CN111884978B - 一种基于ofdm抗脉冲噪声的符号同步方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于OFDM抗脉冲噪声的符号同步方法，涉及无线通信技术领域。该发明方法通过SWC方法减少了来自接收机侧的脉冲噪声，采用了两阶段的互相关进行符号定时同步，利用穷举峰值搜索和平衡算法对定时度量的优化，成本函数综合考虑了信号的主峰、左右次峰以及左右次峰的相似度，能显著提高均方误差性能，方便得到精确的时频偏移估计和补偿，使OFDM技术在综合无线接入领域获得更加广泛的应用。

Description

一种基于OFDM抗脉冲噪声的符号同步方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体而言，涉及一种基于OFDM抗脉冲噪声的符号同步方法。

背景技术

正交频分复用(OFDM)技术是多载波传输方案的实现方式之一，OFDM技术的应用可以追溯到20世纪60年代，R.W.Chang在关于将带限信号综合用于多信道传输的论文中提出了一种在线性带限信道上同时传输多路信息的传输方法，它能同时避免子载波间干扰和符号间干扰。

OFDM技术是目前实现过程最为简单、应用最为广泛的一种多载波传输方案。它是将高速的数据流分成并行低速数据流，用它们去调制相互正交的子载波，从而形成多个并行发送的低速率数据流传输系统。该技术的能够对频谱资源进行最大化的利用，极大地提高了数据传输速率，并且信号的抗码间串扰能力和抗信道间干扰的能力较强，因此现行通信系统中多采用OFDM技术。但OFDM系统对时偏和频偏相当敏感，极易引起载波间干扰。因此，在OFDM通信系统中，精确的时频偏移估计和补偿显得十分重要，同步问题已成为OFDM系统研究的重要内容。

目前基于数字前导码的OFDM符号定时同步方案，可分为两类算法。第一种致力于设计一种特殊的前导结构。通常，前导码由两个相同的部分构成，并且可以通过在接收机处使用自相关或互相关来检测。Schmidl算法利用两个相同部分的自相关来减轻多径衰落的影响。然而，它的定时度量在正确定时位置附近有一个峰值平台，这给定时造成较大的模糊性。随后，Minn算法通过在保护间隔长度的窗口上平滑Schmidl算法中的定时度量，显著降低了估计方差，但是出现了多尖峰现象，对同步的精确度造成了影响。第二类是设计与前导码无关的方案。这些方案使用接收向量的Hadamard积及其循环移位来生成与前导码结构无关的新序列。此外，与前导码无关的方案可以使用多个候选子向量来降低信道失真度，但代价是计算复杂度高。

现有技术中，由于区域中的大量无线通信设备共享相同的频谱资源，当它们同时传输自己的信号时，往往会对每个接收机造成综合干扰。综合干扰具有非高斯性和脉冲性，这使得OFDM同步成为一项更具挑战性的任务。

发明内容

本发明在于提供一种基于OFDM抗脉冲噪声的符号同步方法，其能够缓解上述问题。

为了缓解上述的问题，本发明采取的技术方案如下：

一种基于OFDM抗脉冲噪声的符号同步方法，包括：

S1、对OFDM基带信号滑动窗口中的接收向量进行SWC处理，得到裁剪包络；

S2、根据时域纯前导码和裁剪包络的互相关，计算出第一互相关阶段的定时度量；

S3、根据信号优化峰值和第一互相关阶段的定时度量计算第二互相关阶段的定时度量；

S4、根据第一互相关阶段的定时度量的主峰、左右次峰以及左右次峰的相似度构造成本函数，根据所述成本函数，基于穷举峰值搜索和平衡算法对第二互相关阶段的定时度量进行优化，符号定时同步结束。

本方案的技术效果是：通过SWC方法减少了来自接收机侧的脉冲噪声，采用了两阶段的互相关进行符号定时同步，利用穷举峰值搜索和平衡算法对定时度量的优化，成本函数综合考虑了信号的主峰、左右次峰以及左右次峰的相似度，能显著提高均方误差性能，方便得到精确的时频偏移估计和补偿，使OFDM技术在综合无线接入领域获得更加广泛的应用。

进一步地，所述步骤S1中，设接收向量y_d＝[y(d)，y(d+1)，…，y(d+N_p-1)]，其中d为时刻点，接收向量y_d所在滑动窗口的长度为N_p，则对接收向量y_d执行的SWC定义如下：

其中，

是裁剪包络

的元素，∈{d，(d+1)，…，(d+N_p-1)}，δ_d＝кμ_d表示自适应剪裁阈值，к为自适应系数，

表示平均值，其中v_d＝ηv_d-1+(1-η)y(d),η为实验系数，取值范围为(0,1)。

本方案的技术效果是：平均值μ_d采用这种取值方式，能通过影响自适应裁剪阈值减少来自接收机侧的脉冲噪声。

更进一步地，所述步骤S2中，第一互相关阶段的定时度量M₁的计算公式如下：

其中，s为时域纯前导码。

更进一步地，述步骤S3中，第二互相关阶段的定时度量M₂的计算公式如下：

其中，Q_peak为信号优化峰值，其计算公式如下：

其中，M_r为参考度量，

为系数向量，ω₀,ω₁,ω₂,ω₃为实数，用于平衡四个峰值的振幅，

更进一步地，所述参考度量M_r的推导方法包括：

将时域纯前导码表示为s＝[s(0)，s(1)，…，s(N_p-1)]；

将传输前导码表示为s_p＝[s(N_p-G_p)，s(N_p-Gp-1)，…，s(0)，s(1)，…s(N_p-1)]，并构造一新的长度序列

根据长度序列

和时域纯前导码s之间的相关性推导参考度量M_r：

其中，0≤u≤2N_p+G_p-1。

更进一步地，所述步骤S4中，第二互相关阶段的定时度量的优化方法具体包括以下步骤：

1)、根据成本函数，基于穷举峰值搜索和平衡算法选择最优的系数向量

2)、将最优的系数向量

代入公式(4)中进行符号定时，完成第二互相关阶段的定时度量的优化。

本方案的技术效果是：构造了成本函数，并根据成本函数，基于EPSBA(穷举峰值搜索和平衡)算法，能够找到使两个非理想峰近似相等且不高于主峰的最优变量ω_1，opt和ω_2，opt，最后得到与精确的时间位置相关的最大峰值。

更进一步地，所述成本函数具体为：

其中，Γ_L(ω₁，ω₂)，Γ_R(ω₁，ω₂)均大于零，且分别为第一互相关阶段的定时度量的左次峰与主峰的比值，以及右次峰与主峰的比值；

表示第一互相关阶段的定时度量左右次峰的相似度。

本方案的技术效果是：该成本函数比较简单，能减少计算量，提高优化效率。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举本发明实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1是本发明实施例基于OFDM抗脉冲噪声的符号同步方法流程图；

图2是本发明实施例穷举峰值搜索和平衡算法的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参照图1，本发明实施例提供了一种基于OFDM抗脉冲噪声的符号同步方法，具体如下：

S1、对OFDM基带信号滑动窗口中的接收向量y_d进行SWC处理，得到裁剪包络。

在本实施例中，在多径信道下传播的OFDM基带信号可以表示为

其中，θ是相对于采样周期Ts归一化(去量纲，相对)的符号定时偏移，ε是相对于子载波间隔的归一化载波频率偏移，h(l)是具有l个多径的基带等效离散时间信道冲激响应，每个多径具有h_l个增益，延迟为τ_l＝T_s，其中l∈0,1,…,L,ω(n)是一个复对称α稳定噪声过程，其实部和虚部是独立同分布的，且每个都遵循单变量SαS分布(对称alpha稳定分布)，用S(α,γ)表示。由于IEEE 802.15.4g传输的数据包受到多径、频率选择性衰落和脉冲噪声的影响，同步是一个关键问题。同步可方便接收器检测帧的开始并校正STO和CFO错误。在此，我们只考虑OFDM符号定时的长训练域(LTF)。频域中还有四种选项，分别为128、64、32和16。经过FFT变换后，N_p＝2N样本的纯前导码由两个连续的时域基符号副本组成。在经过G_p＝2N_g个样本的CP(48us)之后，在样本(N_p+G_p)中，前导码的总持续时间为240us。

由于在加性高斯白噪声(AWGN)假设下设计的无线智能电表收发机，在暴露于脉冲噪声时，通常会出现严重的性能退化，在本实施例中，采用了滑动窗口限幅(SWC)方法来减轻接收机侧的脉冲噪声。在时刻d，在长度N_p的滑动窗口中对接收向量y_d＝[y(d)，y(d+1),…,y(d+N_p-1)]执行的SWC定义如下：

其中，

是裁剪包络

的元素，n∈{d,(d+1),…,(d+N_p-1)}，δ_d＝кμ_d表示自适应剪裁阈值，к为自适应系数，

表示平均值，其中v_d＝ηv_d-1+(1-η)y(d),η为实验系数，取值范围为(0,1)。

S2、根据时域纯前导码s和裁剪包络

的互相关，计算出第一互相关阶段的定时度量M₁。

在本实施例中，第一互相关阶段的定时度量M₁的计算公式如下：

S3、根据信号优化峰值和第一互相关阶段的定时度量计算第二互相关阶段的定时度量。

在本实施例中，第二互相关阶段的定时度量M₂的计算公式如下：

其中，Q_peak为信号优化峰值，是利用信号原始峰值M_peak的向量点积和系数向量

来计算的，其计算公式如下：

其中，ω₀,ω₁,ω₂,ω₃为实数，用于平衡四个峰值的振幅，M_r为参考度量，其推导方法如下：

将时域纯前导码表示为s＝[s(0),s(1),…,s(N_p-1)]；

将传输前导码表示为s_p＝[s(N_p-G_p),s(N_p-G_p-1),…，s(0)，s(1)，…s(N_p-1)]，并构造一新的长度序列

根据长度序列

和时域纯前导码s之间的相关性推导参考度量M_r：

其中，0≤u≤2N_p+G_p-1，参考度量M_r可以预先计算并为接收器所知。

在无噪声的非衰落信道中，当M₁＝M_peak＝[a,b,c,d]时，定时度量M₂可以得到其最大峰值，并且与相对于最大峰值的两个附近的子峰值共存。

当M₁＝[0，a，b，c]和M₁＝[b，c，d，0]时产生左、右副峰，其中

a＝M_r(G_p),

c＝M_r(G_p+N_p),

设M_2,L、M_2,m和M_2,R分别为M₂的左次峰、最大峰和右次峰的振幅。忽略式(3)中的归一化因子1/4，则M_2,L、M_2,m和M_2,R可表示为：

S4、根据第一互相关阶段的定时度量M₁的主峰、左右次峰以及左右次峰的相似度构造成本函数，根据成本函数，基于穷举峰值搜索和平衡算法对第二互相关阶段的定时度量进行优化，符号定时同步结束。

在本实施例中，通过选择最优系数向量

优化定时度量M₂，以使M₂最大，同时使M_2,L、M_2,R最小。

在本实施例中，成本函数的构造过程包括初始函数的构造以及函数的简化。所构造的初始成本函数如下：

之后对初始成本函数进行简化：

Γ(ω₀,ω₁,ω₂，ω₃)是一个非凸函数，并且用四个变量很难找到它的最小值。我们发现变量ω₀和ω₃对

的影响较小。因此设置ω₀＝0，ω₃＝0，并将Γ(0,ω₁,ω₂,0)缩写为Γ(ω₁,ω₂)，之后得到简化的成本函数

其中，Γ_L(ω₁,ω₂)，Γ_R(ω₁,ω₂)均大于零，且分别为第一互相关阶段的定时度量M₁的左次峰与主峰的比值，以及右次峰与主峰的比值；

表示第一互相关阶段的定时度量M₁左右次峰的相似度；

M_2，m＝b²ω₁+c²ω₂

且M_2,m，Γ_L(ω₁,ω₂)，Γ_R(ω₁,ω₂)均大于零，M_2,L为左次峰，M_2,R为右次峰，Γ(ω₁,ω₂)越小，符号定时性能越好。

在完成成本函数的构造后，则对第二互相关阶段的定时度量进行优化，具体如下：

1)、根据成本函数，基于穷举峰值搜索和平衡算法选择最优的系数向量

我们的目的是找到与精确的时间位置相关的最大峰值。然而，在低信噪比区域和非理想的信道条件下，两个非理想峰(左、右次峰)很有可能超过中心最大峰。因此，在本实施例中，采用如图2所示的穷举峰值搜索和平衡算法(EPSBA算法)推导最优变量ω_1,opt和ω_2,opt，即得到最优的系数向量

2)、将最优的系数向量

代入公式(4)中进行符号定时，得到第二互相关阶段最佳的定时度量M₂，完成第二互相关阶段的定时度量的优化，此时M₂的左右次峰在几乎相同的振幅下平衡良好。需要说明的是，矢量

可以在传输前离线优化，这仅由每个OFDM选项中的前导码结构确定。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于OFDM抗脉冲噪声的符号同步方法，其特征在于，包括：

S1、对OFDM基带信号滑动窗口中的接收向量进行SWC处理，得到裁剪包络；SWC表示滑动窗口限幅；

S2、根据时域纯前导码和裁剪包络的互相关，计算出第一互相关阶段的定时度量；

S3、根据信号优化峰值和第一互相关阶段的定时度量计算第二互相关阶段的定时度量；

S4、根据第一互相关阶段的定时度量的主峰、左右次峰以及左右次峰的相似度构造成本函数，根据所述成本函数，基于穷举峰值搜索和平衡算法对第二互相关阶段的定时度量进行优化，符号定时同步结束；

所述步骤S1中，设接收向量y_d＝[y(d),y(d+1)，…，y(d+N_p-1)]，其中d为时刻点，接收向量y_d所在滑动窗口的长度为N_p，则对接收向量y_d执行的SWC定义如下：

其中，

是裁剪包络

的元素，n∈{d，(d+1)，…，(d+N_p-1)}，δ_d＝кμ_d表示自适应剪裁阈值，к为自适应系数，

表示平均值，其中v_d＝ηv_d-1+(1-η)y(d),η为实验系数，取值范围为(0,1)；

所述步骤S2中，第一互相关阶段的定时度量M₁的计算公式如下：

其中，s为时域纯前导码；

所述步骤S3中，第二互相关阶段的定时度量M₂的计算公式如下：

其中，Q_peak为信号优化峰值，其计算公式如下：

其中，M_r为参考度量，

为系数向量，ω₀，ω₁，ω₂，ω₃为实数，用于平衡四个峰值的振幅，

所述步骤S4中，第二互相关阶段的定时度量的优化方法具体包括以下步骤：

1)、根据成本函数，基于穷举峰值搜索和平衡算法选择最优的系数向量

2)、将最优的系数向量

代入公式(4)中进行符号定时，完成第二互相关阶段的定时度量的优化；

所述成本函数具体为：

其中，Γ_L(ω₁，ω₂)，Γ_R(ω₁，ω₂)均大于零，且分别为第一互相关阶段的定时度量的左次峰与主峰的比值，以及右次峰与主峰的比值；

表示第一互相关阶段的定时度量左右次峰的相似度。

2.根据权利要求1所述基于OFDM抗脉冲噪声的符号同步方法，其特征在于，所述参考度量M_r的推导方法包括：

将时域纯前导码表示为s＝[s(0)，s(1)，…，s(N_p-1)]；

将传输前导码表示为s_p＝[s(N_p-G_p)，s(N_p-G_p-1)，…，s(0)，s(1)，…s(N_p-1)]，并构造一新的长度序列

根据长度序列

和时域纯前导码s之间的相关性推导参考度量M_r：

其中，0≤u≤2N_p+G_p-1。

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