CN103716265A - 一种相位噪声补偿抑制改进方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及在无线通信系统中通过运用迭代的方法来实现相位噪声的补偿抑制。本发明是先通过信道估计序列，估计出等效离散时域信道冲激响应。然后通过插值估计出相位噪声的公共相位误差（CPE），最后通过迭代的方法实现相位噪声补偿，提高系统的可靠性，减小误码率。

Description

一种相位噪声补偿抑制改进方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及在无线通信系统中通过运用迭代的方法来实现相位噪声的补偿抑制。 

背景技术

随着人们对无线通信需求的爆炸式增长，频谱资源越发的显得宝贵。相应地，这就要求我们更好的处理诸如本地振荡器的相位噪声问题。 

在实际的通信系统中，由模拟前端产生的信号失真将会引起系统性能下降。由于射频电路的面积、功耗和成本的权衡，由模拟前端产生的信号失真不可避免。无线通信的模拟前端一项重要的线性失真是由压控振荡器或者锁相环的随机相位噪声引起的。 

相位噪声，实际上是对频率源频率稳定度的一种表征。通常情况下，频率稳定度分为长期频率稳定度和短期频率稳定度。所谓短期频率稳定度，是指由随机噪声引起的相位起伏或频率起伏。至于因为温度、老化等引起的频率慢漂移，则称之为长期频率稳定度。通常主要考虑的是短期稳定度问题，可以认为相位噪声就是短期频率稳定度，只不过是一个物理现象的两种不同表示方式。对于振荡器，频率稳定度是它在整个规定的时间范围内产生相同频率的一种量度。如果信号频率存在瞬时的变化，不能保持不变，那么信号源就存在着不稳定性，起因就是相位噪声。 

如果没有相位噪声，那么振荡器的整个功率都应集中在中心频率处。但相位噪声的出现将振荡器的一部分功率扩展到相邻的频率中去，产生了边带。相位噪声通常定义为在某一给定偏移频率处的dBc/Hz值，其中，dBc是以dB为单位的该频率处功率与总功率的比值。一个振荡器在某一偏移频率处的相位噪声定义为在该频率处1Hz带宽内的信号功率与信号的总功率比值。 

相位噪声的补偿或者抑制算法研究大部分集中在OFDM系统中。总体来说，有基于反馈和无反馈的相位噪声补偿抑制算法。在单载波通信系统中，相位噪声不仅会产生公共相位误差（CPE），在频率选择信道下还会产生码间串扰（ISI）。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种相位噪声补偿抑制改进方法,提高信号传输的可靠性，降低误码率。 

为了方便地描述本发明的内容，首先对本发明中所使用的属于定义进行说明： 

特殊字（UW，Unique Word）。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、对接收端已知的特殊序列。 

本发明的目的通过如下步骤实现： 

S1、利用信道估计序列实现信道估计，得到等效时域信道的冲激响应估计值

S2、接收端通过迭代对相位噪声进行补偿，包括： 

S21、设置UW的长度大于等效时域，将所述UW加到要传输的数据序列中去； 

S22、第i个UW通过信道时的接收信号可以近似表示为： 

$y\_{\mathrm{uw}}_{\left(i\right)}\left(n\right)\≈\frac{a\_{\mathrm{uw}}_{\left(i\right)}}{a}{\hat{h}}_0*{\mathrm{UW}}_{\left(i\right)}+w_{\left(i\right)},\mathrm{length}\left({\hat{h}}_0\right)-1\≤n\≤\mathrm{length}{\left(\mathrm{UW}\right)}_i-1,$ 则过传输数据序列中的UW，采取插值的方法估计出第i个UW与第i+1个UW之间传输的第i个数据块的相位噪声常数与a的比： $\frac{a\left(i\right)}{a}=\frac{1}{2}\×(\frac{a\_{\mathrm{uw}}_{\left(i\right)}}{a}+\frac{a\_{\mathrm{uw}}_{(i+1)}}{a});$

S23、对于接收信号而言，去除CP后接收信号频域可以用矩阵形式表示为：Y_N×1＝A_N×NH_N×NX_N×1+W_N×1，其中A_N×N为相位噪声频域构成的toeplitz矩阵，H_N×N为估计信道的频域构成的对角矩阵，X_N×1为传输数据频域构成的矩阵，Y_N×1为接收信号的频域构成的矩阵，W_N×1为高斯白噪声频域构造的矩阵； 

S24、接收信号时域表示为：y_N×1＝diag(p_N×1)h_N×Nx_N×1+w_N×1，其中，y_N×1接收信号的时域构成的矩阵，diag(p_N×N)为相位噪声时域构成的对角矩阵，h_N×N为信道的时域构成的toeplitz矩阵，x_N×1为传输数据时域构成的矩阵，w_N×1为噪声时域构造成的矩阵。为了降低复杂度，通过构造插值矩阵P_N×N，使p_N×1＝P_N×Nc_s×1。我们把作为初始条件构造A_1,N×N，利用Y_N×1＝A_N×NH_N×NX_N×1+W_N×1及降噪处理估计出

然后利用y_N×1＝diag(p_N×1)h_N×Nx_N×1+w_N×1以及p_N×1元素的模值为1估计出

S25、利用

构造A_2,N×N，利用Y_N×1＝A_N×NH_N×NX_N×1+W_N×1及降噪处理估计出

再利用y_N×1＝diag(p_N×1)h_N×Nx_N×1+w_N×1以及p_N×1元素的模值为1估计出

不断的迭代下去，直到： 

||y_N×1-diag(p_i+1,N×1)h_N×Nx_i+1,N×1||²≤||y_N×1-diag(p_i+1,N×1)h_N×Nx_i,N×1||²，收敛为止，从而实现传输数据块估计

本发明的有益效果是：本发明是先通过信道估计序列，估计出等效离散时域信道冲激响应，然后通过插值估计出相位噪声的公共相位误差（CPE），最后通过迭代的方法实现相 位噪声补偿，提高系统的可靠性，减小误码率。 

附图说明

图1是本发明使用的单载波频域均衡系统模型图 

图2是本发明发送端物理层发送数据结构图； 

图3是本发明使用的相位噪声统计模型图； 

图4是本发明实现相位噪声估计补偿抑制的流程图； 

图5是本发明算法误比特率（BER）性能曲线图。 

具体实施方式

下面结合附图来说明本发明的具体实施方式： 

S1、利用信道估计序列实现信道估计，包括： 

S11、信道估计序列是由一些已知符号构成的序列，例如802.11.ad标准中单载波信道估计序列是[-Gb₁₂₈,-Ga₁₂₈,Gb₁₂₈,-Ga₁₂₈,-Gb₁₂₈,Ga₁₂₈,-Gb₁₂₈,-Ga₁₂₈,-Gb₁₂₈]，其中Ga₁₂₈和Gb₁₂₈是格雷序列构成。 

S12、在接收端我们可以得到时域的信号表示为矩阵的形式：y_N×1＝A_N×Nh_N×Nx_N×1+w_N×1，其中，y_N×1是一个N×1列向量的形式，其受到相位噪声和高斯白噪声的影响。A_N×N是一个N×N的对角矩阵由相位噪声构成，h_N×N是由等效时域信道冲激响应构成的托普利兹（toeplitz）矩阵，x_N×1是由传输数据构成的N×1列向量，w_N×1是N×1的噪声向量。 

S13、我们既可以利用一些传统信道估计法，例如基于序列相关的信道估计、最小二乘法（LS）信道估计等等，也可以利用一些比较好的新颖的方法来实现信道估计，如正交匹配追踪算法（OMP，Orthogonal Matching Pursuit）。 

S14、我们以频域最小二乘法LS信道估计为例(等效时域信道冲激响应长度小于N)，F_N×N是归一化的N×N傅立叶矩阵，

0≤k≤N-1，0≤i≤N-1。频域接收信号矩阵表示为Y_N×1＝aX_N×NH_N×1+W_N×1,其中，Y_N×1＝F_N×NyN×1，X_N×N是一个对角矩阵，其主对角元素是由时域传输数据x_N×1经过N点fft变换得到的X_N×1，H_N×1是一个N×1矩阵，H_N×1＝F_N×Nh_N×1，h_N×1是由等效时域信道冲激响应h后面添0构成的N×1矩阵。W_N×1是时域噪声w_N×1经过N点归一化fft变化后得到。在这里我们认为相位噪声是一个常数a，所以 

再经过N点归一化ifft得到然后通过设定门限值得到估计的等效时域信道冲激响应

这里

a是相位噪声常数。 

S2、接收端通过迭代对相位噪声进行补偿，包括： 

S21、通过信道估计我们得到了估计的等效时域信道的冲激响应

这里我们以块状数据传输为例，我们之前已经定义UW为已经知道的序列，我们把UW加到要传输的数据序列中去，实现去除码间干扰。 

S22、我们假定UW长度大于等效时域信道长度，这里我们知道传输的数据序列中有UW，UW通过信道实质是等效时域信道冲激响应h与UW卷积，但是其同时受到相位噪声和高斯白噪声的影响，这里我们认为UW序列中受到的相位噪声为一常数（不同UW受到的相位噪声常数不同，这里可以认为相位噪声常数实际是相位噪声的公共相位误差CPE），第i个UW通过信道时的接收信号可以近似表示为：  $y\_{\mathrm{uw}}_{\left(i\right)}\left(n\right)\≈\frac{a\_{\mathrm{uw}}_{\left(i\right)}}{a}{\hat{h}}_0*{\mathrm{UW}}_{\left(i\right)}+w_{\left(i\right)},\mathrm{length}\left({\hat{h}}_0\right)-1\≤n\≤\mathrm{length}{\left(\mathrm{UW}\right)}_i-1,$ 这样我们可以通过传输数据序列中的UW，采取插值的方法估计出第i个UW与第i+1个UW之间传输的第i个数据块的相位噪声常数与a的比： $\frac{a\left(i\right)}{a}=\frac{1}{2}\×(\frac{a\_{\mathrm{uw}}_{\left(i\right)}}{a}+\frac{a\_{\mathrm{uw}}_{(i+1)}}{a}).$

S23、对于接收信号而言，去除CP后接收信号频域可以用矩阵形式表示为：Y_N×1＝A_N×NH_N×NX_N×1+W_N×1，其中A_N×N为相位噪声频域构成的toeplitz矩阵，H_N×N为估计信道的频域构成的对角矩阵，X_N×1为传输数据频域构成的矩阵，Y_N×1为接收信号的频域构成的矩阵，W_N×1为高斯白噪声频域构造的矩阵。相应地，接收信号时域表示为：y_N×1＝diag(p_N×1)h_N×Nx_N×1+w_N×1，其中，y_N×1接收信号的时域构成的矩阵，diag(p_N×N)为相位噪声时域构成的对角矩阵，h_N×N为信道的时域构成的toeplitz矩阵，x_N×1为传输数据时域构成的矩阵，w_N×1为噪声时域构造成的矩阵。为了降低复杂度，通过构造插值矩阵P_N×N，使p_N×1＝P_N×Nc_s×1。我们把

作为初始条件构造A_1,N×N，利用Y_N×1＝A_N×NH_N×NX_N×1+W_N×1及降噪处理估计出

然后利用y_N×1＝diag(p_N×1)h_N×Nx_N×1+w_N×1以及p_N×1元素的模值为1估计出接着再利用

构造A_2,N×N，利用Y_N×1＝A_N×NH_N×NX_N×1+W_N×1及降噪处理估计出

再利用y_N×1＝diag(p_N×1)h_N×Nx_N×1+w_N×1以及p_N×1元素的模值为1估计出

不断的迭代下去，直到： 

||y_N×1-diag(p_i+1,N×1)h_N×Nx_i+1,N×1||²≤||y_N×1-diag(p_i+1,N×1)h_N×Nx_i,N×1||²

收敛为止，从而实现传输数据块估计

补偿了相位噪声，提高了误码率。 

图1是本发明使用的单载波频域均衡系统模型图。 

图2是本发明发送端物理层发送数据结构图。 

我们把信道估计序列（CES）放在要发送的实际数据之前，在实际要传输的数据序列之间插入已知序列UW，传输是以数据块的形式进行传输。这样UW可以作为等效的循环前缀使用（即CP）。此例所用的UW是格雷序列，UW扩展后的数据块长度N_b＝512，数据块CP长度N_cp＝64。设发送用户数据为：x_i＝[x_i(0),x_i(1),...x_i(N_S-1)]^Τ，N_s是用户数据长度为448。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数据块表示为x_i＝[x_i ^T,u^Τ]^Τ，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(L≤N_cp)。假设其它条件理想，第i个数据块受到相位噪声矩阵A_i的影响，

及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。接收信号为

其中h₀是N_b×N_b的toeplitz矩阵，它的第一列是h＝[h(0),h(1),...h(L-1),0,0,...,0]^Τ，y_i＝[y_i(0),y_i(1),...,y_i(N_b-1)]^T。 

图3是本发明使用的相位噪声统计模型图。 

相位噪声一般用它的功率谱密度（PSD）来表征，通信标准IEEE802.15.3c和IEEE802.11ad给出了关于相位噪声PSD的“一个极点/零点”模型： 

$\mathrm{PSD}\left(f\right)=\mathrm{PSD}\left(0\right)\frac{1+{(f/f_Z)}^2}{1+{(f/f_p)}^2}$

式中，f表示偏移载波中心的频率。PSD(0)是一个常数，在IEEE802.15.3c和IEEE802.11ad标准分别取值-87dbc/Hz和-90dbc/Hz。f_p=1MHz是极点频率，f_Z=100MHz是零点频率。 

我们把平稳高斯色相位噪声看作是零均值的高斯白噪声通过低通滤波器得到的带限高 斯色噪声。该低通滤波器传输函数的模平方可以分解为： 

${\left|H\left(f\right)\right|}^2=\frac{1+{(f/f_Z)}^2}{1+{(f/f_p)}^2}=\frac{1+j(f/f_Z)}{1+j(f/f_p)}\frac{1-j(f/f_Z)}{1-j(f/f_p)}$

从上式中选取一个稳定系统的传输函数,得到模拟低通滤波器的传输函数H（s）： 

$H\left(s\right)=\frac{1+\mathrm{as}}{1+\mathrm{bs}}$

其中s＝jΩ＝j2πf，a＝1/2πf_Z，b＝1/2πf_p，f_p和f_Z分别是 

$\mathrm{PSD}\left(f\right)=\mathrm{PSD}\left(0\right)\frac{1+{(f/f_Z)}^2}{1+{(f/f_p)}^2}$ 的极点频率和零点频率。我们利用双线性变换法实现模拟滤波器转化为数字滤波器： 

其中常数C＝π(f_p+f_z)/tan(π(f_p+f_z)/2f_s)使在(f_p+f_z)/2这个频率点处的模拟频率转换到数字频率成线性关系。由此可以得到数字滤波器的传输函数： 

$H\left(z\right)=\frac{(1+\mathrm{aC})+(1-\mathrm{aC})z^{-1}}{(1+\mathrm{bC})+(1-\mathrm{bC})z^{-1}}.$

图4是本发明实现相位噪声补偿抑制的流程图； 

图5是使用图1的系统模型、图2的数据传输结构、图3的相位噪声模型结构和图4的算法流程，应用到具体的通信系统中，这里选取单载波频域均衡系统作为一个实例，仿真得到的是本发明算法在单载波频域系统中的误比特率（BER）性能曲线图。其中，图5表示在IEEE802.11.ad信道标准定义的视距（LOS）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，符号速率为1.76Gbps，QPSK调制,相位噪声为-80dbc/Hz1MHz 。

Claims (1)

1.一种相位噪声补偿抑制改进方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用信道估计序列实现信道估计，得到等效时域信道的冲激响应估计值

S2、接收端通过迭代对相位噪声进行补偿，包括：

S21、设置UW的长度大于等效时域，将所述UW加到要传输的数据序列中去；

S22、第i个UW通过信道时的接收信号可以近似表示为：

$y\_{\mathrm{uw}}_{\left(i\right)}\left(n\right)\≈\frac{a\_{\mathrm{uw}}_{\left(i\right)}}{a}{\hat{h}}_0*{\mathrm{UW}}_{\left(i\right)}+w_{\left(i\right)},\mathrm{length}\left({\hat{h}}_0\right)-1\≤n\≤\mathrm{length}{\left(\mathrm{UW}\right)}_i-1,$ 则过传输数据序列中的UW，采取插值的方法估计出第i个UW与第i+1个UW之间传输的第i个数据块的相位噪声常数与a的比： $\frac{a\left(i\right)}{a}=\frac{1}{2}\×(\frac{a\_{\mathrm{uw}}_{\left(i\right)}}{a}+\frac{a\_{\mathrm{uw}}_{(i+1)}}{a});$

S23、对于接收信号而言，去除CP后接收信号频域可以用矩阵形式表示为：Y_N×1＝A_N×NH_N×NX_N×1+W_N×1，其中A_N×N为相位噪声频域构成的toeplitz矩阵，H_N×N为估计信道的频域构成的对角矩阵，X_N×1为传输数据频域构成的矩阵，Y_N×1为接收信号的频域构成的矩阵，W_N×1为高斯白噪声频域构造的矩阵；

S24、接收信号时域表示为：y_N×1＝diag(p_N×1)h_N×Nx_N×1+w_N×1，其中，y_N×1接收信号的时域构成的矩阵，diag(p_N×N)为相位噪声时域构成的对角矩阵，h_N×N为信道的时域构成的toeplitz矩阵，x_N×1为传输数据时域构成的矩阵，w_N×1为噪声时域构造成的矩阵

为了降低复杂度，通过构造插值矩阵P_N×N，使p_N×1＝P_N×Nc_s×1，将

作为初始条件构造A_1,N×N，利用Y_N×1＝A_N×NH_N×NX_N×1+W_N×1及降噪处理估计出

然后利用y_N×1＝diag(p_N×1)h_N×Nx_N×1+w_N×1以及p_N×1元素的模值为1估计出

S25、利用

构造A_2,N×N，利用Y_N×1＝A_N×NH_N×NX_N×1+W_N×1及降噪处理估计出

再利用y_N×1＝diag(p_N×1)h_N×Nx_N×1+w_N×1以及p_N×1元素的模值为1估计出

不断的迭代下去，直到：

||y_N×1-diag(p_i+1,N×1)h_N×Nx_i+1,N×1||²≤||y_N×1-diag(p_i+1,N×1)h_N×Nx_i,N×1||²，收敛为止，从而实现传输数据块估计

Images