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    基于相關(guān)處理的OFDM信號循環(huán)前綴盲估計方法

    2011-06-13 11:58:14湯新廣
    無線電工程 2011年3期
    關(guān)鍵詞:時域間隔信噪比

    湯新廣

    (中國電子科技集團公司第五十四研究所,河北石家莊050081)

    0 引言

    OFDM系統(tǒng)中為解決因多徑信道而產(chǎn)生的ISI問題,在有效符號周期前面加保護間隔。保護間隔的類型包括3類:保護間隔全部置零ZP(Zero Padding)、CP和既置入零又置入循環(huán)前綴(ZC)。在OFDM監(jiān)測系統(tǒng)中,保護間隔特征中最難識別的恰恰是最常用的CP類型。這里提出了一種基于CP循環(huán)相關(guān)的保護間隔參數(shù)估計方法,該方法充分利用了OFDM信號的時域準周期性,以估計出的符號速率等參數(shù)作為輸入條件,采取窗口滑動相關(guān)的方法,實現(xiàn)了FFT時間長度、保護間隔周期和符號同步時刻等參數(shù)的精確盲估計。

    1 循環(huán)平穩(wěn)特性分析

    OFDM具有循環(huán)平穩(wěn)特性,其循環(huán)周期是一個OFDM符號周期T。但與單載波系統(tǒng)不同的是,由于OFDM信號在發(fā)送端進行了串并轉(zhuǎn)換,并加入了循環(huán)前綴CP,所以T=PTe,因此,OFDM信號是在一個符號周期內(nèi)具有較強的相關(guān)特性,但多個符號周期時則不具備完全的循環(huán)平穩(wěn)特性。

    參見文獻[3],當Q=1時,可求得OFDM信號的周期自相關(guān)函數(shù)為:

    為進一步分析利用周期自相關(guān)特性能夠獲得的信號處理增益Gs,設(shè)Lp為CP長度為相對于OFDM符號速率1/T的點數(shù),p為CP符號同步時的起始點,NFFT為有效符號周期點數(shù),當取信號長度m≤Lp,相關(guān)的時間間隔為NFFT,則式(1)可簡化為:

    由此可以分析出一個OFDM符號周期T內(nèi),當取信號長度m=Lp時,周期自相關(guān)函數(shù)的最大值為,因此,利用周期自相關(guān)特性可獲得的最大處理增益為Lp。但為了獲得這樣的處理增益,就必須保證符號定時同步的前提條件。

    利用信號周期譜處理,實際上就是利用信號在α=0和 α≠0時的譜信息,即充分利用了OFDM信號的CP信息。周期平穩(wěn)信號經(jīng)過時不變信道后,接收信號仍然是周期平穩(wěn)的,而經(jīng)過時變信道的信號不再具有嚴格意義上的周期平穩(wěn)性。但在信道相干時間內(nèi)信道的變化很小時,接收信號仍可近似為周期平穩(wěn)的。因此,利用OFDM信號周期平穩(wěn)特性可以實現(xiàn)信號的循環(huán)前綴周期的精確估計、系統(tǒng)時延和頻偏等同步參數(shù)盲估計。

    2 CP檢測方法

    在OFDM偵察接收系統(tǒng)中,僅知道符號周期參數(shù)是無法完成準確的符號定時同步。幀檢測有2個任務(wù):分組檢測和符號定時。分組檢測的目的是確定數(shù)據(jù)分組的開始時間,而判決數(shù)據(jù)分組起始沿的最簡單方法就是檢測接收信號的能量。這里重點研究符號定時的同步點搜索方法。

    符號定時是指確定每個OFDM符號開始和結(jié)束的精確時刻。符號定時的結(jié)果將決定離散傅里葉變換DFT的窗口,也就是用于計算每一個接收OFDM符號的一組取樣值;然后DFT的結(jié)果用于符號子載波的檢波,如圖1所示,由于系統(tǒng)并未確定OFDM符號的起始位置,則截取連續(xù)2Tc個采樣點,其中必包含一個完整的OFDM符號。一個符號周期內(nèi)前后2個CP數(shù)據(jù)具有很強的相關(guān)性,而其他數(shù)據(jù)之間不具有相關(guān)性。所以利用此特性采用滑動窗時域相關(guān)的方法,搜索出符號定時同步點,并估計出有效符號寬度(即FFT周期長度TFFT)。

    圖1 帶有循環(huán)前綴的OFDM信號結(jié)構(gòu)

    如圖1所示,定義2個集合:

    式中,集合 II是OFDM符號的后L個樣值,集合 II中的元素復(fù)制后放到OFDM符號最前端形成集合I,也就是第i個OFDM符號的循環(huán)前綴(CP)。將這2Tc個采樣點作為一個向量γ,

    由于集合I與集合II中的元素完全相同,對于r(n)有如下關(guān)系:

    ①接收端根據(jù)OFDM信號的帶寬已完成對信號的時域過采樣,得到中頻信號s(k);

    ②根據(jù)估計的符號周期Tc對s(k)進行截取,取長度為2Tc的數(shù)據(jù)g(k)。選取滑動窗長N=,逐段計算窗內(nèi)的信號gN(k)與g(k)的相關(guān)函數(shù)c(k)。當進入滑動窗的數(shù)據(jù)恰是CP時,相關(guān)函數(shù)就會出現(xiàn)2個峰值,由此可以檢測到符號定時的同步點,同時,通過計算CP相關(guān)峰值之間的距離得到FFT長度;

    ③為進一步提高信噪比,若根據(jù)估計的符號周期Tc對s(k)進行分段,由于截取時跨2個符號的概率很大,所以為保證一個完整的符號周期仍以2Tc進行選取。計算每段數(shù)據(jù)的滑動窗與整個數(shù)據(jù)段的相關(guān)函數(shù)值Ci(k),并通過采取多段平滑的方法提高信噪比;

    ④精確估計OFDM信號的多個時域特征參數(shù):FFT長度估計、符號位定時的起始時刻及CP寬度估計。

    3 試驗仿真與性能分析

    3.1 時域平滑對信噪比的改善程度

    保護間隔的準確估計有賴于對接收的OFDM信號信噪比的估計性能,所以在保護間隔估計之前需要通過時域平滑提高接收信號的信噪比。通過截取M段的分段數(shù)據(jù)對應(yīng)M個OFDM符號,對Yi(k)進行時域平滑得到ˉCi(k)的最大值MAXi。由于AWGN中信號與噪聲不相關(guān),則Yi(k)和RC的信噪比分別用SNRY和SNRR表示:

    由式(7)可見,經(jīng)過M次時域平滑,使得信號功率提高了M2倍,而RC中噪聲功率為Yi(k)中噪聲功率的M倍,這表明理論上信噪比可以改善10log dB。

    3.2 試驗仿真與結(jié)果分析

    試驗一:歸一化采樣頻率下,fc=0.25,OFDM信號的子載波數(shù)為N=128,FFT為512點,CP長度為64,符號周期Tc=576,每個子信道均是QPSK調(diào)制。

    試驗條件:輸入信噪比SNR=0 dB,隨機選取的符號同步點為DOTsyn=100,以Tc為輸入條件,滑動窗長選擇為NW=60,平滑次數(shù)為100次,計算不同起始點時的平滑相關(guān)函數(shù)ˉCi(k)的第二峰值Csei。表1給出符號同步點附近第二峰值Csei對應(yīng)的能量,由表1可見Csei最大能量值對應(yīng)的位置正是612。

    表1 符號同步點搜索試驗數(shù)據(jù)

    試驗二:圖2摘自文獻[1]中對CP的估算結(jié)果,當其僅利用一個符號周期內(nèi)的相關(guān)函數(shù)無法實現(xiàn)CP的有效搜索時,文獻[1]也曾想到用將多個符號周期的相關(guān)函數(shù)累加進行CP估計,但其必須在完成準確同步后才能實現(xiàn),且僅局限于每個符號周期內(nèi)進行自相關(guān)計算,所以能夠獲得的CP相關(guān)增益并不高。

    在與文獻[1]中設(shè)置完全相同的試驗條件下,圖3給出了采用該方法平均相關(guān)函數(shù)平滑10次后的檢測結(jié)果,通過對比可見,新方法的信噪比改善程度明顯優(yōu)于文獻[1]中的方法,且可以準確地估計出信號的同步時刻、CP長度等時域特征參數(shù)。這是由于該算法在對分段數(shù)據(jù)進行時域平滑時選擇了2個符號周期的長度,一方面避免了準確同步的前提限制,同時,CP信號與不同時刻的數(shù)據(jù)隨機調(diào)制的非CP信號相關(guān)性較弱,且與隨機噪聲或干擾互不相關(guān)。滑動互相關(guān)比自相關(guān)函數(shù)更能充分利用了這一差異,所以新方法更能有效增強CP的相關(guān)增益,改善信噪比、抑制高斯噪聲和干擾。

    圖2 文獻[1]圖5中的CP估計結(jié)果

    圖3 新方法對應(yīng)文獻[1]條件下的檢測結(jié)果

    4 結(jié)束語

    上述提出的基于循環(huán)相關(guān)的CP參數(shù)估計方法充分利用了OFDM信號的時域準周期性,在符號速率等參數(shù)估計的基礎(chǔ)上,采取窗口滑動相關(guān)實現(xiàn)了對FFT時間長度、保護間隔周期和符號同步時刻等參數(shù)的精確盲估計,該方法無需任何先驗信息,運算量小、精度高,適于硬件實現(xiàn),對OFDM信號參數(shù)估計具有重要意義。

    [1]HONG Li,YEHESKEL B N,ALIABDI,et al.OFDM Modulation Classification and Parameters Extraction[C].2006 1st International Conference on Cognitive Radio Oriented WirelessNetworks and Communications,2006:1-6.

    [2]PAR KB,KO E,CHEONH,etal.ABlind OFDM Synchronization Algorithm Based on Cyclic Correlation[C].2001 Global Telecommunications Conference,San,Antonio,Texas,USA,2001:3116-3119.

    [3]TANDA M.Blind Symbol-Timing and Frequency-Offset Estimation in OFD M Systems with Real Data Symbols[J].IEEE Transactions on Communications,2004:1609-1612.

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