CN109218247B - 基于新型同步序列的定时同步方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于新型同步序列的定时同步方法,包括构造基础序列;构成同步起始序列和同步结束序列;将同步起始序列和同步结束序列拼接得到定时同步序列并发送给接收端;接收端接收定时同步序列并计算相关函数和归一化能量项;计算判决函数;对判决函数与同步搜索起始条件的关系、同步搜索结束条件的关系进行判别;输出同步定时位置的估计值,完成定时同步。本发明通过对基础序列进行重复并加扰,在保留各重复段之间良好相关性的同时降低接收端检测时出现误同步及漏同步的概率;将相关函数前后计算项的差异最大化,消除峰值平台区域及副峰,能够在输出高精度的同步定时位置的估计结果的同时有效抵御恶劣信道环境对系统同步位置判定的干扰。
Description
技术领域
本发明具体涉及一种基于新型同步序列的定时同步方法。
背景技术
OFDM系统传输是以OFDM符号作为基本单位来传输的,由于非理想传输信道存在时延与噪声干扰,可能导致接收数据的起始位置无法确定,影响数据的可靠传输。因此,同步性能的好坏将直接影响整个通信系统的质量。
OFDM系统的同步问题可以分为时域同步和频域同步两类。时域同步过程通过确定OFDM系统的帧或符号边界及其最佳采样时钟来克服ISI和ICI;频域同步是通过接收信号对系统的载波频率偏移进行估计和校正,确保子载波之间的正交性得到满足,从而完成系统解调过程。
时域同步的目的是在接收的时域数据流中准确估计出帧或者符号的起始位置,从而进行准确的解调。根据功能又可将时域同步分为帧同步和符号同步。在接收端,用来确定帧起始位置的同步过程称为帧同步,用于确定数据符号起始位置的同步过程称为符号同步。
现有的同步序列构造方式及检测方法,虽然能够在特定条件下满足同步性能的要求,但其缺点也十分明显,例如:Schmidl&Cox同步算法的定时位置存在“峰值平台区域”,造成定时位置估计不准确;Minn算法较Schmidl&Cox算法消除了峰值平台区域,但存在较多旁峰,在低信噪比条件下,仍然容易造成定时不准确;Park算法在Minn算法的基础上进行了改进,降低了旁峰的峰值,但其在低信噪比条件下的性能仍然不理想。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够在较低的信噪比条件下也能够稳定的输出高精度的定时位置估计结果的基于新型同步序列的定时同步方法。
本发明提供的这种基于新型同步序列的定时同步方法,包括如下步骤:
S1.构造基础序列;
S2.对步骤S1构造的基础序列进行运算从而构成同步起始序列;
S3.对步骤S1构造的基础序列进行第二运算从而构成同步结束序列;
S4.将步骤S2构成的同步起始序列和步骤S3构成的同步结束序列进行拼接得到定时同步序列,并发送给接收端;
S5.接收端接收到定时同步序列,并计算相关函数和归一化能量项;
S6.根据步骤S5得到的相关函数和归一化能量项,计算判决函数;
S7.对判决函数与同步搜索起始条件的关系进行判别;
S8.根据步骤S7的判别结果,再次对判决函数与同步搜索结束条件的关系进行判别;
S9.根据步骤S8的判别结果,输出同步定时位置的估计值,从而完成基于新型同步序列的定时同步。
步骤S1所述的基础序列,具体为满足如下算式的基础序列:
P(n)=P(N+1-n)*
式中P(n)为基础序列P中第n个元素,N为基础序列的长度,P()*为共轭运算。
步骤S2所述的对基础序列进行运算从而构成同步起始序列,具体为采用如下步骤构造同步起始序列:
A.将基础序列重复M次,从而形成M段基础序列;
B.将步骤A得到的M段基础序列,采用如下算式进行逐段加扰,从而构成同步起始序列:
SYNCPm=(2×s(k)m-1)×Pm
式中SYNCPm为同步起始序列的第m段;s(k)m为第m段加扰时的加扰伪随机序列且取值为0或1;Pm为M段基础序列中的第m段;m的取值为1,2,...,M。
步骤S3所述的对基础序列进行第二运算从而构成同步结束序列,具体为采用如下算式构造同步结束序列:
SYNCM=-1×P*
式中SYNCM为同步结束序列,P*为对基础序列P进行共轭运算。
步骤S5所述的计算相关函数,具体为采用如下算式计算相关函数:
式中C(n)为相关函数;N为基础序列的长度;R为接收的定时同步序列;(A)*为对序列A进行共轭运算,d表示接收定时同步序列的延迟。
步骤S5所述的计算归一化能量项,具体为采用如下算式计算归一化能量项:
式中E(n)为归一化能量项;n为接收定时同步的样本计数;d表示接收定时同步序列的延迟;N为基础序列的长度;R为接收的定时同步序列。
步骤S6所述的计算判决函数,具体为采用如下算式计算判决函数:
式中J(n)为判决函数;C(n)为相关函数;E(n)为归一化能量项。
步骤S7所述的对判决函数与同步搜索起始条件的关系进行判别,具体为采用如下规则进行判别:
若判决函数在连续时间内,超过事先设定的第一阈值的次数大于或等于事先设定的第二阈值,则认定判决函数满足同步搜索起始条件,继续进行后续的操作;否则,则返回步骤S5,重新接收后续的同步定时序列。
步骤S8所述的对判决函数与同步搜索结束条件的关系进行判别,具体为采用如下规则进行判别:
若判决函数小于事先设定的第三阈值,则在事先设定的连续时间窗口内搜索判决函数的最小值,并将该最小值所对应的时刻作为最终的同步定时位置估计值;
若判决函数大于或等于事先设定的第三阈值,则输出同步定时位置的估计值为事先约定的固定值(如-1),并退出本次搜索,重新开始新一轮的搜索。
本发明提供的这种基于新型同步序列的定时同步方法,通过对基础序列进行重复并加扰,在保留各重复段之间良好相关性的同时,还能降低接收端检测时出现误同步及漏同步的概率;本发明通过独特的设计,将相关函数的前后计算项的差异进行最大化,达到了消除“峰值平台区域”及副峰的目的,能够在输出高精度的同步定时位置的估计结果的同时有效抵御恶劣信道环境对系统同步位置判定的干扰。
附图说明
图1为本发明方法的方法流程示意图。
图2为本发明方法与现有技术的同步正确率性能对比示意图。
具体实施方式
如图1所示为本发明方法的方法流程示意图:本发明提供的这种基于新型同步序列的定时同步方法,包括如下步骤:
S1.构造基础序列;基础序列为满足如下算式的基础序列:
P(n)=P(N+1-n)*
式中P(n)为基础序列P中第n个元素,N为基础序列的长度,P()*为共轭运算;
比如:首先,在奇数位置上的子载波上填0,在偶数位置上的子载波上填实伪随机训练PN,形成频域序列C,其表达式如下:
C=[c0,0,c1,0,c2,0,...,cN-2,0,]
然后将序列C做逆离散傅里叶变换(IDFT),得到基础序列P,其表达式如下:
P=IDFT(C);
S2.对步骤S1构造的基础序列进行运算从而构成同步起始序列;具体为采用如下步骤构造同步起始序列:
A.将基础序列重复M次,从而形成M段基础序列;
B.将步骤A得到的M段基础序列,采用如下算式进行逐段加扰,从而构成同步起始序列:
SYNCPm=(2×s(k)m-1)×Pm
式中SYNCPm为同步起始序列的第m段;s(k)m为第m段加扰时的加扰伪随机序列且取值为0或1;Pm为M段基础序列中的第m段;m的取值为1,2,...,M;
比如,若系统采用的重复次数M=9,加扰伪随机序列s(k)的取值为s(k)=[0,1,1,0,1,0,1,0,0],则所产生的SYNCP可表示为:
SYNCP=[-P,P,P,-P,P,-P,P,-P,-P,];
S3.对步骤S1构造的基础序列进行第二运算从而构成同步结束序列;具体为采用如下算式构造同步结束序列:
SYNCM=-1×P*
式中SYNCM为同步结束序列,P*为对基础序列P进行共轭运算;
S4.将步骤S2构成的同步起始序列和步骤S3构成的同步结束序列进行拼接得到定时同步序列,并发送给接收端;
采用上述步骤构造的同步序列,优势在于各段之间良好的自相关性与互相关性得到了保留,能降低接收端检测时出现误同步及漏同步的概率;
S5.接收端接收到定时同步序列,并计算相关函数和归一化能量项;
采用如下算式计算相关函数:
式中C(n)为相关函数;N为基础序列的长度;R为接收的定时同步序列;(A)*为对序列A进行共轭运算,d表示接收定时同步序列的延迟;
相关函数C(n)及其下一时刻计算值C(n+1)的每一项求和计算都不同,因此相邻点的计算值差别较大,达到消除副峰的目的;
采用如下算式计算归一化能量项:
式中E(n)为归一化能量项;n为接收定时同步的样本计数;d表示接收定时同步序列的延迟;N为基础序列的长度;R为接收的定时同步序列;
S6.根据步骤S5得到的相关函数和归一化能量项,计算判决函数;具体为采用如下算式计算判决函数:
式中J(n)为判决函数;C(n)为相关函数;E(n)为归一化能量项;
S7.对判决函数与同步搜索起始条件的关系进行判别;具体为采用如下规则进行判别:
若判决函数在连续时间内,超过事先设定的第一阈值的次数大于或等于事先设定的第二阈值,则认定判决函数满足同步搜索起始条件,继续进行后续的操作;否则,则返回步骤S5,重新接收后续的同步定时序列;
同步搜索起始条件的目的在于降低信道中偶发噪声对于同步检测的干扰,降低接收端同步检测产生错误同步的概率;
S8.根据步骤S7的判别结果,再次对判决函数与同步搜索结束条件的关系进行判别;具体为采用如下规则进行判别:
若判决函数小于事先设定的第三阈值,则在事先设定的连续时间窗口内搜索判决函数的最小值,并将该最小值所对应的时刻作为最终的同步定时位置估计值;
若判决函数大于或等于事先设定的第三阈值,则输出同步定时位置的估计值为事先约定的固定值(如-1),退出本次搜索,重新开始新一轮的搜索。
同步搜索结束条件通过设置连续时间窗口,解决了“峰值平台区域”所带来的定时位置估计不准的问题,进一步提升了定时位置估计值的准确性;
S9.根据步骤S8的判别结果,输出同步定时位置的估计值,从而完成基于新型同步序列的定时同步。
上述的简述过程,能够降低信道中偶发噪声对于同步检测的干扰,解决了“峰值平台区域”所带来的定时位置估计不准的问题,并且提升了定时位置估计值的准确性。
如图2所示为本发明方法与现有技术的同步正确率性能对比示意图:
使用Matlab仿真软件搭建了所述同步序列及其检测方法,并与Schmidl&Cox序列及其检测方法进行了性能对比。
在本实施例中,发送端同步序列的构造方法,其中基础序列P的长度N=16,重复次数M=36,加扰伪随机序列s(k)的值为[0,1,1,0,1,0,1,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,1,0,1,1,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,1]。
在本实施例中,接收端同步序列的检测方法,其中基础序列P的长度N=16。
图2为本发明所述方法与Schmidl&Cox方法在不同的SNR下进行1000次仿真的正确同步率曲线图。由图中可以看出,本发明方法,相对Schmidl&Cox方法,在SNR=-5dB的恶劣信道环境下,其找到正确同步定时位置的概率高出13%;在SNR>1dB的较好环境中,两种方法的同步定时位置估计值与理论值较为接近,同步正确率接近100%。
Claims (7)
1.一种基于新型同步序列的定时同步方法,包括如下步骤:
S1.构造基础序列;
S2.对步骤S1构造的基础序列进行运算从而构成同步起始序列;具体为采用如下步骤构造同步起始序列:
A.将基础序列重复M次,从而形成M段基础序列;
B.将步骤A得到的M段基础序列,采用如下算式进行逐段加扰,从而构成同步起始序列:
SYNCPm=(2×s(k)m-1)×Pm
式中SYNCPm为同步起始序列的第m段;s(k)m为第m段加扰时的加扰伪随机序列且取值为0或1;Pm为M段基础序列中的第m段;m的取值为1,2,...,M;
S3.对步骤S1构造的基础序列进行第二运算从而构成同步结束序列;具体为采用如下算式构造同步结束序列:
SYNCM=-1×P*
式中SYNCM为同步结束序列,P*为对基础序列P进行共轭运算;
S4.将步骤S2构成的同步起始序列和步骤S3构成的同步结束序列进行拼接得到定时同步序列,并发送给接收端;
S5.接收端接收到定时同步序列,并计算相关函数和归一化能量项;
S6.根据步骤S5得到的相关函数和归一化能量项,计算判决函数;
S7.对判决函数与同步搜索起始条件的关系进行判别;
S8.根据步骤S7的判别结果,再次对判决函数与同步搜索结束条件的关系进行判别;
S9.根据步骤S8的判别结果,输出同步定时位置的估计值,从而完成基于新型同步序列的定时同步。
2.根据权利要求1所述的基于新型同步序列的定时同步方法,其特征在于步骤S1所述的基础序列,具体为满足如下算式的基础序列:
P(n)=P(N+1-n)*
式中P(n)为基础序列P中第n个元素,N为基础序列的长度,P()*为共轭运算。
6.根据权利要求5所述的基于新型同步序列的定时同步方法,其特征在于步骤S7所述的对判决函数与同步搜索起始条件的关系进行判别,具体为采用如下规则进行判别:
若判决函数在连续时间内,超过事先设定的第一阈值的次数大于或等于事先设定的第二阈值,则认定判决函数满足同步搜索起始条件,继续进行后续的操作;否则,则返回步骤S5,重新接收后续的同步定时序列。
7.根据权利要求6所述的基于新型同步序列的定时同步方法,其特征在于步骤S8所述的对判决函数与同步搜索结束条件的关系进行判别,具体为采用如下规则进行判别:
若判决函数小于事先设定的第三阈值,则在事先设定的连续时间窗口内搜索判决函数的最小值,并将该最小值所对应的时刻作为最终的同步定时位置估计值;
若判决函数大于或等于事先设定的第三阈值,则输出同步定时位置的估计值为事先约定的固定值,退出本次搜索,重新开始新一轮的搜索。
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