CN104486283A - 一种分布式iq不平衡估计与抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种分布式IQ不平衡估计与抑制方法。本方法为：对接收到的OFDM系统信号进行解调，输出频域的训练信号S(k)和数据信号Y(k)；其中对于训练信号S(k)，去除训练信号S(k)中的调制信息，得到由IQ不平衡造成的干扰项J(k)；然后对该训练信号S(k)所在帧中每一子载波，估计由发端和收端引起的IQ不平衡参数A(k)和B(k)；然后根据A(k)、B(k)对系统的IQ不平衡参数进行更新；对于频域信号Y(k)进行信道均衡得到信号X然后对进行IQ不平衡的纠正。本发明适用范围广，可以估计和抑制发端或收端射频电路中与频点相关或不相关的IQ不平衡，同时能有效抵抗频偏的影响且运算复杂度低。

Description

一种分布式IQ不平衡估计与抑制方法

技术领域

本发明属于数字通信领域，具体涉及一种用于OFDM(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，正交频分复用)通信系统中的IQ(同相正交支路)不平衡估计与抑制方法。

背景技术

随着数字通信系统的带宽不断增加，零中频的射频收发方案得到越来越多的应用。然而，IQ(同相正交支路)不平衡是零中频方案的一个重要的问题，严重影响通信系统的性能。在发端的上变频或收端的下变频过程中，造成IQ不平衡的因素主要有两个：第一，上下变频过程中两路晶振不完全正交，该因素造成与频点无关的IQ不平衡；第二，实部(I路)和虚部(Q路)两路信号所通过的放大器、滤波器等模拟器件不完全一致，该因素造成与频点相关的IQ不平衡。

在零中频系统，尤其是还采用了OFDM和高阶星座调制的系统中，IQ不平衡问题得到越来越多的研究。IQ不平衡会造成OFDM镜像子载波之间的相互干扰，影响星座解调过程的正确性。然而，已有的IQ不平衡估计与抑制方法存在很多的局限性，例如：大多数算法仅仅研究了发端或收端的单端IQ不平衡问题；大多数算法仅仅研究了与频点无关的IQ不平衡问题；大多数算法没有考虑到载波频率偏差对IQ不平衡估计与抑制的影响；大多数算法的运算复杂度很大，不利于硬件实现。

发明内容

本发明的目的在于避免上述已有方法的局限性，提出一种OFDM系统中的分布式IQ不平衡估计与抑制方法。本发明适用范围广，可以估计和抑制发端或收端射频电路中与频点相关或不相关的IQ不平衡，同时，能够有效抵抗频偏的影响且运算复杂度低。

本发明的技术方案包括如下步骤：

a)对接收到的第l帧中的训练信号进行OFDM解调得到频域信号S(k)，其中k为OFDM子载波编号，N为子载波总数；去除S(k)中的调制信息得到由IQ不平衡造成的干扰项J(k)，J(k)＝S(k)-S₀(k)H(k)，其中H(k)为第l帧第k个子载波上的信道响应，S₀(k)为第l帧第k个子载波上的调制信息；

b)对每一个子载波，估计由发端和收端引起的IQ不平衡参数，即A(k)和B(k)，其中m＝round(2f_Δ)，即2倍相对频偏f_Δ的四舍五入；

c)根据第l帧估计到的IQ不平衡参数A(k)和B(k)，对系统IQ不平衡参数和进行更新， $\tilde{A}\left(k\right)\mathrm{\δ}\tilde{A}\left(k\right)+(1-\mathrm{\δ})A\left(k\right),\tilde{B}\left(k\right)=\mathrm{\δ}\tilde{B}\left(k\right)+(1-\mathrm{\δ})B\left(k\right),$ 其中δ为大于0小于1的常数；

d)对接收到的第l帧中的数据信号进行OFDM解调得到频域信号Y(k)，并对其进行信道均衡得到信号 $\hat{X}\left(k\right)=\frac{Y\left(k\right)}{H\left(k\right)},$ 对进行IQ不平衡的纠正得到 $\tilde{X}\left(k\right)=\hat{X}\left(k\right)-\tilde{A}\left(k\right){\hat{X}}^{*}(-k)-\frac{\tilde{B}\left(k\right){\hat{X}}^{*}(m-k)H^{*}(m-k)}{H\left(k\right)},$ 送入后续模块，完成信号的解调，其中符号‘*’代表对变量取共轭操作；

e)接收机不断接收到更多的帧，第l+1帧，第l+2帧，…，并重复以上4步。

所述步骤a)和d)中,接收到的第l帧中包括训练信号和数据信号两个部分。但本发明不限于这种帧结构，例如，在某些通信系统中，训练信号和数据信号为两个独立的帧，本发明同样可以适用于这种帧结构。

所述步骤a)中，调制信息S₀(k)可以通过判决反馈得到，也可以是收发两端均已知的信息；信道响应H(k)可以通过各种信道估计算法得到。

所述步骤b)中，相对频偏f_Δ可以通过各种频偏估计算法得到。

所述步骤c)中的更新方法为指数加权滑动平均，其中δ为常数，δ越大，IQ不平衡的估计速度越快；δ越小，IQ不平衡的估计精度越高。在本步骤中，可以采用其他的更新方法，如算术平均， $\tilde{A}\left(k\right)=\frac{l-1}{l}\tilde{A}\left(k\right)+\frac{1}{l}A\left(k\right),\tilde{B}\left(k\right)=\frac{l-1}{l}\tilde{B}\left(k\right)+\frac{1}{l}B\left(k\right),$ 其中l为变量，代表接收到了l个包含训练符号的帧。

上述方法给出了同时解决收端和发端的IQ不平衡估计与抑制方法；上述方法经过简单修改，既可以适用于收端的IQ不平衡估计与抑制，也适用于发端的IQ不平衡估计与抑制；比如步骤b)中只估计A(k)或B(k)，进行迭代更新后，进行步骤d)中对进行纠正时减去相应的项 $\tilde{A}\left(k\right){\hat{X}}^{*}(-k)$ 或 $\frac{\tilde{B}\left(k\right){\hat{X}}^{*}(m-k)H^{*}(m-k)}{H\left(k\right)}.$

本发明的有益效果在于：

1、本发明充分利用了IQ不平衡的时变缓慢特性，通过多帧分布式估计，可以得到更高的IQ不平衡估计精度，从而提高IQ不平衡的抑制效果。

2、本发明在频域对发端和收端的IQ不平衡参数进行了估计，可以适应于与频点相关或与频点不相关的IQ不平衡场景，同时本发明考虑了频偏对IQ不平衡估计与抑制的影响，更加符合实际的应用场景。

3、本发明的实现复杂度低，仅有少量的乘除法操作，利用硬件实现。

附图说明

图1两种适用于本发明的帧结构示例；

(a)一个帧包括训练信号和数据信号两部分的场景；

(b)训练信号与数据信号位于不同帧内的场景；

图2本发明的算法流程图；

图3本发明的性能仿真图。

具体实施方式

以下结合附图详细说明本发明所述的分布式IQ不平衡估计与抑制方法，但不构成对本发明的限制。

图1给出了本发明适用的两种帧结构场景示例，在场景(a)中，一个帧包括训练信号和数据信号两部分；在场景(b)中，存在两种帧，分别包含训练信号或数据信号。

图2为本发明的算法流程。结合图2，本发明的IQ不平衡估计与抑制方法的实现流程为：

接收到的信号首先进行OFDM解调，即进行FFT操作；根据不同的帧结构，输出频域的训练信号S(k)和数据信号Y(k)，分别用于IQ不平衡的估计以及数据信息的传送。

训练信号S(k)用于IQ不平衡参数的估计，首先从S(k)去除调制信息，得到由IQ不平衡引起的干扰项J(k)；然后根据干扰项J(k)计算发端和收端的IQ不平衡参数，完成该帧的IQ不平衡估计；最后该帧估计到IQ不平衡估计结果对系统中存储最终的IQ不平衡参数和进行更新。

数据信号Y(k)在解调过程需要进行IQ不平衡的抑制，首先对Y(k)进行均衡；然后由均衡后的数据和系统中存储的IQ不平衡参数计算出IQ不平衡的干扰大小；最后从均衡数据中减去干扰大小，完成IQ不平衡的抑制并送入后续的解调模块。

图3为本发明的性能仿真图，该仿真采用4096QAM，可以看到系统存在IQ不平衡时，系统将无法工作(图中方形标记实线)，误码率很高，采用本发明提出的IQ不平衡估计与抑制算法之后，性能得到明显改善(图中圆形标记实线)，与IQ不平衡不存在的情况相比(图中无标记实线)，本发明纠正后仅仅有1dB的性能损失。

以上所述的具体实施方式，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方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，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 (7)

1.一种分布式IQ不平衡估计方法，其特征在于，对接收到的OFDM信号进行解调，输出频域的训练信号S(k)，k为OFDM子载波编号，N为子载波总数；然后去除训练信号S(k)中的调制信息，得到由IQ不平衡造成的干扰项J(k)；然后对该训练信号S(k)所在帧中每一子载波，估计由发端引起的IQ不平衡参数A(k)和由收端引起的IQ不平衡参数B(k)，其中， H(k)为训练信号S(k)所在帧中第k个子载波上的信道响应，S₀(k)为训练信号S(k)所在帧中第k个子载波上的调制信息，m＝round(2f_Δ)，即2倍相对频偏f_Δ的四舍五入；然后根据IQ不平衡参数A(k)对系统的IQ不平衡参数进行更新、根据IQ不平衡参数B(k)对系统的IQ不平衡参数进行更新。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述干扰项J(k)＝S(k)-S₀(k)H(k)。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据公式对OFDM系统的IQ不平衡参数进行更新；根据公式对OFDM系统的IQ不平衡参数进行更新；其中δ为大于0小于1的常数。

4.一种分布式IQ不平衡估计与抑制方法，其特征在于，对接收到的OFDM系统信号进行解调，输出频域的训练信号S(k)和数据信号Y(k)；k为OFDM子载波编号，N为训练信号S(k)所在帧的子载波总数；其中

对于每一帧中的训练信号S(k)，去除训练信号S(k)中的调制信息，得到由IQ不平衡造成的干扰项J(k)；然后对该训练信号S(k)所在帧中每一子载波，估计由发端引起的IQ不平衡参数A(k)和由收端引起的IQ不平衡参数B(k)，其中， H(k)为训练信号S(k)所在帧中第k个子载波上的信道响应，S₀(k)为训练信号S(k)所在帧中第k个子载波上的调制信息，m＝round(2f_Δ)，即2倍相对频偏f_Δ的四舍五入；然后根据IQ不平衡参数A(k)对系统的IQ不平衡参数进行更新、根据IQ不平衡参数B(k)对系统的IQ不平衡参数进行更新；

对于每一帧中的频域信号Y(k)进行信道均衡得到信号 然后对进行IQ不平衡的纠正： $\tilde{X}\left(k\right)=\hat{X}\left(k\right)-\tilde{A}\left(k\right){\hat{X}}^{*}(-k)-\frac{\tilde{B}\left(k\right){\hat{X}}^{*}(m-k)H^{*}(m-k)}{H\left(k\right)}.$

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练信号S(k)和数据信号Y(k)位于同一帧中，或者所述训练信号S(k)和数据信号Y(k)分别位于不同的帧中。

6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述干扰项J(k)＝S(k)-S₀(k)H(k)。

7.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，根据公式对OFDM系统的IQ不平衡参数进行更新；根据公式对OFDM系统的IQ不平衡参数进行更新；其中δ为大于0小于1的常数。