈\{0:3N/\mathrm{8,5}N/8:N-1\}$ 对S2得到的循环相关结果进行特定的如下运算： 

$c\left(1\right)=\frac{1}{4N}\{C(a_c,y\left(1\right))+C(b,y\left(2\right))-j[C(b,y\left(1\right))+C(a_c,y\left(2\right))\left]\right\}$

$=\mathrm{\αh}+{\tilde{w}}_1$

$c\left(2\right)=\frac{1}{4N}\{C(a_c,y\left(1\right))+C(b,y\left(2\right))-j[C(b,y\left(1\right))+C(a_c,y\left(2\right))\left]\right\}$

$=\mathrm{\β}{h}^{*}+{\tilde{w}}_2$ 得到c(1)和c(2)； 

S4、根据S3得到的c(1)和c(2)得出参数λ（λ＝β/α^*表示IQ不平衡复参数的比值。），包括： 

S41、因为α接近于1，β接近于0，选择c(1)来提取受IQ不平衡影响的有效信道。遍历向量c(1)所有元素，从中选取模的平方值最大的元素，把它记为：  $c_{\max }\left(1\right)=\max {\left|c_k\left(1\right)\right|}^2,\∀k\∈\{0:N-1\},$ 其中，模又叫功率； 

S42、选出功率最大的元素c_max(1)之后，比较向量c(1)中的每个元素的功率与c_max(1)功 率的一半的大小：如果c(1)中元素的功率比c_max(1)功率的一半大，则选中该元素当作一条有效复合信道，同时，从c(2)中选出相同位置的元素，把c(1)和c(2)选中的元素重新组合成新的向量

和

此过程可记为： 

$(\tilde{c}\left(1\right),\tilde{c}\left(2\right))=\left\{(c_k\left(1\right),c_k\left(2\right))\right|\∀k\∈\{0:N-1\}:{\left|c_k\left(1\right)\right|}^2>0.5c_{\max }\left(1\right)\};$

S43、令

为新向量

和

的长度，λ＝β/α^*表示IQ不平衡复参数的比值，利用LS算法最小化代价函数：得到参数λ的估计值为： 

$\widehat{\mathrm{\λ}}=\frac{\mathrm{\β}}{{\mathrm{\α}}^{*}}\frac{\underset{k=0}{\overset{\tilde{L}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{c}}_k\left(2\right){\tilde{c}}_k\left(1\right)}{\underset{k=0}{\overset{\tilde{L}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\tilde{c}}_k\left(1\right)\right|}^2};$

S5、根据S4得到的参数λ的估计值，补偿接收信号IQ不平衡的影响：由估计的参数λ和接收信号共轭可以补偿IQ不平衡为：y_c＝y-λy^*＝[(|α|²-|β|²)/α^*]r＝γr，其中，  $r=x\⊗h,y=\mathrm{\αr}+{\mathrm{\βr}}^{*}+\tilde{w}.$

进一步地，S1所述序列长度N满足3N/8≥L，M为整数，M≥3，L是等效离散信道的长度。 

进一步地，S1所述a_c为IQ信号中的Q路信号，b为IQ信号中的I路信号。 

进一步地，S1所述P≥3，P为整数。 

本发明的有益效果是：基于Golay互补序列的IQ不平衡补偿方法先将互补序列对的其中一个循环移位，在发送端将互补序列对分别作为发送序列的实部和虚部调制，在接收端利用Golay互补序列自相关和协相关的性质，在不需要知道信道信息的条件下估计IQ不平衡的复参数，进而补偿IQ不平衡。在接收端只需要简单的相关和一些特定的运算，不需要复杂的矩阵运算，因此易于实现。本发明不仅可以应用到OFDM系统中，也可以利用到SC-FDE系统中，应用范围较广。 

附图说明

图1是本发明发送端物理层发送数据结构图； 

图2是本发明受IQ不平衡影响的模型图； 

图3是本发明基于Golay互补序列的IQ不平衡补偿算法流程图； 

图4（a）是本发明在IEEE802.15.ad信道标准定义的视距（LOS）信道模型中的不同比特信噪比E_b/N₀（dB）的性能曲线图。 

图4（b）是本发明在IEEE802.15.ad信道标准定义的非视距（NLOS）信道模型中的不同比特信噪比E_b/N₀（dB）的性能曲线图。 

具体实施方式

以下将结合附图详细介绍本发明的具体方法步骤： 

图1是本发明发送端物理层发送数据结构图。在时域发送数据中插入训练序列（TS），训练序列在发送数据之前发送。发送数据之间插入UW构成等效数据块的CP。此例所用的UW是Golay序列，UW扩展后的数据块长度N_b＝512，数据块CP长度N_cp＝64，此时P＝8。TS由8个Uwa和1个作为循环前缀的Uwa以及8个的Uwb和一个作为循环前缀的Uwb构成，即TS由8+1个的UWa和8+1个UWb构成。设发送用户数据为： 

N_s是用户数据长度。用户数据间插入的长度N_cp的UW为：u＝[u(0),u(1),...,u(N_cp-1)]^Τ。UW扩展后的第i个数据块

进行单载波调制后发送，其长度N_b＝N_s+N_cp。等效离散信道脉冲响应（CIR，channel impulse response）为：h＝[h(0),h(1),...,h(L-1)]^Τ，L是信道长度。假设理想同步，第i个数据块受AWGN向量

的加性影响，其中它的第m个元素w_i(m)是均值为0，方差为的AWGN。到达接收端后，由于受IQ幅度不平衡ε和相位不平衡Δφ的影响，接收信号为 

其中，r_i表示没有受IQ不平衡影响的信号： 

α＝cos(Δφ)-jεsin(Δφ)，β＝εcos(Δφ)+jsin(Δφ)表示了接收端IQ不平衡对接收信号的影响（当两个分支完全相同时，α＝1，β＝0）。

仍然是均值为0，方差为

的AWGN。 

移除其CP后经N_b点FFT进入频域，得到频域接收数据为 

$Y_i\left(k\right)=\mathrm{\α}{X}_i\left(k\right)H_i\left(k\right)+\mathrm{\β}{X}_i^{*}\left(k\right)H_i^{*}\left(k\right)+{\tilde{W}}_i\left(k\right),0\≤k\≤N_b-1$

式中，

是信道h的N_b点FFT,即信道频域响应（CFR,Channel Frequency Response）。同理，

X_i(k)、

和N_i(k)分别是h^*、x_i、

和AWGN的N_b点FFT。 

图2是本发明受IQ不平衡影响的模型图。信道估计序列x[n]的持续时间为T。基带信 号在经过低通滤波器ψ_T(t)滤除带外信号之后上变频至载波频率ω_c。输出信号s_RF(t)在接收前端的第一放大器阶段加入单边功率谱密度为N₀的加性高斯白噪声（AWGN）

射频（RF）接收信号r_RF(t)经过复杂的操作转换下变频为基带信号，为了避免混叠经过采样频率为1/T的低通滤波器ψ_R(t)后串并行转换形成接收序列y[n]。图中收发端LO的不匹配造成了IQ不平衡。 

图3是本发明基于Golay序列的IQ不平衡补偿算法流程图。首先，由Golay互补序列对(a,b)（a、b的长度为N（N＝2^M,M≥3））构造两种UW块，分别为UWa和UWb。UWa的发送信号为

UWb的发送信号为

其中，a_c是Golay互补“a”序列a向后循环移位N/4后形成的序列。发送端在时域中发送的训练序列（TS）由连续P（P≥3）个UWa和UWb组成。记y(1)为第2到P-1之间任意一个UWa的接收信号，同理，y(2)为第2到P-1之间任意一个UWb的接收信号，在接收端分别用UWa的实部a_c和虚部b与y(1)和y(2)循环相关得到c(1)和c(2)，然后从c(1)和c(2)中提取有效信道

和 

最后通过LS算法获得IQ不平衡补偿系数后对接收数据进行补偿。包括如下具体步骤： 

S1、构造训练序列对并发送，包括： 

S11、构造长度为N的Golay互补序列对“a”和“b”，其中Golay互补序列是两种不同元素1和-1组成的长度相等的序列对（a，b），序列对（a，b）具有 

的性质，C(x,y)表示任意序列x和y的循环卷积，[□]^Τ表示向量的转置运算，C(x,y)的第k（循环移位数）个元素为 

其中序列长度N＝2^M，x_l和y_l分别表示向量x和y的第l个元素，“mod(l,N)”是l对N的取余数运算符，序列长度N满足3N/8≥L，M为整数，M≥3，L是等效离散信道的长度； 

S12、令Golay互补“a”序列中的a向后循环移位N/4记为a_c，其中，a_c作为特殊字（UW，Unique Word）的虚部，特殊字是为了在接收端进行同步或参数估计等，在发送端发 送的具有某些特定特性的、对于接收端已知的特殊序列，其中，UW是收发双方已知且固定不变的，信号的每一帧的UW值始终相同，a_c为IQ信号中的Q路信号，b为IQ信号中的I路信号； 

S13、与S12中所述的“a”序列长度相同的Golay互补“b”序列b，b作为UW的实部； 

S14、根据S12和S13所述的实部和虚部，构成UW块，UW块为

记作UWa； 

S15、重复S11-S14，构造另一个UW块

记作UWb； 

S16、在发送端发送时域型的训练序列（TS,Training Sequence），该训练序列由连续P个UWa紧随连续P个UWb组成，其中，P≥3，P为整数； 

S2、接收端接收到S1所述的训练序列对，并对接收到的序列分别进行循环相关处理，包括： 

S21、接收端受IQ不平衡影响的时域接收信号表示为

其中，向量r表示没有受IQ不平衡影响的信号，

x表示没添加循环前缀（CP，Cyclic Prefix）的时域发送数据，表示向量的循环卷积，h＝[h(0),h(1),...,h(L-1)]^Τ是长度为L的等效的离散信道，复数α＝cos(Δφ)-jεsin(Δφ)，复数β＝εcos(Δφ)+jsin(Δφ)是由IQ幅度和相位不平衡引起的IQ不平衡参数，[□]^*表示变量或向量的共轭，表示均值为0，方差为

的时域高斯白噪声（AWGN,Additive White Gaussian Noise）； 

S22、令记y(1)为第2到P-1之间任意一个UWa的接收信号，y(2)为第2到P-1之间任意一个UWb的接收信号，在接收端分别用

倍的UWa的实部a_c和虚部b对y(1)和y(2)进行循环相关，循环相关如下： 

$C(\sqrt{2}{a}_c,y\left(1\right))=\mathrm{\αh}\⊗C(a_c,a_c)+\mathrm{j\αh}\⊗C(a_c,b)$

$+\mathrm{\β}{h}^{*}\⊗C(a_c,a_c)-\mathrm{j\β}{h}^{*}\⊗C(a_c,b)+w^{\′}\left(1\right)$

$C(\sqrt{2}b,y\left(2\right))=\mathrm{\αh}\⊗C(b,b)+\mathrm{j\αh}\⊗C(b,a_c)$

$+\mathrm{\β}{h}^{*}\⊗C(b,b)-\mathrm{j\β}{h}^{*}\⊗C(b,a_c)+w^{\′}\left(2\right)$

$C(\sqrt{2}b,y\left(1\right))=\mathrm{\αh}\⊗C(b,a_c)+\mathrm{j\αh}\⊗C(b,b)$

$+\mathrm{\β}{h}^{*}\⊗C(b,a_c)-\mathrm{j\β}{h}^{*}\⊗C(b,b)+w^{\′\′}\left(1\right)$

$C(\sqrt{2}{a}_c,y\left(2\right))=\mathrm{\αh}\⊗C(a_c,b)+\mathrm{j\αh}\⊗C(a_c,a_c)$

$+\mathrm{\β}{h}^{*}\⊗C(a_c,b)-\mathrm{j\β}{h}^{*}\⊗C(a_c,a_c)+w^{\′\′}\left(2\right),$ 其中，w′(1)、w′(2)、w′′(1)和w′′(2)分别表示a_c和b与y(1)中的AWGN

和y(2)中的循环相关之后的AWGN噪声项； 

S3、利用S1中所述的a_c和b的自相关和协相关具有的性质，即 

$C_0(a_c,a_c)+C_0(b,b)=1,C_k(a_c,a_c)+C_k(b,b)=0\∀k\∈\{1:N-1\}$

$C_k(a_c,b)+C_k\left(b{,a}_c\right)=0,\∀k\∈\{0:3N/\mathrm{8,5}N/8:N-1\}$ 对S2得到的循环相关结果进行特定的如下运算： 

$c\left(1\right)=\frac{1}{4N}\{C(a_c,y\left(1\right))+C(b,y\left(2\right))-j[C(b,y\left(1\right))+C(a_c,y\left(2\right))\left]\right\}$

$=\mathrm{\αh}+{\tilde{w}}_1$

$c\left(2\right)=\frac{1}{4N}\{C(a_c,y\left(1\right))+C(b,y\left(2\right))-j[C(b,y\left(1\right))+C(a_c,y\left(2\right))\left]\right\}$

$=\mathrm{\β}{h}^{*}+{\tilde{w}}_2$ 得到c(1)和c(2)； 

S4、根据S3得到的c(1)和c(2)得出参数λ（λ＝β/α^*表示IQ不平衡复参数的比值。），包括： 

S41、因为α接近于1，β接近于0，选择c(1)来提取受IQ不平衡影响的有效信道。遍历向量c(1)所有元素，从中选取模的平方值最大的元素，把它记为：  $c_{\max }\left(1\right)=\max {\left|c_k\left(1\right)\right|}^2,\∀k\∈\{0:N-1\},$ 其中，模又叫功率； 

S42、选出功率最大的元素c_max(1)之后，比较向量c(1)中的每个元素的功率与c_max(1)功率的一半的大小：如果c(1)中元素的功率比c_max(1)功率的一半大，则选中该元素当作一条有效复合信道，同时，从c(2)中选出相同位置的元素，把c(1)和c(2)选中的元素重新组合成新 的向量和

此过程可记为： 

$(\tilde{c}\left(1\right),\tilde{c}\left(2\right))=\left\{(c_k\left(1\right),c_k\left(2\right))\right|\∀k\∈\{0:N-1\}:{\left|c_k\left(1\right)\right|}^2>0.5c_{\max }\left(1\right)\};$

S43、令为新向量

和

的长度，λ＝β/α^*表示IQ不平衡复参数的比值，利用LS算法最小化代价函数：

得到参数λ的估计值为： 

$\widehat{\mathrm{\λ}}=\frac{\mathrm{\β}}{{\mathrm{\α}}^{*}}\frac{\underset{k=0}{\overset{\tilde{L}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{c}}_k\left(2\right){\tilde{c}}_k\left(1\right)}{\underset{k=0}{\overset{\tilde{L}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\tilde{c}}_k\left(1\right)\right|}^2};$

S5、根据S4得到的参数λ的估计值，补偿接收信号IQ不平衡的影响：由估计的参数λ和接收信号共轭可以补偿IQ不平衡为：y_c＝y-λy^*＝[(|α|²-|β|²)/α^*]r＝γr，其中，  $r=x\⊗h,y=\mathrm{\αr}+{\mathrm{\βr}}^{*}+\tilde{w}.$

图4（a）和图4（b）是使用图1的发送端物理层发送数据结构图、图2的IQ不平衡模型结构和图3的算法流程，应用到具体的通信系统中，这里选取SC-FDE系统作为一个实例，仿真得到的本发明算法在SC-FDE系统中的误比特率（BER）性能曲线图。其中，图4（a）和图4（b）分别表示在IEEE802.15.ad信道标准定义的视距（LOS）信道模型和非视距（NLOS）信道模型中不同比特信噪比E_b/N₀（dB）的性能曲线图。本例的仿真系统是属于高频高速超宽带通信系统，它主要仿真参数是：载波频率为60GHz，比特率为1.76Gbps，16QAM调制，发送和接收滚降滤波器的滚降因子为0.25，系统带宽为2.16GHz，收发端的IQ不平衡参数都为ε＝1dB，□φ＝10⁰。从图4（a）和图4（b）我们可以看到，没有对IQ不平衡补偿时，系统的性能很差，而对IQ不平衡补偿之后，系统性能改善很明显，接近于IQ不平衡不存在时的性能。 

Claims (4)

1.一种基于Golay互补序列的IQ不平衡补偿方法，其特征在于：其步骤如下所述：

S1、构造训练序列对并发送，包括：

S11、构造长度为N的Golay互补序列对“a”和“b”，其中Golay互补序列是两种不同元素1和-1组成的长度相等的序列对（a，b），序列对（a，b）具有

的性质，C(x,y)表示任意序列x和y的循环卷积，[□]^Τ表示向量的转置运算，C(x,y)的第k个元素为其中，k为循环移位数，序列长度N＝2^M，x_l和y_l分别表示向量x和y的第l个元素，“mod(l,N)”是l对N的取余数运算符；

S12、令Golay互补“a”序列中的a向后循环移位N/4记为a_c，其中，a_c作为特殊字（UW，Unique Word）的虚部，特殊字是为了在接收端进行同步或参数估计等，在发送端发送的具有某些特定特性的、对于接收端已知的特殊序列，其中，UW是收发双方已知且固定不变的，信号的每一帧的UW值始终相同；

S13、与S12中所述的“a”序列长度相同的Golay互补“b”序列b，b作为UW的实部；

S14、根据S12和S13所述的实部和虚部，构成UW块，UW块为

记作UWa；

S15、重复S11-S14，构造另一个UW块

记作UWb；

S16、在发送端发送时域型的训练序列（TS,Training Sequence），该训练序列由连续P个UWa紧随连续P个UWb组成；

S2、接收端接收到S1所述的训练序列对，并对接收到的序列分别进行循环相关处理，包括：

S21、接收端受IQ不平衡影响的时域接收信号表示为

其中，向量r表示没有受IQ不平衡影响的信号，

x表示没添加循环前缀（CP，Cyclic Prefix）的时域发送数据，

表示向量的循环卷积，h＝[h(0),h(1),...,h(L-1)]^Τ是长度为L的等效的离散信道，复数α＝cos(Δφ)-jεsin(Δφ)，复数β＝εcos(Δφ)+jsin(Δφ)是由IQ幅度和相位不平衡引起的IQ不平衡参数，[□]^*表示变量或向量的共轭，表示均值为0，方差为的时域高斯白噪声（AWGN, Additive White Gaussian Noise）；

S22、令记y(1)为第2到P-1之间任意一个UWa的接收信号，y(2)为第2到P-1之间任意一个UWb的接收信号，在接收端分别用

倍的UWa的实部a_c和虚部b对y(1)和y(2)进行循环相关，循环相关如下：

$C(\sqrt{2}{a}_c,y\left(1\right))=\mathrm{\αh}\⊗C(a_c,a_c)+\mathrm{j\αh}\⊗C(a_c,b)$

$+\mathrm{\β}{h}^{*}\⊗C(a_c,a_c)-\mathrm{j\β}{h}^{*}\⊗C(a_c,b)+w^{\′}\left(1\right)$

$C(\sqrt{2}b,y\left(2\right))=\mathrm{\αh}\⊗C(b,b)+\mathrm{j\αh}\⊗C(b,a_c)$

$+\mathrm{\β}{h}^{*}\⊗C(b,b)-\mathrm{j\β}{h}^{*}\⊗C(b,a_c)+w^{\′}\left(2\right)$

$C(\sqrt{2}b,y\left(1\right))=\mathrm{\αh}\⊗C(b,a_c)+\mathrm{j\αh}\⊗C(b,b)$

$+\mathrm{\β}{h}^{*}\⊗C(b,a_c)-\mathrm{j\β}{h}^{*}\⊗C(b,b)+w^{\′\′}\left(1\right)$

$C(\sqrt{2}{a}_c,y\left(2\right))=\mathrm{\αh}\⊗C(a_c,b)+\mathrm{j\αh}\⊗C(a_c,a_c)$

$+\mathrm{\β}{h}^{*}\⊗C(a_c,b)-\mathrm{j\β}{h}^{*}\⊗C(a_c,a_c)+w^{\′\′}\left(2\right),$ 其中，w′(1)、w′(2)、w′′(1)和w′′(2)分别表示a_c和b与y(1)中的AWGN

和y(2)中的AWGN循环相关之后的AWGN噪声项；

S3、利用S1中所述的a_c和b的自相关和协相关具有的性质，即

$C_0(a_c,a_c)+C_0(b,b)=1,C_k(a_c,a_c)+C_k(b,b)=0\∀k\∈\{1:N-1\}$

$C_k(a_c,b)+C_k\left(b{,a}_c\right)=0,\∀k\∈\{0:3N/\mathrm{8,5}N/8:N-1\}$ 对S2得到的循环相关结果进行特定的如下运算：

$c\left(1\right)=\frac{1}{4N}\{C(a_c,y\left(1\right))+C(b,y\left(2\right))-j[C(b,y\left(1\right))+C(a_c,y\left(2\right))\left]\right\}$

$=\mathrm{\αh}+{\tilde{w}}_1$

$c\left(2\right)=\frac{1}{4N}\{C(a_c,y\left(1\right))+C(b,y\left(2\right))-j[C(b,y\left(1\right))+C(a_c,y\left(2\right))\left]\right\}$

$=\mathrm{\β}{h}^{*}+{\tilde{w}}_2$ 得到c(1)和c(2)；

S4、根据S3得到的c(1)和c(2)得出参数λ（λ＝β/α^*表示IQ不平衡复参数的比值），包括：

S41、因为α接近于1，β接近于0，选择c(1)来提取受IQ不平衡影响的有效信道，遍历向量c(1)所有元素，从中选取模的平方值最大的元素，把它记为： $c_{\max }\left(1\right)=\max {\left|c_k\left(1\right)\right|}^2,\∀k\∈\{0:N-1\},$ 其中，模又叫功率；

S42、选出功率最大的元素c_max(1)之后，比较向量c(1)中的每个元素的功率与c_max(1)功率的一半的大小：如果c(1)中元素的功率比c_max(1)功率的一半大，则选中该元素当作一条有效复合信道，同时，从c(2)中选出相同位置的元素，把c(1)和c(2)选中的元素重新组合成新的向量

和

此过程可记为：

$(\tilde{c}\left(1\right),\tilde{c}\left(2\right))=\left\{(c_k\left(1\right),c_k\left(2\right))\right|\∀k\∈\{0:N-1\}:{\left|c_k\left(1\right)\right|}^2>0.5c_{\max }\left(1\right)\};$

S43、令为新向量

和

的长度，λ＝β/α^*表示IQ不平衡复参数的比值，利用LS算法最小化代价函数：

得到参数λ的估计值为：

$\widehat{\mathrm{\λ}}=\frac{\mathrm{\β}}{{\mathrm{\α}}^{*}}\frac{\underset{k=0}{\overset{\tilde{L}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{c}}_k\left(2\right){\tilde{c}}_k\left(1\right)}{\underset{k=0}{\overset{\tilde{L}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\tilde{c}}_k\left(1\right)\right|}^2};$

S5、根据S4得到的参数λ的估计值，补偿接收信号IQ不平衡的影响：由估计的参数λ和接收信号共轭可以补偿IQ不平衡为：y_c＝y-λy^*＝[(|α|²-|β|²)/α^*]r＝γr，其中， $r=x\⊗h,y=\mathrm{\αr}+{\mathrm{\βr}}^{*}+\tilde{w}.$

2.根据权利要求1所述的一种基于Golay互补序列的IQ不平衡补偿方法，其特征在于：S1和S3所述N＝2^M且3N/8≥L，M为整数，M≥3，L是等效离散信道的长度。

3.根据权利要求1所述的一种基于Golay互补序列的IQ不平衡补偿方法，其特征在于：S1所述a_c为IQ信号中的Q路信号，b为IQ信号中的I路信号。

4.根据权利要求1所述的一种基于Golay互补序列的IQ不平衡补偿方法，其特征在于：S1所述P≥3，P为整数。

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