CN113890802A - 一种基于pn序列的符号定时同步方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于PN序列的符号定时同步方法，在发射端发射数据包中加载PN序列，在接收端通过自定义的自相关和噪声能量运算公式完成符号粗同步，联合PN序列的良好自相关特性完成符号细同步，同时，通过引入一种遗忘因子实现符号定时跟踪。本发明设计的训练序列自相关和噪声能量计算公式，在通过滑动窗口的三个阶段呈现良好的单调递增和递减特性，可高效实现符号粗同步。此外，联合PN序列良好的自相关特性，可通过找出接收训练序列与本地训练序列的自相关脉冲响应峰值点，提高符号细同步的精度，同时可区分出接收帧的帧序列号。引入一种遗忘因子系数来简化定时跟踪运算的复杂度，可提高整个系统的符号同步效率。

Description

一种基于PN序列的符号定时同步方法

技术领域

本发明属于无线通信符号定时同步领域，同属于基带数字信号处理领域，涉及一种基于PN序列的符号定时同步方法。

背景技术

随着5G移动通信产业的高速发展，面向空临地的毫米波高速通信系统因距离、天气等传输干扰带来的信道环境波动，对基带通信算法提出了更高的要求。同步技术作为通信系统接收端的首要步骤，对准确解析数据，确保通信系统的正常工作尤为重要。高性能的同步技术也可有效应对MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output-OrthogonalFrequency Division Multiplexing，多入多出-正交频分复用技术)调制技术所面临的因频率选择性信道引起的ICI(Inter carrier Interference，载波间干扰)问题和因多径时延所造成的ISI(Inter Symbol Interference，符号间干扰)问题。

传统的S&C符号同步方法受循环前缀的影响其定时度量曲线存在一个峰值平顶，同时多径时延的作用使得定时方差较大，定时精度偏低；改进的Minn 算法其定时度量曲线呈现良好的山峰状，但由于存在较大的旁瓣分量容易造成误判；通过设计共轭对称前导结构的Park算法可有效解决上述两种方法造成的问题，但在信道条件不佳，信噪比偏低，同时存在一定的频偏降低序列相关性的情况下，容易产生误判。

故，针对现有技术的缺陷，实有必要提出一种基于PN序列的符号定时同步方法解决现有技术存在的问题。

发明内容

本发明提供一种基于PN序列的符号定时同步方法，在发射端发射数据包中加载PN序列，在接收端通过自定义的自相关和噪声能量运算公式完成符号粗同步，联合PN序列的良好自相关特性完成符号细同步，同时，通过引入一种遗忘因子实现符号定时跟踪。

为了解决现有技术存在的技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于PN序列的符号定时同步方法，该方法至少包括以下步骤：

步骤S1：发送端对连续发送的多帧数据其帧头分别添加不同的训练序列作为前导结构；

步骤S2：接收端利用移位寄存器对接收符号进行自相关系数与噪声能量的计算，处理计算的结果来寻找自相关运算的峰值，完成接收符号的粗同步；

步骤S3：接收端利用粗同步定点截取训练序列，确定其与本地训练序列的相位偏差，完成对接收符号起始帧的细同步；

步骤S4：接收端引入一种遗忘因子系数，联合当前帧的粗同步定点位置和起始帧细同步的相位偏差，完成对接收符号的定时跟踪；

其中，步骤S1进一步包括：

步骤S11：利用PN序列设计k个长度为N的本地频域训练序列PN_i，i＝0， 1，……，k-1；PN_i通过快速傅里叶反变换得到k个本地时域训练序列A_i，i＝0， 1，……，k-1；

步骤S12：生成的数据包按照发送的先后顺序在每帧数据的首部依次插入生成的两个相同的本地时域训练序列A_i作为前导结构；

步骤S13：发送端射频组件发送数据包；

步骤S2进一步包括：

步骤S21：接收端射频组件接收数据包，接收原始数字信号如下：

r(k)＝y(k)e^j2πkε+n(k) (1)

其中，y(k)为有效信号，n(k)表示一个加性零均值高斯白噪声，ε为归一化信号带宽后的载波频偏；

步骤S22:进行符号粗同步，该步骤进一步包括：

步骤S221：构造长度为2N+1的移位寄存器实现两个长度为N的滑动窗口，利用等式(2)对接收的原始数字信号r(k)进行自相关运算，获得m位置的自相关值ρ(m)；

利用等式(3)对接收的原始数字信号r(k)进行噪声能量的计算，获得 m位置的噪声能量值φ(m)；

步骤S222：获取自相关计算值ρ(m)大于噪声能量计算值φ(m)的区间大小，并寻找ρ(m)的峰值点；若该区间大于既定阈值N/4，则表示找到当前帧数据起始位置的所在区间，自相关运算峰值点max{ρ(m)}的对应位置n₀ ^*为时域符号粗同步定点位置；

步骤S223：利用步骤S222找到的自相关运算峰值max{ρ(m)}，并引入一种遗忘因子通过等式(4)(5)获取第i帧的载波频偏估算值ε_i；

u_i＝u_i-1+μ{max{ρ(m)}-u_i-1} (4)

其中μ为遗忘因子，大小为2/N，u_i为第i帧的迭代系数，初始值为0；

步骤S3进一步包括：

步骤S31：利用步骤S222中的粗同步定点位置n₀ ^*截取原始接收信号中长度为N的时域训练序列r(n₀ ^*-N+1:n₀ ^*)；利用步骤S223中的接收起始帧载波频偏估算值ε₀对截取的时域训练序列按照等式(6)进行时域相位预补偿；

步骤S32：通过快速傅里叶正变换获取载波频偏预补偿后的频域训练序列；频域训练序列与本地训练序列相乘，将相乘的结果通过快速傅里叶反变换得到 PN相关特性序列，找到PN序列自相关脉冲响应的峰值点位置，确定接收起始帧序列号以及接收时域训练序列与本地训练序列的相位差n₁，利用等式(7) 完成符号细同步；

η＝n₀ ^*+n₁ (7)

其中η为细同步后找到接收符号起始帧的数据起始位置；

步骤S4进一步包括：

联合起始帧细同步获得的相位偏差n₁和粗同步运算得到的当前帧起始位置n₀ ^*，引入一种遗忘因子通过等式(8)(9)完成符号的定时跟踪，获取起始帧后的连续多帧数据起始位置；

η^*＝round(n₀)+n₁ (9)

其中ξ为遗忘因子，大小为2/N，n₀为通过遗忘因子迭代更新得到的平均粗同步定点位置，η^*为定时跟踪得到的当前帧数据起始位置。

与现有技术相比，本发明在发射端发射数据包中加载PN序列，在接收端设计的自定义自相关和噪声能量计算公式，训练序列通过滑动窗口的三个阶段呈现良好的单调递增和递减特性，通过两者运算结果的比对可快速寻找自定义自相关运算的峰值点，确定当前帧起始位置，实现符号粗同步。同时，联合 PN序列良好的自相关特性，将粗同步定点截取得到的接收训练序列与本地训练序列相运算，通过寻找PN序列的自相关响应脉冲峰值点确定起始帧的相位偏差，实现符号细同步。联合粗同步得到的当前帧起始位置与细同步得到的相位偏差，通过引入一种遗忘因子来简化符号定时跟踪的计算复杂度，提高整个系统的符号同步效率。

附图说明

图1为本发明使用的帧前导结构示意图；

图2为本发明突发传输的数据包结构示意图；

图3为前导结构经过滑动窗口的三个阶段示意图；

图4为本发明基于PN序列的符号定时同步方法的步骤框架示意图；

图5为本发明自定义自相关和噪声能量曲线图；

图6为接收训练序列与本地训练序列的相关特性曲线图；

如下具体实施例将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明；

参见图4，所示为本发明基于PN序列的符号定时同步方法的步骤框架示意图；针对突发传输的方式，发送端对数据包内每帧数据的帧结构基于PN序列进行设计；接收端对数据进行进行定时同步，至少包括对接收的每帧数据完成粗同步；对接收的起始帧数据完成细同步，对起始帧之后的连续多帧数据完成定时跟踪。至少包括如下步骤：

步骤S1：发送端对连续发送的多帧数据其帧头分别添加不同的训练序列作为前导结构；

步骤S2：接收端利用移位寄存器对接收符号进行自相关系数与噪声能量的计算，处理计算的结果来寻找自相关运算的峰值，完成接收符号的粗同步；

步骤S3：接收端利用粗同步定点截取训练序列，确定其与本地训练序列的相位偏差，完成对接收符号起始帧的细同步；

步骤S4：接收端引入一种遗忘因子系数，联合当前帧的粗同步定点位置和起始帧细同步的相位偏差，完成对接收符号的定时跟踪；

其中，步骤S1进一步包括：

步骤S11：本发明通过对长度为N的PN序列进行移位操作，得到k个互相关接近于0的频域训练序列PN_i，并将k个频域训练序列PN_i作为本地频域训练序列保存，便于判断接收数据的帧序列号；参见图1，所示为本发明使用的帧前导结构示意图，由两个相同且等长的时域训练序列A_i构成，时域训练序列A_i由频域训练序列PN_i通过快速傅里叶反变换获得；

步骤S12：数据包中加载步骤S11得到的PN序列；也即，生成的数据包按照发送的先后顺序在每帧数据的首部依次插入生成的两个相同的本地时域训练序列A_i作为前导结构；

步骤S13：发送端射频组件发送数据包；

作为进一步的改进方案，参见图2，所示为本发明在突发传输模式下的发送数据包结构示意图，其中，单次突发传输发送数据的帧数不超过本地时域训练序列A_i的个数k，这使得每帧数据携带的前导结构各不相同；若单次突发传输发送数据帧数大于本地时域训练序列A_i的个数k，则需按先后顺序在每帧数据的首部循环插入两个相同的本地时域训练序列A_i作为前导结构，即第i帧数据携带的训练序列号为i对k的模值；

步骤S2进一步包括：

步骤S21：接收端射频组件接收数据包；接收端接收的原始数字信号可表示为：

r(k)＝y(k)e^j2πkε+n(k) (1)

其中，y(k)表示有效信号，n(k)表示一个加性零均值高斯白噪声，ε为归一化信号带宽后的载波频偏；

步骤S22：构造一个长度为2N+1的移位寄存器作为两个长度为N的滑动窗口，对接收的原始数字信号r(k)按照等式(2)实现自定义的自相关运算，获得m位置的自相关值ρ(m)；

同时对接收的原始数字信号r(k)按照等式(3)实现噪声能量的计算，获得m位置的噪声能量值φ(m)；

参照图5，所示为本发明自定义自相关和噪声能量曲线图，可见训练序列在通过滑动窗口的三个阶段具有良好的递增递减特性；以下对上述三个阶段进行进一步分析，假定信号能量值为δ_n ²；

参见图3，所示为前导结构经过滑动窗口的三个阶段示意图，图3a所示为训练序列在经过滑动窗口的第一阶段，自相关曲线保持为0，噪声能量曲线单调递增，计算结果可近似如下：

ρ(m)≈0

图3b所示为训练序列在经过滑动窗口的第二阶段，自相关曲线单调递增，噪声能量曲线单调递减，计算结果可近似如下：

参照图3c，所示训练序列在经过滑动窗口的第三阶段，自相关曲线单调递减，噪声能量曲线单调递增，计算结果可近似如下：

步骤S23：比对自相关运算值ρ(m)与噪声能量运算值φ(m)的大小，若ρ(m)大于φ(m)，计数器开始计数，该计数值用来表示ρ(m)大于φ(m) 的区间大小；若ρ(m)小于φ(m)，则判断计数器的值，当计数器的值大于既定阈值N/4，表示粗同步定点已找到；区间内自相关峰值max{ρ(m)}对应的位置n₀ ^*为粗同步定点位置；

步骤S24：利用步骤S23中找到的自相关运算峰值max{ρ(m)}，并引入一种遗忘因子通过等式(4)(5)对载波频偏的估算值进行迭代更新，得到第 i帧载波频偏的估算值ε_i；

u_i＝u_i-1+μ{max{ρ_i(m)}-u_i-1} (4)

其中μ为遗忘因子，大小为2/N，u_i为第i帧的迭代系数，初始值为0；

步骤S3：对符号进行细同步，该步骤进一步包括：

步骤S31：找到原始接收数字信号所对应的粗同步定点位置n₀ ^*处，往前截取长度为N的时域训练序列r(n₀ ^*-N+1:n₀ ^*)；利用起始帧的载波频偏估算值ε₀对截取的时域训练序列按照等式(6)进行时域相位预补偿；

步骤S32：通过快速傅里叶正变换获取载波频偏预补偿后的频域训练序列；频域训练序列与本地频域训练序列PN_i依次相乘，将相乘的结果进行快速傅里叶反变换得到PN相关特性序列；图6为接收训练序列与本地训练序列的相关特性曲线图，其中，图6b所示为快速傅里叶反变换得到的PN特性序列不存在自相关脉冲响应峰值，其互相关值约为0；图6a所示，快速傅里叶反变换得到的PN相关特性序列存在自相关脉冲响应峰值，则该次使用的本地频域训练序列号即是接收起始帧的序列号，同时找到PN序列自相关脉冲响应的峰值点位置，确定接收训练序列与本地训练序列的相位差n₁；利用等式(7)完成符号细同步；

η＝n₀ ^*+n₁ (7)

其中η为细同步后找到接收符号起始帧的数据起始位置；

步骤S4：对连续多帧数据进行定时跟踪，联合起始帧细同步获得的相位偏差n₁和粗同步运算得到的当前帧起始位置n₀ ^*；引入一种遗忘因子通过等式 (8)(9)完成符号的定时跟踪；

η^*＝round(n₀)+n₁ (9)

其中ξ为遗忘因子，大小为2/N，n₀为通过遗忘因子迭代更新得到的平均粗同步定点位置，η^*为定时跟踪得到的当前帧数据起始位置；该等式表示当前帧粗同步定点位置与前一帧粗同步定点位置误差范围不超过±N/4，则认定当前帧的数据起始位置没有发生变化。

本发明还公开了一种基于PN序列的符号定时同步方法，至少包括帧结构设计模块、符号粗同步模块、符号细同步模块、定时跟踪模块；其中，

帧结构设计模块：包括由两个长度为N的相同PN序列组成的训练序列，作为每帧数据的前导结构；

符号粗同步模块：设置自定义的自相关系数和噪声能量运算公式，用于对接收的每帧数据进行粗同步定点；

符号细同步模块：设置载波频偏的预补偿算法，并通过PN序列的自相关特性找到接收符号起始帧的数据起始位置；

定时跟踪模块：用于找到起始帧外每帧数据的起始位置。

上述为本发明人结合实例阐明的具体实施步骤，本发明适用于单载波和多载波无线通信系统。需要指明的是，本领域的技术人员可以在不偏离本发明原理的前提下对其进行改进与完善，但应当理解上述实例并非对本发明的保护范围施加限制，任何基于本发明的改进与完善都应落在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于PN序列的符号定时同步方法，其特征在于，该方法至少包括以下步骤：

步骤S1：发送端对连续发送的多帧数据其帧头分别添加不同的训练序列作为前导结构；

步骤S2：接收端利用移位寄存器对接收符号进行自相关系数与噪声能量的计算，处理计算的结果来寻找自相关运算的峰值，完成接收符号的粗同步；

步骤S3：接收端利用粗同步定点截取训练序列，确定其与本地训练序列的相位偏差，完成对接收符号起始帧的细同步；

步骤S4：接收端引入一种遗忘因子系数，联合当前帧的粗同步定点位置和起始帧细同步的相位偏差，完成对接收符号的定时跟踪；

其中，步骤S1进一步包括：

步骤S11：利用PN序列设计k个长度为N的本地频域训练序列PN_i，i＝0，1，……，k-1；PN_i通过快速傅里叶反变换得到k个本地时域训练序列A_i，i＝0，1，……，k-1；

步骤S12：生成的数据包按照发送的先后顺序在每帧数据的首部依次插入生成的两个相同的本地时域训练序列A_i作为前导结构；

步骤S13：发送端射频组件发送数据包；

步骤S2进一步包括：

步骤S21：接收端射频组件接收数据包，接收原始数字信号如下：

r(k)＝y(k)e^j2πkε+n(k) (1)

其中，y(k)为有效信号，n(k)表示一个加性零均值高斯白噪声，ε为归一化信号带宽后的载波频偏；

步骤S22:进行符号粗同步，该步骤进一步包括：

步骤S221：构造长度为2N+1的移位寄存器实现两个长度为N的滑动窗口，利用等式(2)对接收的原始数字信号r(k)进行自相关运算，获得m位置的自相关值ρ(m)；

利用等式(3)对接收的原始数字信号r(k)进行噪声能量的计算，获得m位置的噪声能量值φ(m)；

步骤S222：获取自相关计算值ρ(m)大于噪声能量计算值φ(m)的区间大小，并寻找ρ(m)的峰值点；若该区间大于既定阈值N/4，则表示找到当前帧数据起始位置的所在区间，自相关运算峰值点max{ρ(m)}的对应位置n₀ ^*为时域符号粗同步定点位置；

步骤S223：利用步骤S222找到的自相关运算峰值max{ρ(m)}，并引入一种遗忘因子通过等式(4)(5)获取第i帧的载波频偏估算值ε_i；

u_i＝u_i-1+μ{max{ρ(m)}-u_i-1} (4)

其中μ为遗忘因子，大小为2/N，u_i为第i帧的迭代系数，初始值为0；

步骤S3进一步包括：

步骤S31：利用步骤S222中的粗同步定点位置n₀ ^*截取原始接收信号中长度为N的时域训练序列r(n₀ ^*-N+1:n₀ ^*)；利用步骤S223中的接收起始帧载波频偏估算值ε₀对截取的时域训练序列按照等式(6)进行时域相位预补偿；

r(k)e^-j2πkε0＝{y(k)e^j2πkε+n(k)}e^-j2πkε0 k＝0,1,······,N-1 (6)

步骤S32：通过快速傅里叶正变换获取载波频偏预补偿后的频域训练序列；频域训练序列与本地训练序列相乘，将相乘的结果通过快速傅里叶反变换得到PN相关特性序列，找到PN序列自相关脉冲响应的峰值点位置，确定接收起始帧序列号以及接收时域训练序列与本地训练序列的相位差n₁，利用等式(7)完成符号细同步；

η＝n₀ ^*+n₁ (7)

其中η为细同步后找到接收符号起始帧的数据起始位置；

步骤S4进一步包括：

联合起始帧细同步获得的相位偏差n₁和粗同步运算得到的当前帧起始位置n₀ ^*，引入一种遗忘因子通过等式(8)(9)完成符号的定时跟踪，获取起始帧后的连续多帧数据起始位置；

η^*＝round(n₀)+n₁ (9)

其中ξ为遗忘因子，大小为2/N，n₀为通过遗忘因子迭代更新得到的平均粗同步定点位置，η^*为定时跟踪得到的当前帧数据起始位置。

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