CN1917498A - 克服ofdm截取位置漂移的空频分组码相位补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于MIMO－OFDM系统接收技术领域，其特征在于通过截取位置变化情况计算旋转位数；然后采用带有旋转的信道估计技术进行信道估计；对接收下来的频域数据根据其在空频分组码中的位置进行相位补偿；最后将相位补偿后的频域数据和其对应的信道估计值输入至空频分组码译码模块。当截取位置发生跳变时，需要采用带有旋转的信道估计方法对系统进行信道估计，但会导致同一OFDM符号内部不同子载波产生不同的相移，本发明通过相位补偿技术解决了不同子载波产生不同的相移情况下的空频分组码和MIMO－OFDM系统结合的问题。

Description

克服OFDM截取位置漂移的空频分组码相位补偿方法

技术领域

一种MIMO-OFDM系统的空频分组码相位补偿方法，属于MIMO-OFDM接收技术领域。

背景技术

MIMO-OFDM系统是一种在正交频分复用(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing，OFDM)系统的接收端和发射端同时布置多个天线构成的多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output，MIMO)系统。由于结合了MIMO系统分集增益高、系统容量大以及OFDM系统抗频率选择性衰落、频谱利用率高的诸多特点，MIMO-OFDM系统在新一代移动通信(Beyond 3G/4G)对高容量、低成本的要求驱使下，正受到越来越多的关注。发送端的信源信息通过MIMO发送模块，分往各根发送天线的OFDM调制模块，调制后经天线发送；接收端对各接收天线收到的信息分别进行OFDM解调，然后通过MIMO接收模块的处理，送往信宿。

关于多输入多输出(MIMO)技术，最早是在上世纪80年代通过计算机仿真来研究的。到了90年代，由于Telatar以及Foschini等人各自对MIMO系统所进行的较为深入的分析，在理论上预言了极高传输速率，从而导致时至今日在通信领域内掀起的一股研究MIMO的热潮。从概念上来看，MIMO系统的定义十分简单：对于任意一个通信系统，如果其信号发送端和接收端配备了多根天线，就可以称其为一个MIMO系统。MIMO技术的基本思想就是通过在发送端和接收端对不同天线上的信号进行某种联合处理，使得整个系统的传输质量或传输速率得以提高。其中发端有N根发送天线，接收端有M根接收天线，信道通过一个N×M信道矩阵H来描述，其中H_ij表示从第i根发送天线到第j根接收天线信号所经历的衰落。本质上可以从两个角度来应用MIMO技术：一、利用多天线分集提高系统传输的可靠性；二、通过多天线来传输多个并行数据流以提高系统容量。本发明所应用的领域即是针对前一种应用中的空时分组码(STBC-Space Time Block Coding)技术。

对于一个无线通信MIMO系统，假定发射端的发射天线数为N，接收端的接收天线数为M，那么一般的空时分组码模型如下：

■编码——在编码初始，Kb比特的数据到达编码器输入端；将此Kb比特的数据映射到大小为2^b的星座图中，得到K个相应的星座点：s₁，s₂，...，s_K；将这K个星座点数据填充到一个T×N的编码矩阵中，得到数据矩阵{C}_T×N；在时刻t(1≤t≤T)由第i(1≤i≤N)个发射天线发送的数据信号即为cⁱ _t。

■传输——每个接收天线上的信号都是N个发射天线发送的数据信号经过信道的衰落作用后与噪声叠加的结果。假设：η^j _t为独立的零均值复高斯随机变量，每维的方差为N₀/2；α_ij是从发射天线i到接收天线j的信道增益，假定信道满足“准静态”条件；cⁱ _t具有单位平均能量。因此在时刻t接收天线j(1≤j≤M)接收到的信号为：

$r_t^j={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{\mathrm{\α}}_{\mathrm{ij}}{c}_t^i\sqrt{E_s}+{\mathrm{\η}}_t^j$

如果等式两面都除以E_s ^1/2，则有：

$r_t^j={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{\mathrm{\α}}_{\mathrm{ij}}{c}_t^i+{\mathrm{\η}}_t^j$

此时η_j ^t为每维方差等于N/(2SNR)的零均值复高斯随机变量。

■译码——假定接收端具有准确的信道信息(CSI)，那么最大似然译码算法可以这样实现：遍历所有可能的由s₁，s₂，...，s_K组成的{C}_T×N，找出使

$\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{|{r_t}^j-\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{ij}}{c}_t^i|}^2$

达到最小的一组{s₁，s₂，...，s_K}作为译码输出。

本发明所要涉及的空时分组码方案是由Alamouti在1998年提出的一种方案，描述如下：在发送端，有两根发送天线；每一个编码块占用两个发送时隙，将两个调制后的复数信息符号按照表格中的形式发送出去。表中T表示时隙间隔，s₁和s₂即为待发送的复数信息符号。该表格的含义为：发送天线1在时刻t(当前时隙)和t+T(下一个时隙)上依次发送信息符号s₁和-s₂ ^*；发送天线2在这两个时刻上依次承载信息符号s₂和s₁ ^*。

时刻	天线1	天线2
			t	s1	s2
t+T	-s2 *	s1 *

表1Alamouti的空时分组码编码方案

在接收端译码时，最大似然译码表达式为：(式中符号含义同上文)

$({\hat{s}}_1,{\hat{s}}_2)=\underset{s_1,s_2}{\arg \min }\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}({|{r_1}^j-{\mathrm{\α}}_{1,j}{s}_1-{\mathrm{\α}}_{2,j}{s}_2|}^2+{|{r_2}^j+{\mathrm{\α}}_{1,j}{s}_2^{*}-{\mathrm{\α}}_{2,j}{s}_{21}^{*}|}^2)$

如果对译码结果进行软判，那么判决统计量为：

$\left\{\begin{array}{c}{\tilde{s}}_1=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}({r_1}^j{\mathrm{\α}}_{1,j}^{*}+{\left({r_2}^j\right)}^{*}{\mathrm{\α}}_{2,j})=\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_{i,j}\right|}^2{s}_1+\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}[{\mathrm{\α}}_{1,j}^{*}{n}_1^j+{\mathrm{\α}}_{2,j}{\left(n_2^j\right)}^{*}]\\ \begin{array}{}\end{array}{\tilde{s}}_1=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}({r_1}^j{\mathrm{\α}}_{2,j}^{*}-{\left({r_2}^j\right)}^{*}{\mathrm{\α}}_{1,j})=\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_{i,j}\right|}^2{s}_2+\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}[{\mathrm{\α}}_{2,j}^{*}{n}_1^j+{\mathrm{\α}}_{1,j}{\left(n_2^j\right)}^{*}]\end{array}\right.$

对于这种Alamouti空时分组码，算法本身假定了信道相对编码块是慢变的，也就是说，只有当信道在同一个编码块内的变化可以忽略(时刻t和时刻t+T的信道几乎相同)时，该算法才是最优的；如果信道不满足这样的前提假设，此算法的性能将下降。

如果将这种空时分组码与OFDM系统相结合，那么由于OFDM系统的操作都是在频域进行的，因此相应的空时分组码STBC便成为了“空频分组码”SFBC(Space Frequency BlockCoding)。由此，原来空时分组码对于信道时域特性的要求便被转化成了对于信道频域特性的要求。具体到Alamouti的空时码方案，则其相应的空频分组码要求：信道频域响应在同一个编码块内几乎保持不变。

关于正交频分复用(OFDM)技术，这是一种利用多载波调制的特殊频率复用技术，它具有抗多径衰落、频谱利用率高、采用自适应调制等优点，被普遍认为是宽带无线接入和第四代移动通信系统中的关键技术之一。OFDM技术的主要思想是：将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到在每个子信道上进行传输。尽管总的信道是非平坦的，具有频率选择性衰落，但是每个子信道是相对平坦的，在每个子信道上进行的是窄带传输，从而可以消除符号间干扰。经过调制映射后的输入数据经过串/并转换，进行IFFT变换，将频域信号转换到时域，IFFT模块的输出是N个时域的样点，再将循环前缀CP加到N个样点前或者直接加入保护间隔，形成循环扩展的OFDM信号，并经过并/串转换，通过滤波器后发射。接收端接收到的信号是时域信号，此信号经过串/并转换后移去CP，如果CP长度大于信道的记忆长度，那么由多径引起的符号间串扰ISI仅仅影响CP，而不影响有用数据。经过FFT变换后，再对信号进行频域的处理。

在信道变化或者收发间晶振存在偏差等情况下，需要在线调整OFDM符号截取位置使OFDM系统没有符号间串扰，但当OFDM截取位置发生跳变时，相邻OFDM符号相同子载波存在相位偏差，，我们采用带有旋转的信道估计方法可以完成信道估计的任务，但是这种信道估计方法会使同一个OFDM符号内部的不同子载波又产生了不同的相移，破坏了Alamouti对编码块内信道恒定的要求，因此需要利用本发明提出的相位补偿技术。

总的来说，采用了带有旋转的改进信道估计方法可以在OFDM符号截取位置存在跳变的情况下准确的估计出信道传输函数，但是此估计方法会导致OFDM符号内部各子载波又产生不同的相移，如果只是简单地将具有上述特性的OFDM系统和基于Alamouti空时分组码的MIMO系统直接相结合，构成MIMO-OFDM系统，那么在大部分情况下会导致译码检测失败。其原因在于：当接收端对时域截取到的OFDM符号进行循环移位操作时，根据离散付利叶变换的性质可知，得到的频域接收数据在不同频点上将产生不同的附加相移。这一附加相移等效于让相邻频点的信道产生一个附加相位差，而这一相位差使得频域上相邻频点的信道响应变化较大，从而无法满足Alamouti编码对于信道慢变的要求，导致译码失败。基于此现象，本发明提出了一种频域相位补偿技术，即：接收端根据时域符号进行循环移位操作的参数，对此后获得的频域数据进行“相位补偿”，使得补偿后的数据得以满足Alamouti的信道要求，进而保证译码的可靠性。由此，上述MIMO系统和OFDM系统便可以结合构成一个基于空时分组码的MIMO-OFDM系统。

发明内容

在信道变化或者收发间晶振存在偏差等情况下，需要在线调整OFDM符号截取位置使OFDM系统没有符号间串扰，但当OFDM截取位置发生跳变时，采用带有旋转步骤的改进信道估计方法破坏了同一Alamouti编码块内对于信道慢变的要求，导致现有空频分组码译码算法工作失效。本发明通过相位补偿技术克服了OFDM符号截取位置跳变所带来的问题，使空频分组码仍然可以正常译码，且不会增加复杂性。因此，具有很高的实用价值。

本发明的特征在于，针对2发1收空频分组码的正交频分复用SFBC-OFDM系统，或2发多收SFBC-OFDM系统，或化简为2发多收的SFBC-OFDM系统，该方法在接收端依次按以下步骤用一块数字集成电路芯片做多天线分组码译码实现：

步骤(1)设定该系统有Nt跟发送天线，Nr根接收天线，系统采用SFBC-OFDM方式，每根发送天线每个时隙有a个采样点，包括c个OFDM符号，OFDM符号编号为0至c-1，每个OFDM符号采样点数目b，采样点数目编号0至b-1，每个OFDM符号循环前缀有CP个采样点，相邻两个OFDM符号对应点相距e个采样点，且有e＝CP+b；其中，在含有导频OFDM符号内FFT或IFFT的长度b除以导频间隔Finterval，等于非负导频子载波的个数NonnegaPilot、虚拟子载波中的导频位置个数VSCPilot及负导频子载波个数NegaPilot之和；

步骤(2)设定截取位置J(s)代表第S个时隙的最佳截取位置，P(s)代表由于J(s)的变化而采取的预旋转位数，根据OFDM符号最佳截取位置J(s)，计算旋转位数P(s)，

$P\left(s\right)=\left(\underset{t=0}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}K\left(t\right)\right)\mathrm{mod}\mathrm{}b$

其中mod()为求模操作；

步骤(3)在接收端，以本地晶振构造一个以a为周期的循环计数器W，计数器取值从0至a-1，计数器计数间隔为收端本地晶振产生的采样率，对于第s个时隙，当循环计数器W计数计到J(s)时，截取时隙s第一个OFDM符号的b点时域序列Z₁ ^ij(cs，n)，随后当循环计数器W计数计到(J(s)+i*e)mod a时，截取时隙s第ii个OFDM符号的b点时域序列Z₁ ^ij(cs+ii，n)，ii为一个时隙内OFDM符号的顺序编号，ii＝0，1...c-1，n为一个OFDM符号内部的时域采样点顺序编号，n＝0，1...b-1，s为时隙编号，i为接收天线编号，j为发送天线编号；

步骤(4)对步骤(3)得到的序列Z₁ ^ij(cs+ii，n)进行预旋转操作：把序列Z₁ ^ij(cs+ii，n)向右循环旋转P(s)位，得到序列Z₂ ^ij(cs+ii，n)，

其中n＝0，1，2...b-1

步骤(5)对步骤(4)得到的序列Z₂ ^ij(cs+ii，n)做FFT，变换到频域，得到序列Y^ij(cs+ii，q₁) $Y_{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+\mathrm{ii},q_1)=\underset{n=0}{\overset{b-1}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_2^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+\mathrm{ii},n)\×e^{\frac{-2\sqrt{-1}\mathrm{\πn}{q}_1}{b}},$ s＝0，1，2...，q₁＝0，1...b-1；

步骤(6)用带有旋转的信道估计方法，计算所有OFDM符号的信道估计传输值，计算按以下步骤依次进行：

步骤(6.1)针对带导频符号的Y^ij(cs+ii，q₁)，利用最小二乘算法计算导频子载波上的信道估计序列ZH_p1 ^ij(cs+r，q₁)，该序列包括非负导频子载波的信道估计值和负导频子载波的信道估计值，设定r代表每个时隙中带有导频的OFDM符号在时隙中的OFDM符号编号；设定带导频OFDM符号中，导频位置子载波编号为u(0)至u(NegaPilot+NonnegaPilot-1)，设定发送端这些导频子载波上发送的导频符号相应的分别为c(0)至c(NegaPilot+NonnegaPilot-1)，

${\mathrm{ZH}}_{p1}^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+r,q)=\frac{Y^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+r,u\left(q\right))}{c\left(q\right)},$ q＝0，1...NegaPilot+NonnegaPilot-1

步骤(6.2)在步骤(6.1)得到的序列ZH_p1 ^ij(cs+r，q₁)中非负导频子载波和负导频子载波的信道估计值之间插入VSCPilot个0，得到序列ZH_p2 ^ij(cs+r，q′)，

步骤(6.3)对序列ZH_p2 ^ij(cs+r，q′)进行长度为 的IFFT变换，转换到时域得到序列Zh₁ ^ij(cs+r，n′)

${\mathrm{Zh}}_1^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+r,n^{\′})=\underset{q=0}{\overset{\frac{b}{\mathrm{Finterval}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{ZH}}_{p2}^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+r,q^{\′})\×e^{\frac{2\sqrt{-1}\mathrm{\π}{q}^{\′}{n}^{\′}\×\mathrm{Finterval}}{b}}$ 其中n’＝0，1，...，

$\frac{b}{\mathrm{Finterval}}-1$

步骤(6.4)将步骤(6.3)得到的序列Zh₁ ^ij(cs+r，n′)向左循环旋转P(s)位，得到序列Zh₂ ^ij(cs+r，n′)，

令 $\left(s\right)=P\left(s\right)\mathrm{mod}\frac{b}{\mathrm{Finterval}}$

步骤(6.5)将步骤(6.4)得到的序列Zh₂ ^ij(cs+r，n′)，末尾补零得到长度为b的序列Zh₃ ^ij(cs+r，n′)，

步骤(6.6)将序列Zh₃ ^ij(cs+r，n′)向右循环旋转P(s)位，得到序列Zh₄ ^ij(cs+r，n′)，

步骤(6.7)对步骤(6.6)得到的序列Zh₄ ^ij(cs+r，n′)进行长度为b的FFT变换，转换到频域得到带导频OFDM符号的信道传输函数序列H^ij(cs+r，k)，

$H^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+r,k)=\underset{n^{\′}=0}{\overset{b-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Zh}}_4^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+r,n^{\′})\×e^{\frac{-2\sqrt{-1}\mathrm{\π}{n}^{\′}k}{b}};$

步骤(6.8)获得了含导频OFDM符号所有子载波的信道频域传输函数值H^ij(cs+r，k)之后，利用线性插值、高斯插值任一种现有插值技术，插值得到所有OFDM符号的信道传输函数值LH^ij(cs+ii，k)；ii为一个时隙内OFDM符号的顺序编号，ii＝0，1...c-1，i为接收天线编号，j为发送天线编号，

步骤(7)设定一个2维空频分组码在OFDM符号内子载波编号为分别为2v和2v+1，从步骤(5)得到的频域接收值序列Y^ij(cs+ii，q1)中提出数据子载波处的接收频域值LY^ij(cs+ii，2v)和LY^ij(cs+ii，2v+1)并对其进行相位补偿，ii为一个时隙内OFDM符号的顺序编号，ii＝0，1...c-1，i为接收天线编号，j为发送天线编号，

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{LY}}^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+\mathrm{ii},2v)=Y^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+\mathrm{ii},2)\\ {\mathrm{LY}}^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+\mathrm{ii},2v+1)=Y^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+\mathrm{ii},2v+1)\×e^{-\frac{2\sqrt{-1}\mathrm{\πP}\left(s\right)}{b}}\end{array}\right.$

步骤(8)设定在步骤(6)中得到的所有符号信道估计值H^ij(cs+r，k)中，与空频分组码接收值LY^ij(cs+ii，2v))和LY^ij(cs+ii，2v+1)对应的信道估计值为LH^ij(cs+ii，2v)和LH^ij(cs+ii，2v+1)，则将LH^ij(cs+ii，2v)、LH^ij(cs+ii，2v+1)、LY^ij(cs+ii，2v)和LY^ij(cs+ii，2v+1)输入至后续SFBC分组码译码模块。

本发明解决了采用带有旋转步骤的信道估计算法所带来的在一个OFDM符号内不同子载波存在不同相移的问题，使OFDM系统和基于Alamouti空时分组码的MIMO系统直接相结合，具有实际意义。

附图说明

图1是OFDM帧结构示意图。

图2是实施例中OFDM符号0的导频插入示意图，中间部分每隔4个子载波插入一个导频子载波，所谓的密集导频插入区。

图3是实施例中含有正常导频的OFDM符号示意图，除去保护间隔区域外每隔8个子载波插入1个导频子载波。

图4是实施例中数据OFDM符号示意图。

图5是发射机框图。

图6是接收机框图。

图7是图6中带有旋转的信道估计的具体硬件实现框图。

具体实施方式

下面结合附图和实例，对本发明作具体介绍：

在本实施例中，系统有2跟发送天线，1根接收天线，系统采用SFBC-OFDM方式技术进行通信。帧结构如图1所示：每帧分为10个时隙，编号0-9，每时隙占时0.875ms；每时隙内包括1个时域引导序列和8个OFDM符号；每个时域引导序列包括16点无功率和256点PN序列，可用于初始时间同步和频率同步；每个OFDM符号包括330点循环前缀(CP)和2408点数据，这样每个时隙有19296个采样点。OFDM符号0作为低速物理信道可以用做传输低速业务和信令，OFDM符号1-7作为高速物理信道，其中符号1和5符号内部插有导频。

发送端和接收端晶振都近似为23.04M，但由于工艺问题，会有少量偏差，正是由于这个偏差导致收端OFDM符号截取位置需要在线调整，在接收端为了得到更准确的信道估计，信道估计采用了时域滤波插值的方法，因此需要对收发晶振偏差引起的同步位置漂移进行跟踪，OFDM符号0的中间密集区域每隔4个子载波插入一个导频符号，可以用来对收发晶振偏差进行跟踪估计。为了克服截取位置跳变前后相邻OFDM符号相同子载波存在相位偏差的问题，我们采用带有旋转的信道估计方法，但是这种方法使同一个OFDM符号内部的不同子载波又产生了不同的相移，破坏了Alamouti对编码块内信道恒定的要求，因此需要利用本发明提出的相位补偿技术。

OFDM符号0结构如图3所示，带有导频的OFDM符号1、5结构如图4所示，纯数据OFDM符号结构如图5所示，发射机实现如图6所示，接收机实现如图7所示。

a)调制映射得到符号M^k(p)，调制可以采用QPSK、16QAM、64QAM等调制方式。其中

。

b)·对于发送天线i的OFDM符号0，在频域上从位置i开始插入第一个导频，每隔8点插入一个导频符号，直至第639点；从640点开始，每隔4点插入一个导频符号，直至第767点，这就是密集导频插入区；从768点至1279点为全0，作为保护间隔；接下来从1280+i点开始，每隔8点插入一个导频符号，直至第2047点，得到发送天线i的OFDM符号0的所有2048点频域值X⁰(q)，其中i＝0或1。

·对于发送天线i的OFDM符号1和5，含有正常导频的OFDM符号，在频域上从位置i开始插入第一个导频，每隔8点插入一个导频符号，直至第767点；从768点至1279点为全0，作为保护间隔；接下来从1280+i点开始，每隔8点插入一个导频符号，直至第2047点，得到OFDM符号的所有2048点频域值X¹(q)或X⁵(q)，其中i＝0或1。

此类OFDM符号需要插入192个导频符号

·根据空频分组码规则，如果第0根发送天线第2v个数据子载波处插入数据M^k(p)后，则第0根发送天线第2v+1个数据子载波处、第1根发送天线第2v个数据子载波处和第1根发送天线第2v+1个数据子载波处分别插入数据M^k(p+1)、-(M^k(p+1))^H和(M^k(p+1))^H，其中()^H中代表求其共轭转置。

总而言之，对于数据OFDM符号X^k(q)，可按照图所示得到，k＝1...7。

c)对X^k(q)对做2048点IFFT变换，得到第k个OFDM符号的所有时域值x^k(n)。

$x^k\left(n\right)=\underset{q=0}{\overset{2.47}{\mathrm{\Σ}}}{X}^k\left(q\right)\×e^{\frac{2\mathrm{j\πqn}}{2048}}$

d)对第k个OFDM符号时域值x^k(n)加入330点循环前缀，得到待发送的时域序列

经过数模变化、通过天线发送出去。

综上所述，系统参数总结如下：系统采用2根发送天线，1根接收天线，每个时隙有a＝19296个采样点，包括c＝8个OFDM符号，OFDM符号编号为0至7，每个OFDM符号采样点数目b＝2048，采样点数目编号0至2047，每个OFDM符号循环前缀有CP＝330个采样点，相邻两个OFDM符号对应点相距e＝2378个采样点；其中，在含有导频OFDM符号内导频间隔Finterval＝8，非负导频子载波的个数NonnegaPilot＝96、虚拟子载波中的导频位置个数VSCPilot＝64及负导频子载波个数NegaPilot＝96。

接收机中，如图1所示，1个时隙有19296个采样点，在1个时隙内部如果获得了某个OFDM符号的最佳截取位置后，向后数(2048+330)个采样点即是下一个OFDM符号的最佳截取位置。为了描述方便，我们用OFDM符号0的截取位置J(s)代表第S个时隙的最佳截取位置，P(s)代表由于J(s)的变化而采取的预旋转位数。

按照说明书所述步骤进行分组码解码后，系统性能与理想情况相同。

实验证明，本发明提出的相位补偿技术可以克服旋转信道估计方法所带来的同一OFDM符号内各子载波存在相移的问题，，使得补偿后的数据得以满足Alamouti的信道要求，进而保证译码的可靠性。由此，上述MIMO系统和OFDM系统便可以结合构成一个基于空时分组码的MIMO-OFDM系统。

Claims (1)

1.克服OFDM截取位置漂移的空频分组码相位补偿方法，其特征在于，针对2发1收空频分组码的正交频分复用SFBC-OFDM系统，或2发多收SFBC-OFDM系统，或化简为2发多收的SFBC-OFDM系统，该方法在接收端依次按以下步骤用一块数字集成电路芯片做多天线分组码译码实现：

步骤(1)设定该系统有Nt跟发送天线，Nr根接收天线，系统采用SFBC-OFDM方式，每根发送天线每个时隙有a个采样点，包括c个OFDM符号，OFDM符号编号为0至c-1，每个OFDM符号采样点数目b，采样点数目编号0至b-1，每个OFDM符号循环前缀有CP个采样点，相邻两个OFDM符号对应点相距e个采样点，且有e＝CP+b；其中，在含有导频OFDM符号内FFT或IFFT的长度b除以导频间隔Finterval，等于非负导频子载波的个数NonnegaPilot、虚拟子载波中的导频位置个数VSCPilot及负导频子载波个数NegaPilot之和；

步骤(2)设定截取位置J(s)代表第S个时隙的最佳截取位置，P(s)代表由于J(s)的变化而采取的预旋转位数，根据OFDM符号最佳截取位置J(s)，计算旋转位数P(s)，

$P\left(s\right)=\left(\underset{t=0}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}K\left(t\right)\right)\mathrm{mod}b$

其中mod()为求模操作；

步骤(3)在接收端，以本地晶振构造一个以a为周期的循环计数器W，计数器取值从0至a-1，计数器计数间隔为收端本地晶振产生的采样率，对于第s个时隙，当循环计数器W计数计到J(s)时，截取时隙s第一个OFDM符号的b点时域序列Z₁ ^ij(cs，n)，随后当循环计数器W计数计到(J(s)+i*e)mod a时，截取时隙s第ii个OFDM符号的b点时域序列Z₁ ^ij(cs+ii，n)，ii为一个时隙内OFDM符号的顺序编号，ii＝0，1...c-1，n为一个OFDM符号内部的时域采样点顺序编号，n＝0，1...b-1，s为时隙编号，i为接收天线编号，j为发送天线编号；

步骤(4)对步骤(3)得到的序列Z₁ ^ij(cs+ii，n)进行预旋转操作：把序列Z₁ ^ij(cs+ii，n)向右循环旋转P(s)位，得到序列Z₂ ^ij(cs+ii，n)，

其中n＝0，1，2...b-1

步骤(5)对步骤(4)得到的序列Z₂ ^ij(cs+ii，n)做FFT，变换到频域，得到序列Y^ij(cs+ii，q₁) $Y_{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+\mathrm{ii},q_1)=\underset{n=0}{\overset{b-1}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_2^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+\mathrm{ii},n)\×e^{\frac{-2\sqrt{-1}\mathrm{\πn}{q}_1}{b}},$ s＝0，1，2...，q1＝0，1...b-1；

步骤(6)用带有旋转的信道估计方法，计算所有OFDM符号的信道估计传输值，计算按以下步骤依次进行：

步骤(6.1)针对带导频符号的Y^ij(cs+ii，q₁)，利用最小二乘算法计算导频子载波上的信道估计序列ZH_p1 ^ij(cs+r，q₁)，该序列包括非负导频子载波的信道估计值和负导频子载波的信道估计值，设定r代表每个时隙中带有导频的OFDM符号在时隙中的OFDM符号编号；设定带导频OFDM符号中，导频位置子载波编号为u(0)至u(NegaPilot+NonnegaPilot-1)，设定发送端这些导频子载波上发送的导频符号相应的分别为c(0)至c(NegaPilot+NonnegaPilot-1)，

${\mathrm{ZH}}_{p1}^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+r,q)=\frac{Y^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+r,u\left(q\right))}{c\left(q\right)},$ q＝0，1...NegaPilot+NonnegaPilot-1

步骤(6.2)在步骤(6.1)得到的序列ZH_p1 ^ij(cs+r，q₁)中非负导频子载波和负导频子载波的信道估计值之间插入VSCPilot个0，得到序列ZH_p2 ^ij(cs+r，q′)，

步骤(6.3)对序列ZH_p2 ^ij(cs+r，q′)进行长度为

的IFFT变换，转换到时域得到序列Zh₁ ^ij(cs+r，n′)

${\mathrm{Zh}}_1^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+r,n^{\′})=\underset{q=0}{\overset{\frac{h}{\mathrm{Finterval}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{ZH}}_{p2}^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+r,q^{\′})\×e^{\frac{2\sqrt{-1}{\mathrm{\πq}}^{\′}{n}^{\′}\×\mathrm{Finterval}}{b}}$ 其中n’＝0，1，…，

$\frac{b}{\mathrm{Finterval}}-1$

步骤(6.4)将步骤(6.3)得到的序列Zh₁ ^ij(cs+r，n′)向左循环旋转P(s)位，得到序列Zh₂ ^ij(cs+r，n′)，令 $L\left(s\right)=P\left(s\right)\mathrm{mod}\frac{b}{\mathrm{Finterval}}$

步骤(6.5)将步骤(6.4)得到的序列Zh₂ ^ij(cs+r，n′)，末尾补零得到长度为b的序列Zh₃ ^ij(cs+r，n′)，

步骤(6.6)将序列Zh₃ ^ij(cs+r，n′)向右循环旋转P(s)位，得到序列Zh₄ ^ij(cs+r，n′)，

步骤(6.7)对步骤(6.6)得到的序列Zh₄ ^ij(cs+r，n′)进行长度为b的FFT变换，转换到频域得到带导频OFDM符号的信道传输函数序列H^ij(cs+r，k)，

$H^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+r,k)=\underset{n^{\′}=0}{\overset{b-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Zh}}_4^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+r,n^{\′})\×e^{\frac{-2\sqrt{-1}{\mathrm{\πn}}^{\′}k}{b}};$

步骤(6.8)获得了含导频OFDM符号所有子载波的信道频域传输函数值H^ij(cs+r，k)之后，利用线性插值、高斯插值任一种现有插值技术，插值得到所有OFDM符号的信道传输函数值LH^ij(cs+ii，k)；ii为一个时隙内OFDM符号的顺序编号，ii＝0，1...c-1，i为接收天线编号，j为发送天线编号，

步骤(7)设定一个2维空频分组码在OFDM符号内子载波编号为分别为2v和2v+1，从步骤(5)得到的频域接收值序列Y^ij(cs+ii，q₁)中提出数据子载波处的接收频域值LY^ij(cs+ii，2v)和LY^ij(cs+ii，2v+1)并对其进行相位补偿，ii为一个时隙内OFDM符号的顺序编号，ii＝0，1...c-1，i为接收天线编号，j为发送天线编号，

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{LY}}^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+\mathrm{ii},2v)=Y^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+\mathrm{ii},2v)\\ {\mathrm{LY}}^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+\mathrm{ii},2v+1)=Y^{\mathrm{ij}}(\mathrm{cs}+\mathrm{ii},2v+1)\×e^{-\frac{2\sqrt{-1}\mathrm{\πP}\left(s\right)}{b}}\end{array}\right.;$

步骤(8)设定在步骤(6)中得到的所有符号信道估计值H^ij(cs+r，k)中，与空频分组码接收值LY^ij(cs+ii，2v))和LY^ij(cs+ii，2v+1)对应的信道估计值为LH^ij(cs+ii，2v)和LH^ij(cs+ii，2v+1)，则将LH^ij(cs+ii，2v)、LH^ij(cs+ii，2v+1)、LY^ij(cs+ii，2v)和LY^ij(cs+ii，2v+1)输入至后续SFBC分组码译码模块。

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