CN107196880B - 一种差分空时编码中相位噪声补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种差分空时编码中相位噪声补偿方法。本发明的方法主要为在差分空时编码OFDM系统中，特别是对高频段的相位噪声，采用分组判决导向的算法，通过分组得到两组数据，然后分别进行判决导向估计，再选出适合的补偿结果。利用分组规则，能剔除部分差错信号，提升后续估计的准确性。通过分组判决算法后系统的误码性能得到了明显的提升。

Description

一种差分空时编码中相位噪声补偿方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种差分空时编码中相位噪声补偿方法。

背景技术

传统的以语音和低速数据业务为主的、以固定或移动语音终端为界面的通信方式已经不能满足当今信息社会快速发展的需要。面对多媒体业务包括高清图像，视频等高速率数据业务正引领者技术发展的潮流。如何在有限的带宽、功耗上提高频谱利用率，进而提高无线通信速率成为人们研究的热点。

移动通信中编码方式往往是建立在以时间、频率和功率为一维资源之上的，可以在一根坐标轴上表示。而以空间资源为二维或者三维的编码方式技术难度相应较大。在对空间资源利用的技术中就包括空时编码，它具有很高的频谱利用率和较好的通信质量，能够满足高速数据通信业务要求。1998年，Alamouti博士最早提出一种利用两个发射天线的传输分级方案。在两个发送天线，m个接收天线的情况下，接收方先将2发1收的合并方案应用于每根接收天线，再将每根天线上合拼的信号进行简单相加，就可获得2m的分级增益。空时编码通常假设收发端已经获取了信道信息。实际系统中，系统信息可以通过发送已知导频序列或训练符号得到，然而在一些系统场景中获取信道信息需要很大的系统开销。对此可以采用差分空时编码，利用非相干解调，接收端即使没有信道信息也可以解调信号，并且获得完整发射分级。而随着OFDM(正交频分复用)系统的广泛应用，利用OFDM调制还可以对抗信道中的多径衰落。

理想本振信号是一个单音信号，但在实际系统中，由于晶振回路内部或者外部的随机噪声会引起相位抖动，导致本振信号具有一定带宽、伴随随机相位漂移和周期性的杂散信号。特别是在高频段系统中，本振的震荡频率高，供电电压小，相位噪声比低频段系统更加严重。在OFDM系统中，相位噪声除了引起OFDM符号整体相位旋转外，还会造成载波间干扰。因此，如何在OFDM系统中，补偿抑制相位噪声势在必行。

发明内容

本发明的目的，就是针对上述问题，为了抑制时域差分OFDM中相位噪声，提出一种采用分组判决导向估计对相位噪声补偿抑制，能够一定程度补偿相位噪声带来的性能损失，且分组判决导向估计方案的抑制性能明显优于直接判决导向估计。

为了方便地描述本发明的内容，首先对本发明中所使用的概念和术语进行定义。

正交频分复用：正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术，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，调制到在每个子信道上进行传输。正交信号可以通过在接收端采用相关技术来分开，这样可以减少子信道之间的相互干扰(ISI)。每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道上可以看成平坦性衰落，从而可以消除码间串扰，而且由于每个子信道的带宽仅仅是原信道带宽的一小部分，信道均衡变得相对容易。

空时编码：发射端可以在时间维度与空间维度联合设计发射方案，实现分集增益。空时编码通常假设收发端已经获取了信道信息。实际系统中，信道信息可以通过发送已知导频序列或训练符号得到。然而，在一些系统场景中获取信道信息需要很大的系统开销，例如大规模天线系统，或是强时变信道的系统。所以需要OFDM调制对抗信道中的多径衰落。

相位噪声：由晶振回路内部或者外部的随机噪声引起的相位抖动，本振信号具有一定带宽、伴随随机相位漂移和周期性的杂散的信号。在OFDM系统中，相位噪声除了引起OFDM符号整体相位旋转外，还会造成载波间干扰

本发明的技术方案是：

一种差分空时编码中相位噪声补偿方法，该方法用于差分时空编码-正交频分复用系统，定义发送符号为其中U(n)是PSK调制的信号，为Alamouti矩阵，u₁(n)和u₂(n)表示相邻两个发送符号；定义信道矩阵λ_k为信道向量，信道矩阵满足Alamouti矩阵；接受机第k个子载波上收到的第n个符号矢量为：

其中，y_i(k)为第i个OFDM符号的第k个子载波上收到的无噪声数据，v_n(k)为相位噪声之后的白噪声，设定i＝1,2,3,4；

定义相位噪声模型为维纳模型，满足无限功率的零均值非平稳维纳过程，相位噪声表示为：

Φ(n)＝Φ(n-1)+△(n)

其中，△(n)为方差为2πβT_s的零均值高斯变量的相位增量；当存在相位噪声时，第n个OFDM符号中，第k个子载波上的接收信号为：

z_n(k)＝Θ_n(0)y_n(k)+F_n(k)+v_n(k),n＝1,2,3,4

F_n(k)为相位噪声引入的ICI分量，标量Θ_n(k)，n＝1,2,3,4，由第n个OFDM符号的相位噪声向量的DFT变换决定；

定义系统中4个相邻符号中，公共相位误差的值为：

其特征在于，包括以下步骤：

S1、如图1所示，发送信号至接收机，对于子载波k上发送的符号u₁(k)的检测量为：

其中，ε_a为多天线正交性被破坏后的天线间干扰，M₁(k)为ICI干扰，v₁(k)为差分解调噪声；MPSK星座点的增益系数A为：

其中和表示相位噪声真值，s₁和s₂表示差分编码后符号矩阵的元素；

由于接受信号主要受到相位噪声的影响，将ε_a，M₁(k)，v₁(k)均视为随机量，则接收子载波表示为：

其中，A₁和A₂表示增益系数，的导向由和决定；

S2、将一个OFDM符号内子载波分为两组：

定义分组规则为：

定义符号表示复数x的复角，其中表示接受符号与真实星座点的相位差的绝对值，将复角差大于等于零的子载波序号放入集合将复角差小于0的子载波序号放入集合

采用上述分组规则对步骤S1中的接收向量进行分组，获得两组分组数据：k₁₊和k₁-；

S3、使用k₁₊和k_1-两组子载波分别进行判决导向估计：

使用k₁₊和k_1-两组子载波分别进行判决导向估计获得两组和的估计值，和的估计结果表示为：

其中：

z_u,i＝[(|z₀₁(0)|²+|z₀₂(0)|²)u₁(0),(|z₀₁(1)|²+|z₀₂(1)|²)u₁(1),...,(|z₀₁(K-1)|²+|z₀₂(K-¹)|²)u₁(K-1)]

z_ij表示接收信号，是由k₁₊估计的，是由k_1-估计的；

S4、根据步骤S3中获得的估计值和进行组合后获得四种相位补偿方案，分别为：和采用最小均方误差的规则从四种可能的相位补偿方案中选择一种，作为估计的相位噪声真值用于补偿。

本发明的有益效果是：在差分空时编码OFDM系统中，特别是对高频段的相位噪声，采用分组判决导向的算法，通过分组得到两组数据，然后分别进行判决导向估计，再选出适合的补偿结果。利用分组规则，能剔除部分差错信号，提升后续估计的准确性。通过分组判决算法后系统的误码性能得到了明显的提升。

附图说明

图1为DSTC-OFDM系统框图；

图2为判决导向和分组估计对相位噪声抑制性能曲线图(QPSK调制)；

图3为本发明的基于分组的判决导向估计算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图，详细描述本发明的技术方案：

为了消除DSTC-OFDM(差分空时编码-正交频分复用)系统中相位噪声的影响，需要对接受信号进行分析。通过性能分析，发现相位噪声影响主要有两个方面，一是公共相位误差(CPE)分量破坏信道的准静态特性造成的差分检测性能下降；二是相位噪声随机特性造成的ICI。在一个差分编码的OFDM符号中，大多数的符号能正确的解调，且在考虑CPE、噪声和载波间干扰的综合影响下，大多数接收符号的相位旋转不超过2π/M。对于接受到的子载波，采用直接导向判决的方法虽然简单，但是补偿性能却严重依赖符号判决的准确度。因此本发明通过一种分组导向判决算法估计并抑制DSTC-OFDM系统中CPE分量来增强相噪抑制算法的抑制性能，利用分组规则将一个OFDM符号内子载波分为两个组，分别进行判决导向估计，再将两组结果进行组合和选择，最后计算估计的数据平方误差，选择平方误差最小的作为结果，补偿相位噪声。

本发明提出了一个针对差分空时编码正交频分复用系统中相位噪声的补偿办法，将一个OFDM符号内子载波分为两个组，分别进行判决导向估计，再将两组结果进行组合和选择，最后计算估计的数据平方误差，选择平方误差最小的作为结果，补偿相位噪声。其结果能够在一定程度抑制相位噪声。

发明内容中已经对本发明的详细步骤进行了说明，最终能够得到估计值和根据和取值不同，使用k₁₊组和k_1-组子载波分别进行判决导向估计，能够得到两组和的估计值，两组估计值中包含了较为准确的和估计值。下表1中总结了不同和真值情况下，估计和应使用的对应分组。符号表示拥有较大的正相位的情况，以此类推。

表1 和不同真值对应判决导向估计应使用的分组

通过图2可以看出，相位噪声严重限制空时差分系统的系统性能。判决导向估计和分组判决导向估计都能抑制相位噪声，一定程度补偿相位噪声带来的性能损失，且分组判决导向估计方案的抑制性能明显优于直接判决导向估计。经过相位噪声抑制后，直接判决估计的误码率平层大约相当于无相噪系统SNR＝17dB时的性能，而分组判决估计的误码率平层大约相当于无相噪系统SNR＝20dB时的性能。但是由于相位噪声的随机性，相位噪声的影响无法完全消除。

Claims (1)

1.一种差分空时编码中相位噪声补偿方法，该方法用于差分时空编码-正交频分复用系统，定义发送符号为其中U(n)是PSK调制的信号，为Alamouti矩阵，u₁(n)和u₂(n)表示相邻两个发送符号；定义信道矩阵λ_k为信道向量，信道矩阵满足Alamouti矩阵；接受机第k个子载波上收到的第n个符号矢量为：

其中，y_i(k)为第i个OFDM符号的第k个子载波上收到的无噪声数据，v_n(k)为相位噪声之后的白噪声，设定i＝1,2,3,4；

定义相位噪声模型为维纳模型，满足无限功率的零均值非平稳维纳过程，相位噪声表示为：

Φ(n)＝Φ(n-1)+△(n)

其中，△(n)为方差为2πβT_s的零均值高斯变量的相位增量；当存在相位噪声时，第n个OFDM符号中，第k个子载波上的接收信号为：

z_n(k)＝Θ_n(0)y_n(k)+F_n(k)+v_n(k),n＝1,2,3,4

F_n(k)为相位噪声引入的ICI分量，标量Θ_n(k)，n＝1,2,3,4，由第n个OFDM符号的相位噪声向量的DFT变换决定；

定义系统中4个相邻符号中，公共相位误差的值为：

其特征在于，包括以下步骤：

S1、发送信号至接收机，对于子载波k上发送的符号u₁(k)的检测量为：

其中，ε_a为多天线正交性被破坏后的天线间干扰，M₁(k)为ICI干扰，v₁(k)为差分解调噪声；MPSK星座点的增益系数A为：

其中和表示相位噪声真值，s₁和s₂表示差分编码后符号矩阵的元素；

由于接受信号主要受到相位噪声的影响，将ε_a，M₁(k)，v₁(k)均视为随机量，则接收子载波表示为：

其中，A₁和A₂表示增益系数，的导向由和决定；

S2、将一个OFDM符号内子载波分为两组：

定义分组规则为：

定义符号表示复数x的复角，其中表示接受符号与真实星座点的相位差的绝对值，将复角差大于等于零的子载波序号放入集合将复角差小于0的子载波序号放入集合

采用上述分组规则对步骤S1中的接收向量进行分组，获得两组分组数据：k₁₊和k_1-；

S3、使用k₁₊和k_1-两组子载波分别进行判决导向估计：

使用k₁₊和k_1-两组子载波分别进行判决导向估计获得两组和的估计值，和的估计结果表示为：

其中：

z_u,i＝[(|z₀₁(0)|²+|z₀₂(0)|²)u₁(0),(|z₀₁(1)|²+|z₀₂(1)|²)u₁(1),...,(|z₀₁(K-1)|²+|z₀₂(K-1)|²)u₁(K-1)]，

z_ij表示接收信号，是由k₁₊估计的，是由k_1-估计的；

S4、根据步骤S3中获得的估计值和进行组合后获得四种相位补偿方案，分别为：和采用最小均方误差的规则从四种可能的相位补偿方案中选择一种，作为估计的相位噪声真值用于补偿。