CN117729084A - 低信噪比下的sc-fde系统同步方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种低信噪比下的SC‑FDE系统同步方法及系统，包括：步骤S1：使用训练序列A进行粗同步；使用训练序列B进行精同步；得到捕获范围；步骤S2：在所述捕获范围内，使用训练序列B进行频偏纠正、信道估计。本发明是针对低信噪比下的SC‑FDE系统提出的同步方法方案；计算复杂度相对较低，精确度高；在低信噪比时，同步精度较高，且具有较好的鲁棒性。
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域，具体地，涉及低信噪比下的SC-FDE系统同步方法及系统。
背景技术
近年来，随着宽带无线接入技术的飞速发展，SC-FDE系统得到广泛应用，该系统不仅克服了传统单载波时域均衡复杂度过高的缺点，同时避免了OFDM峰值平均功率比过大、对频率偏移敏感的缺点。SC-FDE的关键在于频域均衡，由于SC-FDE系统是将数据块进行传输，确定数据块的起始位置很重要，定时同步技术是保证准确的信道估计以及获得好的均衡效果的前提，尤其是研究低信噪比下有效的同步技术迫在眉睫。其中，低信噪比是指低于10dB以下。
专利文献CN112637101A公开了一种高多径时延下的SC-FDE系统同步方法及系统，其通过使用第一段Frank-chu训练序列进行自相关运算，再使用同一训练序列、本地序列、接收到的训练序列进行互相关运算，得到定时同步的结果,且第二段训练序列Zadoff-chu仅作为频偏纠正和信道估计模块使用。
专利文献CN105007150A公开了一种低信噪比SC-FDE系统同步方法及同步装置，其第二训练序列进行符号定时估计，且第一训练序列周期长度在4-12之间，第二训练序列周期长度过长，使得数据传输效率较低。而在本发明中，对于数据传输效率较低的缺陷，本发明的改进方案是：采用更短的保护间隔CP和更短的训练序列，在相同的数据间隔中，传输的有效数据更多，因此使得本发明具有更高的数据传输效率。
专利文献CN101547174A公开了一种SC-FDE系统的相位与符号同步、信道估计和频域均衡方法，帧同步训练序列是使用线性调频序列，相关性较差。
严春林,李少谦,唐友喜,利用CAZAC序列的OFDM频率同步方法[J].电子与信息学报,2006,28(1):139-142.使用CAZAC序列进行互相关函数的帧同步检测，但仅适合OFDM系统。
目前，公开的SC-FDE系统同步方法存在训练序列的利用率低、定时同步的准确性差、数据传输效率低的问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种低信噪比下的SC-FDE系统同步方法及系统。
根据本发明提供的一种低信噪比下的SC-FDE系统同步方法，包括：
步骤S1：使用训练序列A进行粗同步；使用训练序列B进行精同步；得到捕获范围；
步骤S2：在所述捕获范围内，使用训练序列B进行频偏纠正、信道估计。
根据本发明提供的一种低信噪比下的SC-FDE系统同步系统，包括：
模块M1：使用训练序列A进行粗同步；使用训练序列B进行精同步；得到捕获范围；
模块M2：在所述捕获范围内，使用训练序列B进行频偏纠正、信道估计。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明是针对低信噪比下的SC-FDE系统提出的同步方案；计算复杂度相对较低，精确度高；在低信噪比时，同步精度较高，且具有较好的鲁棒性。
2、本发明通过先后使用两段训练序列A、B进行帧同步检测，第二段训练序列B同时可以用作频偏纠正和频域信道估计，增加了训练序列的利用率和定时同步的准确性，具有高效的数据传输效率。
3、本发明利用接收到的训练序列A2和本地训练序列A1进行互相关运算，将归一化以后的结果作为粗同步范围确定，然后利用本地训练序列B1和接收到的训练序列B2进行互相关运算且归一化以后的结果对数据符号进行符号定时估计。同步性能更好、数据传输效率更高。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明提供的帧结构的示意图。
图2为本发明提供的具体步骤的流程图。
图3为本发明提供的步骤S1的流程图。
图4为本发明提供的步骤S2的流程图。
图5为本发明提供的训练序列A的互相关函数图。
图6为本发明提供的训练序列B的互相关函数图。
图7为本发明提供的RH+信道下BER仿真结果图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1所示，在本发明中，SC-FDE系统的发送端和接收端之间，通信所采用的数据帧包含：训练序列A、训练序列B、循环前缀CPB、数据符号Data、保护间隔PD1、PD2。其中，训练序列A由周期长度为16的CAZAC序列重复10次构成；第二训练序列B由周期长度为64的CAZAC序列重复4次构成。Frame Set表示帧结构设置；SymbolNum表示对应帧结构的符号数；CPData表示数据的保护间隔，PD代表帧之间的保护间隔。
如图2所示，本发明提供的同步方法包括：
步骤S1：同步装置的粗同步模块，使用训练序列A；同步装置的精同步模块，使用训练序列B；
步骤S2：频偏纠正和频域信道估计模块，使用训练序列B。
各步骤具体如下：
步骤S1：先使用训练序列A进行粗同步计算，算出训练序列A的大致位置作为后续训练序列B精同步值的初始捕获范围；再使用训练序列B进行精同步计算，进一步算出训练序列B和数据的大致位置作为捕获范围，其中，所述数据是指想要传输的有效数据，即图1中的B部分以后的数据Data；
步骤S2：在步骤S1得到的捕获范围内，利用训练序列B进行频偏纠正和信道均衡。
以下对步骤S1-S2分别详细说明。
(1)首先对步骤S1中的粗同步和精同步进行说明。
传统的自相关延时同步算法往往在低信噪比情况下准确性较低。本发明同步方法的步骤S1中，粗同步和精同步均采用互相关算法。
如图3所示，利用本地训练序列A1和接收到的训练序列A2进行互相关函数运算，初步确定帧的数据范围，减小下一步精同步的计算量。
利用本地训练序列A1和接收到的训练序列A2进行互相关运算得到Cross_corr(x)，根据图1的帧结构，接受到的训练序列A2中有10个重复的CAZAC短训练序列，该短训练序列的长度为16，如表达式(1)，其中D等于10。r(x+k)为接收到的信号，Ts(k)为本地训练序列A1。
为了使互相关结果在低信噪比的情况下也比较稳定，我们进一步计算接收到信号的总功率Power(x)，如表达式(2)，其中L为接收到信号的总符号数。
最后将互相关运算结果Cross_corr(x)除以接收到信号的总功率Power(x)进行均值计算，得到的均值结果取均值最大值的序号xMax index作为精同步的定时同步峰值，如表达式(3)，其中M表示训练序列的重复段数，本案例中训练序列A的M取值为9，x的计算范围是[n:n+800],表达式如下：
其中，
Cross_corr(x)表示互相关运算；
D表示CAZAC短训练序列的重复次数；
r(x+k)为接收到的信号相距K个符号的复基带信号；
Ts(k)表示本地训练序列A1；Power(x)表示接收到信号的总功率；
L表示接收到信号的总符号数。
得到的结果如图5(a)所示，再进行互相关值正负抵消计算得到的均值，均值最大值就是训练序列A的尾端，如图5(b)。此时得到后续精同步的计算范围。
精同步也是同样操作，在上述粗同步计算范围的基础上，再利用训练序列B采用本地训练序列B1和接收到的训练序列B2进行互相关函数运算和均值计算，以进行精同步。运算步骤如图3所示，公式如表达式(1)、(2)、(3)，这里表达式(3)中M取决于训练序列的重复段数，本案例中训练序列B的M取值为3，n的计算范围是[n:n+800],图6(a)是训练序列B得到的互相关函数图，图6(b)是训练序列B得到的互相关函数后续均值图示，其中最大值就是训练序列B的尾端。
根据图6(b)中最大值就是训练序列B的尾端，将该最大值加1就是图1中帧结构CPdata的位置，就是FFT的窗口位置。
(2)下面是对步骤S2的说明：
经过步骤S1以后，可以得到正确的FFT的窗口位置，因此可以基于FFT的窗口位置使用步骤S2和训练序列B来进行频偏纠正和频域均衡部分的操作，
如图4所示。步骤S2包括：
步骤S2-1：训练序列B由周期长度为64的CAZAC序列重复4次构成，则可以分成前2段和后2段，将接收到的复基带信号r(x)和其相距K个符号的r(x+K)共轭相乘，并在x取值[0,K-1]的范围内求和得到：
r(x)表示接收到的复基带信号
r(x+K)表示和接收到的复基带信号相距K个符号的复基带信号。
C表示共轭相乘并求和的结果。
步骤S2-2：根据上式我们可以估计出定时频率偏移量为：
Ts表示所定时的时间时长。
再用补偿接收信号中的频偏误差。
步骤S2-3：使用频偏纠正以后的训练序列B来估计数据Data上的信道冲击响应，并进行纠正，可以使用MLSE均衡方法。
在某一实例中，本发明提供一种适合低信噪比情况下的SC-FDE系统的同步算法。
当假设信道是RH+信道，RH+信道是指高多径时延信道，为仿真的时候所设定，,某郊区(Rural high area)高多径时延地区的仿真信道，即多径时延参数为[0,2200,4600,7000,9400,10000]ns，衰减功率为[0,-4,-8.2,-12,-16,-19]dB的时候，使用如图1的帧结构和如图2的步骤，可以得到如图7的BER，此时数据模块数N＝5。
从图7可以看到，该同步方法适合不同低信噪比环境的SC-FDE系统，且准确性较高。
本发明还提供一种低信噪比下的SC-FDE系统的同步系统，所述低信噪比下的SC-FDE系统的同步系统可以通过执行所述低信噪比下的SC-FDE系统的同步方法的流程步骤予以实现，即本领域技术人员可以将所述低信噪比下的SC-FDE系统的同步方法理解为所述低信噪比下的SC-FDE系统的同步系统的优选实施方式。
具体地，根据本发明提供的一种低信噪比下的SC-FDE系统的同步系统，包括：
模块M1：使用训练序列A进行粗同步；使用训练序列B进行精同步；得到捕获范围；
模块M2：在所述捕获范围内，使用训练序列B进行频偏纠正、信道估计。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (10)
1.一种低信噪比下的SC-FDE系统同步方法，其特征在于，包括：
步骤S1：使用训练序列A进行粗同步；使用训练序列B进行精同步；得到捕获范围；
步骤S2：在所述捕获范围内，使用训练序列B进行频偏纠正、信道估计。
2.根据权利要求1所述的低信噪比下的SC-FDE系统同步方法，其特征在于，在所述步骤S1中：
先使用训练序列A粗同步计算，算出训练序列A的大致位置作为后续训练序列B精同步值的初始捕获范围；再使用训练序列B进行精同步计算，进一步算出训练序列B的大致位置；根据所述训练序列A的大致位置、所述训练序列B的大致位置得出捕获范围；
在所述步骤S2中：
在步骤S1得到的捕获范围内，利用第二训练序列B进行信道均衡。
3.根据权利要求2所述的低信噪比下的SC-FDE系统同步方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
步骤S101：利用本地训练序列A1和接收到的训练序列A2作为所述训练序列A代入表达式(1)进行互相关运算，得到粗互相关运算结果，将所述粗互相关运算结果代入表达式(2)进行均值计算，得到粗均值结果，将所述粗均值结果代入表达式(3)，得到粗均值最大值的序号xMaxindex，所述粗均值最大值的序号xMaxindex作为粗同步的定时同步峰值；
步骤S102：利用本地训练序列B1和接收到的训练序列B2作为所述训练序列B代入表达式(1)进行互相关运算，得到精互相关运算结果，将所述精互相关运算结果代入表达式(2)进行均值计算，得到精均值结果，将所述精均值结果代入表达式(3)，得到精均值最大值的序号，所述精均值最大值的序号作为精同步的定时同步峰值；
Cross_corr(x)表示互相关运算；
D表示CAZAC短训练序列的重复次数；
r(x+k)为接收到的信号相距K个符号的复基带信号；
Ts(k)表示本地训练序列；
Power(x)表示接收到信号的总功率；
L表示接收到信号的总符号数；
步骤S103：训练序列B得到的互相关函数符号叠加相消后均值的其中最大值就是训练序列B的尾端；将该最大值加1为FFT的窗口位置。
4.根据权利要求3所述的低信噪比下的SC-FDE系统同步方法，其特征在于，所述步骤S2基于FFT的窗口位置，包括：
步骤S201：将训练序列B分成前2段和后2段，将接收到的复基带信号r(x)和其相距K个符号的r(x+K)的共轭相乘，并在x取值[0,K-1]的范围内求和得到C，得到：
r(x)表示接收到的复基带信号；
r(x+k)表示和接收到的复基带信号相距K个符号的复基带信号；
C表示共轭相乘并求和的结果；
步骤S202：得出定时频率偏移量为：
Ts表示所定时的时间时长；
再用补偿接收信号中的频偏误差，得到频偏纠正后的B训练序列；
步骤S203：使用频偏纠正后的B训练序列，估计信道冲击响应，进行纠正。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的低信噪比下的SC-FDE系统同步方法，其特征在于，发送端和接收端之间，通信所采用的数据帧包含：保护间隔PD1、训练序列A、循环前缀CPB、训练序列B、数据的保护间隔CPData、数据符号Data、保护间隔PD2；
所述训练序列A由周期长度为16的CAZAC序列重复10次构成；训练序列B由周期长度为64的CAZAC序列重复4次构成；保护间隔PD1、PD2长度为32；数据的保护间隔CPData的长度为64；长度单位为符号数。
6.一种低信噪比下的SC-FDE系统同步系统，其特征在于，包括：
模块M1：使用训练序列A进行粗同步；使用训练序列B进行精同步；得到捕获范围；
模块M2：在所述捕获范围内，使用训练序列B进行频偏纠正、信道估计。
7.根据权利要求6所述的低信噪比下的SC-FDE系统同步系统，其特征在于，在所述模块M1中：
先使用训练序列A粗同步计算，算出训练序列A的大致位置作为后续训练序列B精同步值的初始捕获范围；再使用训练序列B进行精同步计算，进一步算出训练序列B的大致位置；根据所述训练序列A的大致位置、所述训练序列B的大致位置得出捕获范围；
在所述模块M2中：
在模块M1得到的捕获范围内，利用第二训练序列B进行信道均衡。
8.根据权利要求7所述的低信噪比下的SC-FDE系统同步系统，其特征在于，所述模块M1包括：
模块M101：利用本地训练序列A1和接收到的训练序列A2作为所述训练序列A代入表达式(1)进行互相关运算，得到粗互相关运算结果，将所述粗互相关运算结果代入表达式(2)进行均值计算，得到粗均值结果，将所述粗均值结果代入表达式(3)，得到粗均值最大值的序号xMaxindex，所述粗均值最大值的序号xMaxindex作为粗同步的定时同步峰值；
模块M102：利用本地训练序列B1和接收到的训练序列B2作为所述训练序列B代入表达式(1)进行互相关运算，得到精互相关运算结果，将所述精互相关运算结果代入表达式(2)进行均值计算，得到精均值结果，将所述精均值结果代入表达式(3)，得到精均值最大值的序号，所述精均值最大值的序号作为精同步的定时同步峰值；
Cross_corr(x)表示互相关运算；
D表示CAZAC短训练序列的重复次数；
r(x+k)为接收到的信号相距K个符号的复基带信号；
Ts(k)表示本地训练序列；
Power(x)表示接收到信号的总功率；
L表示接收到信号的总符号数；
模块M103：训练序列B得到的互相关函数符号叠加相消后均值的其中最大值就是训练序列B的尾端；将该最大值加1为FFT的窗口位置。
9.根据权利要求8所述的低信噪比下的SC-FDE系统同步系统，其特征在于，所述模块M2基于FFT的窗口位置，包括：
模块M201：将训练序列B分成前2段和后2段，将接收到的复基带信号r(x)和其相距K个符号的r(x+K)的共轭相乘，并在x取值[0,K-1]的范围内求和得到C，得到：
r(x)表示接收到的复基带信号；
r(x+k)表示和接收到的复基带信号相距K个符号的复基带信号；
C表示共轭相乘并求和的结果；
模块M202：得出定时频率偏移量为：
Ts表示所定时的时间时长；
再用补偿接收信号中的频偏误差，得到频偏纠正后的B训练序列；
模块M203：使用频偏纠正后的B训练序列，估计信道冲击响应，进行纠正。
10.根据权利要求6至6中任一项所述的低信噪比下的SC-FDE系统同步系统，其特征在于，发送端和接收端之间，通信所采用的数据帧包含：保护间隔PD1、训练序列A、循环前缀CPB、训练序列B、数据的保护间隔CPData、数据符号Data、保护间隔PD2；
所述训练序列A由周期长度为16的CAZAC序列重复10次构成；训练序列B由周期长度为64的CAZAC序列重复4次构成；保护间隔PD1、PD2长度为32；数据的保护间隔CPData的长度为64；长度单位为符号数。
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