CN107086974A - 一种高动态环境下的ofdm同步方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于无线通信技术领域，公开了一种高动态环境下的OFDM同步方法，所述高动态环境下的OFDM同步方法对频域ZC序列进行变换；对变换后的频域ZC序列进行IFFT；接收端根据发端的前导序列结构，进行定时同步，根据定时度量函数，获得准确的定时点；然后进行三次迭代小数频偏估计；估计得出小数频偏并对信号进行频偏补偿后，利用ZC序列的移位特性进行整数倍频偏估计并补偿，接收端同步完成。本发明中所采用的OFDM系统中符号样值点数较少，因此整体复杂度并不高，同步捕获完成快，同时可以根据系统需求增加或删除前导序列的长度，具有灵活性。可用于遥测系统等高动态环境中的OFDM同步捕获。

Description

一种高动态环境下的OFDM同步方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种高动态环境下的OFDM同步方法。
背景技术
OFDM(正交频分复用)技术的频谱利用率高，并具有较强的抗多径能力，已经在DAB(Digital Audio Broadcasting)、DVB(Digital Video Broadcasting)、IEEE 802.11a和IEEE 802.16等很多无线通信标准中得到了应用。同步是通信系统需要解决的重要问题，它直接关系到通信系统的整体性能，具有相当重要的地位。OFDM系统中的同步问题主要包括时间同步、频率同步和采样率同步，由于采样率偏差对系统的影响很小。在OFDM系统中，时间同步是为了寻找OFDM符号的起始位置，来进行快速傅里叶变换(Fast FourierTransform，FFT)操作，完成对数据的解调。研究结果表明，OFDM系统对时间同步精度要求不是很高，只要保证同步点位于循环前缀(Cyclic Prefix，CP)中不受时延扩展的区域内即能满足系统要求。时间同步完成后再进行频率同步，频率同步是解决发射端和接收端的频率偏差，减小信号幅度衰减以及子载波信道间干扰(ICI)。到目前为止，已有大量文献对OFDM系统的同步问题进行了研究，大致可以分为以下几类：(1)基于CP的同步方法，由于CP与时域上的OFDM符号中一部分数据相同，利用它们之间的相关性可以进行同步参数估计。该类算法复杂度低，易于实现，且不需要增加额外的数据辅助，没有系统带宽损失，属于盲同步算法。但是该类算法的时间同步目标函数同步峰值不尖锐，易产生误判和漏判，同时频偏的估计范围不超过半个子载波间隔。研究表明，基于CP的算法在AWGN信道下性能较好，但在多径衰落信道下性能下降严重，且频偏估计范围小，容易造成子载波间正交性的破坏。(2)基于频域导频的同步方法，一般频域导频主要是用于信道估计的，将其同时用于同步不会额外增加系统开销。该类算法复杂度低，但是估计范围较小，适合用于同步跟踪。(3)基于训练序列的同步方法，目前对于该类方法的研究文献是最多的，虽然引入训练序列会在一定程度上降低系统的数据传输效率，但是基于训练序列的同步方法设计灵活，可以根据不同的需要，采取不同的同步方式，且同步性能相对其它方法好，既可以用于大范围的同步捕获，也适用于小范围的同步跟踪。基于前导训练序列的同步方法，寻找具有良好自相关性的序列作为训练序列符号放在数据帧的前部，训练序列符号长短与频偏估计范围成反比。该方法最早由Moose提出，其将两个相同的OFDM符号构成训练序列，再进行频偏估计。该方法估计精度较高，但估计范围较小。Schmidl和Cox对Moose提出的同步算法进行了改进，釆用两个不同符号构成的训练序列进行系统时频同步，增大了频偏估计范围。但是其定时度量函数存在“峰值平台”现象，不能准确的估计出时间同步位置。Minn和Park对S&C算法作出了改进，使得定时度量函数更加尖锐。(4)利用信号高阶统计特性或空子载波的盲同步方法，该类算法同样不需要增加系统开销，但是算法复杂度高，且估计性能较差。在最近几届国际遥测年会和欧洲遥测年会中，OFDM技术在遥测系统中的应该研究一直是一个热点领域，国内航天遥测研究者也早已关注到OFDM技术在频谱效率和抗多径方面的优势。在低信噪比、高动态环境下，无线通信面临诸多挑战，解决好时频同步问题是遥测通信系统的首要任务。特别地，对于多载波通信系统，大的多普勒频偏以及无线信道的时变性，加深了时间和频率偏差对系统的影响，导致严重的符号间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI)。传统的时频同步算法在低信噪比、高动态环境下由于极大多普勒频偏以及未知传输信道的影响的存在，降低了定时同步的准确性，使系统的性能急剧下降。因此，研究低信噪比、高动态环境下的时频同步问题，尤其是针对大的多普勒频偏及变化率的研究，具有重大意义。
综上所述，现有技术存在的问题是：传统的时频同步算法在低信噪比、高动态环境下由于极大多普勒频偏以及未知传输信道的影响的存在，降低了定时同步的准确性，使系统的性能急剧下降。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种高动态环境下的OFDM同步方法。
本发明是这样实现的，一种高动态环境下的OFDM同步方法，所述高动态环境下的OFDM同步方法对频域ZC序列进行变换；对变换后的频域ZC序列进行快速傅里叶逆变换IFFT；接收端根据发端的前导序列结构，进行定时同步，根据定时度量函数，获得准确的定时点；然后进行三次迭代小数频偏估计；估计得出小数频偏并对信号进行频偏补偿后，利用ZC序列的移位特性进行整数倍频偏估计并补偿，接收端同步完成。
进一步，所述高动态环境下的OFDM同步方法包括以下步骤：
步骤一，针对遥测信道的分析，同时考虑系统中大的多普勒频偏及其一次变化率的存在，选取OFDM系统参数；
步骤二，根据OFDM系统参数中所设置的有用子载波个数，对频域ZC序列进行变换；
步骤三，将得到的频域序列进行IFFT后，得到时域上的类ZC序列，以此序列为基础，产生前导序列；
步骤四，接收端根据定时度量函数曲线进行定时同步；
步骤五，接收端获得准确的定时点后，进行小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-1,+1]；
步骤六，利用得到的小数频偏值对信号进行补偿后，进行第二次小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-0.5,+0.5]；
步骤七，利用得到的小数频偏值对信号进行补偿后，根据系统中不同调制方式对频偏的容错范围，决定是否进行步骤S108；
步骤八，进行第三次小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-0.25,+0.25]；
步骤九，小数倍频偏估计完成后，利用ZC序列的移位特性进行整数倍频偏估计；
步骤十，利用得到的整数频偏值对信号进行补偿；
步骤十一，接收端同步完成。
进一步，根据各子载波上ZC序列的分布，将32点ZC序列进行变换，得到频域上64点的分布；将其进行IFFT变换后得到时域上的类ZC序列，此时，整数倍频偏εIntger会造成时域上类ZC序列移位即2εIntger，则在接收端可由此关系估计得出整数倍频偏值。
进一步，采用十一个OFDM符号作为前导，其中前十个用于定时和频偏估计，第十一个符号用于提高小数频偏的估计范围。
进一步，接收端首先进行定时同步；定时度量函数：
其中N＝64，是一个OFDM符号内的样值点个数。
进一步，获得准确的定时点后，移去定时点前的噪声即得到数据序列；利用发送端设计的第11个前导符号的结构，利用其前后各32点相位差，得到第一次小数倍频偏的估计值：
εf1＝angle(Λ1(d))；
小数频偏粗估计的估计范围是[-1,+1]；
利用得到的小数频偏值εf1对信号进行补偿后，进行第二次小数频偏估计：
εf2＝angle(Λ2(d))；
小数频偏的估计范围是[-0.5,+0.5]；
利用得到的小数频偏值εf2对接收信号进行补偿后，进行第三次小数频偏估计：
εf3＝angle(Λ3(d))；
此时，利用了四个OFDM符号之间的2*N点的相位差，提高了估计精度；小数频偏的估计范围是[-0.25,+0.25]；
结合估计结果，得到实际的小数频偏估计值为：
εf＝εf1+εf2+εf3。
进一步，整数倍频偏估计，使用前9个中的其中一个OFDM符号，与本地序列循环移位后的序列进行相关，结果取最大值时，序列移位的个数除以2，整数倍频偏εIntger会造成时域上类ZC序列移位2εIntger，即为整数频偏估计。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述高动态环境下的OFDM同步方法的遥测系统。
本发明的优点及积极效果为：克服了高动态环境下OFDM同步的频偏估计范围小估计精度低的问题，同时考虑到系统中所存在的一次频偏变化率；仿真表明，提出的同步方案能够满足高动态环境下OFDM的同步需求。本发明考虑的高动态是遥测系统场景，由于遥测系统中飞行器速度很大，其最大多普勒频偏值达到1MHz左右，且随着高频段的应用会进一步增大，同时多普勒频偏具有一次甚至二次变化率。
本发明考虑了实际通信系统中，并不是所有子载波均用来传递数据信息，根据有用子载波个数来设计ZC序列，使其保持与频偏造成的子载波移位个数与整数倍频偏成整数倍关系，并且尽可能的减小了序列相关性能的损失；本发明中的小数倍频偏估计部分采用了三次迭代的方法，兼顾了小数倍频偏估计的估计范围和估计精度，使其满足高速移动环境下的频偏估计性能；本发明对前导序列进行循环求相关，在相同前导符号的条件下，提高了定时度量函数的峰值点。
附图说明
图1是本发明实施例提供的高动态环境下的OFDM同步方法流程图。
图2是本发明实施例提供的频域上ZC序列变化图。
图3是本发明实施例提供的频域ZC序列，其IFFT后可得到时域上前后相同的结构示意图。
图4是本发明实施例提供的同步前导结构设计示意图。
图5是本发明实施例提供的时频同步流程示意图。
图6是本发明实施例提供的SNR＝0dB定时度量函数示意图。
图7是本发明实施例提供的SNR＝5dB定时度量函数示意图。
图8是本发明实施例提供的同步方法中，不同莱斯因子时载波频偏CFO估计性能对比示意图。
图9是本发明实施例提供的不同方法CFO估计性能对比示意图。
图10是本发明实施例提供的频偏估计范围示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的高动态环境下的OFDM同步方法包括以下步骤：
S101：针对遥测信道的分析，同时考虑系统中大的多普勒频偏及其一次变化率的存在，选取OFDM系统参数；
S102：根据OFDM系统参数中所设置的有用子载波个数，对频域ZC序列进行变换；
S103：将得到的频域序列进行IFFT(OFDM调制)后，得到时域上的类ZC序列，以此序列为基础，产生前导序列；
S104：接收端根据定时度量函数曲线进行定时同步；
S105：接收端获得准确的定时点后，进行小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-1,+1]；
S106：利用得到的小数频偏值对信号进行补偿后，进行第二次小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-0.5,+0.5]；
S107：利用得到的小数频偏值对信号进行补偿后，根据系统中不同调制方式对频偏的容错范围，决定是否进行步骤S108；
S108：进行第三次小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-0.25,+0.25]；
S109：小数倍频偏估计完成后，利用ZC序列的移位特性进行整数倍频偏估计；
S110：利用得到的整数频偏值对信号进行补偿；
S111：接收端同步完成。
下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。
本发明实施例提供的高动态环境下的OFDM同步方法在高动态环境下，考虑的是遥测系统场景中，飞行器速度很大，因此遥测通信中的最大多普勒频偏值为1MHz左右，且随着高频段的应用会进一步增大，同时多普勒频偏还具有一次甚至二次变化率。
步骤1：考虑到整个通信系统的性能，系统参数设置如表1所示。
表1系统参数设置
参数 设定值
子载波个数NFFT 64
信道类型 三径莱斯
系统采样速率fs 40MHz
子载波间隔Δf 625kHz
有用子载波个数Nused 52
IFFT/FFT周期Tfft 1.6μs
系统带宽B 32.5MHz
步骤2：参照表1，系统中设置的有用子载波个数为52，若直接将周期长度为52的ZC序列放置在各有用子载波上，经过64点的IFFT变换后得到时域上的类ZC序列，此时，一个整数频偏值会造成类ZC序列移位64/52，不再是整数倍关系，无法用来得到系统整数频偏值。因此，根据图2中各子载波上ZC序列的分布，将32点ZC序列进行变换，得到频域上64点的分布(其中0值表示为保护子载波，这些子载波上不放置数据信息，符合实际的通信系统)，然后将其进行IFFT变换后得到时域上的类ZC序列，此时，整数倍频偏εIntger会造成时域上类ZC序列移位即2εIntger，则在接收端可由此关系估计得出整数倍频偏值。
步骤3：本发明采用十一个OFDM符号作为前导，其中前十个用于定时和频偏估计，第十一个符号用于提高小数频偏的估计范围。由于每个OFDM符号的点数较少，为提高同步的抗噪声性能，定时算法利用了前10个OFDM符号的相关。这10个OFDM符号是相同的，均是步骤2中所得到时域类ZC序列。
第11个OFDM符号是由图3中的频域序列进行IFFT后所得到的时域序列，其在时域有着前后两半部分相同的结构。其中，图3中子载波下标1～6，59～64为保护频带。
整体的前导结构设计如图4所示。
步骤4：参照图5的同步捕获流程，接收端首先进行定时同步；定时度量函数：
其中N＝64，是一个OFDM符号内的样值点个数。
当定时度量函数取最大值时，其下标即为数据信号的起始点；图6和图7分别是信噪比SNR＝0dB、SNR＝5dB时的定时度量曲线，可以看出，在低信噪比SNR＝0dB时已经可以得到尖锐的峰值点。
步骤5：步骤4中获得准确的定时点后，移去定时点前的噪声即得到数据序列；利用发送端设计的第11个前导符号的结构，利用其前后各32点相位差，得到第一次小数倍频偏的估计值：
εf1＝angle(Λ1(d))；
此时，小数频偏粗估计的估计范围是[-1,+1]，虽然小数频偏的估计范围已满足要求，但是并不能达到要求的估计精度。因此，需要对小数频偏再次进行估计。
步骤6：利用步骤5得到的小数频偏值εf1对信号进行补偿后，进行第二次小数频偏估计：
εf2＝angle(Λ2(d))；
此时，利用了两个OFDM符号之间的64点的相位差，提高了估计精度；小数频偏的估计范围是[-0.5,+0.5]；
步骤7：根据OFDM系统中不同的调制方式，若调制方式是二进制相移键控BPSK/正交相移键控QPSK，则步骤5和步骤6两次迭代补偿估计后，小数频偏估计的均方根误差RMSE值小于2％，能够满足系统性能要求。若调制方式是正交幅度调制16QAM甚至更高阶，则需要执行步骤8。
步骤8：利用步骤6得到的小数频偏值εf2对接收信号进行补偿后，进行第三次小数频偏估计：
εf3＝angle(Λ3(d))；
此时，利用了四个OFDM符号之间的2*N点的相位差，提高了估计精度；小数频偏的估计范围是[-0.25,+0.25]；
结合步骤5～8中的估计结果，得到实际的小数频偏估计值为：
εf＝εf1+εf2+εf3；
步骤9：整数倍频偏估计，使用前9个中的其中一个OFDM符号，与本地序列循环移位后的序列进行相关，结果取最大值时，序列移位的个数除以2(整数倍频偏εIntger会造成时域上类ZC序列移位2εIntger)，即为整数频偏估计。
图8是本发明在不同莱斯因子时CFO估计性能对比图；莱斯因子K＝5时，频偏估计的RMSE已经达到1％以下。
图9是本发明与已有频偏估计方法CFO估计性能对比图；可以看出，本发明中频偏估计的RMSE性能优于已有方法，证实方案中所提的三次迭代补偿可以提高频偏估计的精度。
图10是SNR＝5dB时，本发明的频偏估计范围；可以看出，本发明估计范围较大，在存在大的多普勒频偏值时依然适用。
步骤10：利用步骤9得到的整数频偏值对接收信号进行补偿。
步骤11：接收端同步完成。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，所述高动态环境下的OFDM同步方法对频域ZC序列进行变换；对变换后的频域ZC序列进行IFFT；接收端根据发端的前导序列结构，进行定时同步，根据定时度量函数，获得准确的定时点；然后进行三次迭代小数频偏估计；估计得出小数频偏并对信号进行频偏补偿后，利用ZC序列的移位特性进行整数倍频偏估计并补偿，接收端同步完成。
2.如权利要求1所述的高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，所述高动态环境下的OFDM同步方法包括以下步骤：
步骤一，针对遥测信道的分析，同时考虑系统中大的多普勒频偏及其一次变化率的存在，选取OFDM系统参数；
步骤二，根据OFDM系统参数中所设置的有用子载波个数，对频域ZC序列进行变换；
步骤三，将得到的频域序列进行IFFT后，得到时域上的类ZC序列，以此序列为基础，产生前导序列；
步骤四，接收端根据定时度量函数曲线进行定时同步；
步骤五，接收端获得准确的定时点后，进行小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-1,+1]；
步骤六，利用得到的小数频偏值对信号进行补偿后，进行第二次小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-0.5,+0.5]；
步骤七，利用得到的小数频偏值对信号进行补偿后，根据系统中不同调制方式对频偏的容错范围，决定是否进行步骤S108；
步骤八，进行第三次小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-0.25,+0.25]；
步骤九，小数倍频偏估计完成后，利用ZC序列的移位特性进行整数倍频偏估计；
步骤十，利用得到的整数频偏值对信号进行补偿；
步骤十一，接收端同步完成。
3.如权利要求2所述的高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，根据各子载波上ZC序列的分布，将32点ZC序列进行变换，得到频域上64点的分布；将其进行IFFT变换后得到时域上的类ZC序列，此时，整数倍频偏εIntger会造成时域上类ZC序列移位即2εIntger，则在接收端可由此关系估计得出整数倍频偏值。
4.如权利要求2所述的高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，采用十一个OFDM符号作为前导，其中前十个用于定时和频偏估计，第十一个符号用于提高小数频偏的估计范围。
5.如权利要求2所述的高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，接收端首先进行定时同步；定时度量函数：
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其中N＝64，是一个OFDM符号内的样值点个数。
6.如权利要求2所述的高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，获得准确的定时点后，移去定时点前的噪声即得到数据序列；利用发送端设计的第11个前导符号的结构，利用其前后各32点相位差，得到第一次小数倍频偏的估计值：
<mrow> <msub> <mi>&amp;Lambda;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>d</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mrow> <mi>N</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munderover> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mover> <mi>d</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>+</mo> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>10</mn> <mo>*</mo> <mi>N</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <mi>r</mi> <mo>*</mo> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mover> <mi>d</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>+</mo> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>10</mn> <mo>*</mo> <mi>N</mi> <mo>+</mo> <mfrac> <mi>N</mi> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
εf1＝angle(Λ1(d))；
小数频偏粗估计的估计范围是[-1,+1]；
利用得到的小数频偏值εf1对信号进行补偿后，进行第二次小数频偏估计：
<mrow> <msub> <mi>&amp;Lambda;</mi> <mn>2</mn> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>d</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munderover> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mover> <mi>d</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>+</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <mi>r</mi> <mo>*</mo> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mover> <mi>d</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>+</mo> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mi>N</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
εf2＝angle(Λ2(d))；
小数频偏的估计范围是[-0.5,+0.5]；
利用得到的小数频偏值εf2对接收信号进行补偿后，进行第三次小数频偏估计：
<mrow> <msub> <mi>&amp;Lambda;</mi> <mn>3</mn> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>d</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> <mo>*</mo> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munderover> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mover> <mi>d</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>+</mo> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mi>N</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <mi>r</mi> <mo>*</mo> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mover> <mi>d</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>+</mo> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>3</mn> <mo>*</mo> <mi>N</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
εf3＝angle(Λ3(d))；
此时，利用了四个OFDM符号之间的2*N点的相位差，提高了估计精度；小数频偏的估计范围是[-0.25,+0.25]；
结合估计结果，得到实际的小数频偏估计值为：
εf＝εf1+εf2+εf3。
7.如权利要求2所述的高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，整数倍频偏估计，使用前9个中的其中一个OFDM符号，与本地序列循环移位后的序列进行相关，结果取最大值时，序列移位的个数除以2，整数倍频偏εIntger会造成时域上类ZC序列移位2εIntger，即为整数频偏估计。
8.一种应用权利要求1～7任意一项所述高动态环境下的OFDM同步方法的遥测系统。
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