CN111884979B - 一种基于ofdm智能电网抗脉冲噪声的符号同步方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于OFDM智能电网抗脉冲噪声的符号同步方法,涉及智能电网无线通信技术领域。该方法包括: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;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;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;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,能显著提高均方误差性能,适用于实际的SM无线收发器设计。

Description

一种基于OFDM智能电网抗脉冲噪声的符号同步方法
技术领域
本发明涉及智能电网无线通信技术领域,具体而言,涉及一种基于OFDM智能电网抗脉冲噪声的符号同步方法。
背景技术
智能电网已经开始在大规模、低功耗的无线数据通信中应用,它采用先进的通信技术和现代控制技术,优化电力系统和电网的多种运行方式。智能电网网络由三部分组成:家庭区域网(HAN)、邻域网(NAN)和广域网(WAN)。NAN在客户场所和公用控制中心的数百万智能电表(SMs)之间收集大量各种类型的数据和分发重要的控制信号,并实现智能电网广域网(WAN)和家庭区域网(HAN)之间的通信鸿沟。
智能电网NAN通常包含大量部署在大型复杂地理区域的通信节点。目前无线通信技术是NAN在分布域中覆盖最后一英里通信的唯一实用解决方案,它形成了一个无线邻域网(WNAN)。WNAN可以看作是一个典型的无线自组织网络,具有密集部署的无线智能电表。IEEE 802.11s和IEEE 802.15.4g无线智能计量公用网络(SUN)是智能电网WNAN采用的两种较好的通信标准.IEEE802.15.4g SUN支持三个备用物理层(PHY),即多速率和多区域频移键控(MR-FSK),多速率多区域偏移正交相移键控(MR-O-QPSK)和多速率多区域正交频分复用(MR-OFDM)。其中,多速率多区域正交频分复用(MR-OFDM),利用正交重叠信号的传输优势,以更高的频谱效率提供更高的数据速率。然而,正交性会被符号时间偏移(STO)和载波频率偏移(CFO)的OFDM同步误差破坏。
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。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,由于区域中的大量智能电表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智能电网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智能电网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、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,能显著提高均方误差性能,适用于实际的SM无线收发器设计。
进一步地,所述步骤S1中,设接收向量yd=[y(d),y(d+1),…,y(d+Np-1)],其中d为时刻点,接收向量yd所在滑动窗口的长度为Np,则对接收向量yd执行的SWC定义如下:
Figure BDA0002610944850000021
其中,
Figure BDA0002610944850000022
是裁剪包络
Figure BDA0002610944850000023
的元素,∈{d,(d+1),…,(d+Np-1)},δd=кμd表示自适应剪裁阈值,
Figure BDA0002610944850000024
к为自适应系数。
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:
Figure BDA0002610944850000031
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:
Figure BDA0002610944850000032
其中,Qpeak为信号优化峰值,其计算公式如下:
Figure BDA0002610944850000033
其中,Mr为参考度量,
Figure BDA0002610944850000034
为为系数向量,ω0123为实数,用于平衡四个峰值的振幅,
Figure BDA0002610944850000035
Figure BDA0002610944850000036
更进一步地,所述参考度量Mr的推导方法包括:
将时域纯前导码表示为s=[s(0),s(1),…,s(Np-1)];
将传输前导码表示为sp=[s(Np-Gp),s(Np-Gp-1),…,s(0),s(1),…s(Np-1)],并构造一新的长度序列
Figure BDA0002610944850000037
根据长度序列
Figure BDA0002610944850000038
和时域纯前导码s之间的相关性推导参考度量Mr
Figure BDA0002610944850000039
其中,0≤u≤2Np+Gp-1。
更进一步地,所述步骤S4具体包括以下步骤:
S41、构造成本函数;
S42、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
Figure BDA00026109448500000310
S43、将最优的系数向量
Figure BDA00026109448500000311
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ω1,opt和ω2,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:
Figure BDA0002610944850000041
其中,M2,L和M2,R均为信号次峰,M2,m,ΓL12),ΓR12)均大于零。
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。
更进一步地,所述信号次峰M2,L和M2,R相等。
本方案的技术效果是:次峰M2,L和M2,R的比值为1,确保在低信噪比区域和非理想的信道条件下,使两个非理想峰(左、右亚峰)不超过中心最大峰。
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智能电网抗脉冲噪声的符号同步方法的流程图;
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智能电网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yd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
Figure BDA0002610944850000051
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hl个增益,延迟为τl=lTs,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,Np=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Gp=2Ng个样本的CP(48us)之后,在样本(Np+Gp)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Np的滑动窗口中对接收向量yd=[y(d),y(d+1),…,y(d+Np-1)]执行的SWC定义如下:
Figure BDA0002610944850000052
其中,
Figure BDA0002610944850000053
是裁剪包络
Figure BDA0002610944850000054
的元素,n∈{d,(d+1),…,(d+Np-1)},δd=кμd表示自适应剪裁阈值,
Figure BDA0002610944850000055
к为自适应系数。
S2、根据时域纯前导码s和裁剪包络
Figure BDA0002610944850000056
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:
Figure BDA0002610944850000057
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:
Figure BDA0002610944850000061
其中,Qpeak为信号优化峰值,是利用信号原始峰值Mpeak的向量点积和系数向量
Figure BDA0002610944850000062
来计算的,其计算公式如下:
Figure BDA0002610944850000063
其中,ω0123为实数,用于平衡四个峰值的振幅,Mr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(Np-1)];
将传输前导码表示为sp=[s(Np-Gp),s(Np-Gp-1),…,s(0),s(1),…s(Np-1)],并构造一新的长度序列
Figure BDA0002610944850000064
根据长度序列
Figure BDA0002610944850000065
和时域纯前导码s之间的相关性推导参考度量Mr
Figure BDA0002610944850000066
其中,0≤u≤2Np+Gp-1,参考度量Mr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=Mpeak=[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=Mr(Gp),b=Mr(Gp+Np2,c=MrGp+Np,d=MrGp+3Np2。设M2,L、M2,m和M2,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M2,L、M2,m和M2,R可表示为:
Figure BDA0002610944850000067
S4、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,该过程具体为:
S41、构造成本函数。
在本实施例中,通过选择最优系数向量
Figure BDA0002610944850000068
优化定时度量M2,以使M2最大,同时使M2,L、M2,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:
Figure BDA0002610944850000071
之后对初始成本函数进行简化:
Γ(ω0123)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
Figure BDA0002610944850000072
的影响较小。因此设置ω0=0,ω3=0,并将Γ(0,ω12,0)缩写为Γ(ω12),之后得到简化的成本函数
Figure BDA0002610944850000073
其中,M2,m,ΓL12),ΓR12)均大于零,两个次峰M2,L和M2,R相等,其中,Γ(ω12)越小,符号定时性能越好。
S42、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
Figure BDA0002610944850000074
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ω1,opt和ω2,opt,即得到最优的系数向量
Figure BDA0002610944850000075
S43、将最优的系数向量
Figure BDA0002610944850000076
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
Figure BDA0002610944850000077
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 (3)

1.一种基于OFDM智能电网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、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yd=[y(d),y(d+1),...,y(d+Np-1)],其中d为时刻点,接收向量yd所在滑动窗口的长度为Np,则对接收向量yd执行的SWC定义如下:
Figure FDA0003003997230000011
其中,
Figure FDA0003003997230000012
是裁剪包络
Figure FDA0003003997230000013
的元素,n∈{d,(d+1),...,(d+Np-1)},δd=κμd表示自适应剪裁阈值,
Figure FDA0003003997230000014
κ为自适应系数;
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:
Figure FDA0003003997230000015
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:
Figure FDA0003003997230000016
其中,Qpeak为信号优化峰值,其计算公式如下:
Figure FDA0003003997230000017
其中,Mr为参考度量,
Figure FDA0003003997230000018
为系数向量,ω0,ω1,ω2,ω3为实数,用于平衡四个峰值的振幅,
Figure FDA0003003997230000021
Figure FDA0003003997230000022
所述步骤S4具体包括以下步骤:
S41、构造成本函数;
S42、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
Figure FDA0003003997230000023
S43、将最优的系数向量
Figure FDA0003003997230000024
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:
Figure FDA0003003997230000025
其中,M2,L和M2,R均为信号次峰,M2,m,ΓL1,ω2),ΓR1,ω2)均大于零。
2.根据权利要求1所述的基于OFDM智能电网抗脉冲噪声的符号同步方法,其特征在于,所述参考度量Mr的推导方法包括:
将时域纯前导码表示为s=[s(0),s(1),...,s(Np-1)];
将传输前导码表示为sp=[s(Np-Gp),s(Np-Gp-1),...,s(0),s(1),...s(Np-1)],并构造一新的长度序列
Figure FDA0003003997230000026
根据长度序列
Figure FDA0003003997230000027
和时域纯前导码s之间的相关性推导参考度量Mr
Figure FDA0003003997230000028
其中,0≤u≤2Np+Gp-1。
3.根据权利要求1所述的基于OFDM智能电网抗脉冲噪声的符号同步方法,其特征在于,所述信号次峰M2,L和M2,R相等。
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