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Abstract

本发明属于通信技术领域，具体的说是涉及一种OFDM系统接收机的定时频率同步方法。本发明提出的同步序列设计方法和相关运算方法，可以有效降低系统频偏对定时估计精度的影响，实现了有较大频偏的OFDM系统的准确定时，大大提高了定时的精准性。本发明利用长短序列结合的方式，实现了对较大频偏的正确估计，既扩大了频偏估计的范围，也保证了频偏估计的精度。

Description

一种OFDM系统接收机的定时频率同步方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，尤其针对有较大的系统频偏的多径信道，提出一种OFDM系统接收机的定时频率同步方法。
背景技术
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术具有频谱利用率高，抗衰落能力强等特点，目前己成为新一代移动通信的技术核心。同步误差是影响OFDM系统性能的一个重要因素，特别是在复杂多径环境中，较差的同步精度将严重恶化系统的最终性能。现有文献对OFDM同步技术进行了大量研究，按照同步的功能：可以分为定时同步、载波频率同步和采样时钟同步；按照同步的范围和精度分，分为粗同步和细同步；按照是否借助辅助数据来分，分为数据辅助同步方法和盲同步方法。其中，数据辅助同步方法的同步精度较高且计算复杂度较低，但是需要加入训练序列，一定程度上降低了数据传输效率。在数据辅助同步方法中，文献1“Robust frequency and timingsynchronization for OFDM(by Schmidl T.M,Cox.D.C.IEEE Trans.Commun,1997，45(12)：1613-1621.)”首先提出了利用两个OFDM符号作为训练序列进行时间和频率同步。第一个OFDM符号的前一半和后一半相同，可用于时间同步和频率精同步，利用前后两个符号间的关系进行频率粗同步。文献2“Pilot assisted channel estimation for OFDM inmobile cellular systems(by F.Tufvesson,T.Maseng.IEEE VTC,vol.3,pp.1639-1643,May 4-7,1997)”提出利用伪噪声(Pseudo-Noise,PN)序列作为训练序列，将接收信号和本地序列相关。这种方法的相关器结果有较大的输出峰值，通过最大值搜索找到同步位置，准确度较高但是计算量较大。文献3“A technique for orthogonal frequency divisionmultiplexing frequency offset correction(by Paul H.Moose.IEEE Trans.Commun,1994，42(10)：2908-2914)”提出在发射端发送两个重复的OFDM序列，在接收端利用这两个重复序列的相位差来估计频偏，这种方法的频偏估计精度较高，但是频偏的估计范围不大于0.5个子载波间隔，若缩短训练序列的时间周期，频偏估计范围可得到增大，但是估计精度将会降低。
此外，在复杂多径环境中，现有的OFDM同步算法存在以下问题：(1)现有的同步算法在定时同步时往往是寻找相关峰最大值，通过最大值位置来确定数据的起始位置，但是在多径衰落信道中，能量最强的径可能不是第一条径，当使用现有同步算法时会定位到非第一条径的其他径上，造成定时出错，带来系统性能的严重恶化；(2)现有的基于数据辅助的相关同步算法，频偏估计范围较小，且在系统频偏较大时，定时会不准确，进而影响频偏估计的精度。
发明内容
本发明提供了一种含有较大系统频偏的OFDM系统中接收机的定时频率同步方案，包括以下步骤：
步骤1：生成同步序列c1(k)和c2(k)。
假设OFDM符号长度为N，同步序列由c1(k)和c2(k)两部分组成。
序列c1(k)由4段ZC序列组成，序列c1(k)的长度为N，令N1＝N/4，有序列：
其中，li(k)＝exp(jπrik2/N1),k＝0,1,…,N1-1,i＝1,…,4。ri是不同ZC序列根指数，取值为与N1互质的不同正整数。
序列c2(k)由1段ZC序列组成，长度为N2＝N/2，其表达为：
c2(k)＝exp(jπr5k2/N2),k＝0,1,…,N2-1 (2)
其中，r5是与N2互质的正整数。
利用生成的序列c1(k)和c2(k)进行拼装，构成发射机的同步序列，拼装方式如图1，发射机的同步序列在进入信道前与数据组帧后，与有效传输数据一起被发射出去。
步骤2：假设接收机收到的信号序列为y(k)，将本地序列c1(k)与接收序列y(k)进行相关运算，相关函数为：
其中，c1 *(k)是c1(k)的共轭。
设置合适的相关门限th，当|P(d)|2/N2＞th且|P(d+N)|2/N2＞th时，认为检测到相关峰，当前位置即为定时同步位置，记为
步骤3：由步骤2得到的数据起始位置即为接收信号中c2(k)的起始位置，对该部分信号做以下运算：
由式(4)和(5)可得到系统频偏的粗估计值当OFDM符号长度为N时，的估计范围为±1个子载波。
步骤4：利用频偏粗估计值对接收信号中c1(k)部分进行频偏补偿，即：
再利用补偿后的序列对残留频偏进行估计，即：
其中，即是对残留频偏的第二次精估计，估计范围为±0.5个子载波。
步骤5：通过两次频偏估计，实现对较大系统频偏的精准估计，当前频偏的实际估计值即为：
再利用式(10)对频偏估计值进行滤波，进一步减小频偏估计值的波动：
其中λ为平滑系数，即为当前帧最终的频偏估计值，用于接收信号的频偏补偿。
本发明的有益效果为：
本发明提出的同步序列设计方法和相关运算方法，可以有效降低系统频偏对定时估计精度的影响，实现了有较大频偏的OFDM系统的准确定时，大大提高了定时的精准性。
本发明利用长短序列结合的方式，实现了对较大频偏的正确估计，既扩大了频偏估计的范围，也保证了频偏估计的精度。
附图说明
图1同步序列生成示意图
图2定时估计的NRMSE的仿真结果
图3频偏估计的RMSE的仿真结果。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细描述，以便本领域的技术人员能够更好地理解本发明。
实施例
本实施方式采用Matlab R2014a仿真平台进行运行实验。
实施例中的方案系统参数如下：OFDM子载波数N＝512，信道采样频率为22.5MHz，信道模型为三径的莱斯信道，莱斯因子为20，最大时延扩展为5us，弥散多普勒功率谱为典型Jakes谱，最大多普勒频移为150Hz，信道中所叠加的噪声为加性高斯白噪声。
步骤1：生成同步序列c1(k)和c2(k)。
利用式(1)和(2)生成序列c1(k)和c2(k)，其中c1(k)的长度为N＝512，由长度为N1＝128的ZC序列构成，根指数分别取r1＝127,r2＝125,r3＝123,r4＝121。c2(k)的长度为N2＝256，根指数取r5＝255。同步序列生成后，按图1的方式在发射机进行拼装，然后发射出去。
步骤2：在接收端产生相同的序列c1(k)，利用式(3)进行相关计算得到相关值P(d)，通过判断|P(d)|2/N2＞th且|P(d+N)|2/N2＞th，确定定时同步位置，记为根据不同的信噪比，门限th的取值在[0.35,0.6]内变化。
步骤3：利用接收到的信号序列由式(4)和(5)进行频偏粗估计值
步骤4：利用频偏粗估计值对接收信号序列频偏补偿，得到补偿后的信号利用由式(7)和(8)进行残留频偏精估计，得到估计值
步骤5：通过两次频偏估计，得到当前的频偏估计值即为利用式(10)对当前频偏估计值滤波，其中平滑系数取λ＝0.5，得到当前帧最终的频估计值
利用估计出的频偏对时间同步后的信号进行频偏补偿后，输出做信号检测解调。
采用本发明所述方法进行仿真测试，定时估计的NRMSE的仿真结果如图2所示，这里设置传统的Schmidl方法序列长度为1536，与改进方法序列长度一致。由图可知，本发明提出的定时估计方法的NRMSE始终为0，优于传统的Schmidl方法。频偏估计的RMSE的仿真结果如图3所示，这里分别以归一化频偏CFO＝0.25和CFO＝0.9为例。其中Schmidl方法的频偏估计范围与序列长度有关，这里取长度为1536时，频偏估计范围为[-1/3,1/3]，而本发明提出的频偏估计方法的估计范围为[-1,1]，且该方法的频偏估计精度与Schmidl方法基本一致。因此，本发明提出的频偏估计方法优于传统的Schmidl方法。

Claims (1)

1.一种OFDM系统接收机的定时频率同步方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：生成同步序列c1(k)和c2(k)：
设OFDM符号长度为N，同步序列由c1(k)和c2(k)两部分组成；其中，
序列c1(k)由4段ZC序列组成，序列c1(k)的长度为N，令N1＝N/4，有序列：
其中，li(k)＝exp(jπrik2/N1),k＝0,1,…,N1-1,i＝1,…,4；ri是不同ZC序列根指数，取值为与N1互质的不同正整数；
序列c2(k)由1段ZC序列组成，长度为N2＝N/2，其表达为：
c2(k)＝exp(jπr5k2/N2),k＝0,1,…,N2-1 (2)
其中，r5是与N2互质的正整数；
利用生成的序列c1(k)和c2(k)进行拼装，构成发射机的同步序列，拼装方式为：[c1(k)c1(k) c2(k) c2(k)]，发射机的同步序列在进入信道前与数据组帧后，与有效传输数据一起被发射出去；
步骤2：设接收机收到的信号序列为y(k)，将本地序列c1(k)与接收序列y(k)进行相关运算，相关函数为：
其中，c1 *(k)是c1(k)的共轭；
设置相关门限th，当|P(d)|2/N2>th且|P(d+N)|2/N2>th时，认为检测到相关峰，当前位置即为定时同步位置，记为
步骤3：由步骤2得到的数据起始位置 即为接收信号中c2(k)的起始位置，对该部分信号做以下运算：
由式(4)和(5)得到系统频偏的粗估计值当OFDM符号长度为N时，的估计范围为±1个子载波；
步骤4：利用频偏粗估计值对接收信号中c1(k)部分进行频偏补偿，即：
再利用补偿后的序列对残留频偏进行估计，即：
其中，即是对残留频偏的第二次精估计，估计范围为±0.5个子载波；
步骤5：通过两次频偏估计，实现对较大系统频偏的精准估计，当前频偏的实际估计值即为：
再利用式(10)对频偏估计值进行滤波，进一步减小频偏估计值的波动：
其中λ为平滑系数，即为当前帧最终的频偏估计值，用于接收信号的频偏补偿。
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