CN106357584B

CN106357584B - 基于块状导频的迭代相关符号定时估计方法

Info

Publication number: CN106357584B
Application number: CN201611023900.3A
Authority: CN
Inventors: 宫丰奎; 闪硕; 张南; 王勇; 秦立卿
Original assignee: Xidian University
Current assignee: Xidian University
Priority date: 2016-11-14
Filing date: 2016-11-14
Publication date: 2019-05-21
Anticipated expiration: 2036-11-14
Also published as: CN106357584A

Abstract

本发明公开了一种基于块状导频的迭代相关符号定时估计方法，主要解决传统符号定时估计方法复杂度高，估计精度低的问题，且可推广至多用户场景。其实现步骤是：1.通过去除循环前缀，快速傅里叶变换，循环移位及集中式子载波解映射得到接收频域导频；2.通过导频选择确定合适的接收导频及其本地导频，并对其进行分割；3.通过分割后的导频，计算第一次定时误差估计值，并使用该值得到修正导频；4.对修正导频和本地导频进行分割，并计算第二次定时误差估计值；5.根据两次估计值计算最终定时误差估计值。本发明较第一径搜索算法提高了估计精度，避免了复数除法，降低了估计的复杂度，可推广至LTE上行链路多用户场景。

Description

基于块状导频的迭代相关符号定时估计方法

技术领域

本发明属于高速移动通信技术领域，具体涉及一种迭代相关定时估计方法，适用于LTE标准中SC-FDMA上行链路传输单用户场景，且可推广至多用户场景。

背景技术

作为第三代移动通信系统的长期演进LTE标准，其上行链路具有支持高速数据传输、高频谱效率、高移动性等诸多优点，这主要得益于LTE上行链路采用单载波频分多址SC-FDMA技术。SC-FDMA具有低峰均比、频谱利用率高、抗衰落能力强的特点，但是在多用户情况下，对定时误差较敏感，当出现定时误差时，会造成码间干扰，影响系统性能。

现有的针对LTE上行链路SC-FDMA的符号定时估计技术通常在SC-FDMA符号前添加循环前缀序列，利用其相关性进行定时估计。如2015年Niyazi Odabasioglu等人在IEEEApplation of Information and Communication Technologies发表论文“Cyclic PrefixBased Time Synchronization and Comb Type Channel Estimation for SC-FDMASystems over Time-Varying Channels”，该论文提出基于循环前缀相关的符号定时估计算法。但是该算法在多用户场景下，利用循环前缀进行相关运算需要进行大量的傅里叶变换和傅里叶反变换，这大大增加了算法的复杂度，而且在多径信道下，循环前缀会受到多径干扰。

另一类比较传统的方法是利用信道冲激响应进行符号定时估计。如2003年N Chen等人在IEEE Vehicular Technology Conference发表论文“OFDM timingsynchronization under multi-path channels”，该论文提出了一种利用信道冲激响应进行第一径搜索的方法，适用于SC-FDMA多用户场景，但这类算法要使用复数除法运算，算法复杂度较高，且在多径信道下估计误差较大。为了提升估计准确性，很多学者都进行了深入的研究。2009年Hao Zhou等人在IEEE Transactions on Broadcasting发表论文“AMaximum Likelihood Fine Timing Estimation for Wireless OFDM Systems”，该论文基于信道冲激响应，提出了一种利用信道自相关矩阵进行最大似然估计的方法，其估计准确性较第一径搜索算法有了很大的提高，但需要信道统计信息，复杂度很高，且复杂度会因最大定时偏差的增大而增加。2014年，J.A.Peral-Rosado等人在EURASIP Journal onAdvances in Signal Processing发表论文“Joint maximum likelihood time-delayestimation for LTE positioning in multipath channels”，该论文提出了一种结合等间隔抽头和任意抽头的混合估计模型，并利用最大似然估计进行定时估计，估计准确度和精度较第一径搜索算法都有了很大的提高，但缺点在于复杂度很高。因此，基于信道冲激响应的最大似然估计方法在实际中也很少使用。

还有一类常用的方法是利用导频符号的相关性估计符号定时误差。在传统的导频相关方法中，相邻的导频符号在结构和内容上都有特殊的设计，接收机可以利用其特殊性进行定时误差的估计。但是这类方法对导频的设计有要求，且有可能出现估计范围较小的问题。如2013年Pramod Udupa等人在IEEE Vehicular Technology Conference发表论文“ANovel Hierarchical Low Complexity Synchronization Method for OFDM Systems”。该论文提出了一种新的导频相关符号定时估计方法，但是对导频的设计有特殊要求，不适用于LTE上行链路。

基于以上分析，在LTE上行链路SC-FDMA系统中，需要一种复杂度低，精度高的符号定时估计方法。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出一种基于块状导频的迭代相关符号定时估计方法，以降低估计复杂度，提高估计精度。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

1)在接收端的每一帧数据的每个子帧中，用rⁱ表示第i个带循环前缀的时域导频序列，其中i＝1,2，去除其循环前缀得到时域导频序列该是一个N点序列，N＝128,256,512,1024,1536,2048；

2)对时域导频序列进行快速傅里叶变换FFT，得到N点频域导频序列Rⁱ，对该Rⁱ进行M/2点循环移位得到频域导频移位序列Fⁱ，再对该Fⁱ进行集中式子载波解映射得到M点接收频域导频序列Sⁱ(m)，并在接收端提取Sⁱ(m)对应的M点本地频域导频序列Cⁱ(m)，其中M是对应于N的，表示子载波的数量，M＝72,180,300,600,900,1200，m＝0,1,…,M-1；

3)利用接收频域导频序列Sⁱ(m)计算各个频域导频序列处信道二范数的二次幂

4)求出信道二范数的二次幂的最大值对应的频域导频编号取出i_max对应的接收频域导频序列和本地频域导频序列

5)将和分别分割成长度均为p的若干段，将分割的接收频域导频序列的相邻两段表示为S_a(k)和S_a+1(k+p)，将分割的本地频域导频序列的相邻两段表示为C_a(k)和C_a+1(k+p)，其中τ_max为系统最大符号定时误差，a＝0,1,2,…,d₁-2，d₁＝M/p，a·p≤k≤(a+1)·p-1；

6)根据5)得到的S_a(k)、S_a+1(k+p)、C_a(k)、C_a+1(k+p)，计算和的分段相关值α_a：

其中上标*表示共轭转置；

再利用反三角函数求出α_a对应的角度∠α_a＝angle(α_a)；

7)根据∠α_a计算各个分段相关值α_a对应的定时估计值：对该τ_a求算数平均值并四舍五入，得到第一次定时误差的估计值其中表示向下取整；

8)根据估计值τ¹和2)中的子载波解映射方式构造M维修正对角矩阵Λ：

并利用该修正对角矩阵Λ计算接收频域导频修正序列：

其中Λ(m,m)表示矩阵Λ的第m行第m列元素；

9)将接收频域导频修正序列和本地频域导频序列分别分割成长度均为q的若干段，将分割的接收频域导频修正序列的相邻两项表示为Y_b(t)和Y_b+1(t+q)，将分割的本地频域导频序列的相邻两项表示为C_b(t)和C_b+1(t+q)，其中q>p，b＝0,1,2,…,d₂-2，d₂＝M/q，b·q≤t≤(b+1)·q-1；

10)根据9)得到的Y_b(t)、Y_b+1(t+q)、C_b(t)、C_b+1(t+q)，计算和的分段相关值β_b：

其中上标*表示共轭转置；

再利用反三角函数求出β_b对应的角度∠β_b＝angle(β_b)；

11)根据∠β_b计算各个分段相关值β_b对应的定时估计值对该ν_b求算数平均值并四舍五入，得到第二次定时误差的估计值

12)根据以上两次定时估计，得到最终的接收子帧的符号定时误差估计值τ＝τ¹+τ²。

本发明具有如下优点：

1)本发明通过灵活改变相关运算的点数，增大了导频相关符号定时估计算法的估计范围，从而使得传统的导频相关符号定时估计方法可以适用于LTE上行链路；

2)本发明通过采用不同的相关长度进行迭代运算，对定时估计值进行两次估计，提高了估计精度；

3)本发明通过计算接收导频二范数的二次幂，来选择信道状态最好位置的导频来做定时估计，相对于其他导频相关算法对多个导频估计结果进行等比例合并的方式，降低了计算复杂度，也提高了性能；

4)本发明在第一次估计后，并未返回时域进行定时估计补偿，而是根据傅里叶变换的时频特性，直接在频域乘以一个复指数项进行补偿，从而避免了一次傅里叶变换，在不降低估计性能的情况下，大大降低了迭代的复杂度。

仿真结果表明，本发明在较低的复杂度下提高了定时估计的范围和性能，满足LTE标准的要求。

下面通过附图和实施实例，对本发明做进一步的描述。

附图说明

图1是本发明的实现流程图；

图2是本发明在3MHz带宽、2导频下仿真使用的子帧结构示意图；

图3是本发明中循环移位及集中式子载波解映射示意图；

图4是本发明中对接收频域导频序列和本地频域导频序列进行分割的示意图；

图5是本发明利用图2所示帧结构，在信噪比为10dB下仿真的估计误差柱状图；

图6是本发明利用图2所示帧结构，在信噪比为0dB下仿真的估计误差柱状图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步描述。

参照图1，本发明的实施步骤如下：

步骤1.去除循环前缀。

1a)在接收端的每一帧数据的每个子帧中，用rⁱ表示第i个带循环前缀的时域导频序列：

其中：为循环前缀，i＝1,2；

为时域导频序列，N＝128,256,512,1024,1536,2048；

1b)去除循环前缀得到时域导频序列

参照图2，本发明以LTE上行链路3MHz带宽下2导频SC-FDMA子帧为例，取N＝256，L＝18，i＝1,2；对带循环前缀的时域导频序列r¹，去除长度为18的循环前缀得到256点时域导频序列其中，对带循环前缀的时域导频序列r²，去除长度为18的循环前缀得到256点时域导频序列其中，

步骤2.快速傅里叶变换、循环移位、集中式子载波解映射。

参照图3，本步骤的具体实现如下：

2a)对时域导频序列进行快速傅里叶变换FFT，得到N点频域导频序列Rⁱ：

Rⁱ＝[Rⁱ(0),Rⁱ(1),…,Rⁱ(N-1)]^T；

对该Rⁱ进行M/2点循环移位得到频域导频移位序列Fⁱ，再对该Fⁱ进行集中式子载波解映射得到M点接收频域导频序列Sⁱ(m)，并在接收端提取Sⁱ(m)对应的M点本地频域导频序列Cⁱ(m)，其中，快速傅里叶变换的公式表示为Rⁱ(n)＝FFT{rⁱ(k)}，频域导频移位序列Fⁱ表示为：

Fⁱ＝[Rⁱ(N-M/2),Rⁱ(N-M/2+1),…,Rⁱ(N-1),Rⁱ(0),Rⁱ(1),…,Rⁱ(M/2-1)]^T；

M＝72,180,300,600,900,1200，m＝0,1,…,M-1，Rⁱ(·)括号中的值先从N-M/2依次增加至N-1，再从0依次增加至M/2-1；集中式子载波解映射，是通过将Fⁱ与一个集中式子载波解映射矩阵D相乘得到：

D·Fⁱ＝[Sⁱ(0),Sⁱ(1),…,Sⁱ(m),…,Sⁱ(M-1)]^T，

其中D＝[I_M 0_M×(N-M)]，Sⁱ(m)是M点接收频域导频序列的第m项，m＝0,1,…,M-1；

2b)对单用户导频进行快速傅里叶变换、循环移位、子载波解映射。

2b1)在本实例中，N＝256，M＝180，快速傅里叶变换后，两个频域导频序列分别表示为：

R¹＝[R¹(0),R¹(1),…,R¹(255)]^T，R²＝[R²(0),R²(1),…,R²(255)]^T；

2b2)对于两个频域导频序列R¹,R²，分别进行180/2＝90点循环移位得到两个频域导频移位序列F¹,F²；

2b3)分别对F¹,F²进行集中式子载波解映射，得到180点的两个接收频域导频序列S¹(m)、S²(m)，并在接收端分别提取S¹(m)和S²(m)对应的180点本地频域导频序列C¹(m)、C²(m)，m＝0,1,…,179，

其中，第一个循环移位序列F¹和第二个循环移位序列F²分别表示为：

F¹＝[R¹(166),…,R¹(255),R¹(0),…,R¹(89)]^T，

F²＝[R²(166),…,R²(255),R²(0),…,R²(89)]^T；

Rⁱ(·)括号中的值先从166依次增加至255，再从0依次增加至89；集中式子载波解映射矩阵D表示为D＝[I₁₈₀ 0_180×(76)]。

步骤3.计算信道二范数的二次幂，确定所要使用的接收频域导频序列和本地频域导频序列。

3a)利用接收频域导频序列Sⁱ(m)计算各个频域导频序列处信道二范数的二次幂：

求出信道二范数的二次幂的最大值对应的频域导频编号取出i_max对应的接收频域导频序列和本地频域导频序列

3b)计算二次幂，确定需要的导频序列：

在本实例中，用户的第一个接收频域导频序列S¹(m)对应的信道二范数的二次幂表示为用户的第二个接收频域导频序列S²(m)对应的信道二范数的二次幂表示为

求出和中的最大值对应的频域导频编号假设计算得到i_max＝2，则该i_max对应取出对应的接收频域导频序列S²(m)和本地频域导频序列C²(m)。

步骤4.对接收频域导频序列和本地频域导频序列进行分割。

参照图4，本步骤的具体实现如下：

4a)将步骤3得到的接收频域导频序列和本地频域导频序列分别分割成长度均为p的若干段，将分割的接收频域导频序列的相邻两段表示为S_a(k)和S_a+1(k+p)，将分割的本地频域导频序列的相邻两段表示为C_a(k)和C_a+1(k+p)，其中τ_max为系统最大符号定时误差，a＝0,1,2,…,d₁-2，d₁＝M/p，a·p≤k≤(a+1)·p-1；

4b)对取出的两个导频序列进行分割。

在本实例中，假设τ_max＝8，将步骤3得到的S²(m)和C²(m)分别分割成长度均为p＝12的若干段，将分割的接收频域导频序列的相邻两段表示为S_a(k)和S_a+1(k+12)；将分割的本地频域导频序列的相邻两段表示为C_a(k)和C_a+1(k+12)，其中d₁＝M/p＝15，a＝0,1,2,…,13，a·12≤k≤(a+1)·12-1。

步骤5.计算相关值α_a及其对应的角度∠α_a。

5a)根据步骤4得到的S_a(k)、S_a+1(k+p)、C_a(k)、C_a+1(k+p)，计算接收频域导频序列和本地频域导频序列的分段相关值α_a：

其中上标*表示共轭转置；

5b)利用反三角函数求出α_a对应的角度∠α_a＝angle(α_a)。

在本实例中，根据步骤4得到的S_a(k)、S_a+1(k+12)、C_a(k)、C_a+1(k+12)，计算接收频域导频序列S²(m)和本地频域导频序列C²(m)的分段相关值α₀,α₁,…,α_a,…,α₁₃：

再利用反三角函数分别求出α₀,α₁,…,α₁₃对应的角度∠α₀,∠α₁,…,∠α₁₃。

步骤6.计算第一次定时误差的估计值τ¹。

根据∠α_a计算各个分段相关值α_a对应的定时估计值：对该τ_a求算数平均值并四舍五入，得到第一次定时误差的估计值

在本实例中，根据∠α₀,∠α₁,…,∠α_a,…,∠α₁₃计算各个分段相关值α₀,α₁,…,α_a,…,α₁₃对应的定时估计值τ₀,τ₁,…,τ_a,…,τ₁₃：

对τ₀,τ₁,…,τ_a,…,τ₁₃求算数平均值并四舍五入，得到第一次定时误差的估计值：

步骤7.构造修正对角矩阵并计算接收频域导频修正序列。

7a)根据估计值τ¹和步骤2中的子载波解映射方式构造M维修正对角矩阵Λ：

7b)利用修正对角矩阵Λ计算接收频域导频修正序列

其中Λ(m,m)表示矩阵Λ的第m行第m列元素，表示接收频域导频序列。

在本实例中，根据估计值τ¹和步骤2中的子载波解映射方式构造180维修正对角矩阵Λ为：

在本实例中i_max＝2，因此接收频域导频序列表示为S²(m)，利用该修正对角矩阵Λ计算接收频域导频修正序列Y²(m)：

Y²(m)＝Λ(m,m)·S²(m)。

步骤8.对接收频域导频修正序列和本地频域导频序列进行分割。

8a)将接收频域导频修正序列和本地频域导频序列分别分割成长度均为q的若干段，

8b)将分割后的接收频域导频修正序列的相邻两项表示为Y_b(t)和Y_b+1(t+q)，将分割的本地频域导频序列的相邻两项表示为C_b(t)和C_b+1(t+q)，其中q>p，b＝0,1,2,…,d₂-2，d₂＝M/q，b·q≤t≤(b+1)·q-1。

在本实例中，将接收频域导频修正序列Y²(m)和本地频域导频序列C²(m)分别分割成长度均为q＝30的若干段，将分割的接收频域导频修正序列的相邻两项表示为Y_b(t)和Y_b+1(t+30)，将分割的本地频域导频序列的相邻两项表示为C_b(t)和C_b+1(t+30)，其中q>p，d₂＝M/q＝6，b＝0,1,2,…,4,b·30≤t≤(b+1)·30-1。

步骤9.计算相关值β_b及其对应的角度∠β_b。

9a)根据步骤8得到的Y_b(t)、Y_b+1(t+q)、C_b(t)、C_b+1(t+q)，计算接收频域导频修正序列和本地频域导频序列的分段相关值β_b：

其中上标*表示共轭转置；

9b)利用反三角函数求出β_b对应的角度∠β_b＝angle(β_b)。

在本实例中，根据步骤8得到的Y_b(t)、Y_b+1(t+30)、C_b(t)、C_b+1(t+30)，计算接收频域导频修正序列Y²(m)和本地频域导频序列C²(m)的分段相关值β₀,β₁,…,β_b,…,β₄：

再利用反三角函数求出β₀,β₁,…,β₄对应的角度∠β₀,∠β₁,…,∠β₄。

步骤10.计算第二次定时误差的估计值τ²。

根据∠β_b计算各个分段相关值β_b对应的定时估计值对该ν_b求算数平均值并四舍五入，得到第二次定时误差的估计值

在本实例中，根据∠β₀,∠β₁,…,∠β_b,…,∠β₄计算各个分段相关值β₀,β₁,…,β_b,…,β₄对应的定时估计值ν₀,ν₁,…,ν_b,…ν₄：

对ν₀,ν₁,…,ν_b,…ν₄求算数平均值并四舍五入，得到第二次定时误差的估计值

步骤11.计算最终定时误差的估计值τ。

根据以上两次定时估计，得到最终的接收子帧的符号定时误差估计值τ＝τ¹+τ²。

本发明的效果可通过以下仿真进一步说明。

1、仿真条件：在LTE标准上行链路SC-FDMA系统中，以单用户3MHz带宽为例，测试数据为100000帧，对比第一径搜索和本发明所提出的方法性能。

2、仿真内容与结果：

仿真1，用本发明的方法与现有第一径搜索算法在单用户、带宽为3MHz、信噪比为10dB条件下对估计误差进行仿真，结果如图5所示。

仿真2，用本发明的方法与现有第一径搜索算法在单用户、带宽为3MHz、信噪比为0dB条件下对估计误差进行仿真，结果如图6所示。

由图5可见，在10dB的信噪比下，本发明较第一径搜索算法在性能上将估计误差范围从4个采样点降低到了2个采样点；由图6可见，在0dB的信噪比下，本发明较第一径搜索算法在性能上将估计误差范围从4个采样点降低到了3个采样点。且本发明避免了第一径搜索算法中复数除法的运算，并通过接收频域导频修正序列进一步降低了迭代的复杂度。

Claims

1.一种基于块状导频的迭代相关符号定时估计方法，包括如下步骤：

2)对时域导频序列进行快速傅里叶变换FFT，得到N点频域导频序列Rⁱ，对该Rⁱ进行M/2点循环移位得到频域导频移位序列Fⁱ，再对该Fⁱ进行集中式子载波解映射得到M点接收频域导频序列Sⁱ(m)，并在接收端提取Sⁱ(m)对应的M点本地频域导频序列Cⁱ(m)，其中M是对应于N的，N表示子载波的数量，M＝72,180,300,600,900,1200，m＝0,1,…,M-1；

5)将和分别分割成长度均为p的若干段，将分割的接收频域导频序列的相邻两段表示为S_a(k)和S_a+1(k+p)，将分割的本地频域导频序列的相邻两段表示为C_a(k)和C_a+1(k+p)，其中τ_max为系统最大符号定时误差，a＝0,1,2,L,d₁-2，d₁＝M/p，a·p≤k≤(a+1)·p-1；

其中上标*表示共轭转置；

再利用反三角函数求出α_a对应的角度∠α_a＝angle(α_a)；

并利用该修正对角矩阵Λ计算接收频域导频修正序列：

其中Λ(m,m)表示矩阵Λ的第m行第m列元素；

9)将接收频域导频修正序列和本地频域导频序列分别分割成长度均为q的若干段，将分割的接收频域导频修正序列的相邻两项表示为Y_b(t)和Y_b+1(t+q)，将分割的本地频域导频序列的相邻两项表示为C_b(t)和C_b+1(t+q)，其中q＞p，b＝0,1,2,L,d₂-2，d₂＝M/q，b·q≤t≤(b+1)·q-1；

其中上标*表示共轭转置；

再利用反三角函数求出β_b对应的角度∠β_b＝angle(β_b)；

2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤1)中第i个带循环前缀的时域导频序列rⁱ，表示如下：

其中，循环前缀表示为：

时域导频序列表示为：

N＝128,256,512,1024,1536,2048，表示子载波个数，L＝18,20，表示循环前缀的长度，其中上标Τ表示转置。

3.根据权利要求1所述的方法，其中步骤2)中的快速傅里叶变换，表示如下：

Rⁱ(n)＝FFT{rⁱ(k)}，

其中k＝0,1,…,N-1，n＝0,1,…,N-1。

4.根据权利要求1所述的方法，其中步骤2)中的N点频域导频序列Rⁱ，表示如下：

Rⁱ＝[Rⁱ(0),Rⁱ(1),L,Rⁱ(N-1)]^Τ。

5.根据权利要求1所述的方法，其中步骤2)中得到的频域导频移位序列Fⁱ，表示如下：

Fⁱ＝[Rⁱ(N-M/2),Rⁱ(N-M/2+1),L,Rⁱ(N-1),Rⁱ(0),Rⁱ(1),L,Rⁱ(M/2-1)]^Τ，

其中Rⁱ(g)括号中的值先从N-M/2依次增加至N-1，再从0依次增加至M/2-1。

6.根据权利要求1所述的方法，其中步骤2)中对频域导频移位序列Fⁱ进行集中式子载波解映射，是通过将Fⁱ与一个集中式子载波解映射矩阵D相乘得到：

D·Fⁱ＝[Sⁱ(0),Sⁱ(1),L,Sⁱ(m),L,Sⁱ(M-1)]^Τ，

其中D＝[I_M 0_M×(N-M)]，Sⁱ(m)是M点接收频域导频序列的第m项，m＝0,1,…,M-1。