CN111147123A - 一种低轨卫星宽带ofdm通信系统的载波同步方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及OFDM载波同步技术领域,具体涉及一种低轨卫星宽带OFDM通信系统的载波同步方法;针对低轨卫星信道大多普勒频移及其频偏变化率的特征,采用两个长度相等且相互共轭的CAZAC序列设计训练序列,利用接收端的本地CAZAC序列与接收到的信号,可以同时估计出定时偏差和整数倍频偏,当定时偏差得到准确的修正时,然后,再利用训练序列中的共轭部分和本地训练序列可以实现小数倍频偏估计,最后,利用残余频偏造成解调数据相位旋转的特点估算出频偏值,实现对残余频偏的跟踪,从而有效地提高了低轨卫星宽带OFDM通信系统的性能。
Description
技术领域
本发明涉及OFDM载波同步技术领域,具体涉及一种低轨卫星宽带OFDM通信系统的载波同步方法。
背景技术
在未来空天地移动通信中,低轨卫星通信起着越来越重要的作用。与地面通信系统相比,低轨卫星通信的覆盖面积更广,更适合在沙漠、深林、高原等无人区进行全球通信;与高轨卫星通信系统相比,低轨卫星通信具有路径衰耗小、传输时延短、研制周期短、发射成本低等优点。因此,对低轨卫星通信进行研究和设计为构建空天地一体化通信具有深远的意义。
随着移动互联网、智能终端在日常生活中的逐渐普及,人们对高速率、高质量的数据传输需求日益加大,低轨卫星通信作为构建全球无缝网络的重要一环,需要具备数据高速率传输的能力。为了提升卫星系统的传输能力,正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing,OFDM)技术被建议在低轨卫星通信上使用。低轨卫星通信系统采用OFDM技术,不但可以有效提升卫星系统的频带资源利用效率,而且还有利于与地面移动网络融合,优势明显。
然而,在OFDM用于低轨卫星通信系统时,对载波频差敏感这一缺点表现得尤为突出。由于低轨卫星相对于地面终端有非常高的运动速度,因此即使接收卫星信号的终端保持位置不变,收到的信号频率与卫星发送端的载波频率之间也会产生相当大的多普勒频移,而且低轨卫星距离移动终端相比地面基站要远的多,信噪比很低。大的频移和低信噪比对系统的载波同步,提出了更为严格的要求。
目前,在卫星通信系统中研究最多的是基于训练序列的OFDM载波同步算法,其基本思想是将训练序列放置于每一帧数据的起始处,用于载波同步。这种方法虽然会占用额外频带资源,但可以快速、有效地实现载波同步,其代价是可以接受的。然而,未考虑低轨卫星通信有相当大的多普勒频移及其频偏变化率等特点。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明提供一种低轨卫星宽带OFDM通信系统的载波同步方法,能够有效进行估计低轨卫星通信的大多普勒频移及其频偏变化率,并进行补偿。
一方面,本发明提供了一种低轨卫星宽带OFDM通信系统的载波同步方法,所述方法包括如下述步骤:
S1:输入信号r(n)经过相关窗R1运算,得到相关峰搜索窗的起始位置d′1;
S2:输入信号r(n)延迟N个符号经过相关窗R2运算,得到相关峰搜索窗的起始位置d′2;
可选的,s(n)进行FFT变换处理得到x(n),其中FFT运算表达式为:
其中,∑(*)为求和运算。
可选的,所述相关窗R1运算和相关窗R2运算的计算公式F1(d′)和F2(d′)分别为:
其中,c*(n)为c(n)的共轭。
可选的,所述相关窗R1运算和相关窗R2运算的相关峰d′1和d′2位置计算公式分别为:
d′1=max(F1(d′))
d′2=max(F2(d′))
其中,max(*)为最大值函数。
其中,angle(*)为取角度函数。
可选的,所述对残余频偏的跟踪的方法包括如下步骤:
本发明的有益效果体现在:
(1)采用CAZAC序列设计训练序列,所得符号定时估计曲线尖锐,不存在定时模糊问题。
(2)采用两个长度相等且相互共轭的CAZAC序列设计训练序列,利用接收端的本地CAZAC序列与接收到的信号,可以同时估计出定时偏差和整数倍频偏。
(3)所提算法的整数倍频偏估计在时域完成,更利于快速捕获。
(4)所提残余频偏跟踪算法,该算法基于判决反馈的思想,利用残余频偏造成解调数据相位旋转的特点估算出频偏值,并在时域补偿跟踪,更利于快速跟踪。
(5)所提算法跟踪性能优于判决反馈频域补偿跟踪算法,无需导频辅助,不会消耗额外的频带资源,并且计算复杂度也不高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中,类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中,各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1是本发明低轨卫星宽带OFDM通信系统的载波同步方法的应用模型图;
图2是本发明两个长度相等且相互共轭的CAZAC序列的结构图;
图3是本发明两个长度相等且相互共轭的CAZAC序列的自相关函数图;
图4是本发明低轨卫星宽带OFDM通信系统的载波同步方法的应用误码率仿真结果图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,因此只作为示例,而不能以此来限制本发明的保护范围。
需要注意的是,除非另有说明,本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
目前,在卫星通信系统中研究最多的是基于训练序列的OFDM载波同步算法,其基本思想是将训练序列放置于每一帧数据的起始处,用于载波同步;这种方法虽然会占用额外频带资源,但可以快速、有效地实现载波同步,其代价是可以接受的;然而,未考虑低轨卫星通信有相当大的多普勒频移及其频偏变化率等特点;为了解决上述问题,所以有必要,研制一种低轨卫星宽带OFDM通信系统的载波同步方法,有效地提高了低轨卫星宽带OFDM通信系统的性能。
本发明具体实施方式提供一种低轨卫星宽带OFDM通信系统的载波同步方法,该方法如图1-4所示,包括如下步骤:
在步骤S1中,输入信号r(n)经过相关窗R1运算,得到相关峰搜索窗的起始位置d′1。
在本发明实施例中,接受输入的输入信号r(n);所述CAZAC序列的c(n)表达式为:其中,exp(*)为自然数指数;所述相关窗R1运算的计算F1(d′)公式为:所述相关窗R1运算的相关峰d′1位置计算公式分别为:d′1=max(F1(d′)),其中,max(*)为最大值函数。
在步骤S2中,输入信号r(n)延迟N个符号经过相关窗R2运算,得到相关峰搜索窗的起始位置d′2。
在本发明实施例中,所述CAZAC序列的c(n)表达式为:其中,exp(*)为自然数指数;所述相关窗R2运算的计算F2(d′)公式为:其中,c*(n)为c(n)的共轭;所述相关窗R2运算的相关峰d′2位置计算公式分别为:d′2=max(F2(d′)),其中,max(*)为最大值函数。
其中,angle(*)为取角度函数。
在本发明实施例中,s(n)进行FFT变换处理得到x(n),其中FFT运算表达式为:
其中,∑(*)为求和运算。
本发明设计了一种低轨卫星宽带OFDM通信系统的载波同步方法,基于采用两个长度相等且相互共轭的CAZAC序列设计训练序列,可以同时估计出定时偏差和整数倍频偏,以及可以实现小数倍频偏估计,同时,可实现对残余频偏的跟踪方法。通过采用CAZAC序列设计训练序列,所得符号定时估计曲线尖锐,不存在定时模糊问题。通过采用两个长度相等且相互共轭的CAZAC序列设计训练序列,利用接收端的本地CAZAC序列与接收到的信号,可以同时估计出定时偏差和整数倍频偏。通过所提算法的整数倍频偏估计在时域完成,更利于快速捕获。通过所提残余频偏跟踪算法,该算法基于判决反馈的思想,利用残余频偏造成解调数据相位旋转的特点估算出频偏值,并在时域补偿跟踪,更利于快速跟踪。通过所提算法跟踪性能优于判决反馈频域补偿跟踪算法,无需导频辅助,不会消耗额外的频带资源,并且计算复杂度也不高。针对低轨卫星信道大多普勒频移及其频偏变化率的特征,采用两个长度相等且相互共轭的CAZAC序列设计训练序列,利用接收端的本地CAZAC序列与接收到的信号,可以同时估计出定时偏差和整数倍频偏,当定时偏差得到准确的修正时,然后,再利用训练序列中的共轭部分和本地训练序列可以实现小数倍频偏估计,最后,利用残余频偏造成解调数据相位旋转的特点估算出频偏值,实现对残余频偏的跟踪,从而有效地提高了低轨卫星宽带OFDM通信系统的性能。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围,其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (8)
1.一种低轨卫星宽带OFDM通信系统的载波同步方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
S1:输入信号r(n)经过相关窗R1运算,得到相关峰搜索窗的起始位置d′1;
S2:输入信号r(n)延迟N个符号经过相关窗R2运算,得到相关峰搜索窗的起始位置d′2;
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述相关窗R1运算和相关窗R2运算的相关峰d′1和d′2位置计算公式分别为:
d′1=max(F1(d′))
d′2=max(F2(d′))
其中,max(*)为最大值函数。
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