CN105516045B

CN105516045B - 一种ofdm训练序列构造及同步方法

Info

Publication number: CN105516045B
Application number: CN201510885654.1A
Authority: CN
Inventors: 张力; 邱云周; 杨旭光; 汪涵; 王康如; 李凤荣; 郑春雷
Original assignee: Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology of CAS
Current assignee: Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology of CAS
Priority date: 2015-12-04
Filing date: 2015-12-04
Publication date: 2018-07-24
Anticipated expiration: 2035-12-04
Also published as: CN105516045A

Abstract

本发明涉及一种OFDM训练序列的构造方法及同步方法，包括以下步骤：利用PN序列构造一个具有前后重复共轭对称结构的序列；对所述序列进行加权处理，得到发射端用于同步的训练序列；接收端定义定时度量函数，通过搜索其最大值完成符号定时同步；通过计算接收到的训练序列前后重复的两部分的相位差得到小数倍频率偏移估计；利用整数频偏对训练序列频域相关特性的影响，完成整数倍频率偏移的估计。本发明消除了传统同步方法中对称结构序列和循环前缀所引起的副峰值和峰值平台对同步的影响，使定时同步准确率更高，同时频率偏移估计具有更小的均方误差，可有效地用于多径衰落信道下OFDM系统的时间与频率同步。

Description

一种OFDM训练序列构造及同步方法

技术领域

本发明涉及OFDM技术领域中的同步方法，特别是涉及一种OFDM训练序列构造及同步方法。

背景技术

正交频分复用(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing，简称“OFDM”)技术不仅在广播式数字音频和视频领域得到了广泛的应用，而且已经成为无线局域网标准的一部分，是第四代移动通信的关键技术。OFDM是多载波调制技术的一种，其主要思想是：将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到每个子信道上进行传输。每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道可以看成平坦性衰落，从而可以消除符号间干扰。OFDM系统各个子载波之间存在正交性，允许子信道频谱相互重叠，因此可以最大限度地利用频谱资源。而且OFDM容易实现，易于与其他多种接入方法结合使用。但是，OFDM存在容易受频率偏差的影响和峰均比过高的问题，这些问题严重影响了OFDM系统的性能。

OFDM系统对定时和频率偏移十分敏感，同步错误会破坏子载波间的正交性，引入子载波间干扰和符号间干扰，因此在OFDM接收端，必须实现高精度的定时与频率同步。许多方法被用于估计OFDM系统的定时和频率偏移，这些方法可大致分为四种：利用循环前缀、利用导频、利用训练序列以及盲同步，其中，实际中比较常用的是利用训练序列的方法，训练序列主要利用PN序列或CAZAC序列等一些自相关、互相关性能良好的随机序列来构造。如何设计更优的训练序列以及相应的定时度量函数，产生尖锐定时度量函数相关峰，避免训练序列自身结构和循环前缀所引入的副峰值和峰值平台的影响，提高定时同步准确率，并获得更好的频偏估计性能，是本领域研究人员比较关心的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种OFDM训练序列构造及同步方法，用以实现多径信道下OFDM系统高精度、低复杂度的定时和频率同步。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种OFDM训练序列构造及同步方法，包括以下步骤：

(1)利用PN序列构造一个具有前后重复共轭对称结构的序列；

(2)用一个长度为所述序列1/4长度的PN序列加权因子对所述序列进行部分加权，得到发射端用于同步的训练序列；

(3)接收端利用所述训练序列的重复共轭对称性以及PN序列加权因子良好的相关性，定义定时度量函数，进行相关运算；

(4)搜索定时度量函数最大值，完成定时同步；

(5)通过计算接收到的训练序列前后重复的两部分的相位差，得到小数倍频率偏移估计值；

(6)对接收信号进行小数频偏补偿与去加权处理后，利用整数频偏对训练序列频域相关特性的影响，定义整数频偏判决函数，完成整数倍频率偏移值的估计；

(7)根据小数倍频率偏移估计值和整数倍频率偏移值计算完整的频率偏移估计值，完成频率同步。

所述步骤(2)包括以下子步骤：用长度为N/4的PN序列作为加权因子对序列X进行部分加权，得到发射端用于同步的训练序列X′＝[x′₀,x′₁,...,x′_N-1]，其中式中p_k,k＝0,1,...,N/4-1表示取值为+1或-1的PN序列加权因子，序列X′具有A′-B-A′-B的形式，其中，序列A′是用PN序列加权因子p_k对序列A进行加权后得到的。

所述步骤(5)具体为通过计算接收信号中由定时度量函数最大值确定的接收训练序列前后相距为N/2的两个长度各为N/2的数据块的相位差，得到小数倍频率偏移估计值

所述步骤(6)包括以下子步骤：首先对接收信号进行小数频偏补偿，然后对接收信号中由定时度量函数最大值确定的长度为N的序列进行去加权处理，进而利用整数频偏造成训练序列频域相关峰移位的性质，得到整数倍频率偏移估计值

所述步骤(7)中的频率偏移估计值为小数倍频率偏移估计值与整数倍频率偏移估计值之和。

有益效果

由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明利用IFFT的性质，经过简单的计算即可得到具有重复共轭对称特性的训练序列。本发明利用训练序列的重复共轭对称性以及PN序列良好的自相关性，消除了由循环前缀所引入的定时度量函数峰值平台，并且消除了由于循环前缀和训练序列自身的对称结构所引入的定时度量函数的副峰值，以上两个优点使定时同步更准确。利用接收训练序列中两个长度为N/2且相距为N/2的数据块的相位差来进行小数倍频率偏移估计，估计精度高且复杂度低，利用整数频偏造成训练序列频域相关峰移位的性质来估计整数倍频率偏移，有很高的估计准确率，同时估计范围可达整个系统带宽。在多径衰落信道下，采用本发明所述方法可以获得更好的同步性能。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是经典的OFDM定时同步算法Schmidl算法与Park算法的定时度量函数曲线图；

图3是本发明算法的定时度量函数曲线图；

图4是本发明算法与算法1、算法2在多径衰落信道A下的归一化的定时偏移估计值均值的比较图；

图5是本发明算法与算法1、算法2在多径衰落信道A下的频率偏移估计值均方误差的比较图；

图6是本发明算法与算法1、算法2在多径衰落信道B下的归一化的定时偏移估计值均值的比较图；

图7是本发明算法与算法1、算法2在多径衰落信道B下的频率偏移估计值均方误差的比较图；

图8是本发明算法与算法1、算法2在多径衰落信道C下的归一化的定时偏移估计值均值的比较图；

图9是本发明算法与算法1、算法2在多径衰落信道C下的频率偏移估计值均方误差的比较图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

本发明的实施方式涉及一种OFDM训练序列构造及同步方法，如图1所示，包括以下步骤：

(2)用长度为N/4的PN序列作为加权因子对序列X进行部分加权，得到发射端用于同步的训练序列X′＝[x′₀,x′₁,...,x′_N-1]，其中式中p_k,k＝0,1,...,N/4-1表示取值为+1或-1的PN序列加权因子，序列X′具有A′-B-A′-B的形式，其中，序列A′是用PN序列加权因子p_k对序列A进行加权后得到的。

(4)通过搜索定时度量函数M(d)的最大值，完成定时同步，得到

(6)首先对接收信号进行小数频偏补偿，得到序列r₁(k)：

然后对接收信号中由确定的长度为N的序列进行去加权处理，得到序列r₂(k)：

用Y_k,k＝0,1,...,N-1表示r₂(k)经过N点FFT变换后得到的序列，由于整数频偏的存在，序列Y_k是序列C_init在频域进行整数移位得到的。因此，在频域利用序列C_2l良好的自相关性，定义一个整数频偏判决函数mod表示取模，k为函数F()计算式中的中间变量，通过搜索其最大值，得到整数倍频率偏移估计值 g为函数F()的自变量，范围是0到N-1。

(7)利用估计的小数倍频率偏移值和整数倍频率偏移值，完成频率同步，完整的频率偏移估计值即频偏估计范围可达整个系统带宽。

下面通过仿真来测试本发明的同步性能，仿真参数设置如下：

子载波数目N＝1024，循环前缀长度N_g＝128。信道分成多径衰落信道A(6径典型市区信道)、多径衰落信道B(6径恶劣市区信道)和多径衰落信道C(6径远郊地区信道)，其中多径衰落信道A多径数目为6，各径延迟样点数为[0 2 6 16 24 50]，各径功率为[-3 0 -2 -6-8 -10]dB，多径衰落信道B多径数目为6，各径延迟样点数为[0 4 10 16 50 66]，各径功率为[-3 0 -3 -5 -2 -4]dB，多径衰落信道C多径数目为6，各径延迟样点数为[0 1 2 3 45]，各径功率为[0 -4 -8 -12 -16 -20]dB，频率偏移设为11.4。比较本发明算法与传统的基于PN序列加权重复训练序列的算法(记为算法1)、基于共轭对称训练序列的算法(记为算法2)的同步性能。

图4给出本发明算法与算法1、算法2在多径衰落信道A下的归一化的定时偏移估计值均值的比较(归一化后均值为零说明定时在功率最强径，这是我们所期望的结果，以下同)，可以看出，本发明算法与算法1的归一化定时偏移估计值均值都为零，定时偏移估计都具有非常高的准确率，而算法2发生了定时错误，相对于正确定时位置延迟了2个采样点。

图5给出本发明算法与算法1、算法2在多径衰落信道A下的频率偏移估计值均方误差的比较，可以看出，本发明算法的频率偏移估计值均方误差最小，且明显优于其他两种算法。

图6给出本发明算法与算法1、算法2在多径衰落信道B下的归一化的定时偏移估计值均值的比较，可以看出，本发明算法与算法1的归一化定时偏移估计值均值都为零，定时同步没有延迟或提前，而算法2的定时同步结果相对于正确定时位置延迟了超过20个采样点。

图7给出本发明算法与算法1、算法2在多径衰落信道B下的频率偏移估计值均方误差的比较，可以看出，本发明算法的频率偏移估计值均方误差最小，且明显优于其他两种算法。

图8给出本发明算法与算法1、算法2在多径衰落信道C下的归一化的定时偏移估计值均值的比较，可以看出三种算法的归一化的定时偏移估计值均值都非常接近于零，定时偏移估计准确率都很高。

图9给出本发明算法与算法1、算法2在多径衰落信道C下的频率偏移估计值均方误差的比较，可以看出本发明算法的频率偏移估计值的均方误差仍明显低于其他两种算法，性能最优。

因此，在不同多径衰落信道下，本发明算法的定时偏移估计都具有极高的准确率，而频率偏移估计性能始终优于算法1和算法2。

不难发现，本发明利用IFFT的性质，经过简单的计算即可得到具有重复共轭对称特性的训练序列。本发明利用训练序列的重复共轭对称性以及PN序列良好的自相关性，消除了由循环前缀所引入的定时度量函数峰值平台，并且消除了由于循环前缀和训练序列自身的对称结构所引入的定时度量函数的副峰值，以上两个优点使定时同步更准确。利用接收训练序列中两个长度为N/2且相距为N/2的数据块的相位差来进行小数倍频率偏移估计，估计精度高且复杂度低，利用整数频偏造成训练序列频域相关峰移位的性质来估计整数倍频率偏移，有很高的估计准确率，同时估计范围可达整个系统带宽。在多径衰落信道下，采用本发明所述方法可以获得更好的同步性能。

Claims

1.一种OFDM训练序列构造及同步方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)利用PN序列构造一个具有前后重复共轭对称结构的序列，具体包括以下子步骤：首先构造一个长度为N的序列C_init＝[C₀,0,C₂,0,...,C_2l,0,...,C_N-2,0]，其中，C_2l,l＝0,1,...,N/2-1是取值为+1或-1的PN序列，N为一个OFDM符号的长度；对C_init作IFFT变换得到序列X，X＝[x₀,x₁,...,x_N-1]，其中k＝0,1,...,N-1，j为虚数单位；根据IFFT的性质可知x_k+N/2＝x_k，k＝0,1,...,N/2-1，(·)^*表示取共轭，即序列X具有A-B-A-B的重复形式，且A和B共轭对称；

(2)用一个长度为所述序列1/4长度的PN序列加权因子对所述序列进行部分加权，得到发射端用于同步的训练序列，具体包括以下子步骤：用长度为N/4的PN序列作为加权因子对序列X进行部分加权，得到发射端用于同步的训练序列X′＝[x′₀,x′₁,...,x′_N-1]，其中式中p_k,k＝0,1,...,N/4-1表示取值为+1或-1的PN序列加权因子，序列X′具有A′-B-A′-B的形式，其中，序列A′是用PN序列加权因子p_k对序列A进行加权后得到的；

(4)搜索定时度量函数最大值，完成定时同步；

2.根据权利要求1所述的OFDM训练序列构造及同步方法，其特征在于，所述步骤(3)的定时度量函数为M(d)＝|P(d)|²/(R(d))²，其中，式中r()为接收信号，d为采样点序号，m,k为函数P(d),R(d)的中间变量。

3.根据权利要求1所述的OFDM训练序列构造及同步方法，其特征在于，所述步骤(5)具体为通过计算接收信号中由定时度量函数最大值确定的接收训练序列前后相距为N/2的两个长度各为N/2的数据块的相位差，得到小数倍频率偏移估计值

4.根据权利要求1所述的OFDM训练序列构造及同步方法，其特征在于，所述步骤(6)包括以下子步骤：首先对接收信号进行小数频偏补偿，然后对接收信号中由定时度量函数最大值确定的长度为N的序列进行去加权处理，进而利用整数频偏造成训练序列频域相关峰移位的性质，得到整数倍频率偏移估计值

5.根据权利要求1所述的OFDM训练序列构造及同步方法，其特征在于，所述步骤(7)中的频率偏移估计值为小数倍频率偏移估计值与整数倍频率偏移估计值之和。