一种多径衰落信道中正交频分复用定同步算法

一种多径衰落信道中正交频分复用定同步算法

1多径衰落信道同步算法正交频分复制器（ifd）因其有效的信噪比而受到越来越多的关注，因为它具有抗衰减性、脉象噪声和高频率利用率等优点。在基于OFDM的突发传输系统中,接收端必须先进行定时同步确定一个正确DFT窗,开始采样新OFDM符号。存在2种定时同步误差,即DFT窗定时提前(落在本OFDM符号的CP之内)和DFT窗定时滞后(落入下一个OFDM符号)。当DFT窗提前时,接收的频域信号与正确信号相比只是相位有了恒定的偏移,相位偏移可以通过信道估计得以补偿,因此仍然能够进行正确的信号检测。而当DFT窗落入下一个OFDM符号时,将会引入符号间干扰(ISI),是无法通过相位补偿实现正确信号检测的。通常而言,有2种类型的帧同步算法,一是在OFDM信号中插入同步符号作为导频符号进行帧同步,显然导频符号会降低系统容量。二是利用OFDM符号的循环扩展,也就是保护间隔进行帧同步,这种方法不会影响系统容量,但在多径衰落信道下保护间隔的周期性受到符号间干扰(ISI)的破坏,因而性能较差。在有导频符号辅助的帧同步算法中,很多算法在时域发送多个重复PN序列,进而在接收端连续求相关,找出相关器输出的最大点定义为DFT窗起始点,但却没有考虑多径衰落信道中存在第1径不是最强径的情况,而该情况在实际中是普遍存在的。此时这种算法同步在瞬时功率最强径上,因而使得DFT窗相对滞后,最强径之前的径将引入符号间干扰。本文由此而提出一种新的帧同步算法以解决上述问题。2联合语言同步算法的介绍2.1接收端pn序列及接收信号转换在每个OFDM无线帧的起始都插入一个同步时隙,其中的一个OFDM符号传输长为N的PN序列{c(d),d=0,1,2,…,N-1},经过无线衰落信道,接收端接收到的信号为:{r(d),d=0,1,2,…,N-1},同时在接收端产生同样的PN序列,并与接收信号进行滑动相关处理,得到如下表达式:M(d)=|P(d)|2R2(d)(1)其中,P(d)=∑k=0N−1c*(k)·r(d+k),R(d)=∑k=0N−1|c(k)|2。基本帧同步算法得到DFT窗的起始点为dˆ=max{M(d)}=max{|P(d)|2R2(d)}(2)需要注意的是,该基本算法易受频偏的影响,因本文的重点在解决由多径衰落信道中第1径为非最强径引起的帧同步误差问题,为简化而假定具有理想的频率同步,实际上本文提出的新算法完全适用于其他基于时域相关的帧同步算法。2.2a.2.2算法仿真ITU-RVehicularChannelA中,第2条径的平均功率仅比最强径——第1径的平均功率小1dB。而在ChannelB中,第2径则是最强径,它的平均功率要比第1径高2.5dB。本文的仿真采用VehicularChannelA,采样周期0.0625μs,因此各径的归一延迟分别为0、4、11、17、27、40个采样点。在仿真中出现3种情况。正确体制好图1给出该情况下的M(d),利用式(2)可以正确找到DFT窗定时,即定时锁在第1径上,此时只要信道的最大时延不大于OFDM符号的循环扩展,就可以克服ISI。dft窗滞后误差如图2所示。在该情况下,利用基本算法DFT窗定位将在第4个样值点上,即帧同步锁在最强径——第2径上,产生DFT窗滞后的帧同步误差,此时由第1径引入的ISI将严重影响系统误码率性能。瞬时功率测试与情况②类似,但是第1径的瞬时功率远远小于最强径——第2径瞬时功率,如图3所示。之所以把这种情况单列出来,是因为它的解决方法不同于情况②,具体算法在下面介绍。2.3提出的新算法和模拟结果针对上述问题,在基本算法的基础上做了相应的完善以提高帧同步性能。2.3.1门限对算法性能的影响为了克服由于第1径为非最强径所带来的问题,引入搜索窗和门限值β,如图4所示。1)利用式(2)找到最高峰值p0和其对应的采样点d0。2)从点d0回溯Ncp/2个采样点设置出搜索窗,其中Ncp是OFDM符号循环扩展的样点数,然后在搜索窗中找出相关值大于βp0的最左边的采样点dˆ0。3)定义dˆ0为DFT窗的起始点。如上所述,显然门限值β将对帧同步算法的性能产生影响。如果β设得较大,则正确实现帧同步的概率将降低,因为此时情况③仍然不能搜索到正确的第1径。但β也不能设得太小,以避免虚同步的产生,因此,如何设定β值是值得研究的问题。图5示出了引入搜索窗和门限后的算法正确实现DFT窗定时的概率随着门限值β的变化曲线。可以看出,门限值很小时,正确定时概率也很小,这是由于衰落和噪声的影响,门限小会导致选择伪峰作为第1径。随着门限的增大,正确定时概率也快速增大,达到某个峰值后,则随着门限的增大而降低。SNR越高,受噪声的影响越小,到达最大正确概率时所需的门限值也越小。当SNR为-5dB和0dB、β=1(采用基本算法)时,DFT窗定时的正确概率大约为60%,而当SNR较低(如SNR为-10dB)时,由于噪声的影响,定时性能提高有限,而且β=1时的正确定时概率仅为52%。这说明在该条件下,即便第1径为最强径,有时仍然无法正确定时。当SNR足够大时,定时算法将基本不受SNR的影响,除非特别需要,不必为不同的SNR选择最优的门限。另外,值得注意的是即便SNR=0dB,最小错误定时概率仍高达13%,因此还有较大的性能提高余地。2.3.2阶me-alth的al尽管搜索窗和门限的引入可以较大地提高帧同步正确概率,但是正如2.3.1中所显示的,对于情况③仍然无法克服,因此还具有较大的性能提高余地。由于第1径为非最强径的持续时间不会很长,因此利用平均的方法,即将前后多个帧同步得到的相关值进行加权平均可以从一定程度上克服情况③。这种方法使得接收端必须存储平均周期内所有的相关数据,而如此大的存储空间会给实际系统带来困难。本文采用一阶Alpha滤波器来代替平均的方法。一阶Alpha滤波过程描述如下:Mn(d)=α*Mn-1(d)+(1-α)*M′n(d)(3)其中M′n(d)为相关器的第n次输出;Mn-1(d)为滤波器的第n-1次输出,Mn(d)为滤波器的当前输出。Alpha滤波器是一种低通滤波器,其低通带宽可以通过改变系数α来实现,α越大,低通性能越好,而平均的方法则必须通过改变平均周期实现改变滤波器的低通带宽。此外Alpha滤波器不需要存储大量的数据,因此Alpha滤波器具有很好的灵活性和较低的复杂度。图6给出α=0.95,在多径衰落信道下,引入搜索窗、门限以及Alpha滤波器后的算法正确实现DFT窗定时的概率随门限值β变化的曲线。与图5相比,曲线趋势基本一致,所不同的是,由于Alpha滤波器的引入,提高了正确定时概率,特别是在低SNR(如SNR=-10dB)情况下。相对于图5的β=1时,当α=0.95,正确定时概率从60%提高到70%,这说明即便不采用搜索窗和门限,Alpha滤波器仍然可以较大地提高定时性能。3dft窗相对