一种复杂多径信道下的OFDM抗干扰同步方法

摘要

本发明涉及通信领域，尤其针对存在强干扰信号的复杂多径信道。本发明针对现有正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)同步方案在强干扰复杂多径环境中不再适用的问题，设计了一种复杂多径信道下的OFDM抗干扰同步方法，具体步骤包括生成序列C(k),c(k)和[x(k),x(k)]；求取滑动相关值；进行定时同步；进行频偏估计。相比现有同步方法，该方案能够提高复杂多径环境中OFDM符号定时和频率估计的准确度，并且提高系统的抗干扰性能。

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其针对存在强干扰信号的复杂多径信道。

背景技术

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术具有 频谱利用率高，抗衰落能力强等特点，目前已成为新一代移动通信的技术核心。同 步误差是影响OFDM系统性能的一个主要因素，特别是在复杂多径环境中的的同 步。现有文献对OFDM同步技术进行了大量研究，分别从不同的角度对OFDM进 行分类。按照同步的功能，分为定时同步、载波频率同步和采样时钟同步；按照同 步的范围和精度来分，分为粗同步和细同步；按照是否借助辅助数据来分，分为数 据辅助同步方法和盲同步方法。其中，数据辅助同步方法同步精度较高且计算复杂 度较低，但是，需要加入训练序列，降低了数据传输效率。在数据辅助同步方法中， 文献1“Robust frequency and timing synchronization for OFDM(by Schmidl T.M, Cox.D.C.IEEE Trans.Commun,1997,45(12):1613-1621.)”首先提出了利用两个 OFDM符号作为训练序列进行时间和频率同步。第一个OFDM符号的前一半和后 一半相同，可用于时间同步和频率精同步，利用前后两个符号间关系进行频率粗同 步。文献2“Pilot assisted channel estimation for OFDM in mobile cellular systems(by F. Tufvesson,T.Maseng.IEEE VTC,vol.3,pp.1639-1643,May 4-7,1997.)”提出利用伪 噪声(Pseudo-Noise，PN)序列作为训练序列，将接收信号和本地序列相关，这种 方法的相关器结果有较大的输出峰值，通过最大值搜索找到同步位置，准确度较高 但是计算量较大。文献3“A technique for orthogonal frequency division multiplexing  frequency offset correction(by Paul H.Moose.IEEE  Trans.Commun,1994,42(10):2908-2914)”提出在发射端发送两个重复的OFDM序列, 在接收端利用这两个重复序列的相位差来估计频偏，这种方法的频偏估计精度较高， 但是频偏的估计范围不大于0.5个子载波间隔，若缩短训练序列的时间周期，频偏 估计范围可得到增大，但是估计精度将会降低。

同时，在复杂多径环境中，现有的OFDM同步算法面临两个严峻的问题：现 有的同步算法在定时同步时往往都是在寻找相关峰最大值，通过最大值位置来确定 数据窗的起始位置，但是，在多径衰落信道中，能量最强的径往往不是第一条径， 当使用现有同步算法时会定位到非第一条径的其他径上，使得符号起始位置移至有 效数据部分，并以当前有效数据部分的位置作为OFDM解调中的快速傅里叶变化 (Fast Fourier Transformation，FFT)窗起始位置，从而丢失OFDM符号头部的部 分数据，而尾部将包含后一个OFDM符号的数据，引入严重的符号间干扰(Inter  Symbol Interference，ISI)和子载波间干扰(Inter Carrier Interferece，ICI)；现有的 同步算法缺少抗干扰措施，当存在较强的干扰信号时，系统就无法工作。

发明内容

本发明针对传统的OFDM同步方法在强干扰复杂多径环境中无法正常工作的 缺陷，提出了一种复杂多径信道下的OFDM抗干扰同步方法，所述方法不仅能够 提高多径衰落信道中的同步精度，也大大提高了系统的抗干扰能力。

一种复杂多径信道下的OFDM抗干扰同步方法，具体步骤如下：

S1、生成序列C(k),c(k)和[x(k),x(k)]，具体如下：

S11、在接收端生成频域序列C(k)和时域序列c(k)，其中，k表示序列的第k个 样点，k的范围是[0,N_zc-1]，N_zc表示序列长度；

S12、对S11所述时域序列c(k)进行加窗处理，得到x(k)＝c(k)w(k)，其中，x(k)为 发射端发射的时域序列，w(k)为加窗处理中使用的窗函数；

S13、在发射端发射两个S12所述x(k)序列[x(k),x(k)]作为主同步序列；

S2、在接收端计算接收信号r(k)和本地同步序列的滑动相关值，相关值计算公 式为其中,p(k)表示第k时刻的滑动相关值，x^*(k)表示对x(k)取 共轭，所述本地同步序列与S12所述x(k)序列相同；

S3、进行定时同步，具体如下：

S31、对S2所述相关值求滑动平均值p_mean(k)，滑动平均窗的长度为N_zc+1；

S32、设置门限值K，其中，K的取值根据信噪比不同而在[4,20]内变化；

S33、将S31中滑动窗口两端的相关值p(k)和p(k+N_zc)与S31所述p_mean(k)进行比 较，若p(k)≥K×p_mean(k)且p(k+N_zc)≥K×p_mean(k)，则检测到相关峰，将当前位置设为定 时同步位置，记作M，转到S35，若不满足条件，则转到S34；

S34、令k＝k+1，重复步骤S33；

S35、对S32所述门限值K进行调节，使S33所述M在第一条径所在位置；

S4、频偏估计，具体如下：

S41、设接收端收到的主同步序列为r＝[y₁(k)y₂(k)]，其中，N为OFDM系统中的IFFT点数；

S42、根据S2所述相关值计算公式为对S41所述r进行相关 值计算，得到相关值的相位差其中，M＜m＜M+N_zc；

S43、根据第一条径之后的Lt个相关值的相位差来进行频偏估计， 其中，M＜m＜M+Lt，Lt为信号的最大多径时延。

进一步地，S11所述频域序列C(k)和时域序列c(k)都选用恒包络零自相关 (CAZAC)序列中的Zadoff-Chu(ZC)序列，所述ZC序列的表达式为将ZC序列中的干扰信号所在频段对应点置零，得到C(k)＝C_f(k)J(k)，将所述C(k)作 快速傅里叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)转化为时域序列 c(k)＝IFFT(C(k))，其中，r为根指数，r＝N_zc-1，J(k)是频谱感知向量，

进一步地，S12所述$w\left(k\right)=a_0-a_1\cos \left(\frac{2\mathrm{\pi k}}{N-1}\right)+a_2\cos \left(\frac{4\mathrm{\pi k}}{N-1}\right)-a_3\cos \left(\frac{6\mathrm{\pi k}}{N-1}\right),$其中， a₀＝0.3635819，a₁＝0.4891775，a₂＝0.1365995，a₃＝0.0106411。

进一步地，S32所述K＝5。

进一步地，S31所述滑动平均窗的长度为N_zc+1-2L，其中，L表示所述滑动平 均窗的边缘L个数据。

本发明的有益效果是：

通过设置相对门限，能够比较准确地同步到第一条径附近，通过两段同步序列 的相关值同时判断，提高了定时同步的准确度。

在频域避开了干扰所在频段，且加窗抑制了干扰对所用频段的影响，所以本系 统有较强的抗干扰能力。在进行频偏估计时利用相关峰之间的相位差，提高了对定 时同步偏差的容忍度，且不受干扰信号的影响，同时合理地选择相关值序列长度可 减小噪声的影响，提高频偏估计性能。

附图说明

图1为本地同步序列生成示意图。

图2为定时同步相关峰查找示意图。

图3为无干扰的瑞利信道下频偏估计均方误差。

图4为有干扰的瑞利信道下频偏估计均方误差。

具体实施方式

下面结合实施例和附图，详细说明本发明的技术方案。

本实施例采用Matlab仿真平台进行运行实验。

实施例中同步参数如下：ZC序列长度为512，信道采样频率为10MHz，信道 模型为瑞利信道，其无线信道与COST207城市信道类似，信道中没有直射径，弥 散分量延时功率谱为指数衰减型，最大延时为7μs，弥散多普勒功率谱为典型Jakes 谱。信道中所加噪声为加性高斯白噪声，所加干扰为20％频段的部分频带干扰。

步骤1：同步序列生成。

在接收端频域产生ZC序列C(k),c(k)和[x(k),x(k)]，所述ZC序列的表达式为 为了避开干扰信号，将干扰信号所在频段对应点置零，得到 C(k)＝C_f(k)J(k)，对频域序列做IFFT转换为时域序列c(k)＝IFFT(C(k))，对时域序列 加窗，得到x(k)＝c(k)w(k)。加窗是为了抑制干扰对有用频段的影响，所加窗为 Blackman-Nuttall窗。发射端发射两段与加窗后的时域序列相同的同步序列用作时 间频率同步。

步骤2：相关值计算。

在本地产生一段与加窗后的时域序列相同的本地序列，与接收机接收到的信号 进行滑动相关。相关值计算公式为其中,p(k)表示第k时刻的滑 动相关值，x^*(k)表示对x(k)取共轭

步骤3：定时同步。

将相关值通过一个长度为N_zc+1＝513的滑动平均窗，计算滑动平均窗内相关值的 滑动平均值p_mean(k)。为了减少簇状相关值对平均值带来影响，对滑动平均窗两端边 缘的L个数据不做平均处理，实际求平均值范围为滑动平均窗中间的N_zc+1-2L个数 据。

设置门限值K，其中，K的取值根据信噪比不同而在[4,20]内变化。

当滑动平均窗两端边缘的相关值大于窗内平均值的K倍时，可认为检测到同步 头，当前时刻便可作为同步时刻。本实施例中通过调节门限值K＝5时，同步位置在 第一条径所在位置。

步骤4：频偏估计。

由于在复杂多径环境中能领最强的径往往不再是第一条径，所以，现有的同步 算法中根据相关峰的最大值查找来确定定时同步位置的方法不再适用。

由于同步序列与接收信号相关会出现两个相关峰，这两个相关峰之后的N_zc个 相关值有一个固定的相位差，利用这个相位差进行频偏估计。由于信号的最大多径 时延为7μs，即70个样本点，相关值能量主要集中在第一径之后的70个相关值上， 可利用时间同步所确定的第一条径所在相关值位置之后的70个相关值求相位差。

利用估计出的频偏对时间同步后的信号进行频偏补偿后输出做信号检测解调。

采用本发明所述方法进行仿真测试，在瑞利信道下的频偏估计均方误差如图3 和图4所示。利用本发明中提出的方法与传统的Schmidl方法做了对比，对于无干 扰的情况下的频偏估计，两种方法的性能比较接近，而当系统存在干扰时，由于传 统方法缺少抗干扰措施，在干信比JSR为0dB时，Schmidl方法估计出的频偏误差 已经非常大了，可认为同步失效，而对于本发明中提出的方法，即使在JSR为40dB 时，与没有干扰的系统同步性能相差也很小，由此可见本系统有较强的抗干扰能力。