CN101888353B - 一种多小区ofdma下行链路载波频偏的估计方法 - Google Patents
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Abstract
一种多小区0FDMA下行链路载波频偏的估计方法属移动宽带接入技术领域步骤如下:1)建立***模型;2)从***模型中得到接收信号,形成矩阵F;3)载波频偏的估计。根据接收信号的特性,及构造出来的F矩阵,可以利用MUSIC算法估计出小数倍载波频偏。本发明方法的特点是:在频域信号是交织但不重叠的,在时域形成四段周期性的序列,利用这种周期性形成一个4×N/4形式的矩阵F,应用MUSIC算法,可以很好的估计出多个基站的载波频偏,具有合理可行性,该方法计算量相比大大的减少,且估计性能良好。
Description
技术领域
本发明涉及一种多小区OFDMA下行链路载波频偏的估计方法,属移动宽带接入技术领域。
技术背景
移动宽带接入技术是近年来移动通信领域内发展最快、最受关注的一大热门。目前,宽带移动化的代表技术为WiMAX,移动宽带化的代表技术为LTE,且两者的应用场景已经交叉融合。WiMAX和LTE是眼下最有潜力和商业应用价值的两种技术,两者又都是向4G演进的主流技术。其中,由于WiMAX制定规范较早,商用化进程较LTE快,理所当然的成为了4G的先锋。根据***设计院无线研究所的研究结果,在业务能力方面,WiMAX技术在固定接入时可以在3.5MHz带宽下提供约11Mbit/s的有效业务速率,移动情况下可以在10NHz带宽下提供约20Mbit/s的有效业务速率。相比之下,WCDMA增强型HSDPA仅能在5MHZ带宽下提供最大14.4Mbit/s有效业务速率。从总体性能上来看,WiMAX性能要优于包括HSDPA在内的现有3G***,WiMAX是当前无线宽带的最佳选择之一,也将成为未来移动宽带的主流制式之一。因此,在市场的需求和技术的推进下,对于WiMAX技术的研究有着重要的实际意义。
移动WiMAX物理层的核心技术是正交频分多址(OFDMA)技术。OFDMA是以OFDM调制为基础的无线接入技术,它将接入和调制有效地结合在一起。作为一项备受瞩目的宽带移动通信技术,良好的同步性能对***的整体性能有着重要的影响。但是,OFDMA继承了OFDM的弱点,对同步的需求很高,对载波频偏很敏感。因此,有效的估计出载波频偏,实现***同步,显得尤为重要。Z.Zhang,W.Jiang,H.Zhou,Y.Liu&J.Gao提出的载波频偏估计方法,只能估计单基站(BS)情况下的载波频偏,并且在干扰受限的环境下性能很差(High accuracy frequencyoffset correction with adjustable acquisition range in OFDM systems,IEEE Trans.Wireless.Commun.,vol.4,No.1,pp.228-237,Jan.2005.);Liu&Lin提出的方法,在两个基站的情况下是可行的,但是在三个基站的情况下,提出的通过延长循环前缀,使接收信号形成四段近似重复的序列,用此接收信号并不能估计出子载波频偏,并且计算复杂度很高(Initial Synchronization for Multi-Cell OFDMA Systems,Communications,2009.ICC’09.IEEE International Conference,pp.1-5,June.2009.)。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种多小区OFDMA下行链路载波频偏的估计方法,此方法的主要特征在于前导字结构的设计,用新的前导字可以估计出多个基站的载波频偏,并且计算复杂度很低,具有合理可行性。
本发明的技术方案如下。
一种多小区OFDMA下行链路载波频偏的估计方法,步骤如下:
1)建立***模型;
1a)假设N个子载波分给Q个子信道进行数据的传输,每个子信道包含P=N/Q个子载波;在频域子载波是相互交叉的,子信道{q}包含的子载波为{q,Q+q,…,(P-1)Q+q},q=0,1,...,Q-1,即子信道{q}对应的子载波集就为{q,Q+q,…,(P-1)Q+q},q=0,1,...,Q-1,这些子载波集在频域是不重叠的;
1b)不同的BS利用不同的子载波集:当N可以被Q整除时,在时域是周期为P的周期序列,否则就是伪周期的,当Q=4时,在时域前导字是4个重复的序列,周期为P=N/4;对一个小区中三个扇区来说,每个扇区利用一个子载波集;
1c)用户(MS)接收到的时域信号可以表示为:
k∈{0,1,2,...,N-1},m∈{0,1,2},-Ng≤n≤N-1,N是子载波数,Ng是循环前缀(CP)的长度,Xm(k)是从第m个扇区的BS传输来的第k个子载波,这里的每个扇区利用三个互不重叠的子载波集之一;
1d)当MS在小区或扇区的边界处时,接收信号可以表示为:
2)从***模型中得到接收信号,形成矩阵F;
2a)相位偏移εm包括整数部分εm,int和小数部分εm,fr,即εm=εm,int+εm,fr,其中-0.5<εm,fr<0.5,得到
其中,N是子载波的个数,Hm(k)是第m个BS和MS之间频域的路径增益,Xm(k)是xm(n)变换到频域的信号;
2b)当Q=4时,根据接收信号的特性得到4×N/4的矩阵形式,
3)载波频偏的估计;
根据接收信号的特性及构造出来的F矩阵,可以利用MUSIC算法估计出小数倍载波频偏;
3a)由F矩阵可得到协方差矩阵ψ,
其中,P为每个子信道的子载波个数;
3b)对协方差矩阵ψ进行奇异值分解,
其中∑s=Diag[λ1,...,λM],∑Z=Diag[λM+1,...,λQ],Us是一个Q×M矩阵,包含M个特征值对应M个特征向量λ1,...,λM,Uz包含Q-M个特征值,对应Q-M个特征向量λM+1,...,λQ;
3c)由噪声空间和信号空间的特性,可得到峰值表达式G(ξ)的M个最大峰值,
3d)计算出小数位CFO估计值,
上述估计方法步骤3)的3d)中的CFO是载波频偏。
本发明方法的优点:可以估计出多基站情况下的多个载波频偏,计算量相比以前的方法减少了很多,并且估计性能很好,并没有因为子载波个数的减少而影响估计的性能。
附图说明
图1是本发明方法的流程框图,其中1)-3)是该方法中的各个步骤。
图2是用本发明方法分别估计的两个和三个基站的载波频偏的效果比较。其中点线表示三个基站载波频偏估计的RMSE性能,方格线表示两个基站载波频偏估计的RMSE性能。从图中可以看出,利用新提出的前导字结构估计出来的CFOs的性能是很好的。利用新提出的前导字结构可以估计出三个基站的CFOs,Liu&Lin提出的方法只能估计两个基站的CFOs。本文中的F是4×N/4的矩阵形式而Liu&Lin提出的估计两个基站CFOs的方法中F矩阵形式3×N,因此本发明的计算量减少很多。从图中可以看到,利用新设计的前导字估计出的两基站的RMSE性能比三基站的有大约6dB的增益。
具体实施方式
实施例:
本发明实施例如图1所示,一种多小区OFDMA下行链路载波频偏的估计方法步骤如下:
1)建立***模型;
1a)假设N个子载波分给Q个子信道进行数据的传输,每个子信道包含P=N/Q个子载波;在频域子载波是相互交叉的,子信道{q}包含的子载波为{q,Q+q,…,(P-1)Q+q},q=0,1,...,Q-1,即子信道{q}对应的子载波集就为{q,Q+q,…,(P-1)Q+q},q=0,1,...,Q-1,这些子载波集在频域是不重叠的;
1b)不同的BS利用不同的子载波集:当N可以被Q整除时,在时域是周期为P的周期序列,否则就是伪周期的,当Q=4时,在时域前导字是4个重复的序列,周期为P=N/4;对一个小区中三个扇区来说,每个扇区利用一个子载波集;
1c)用户(MS)接收到的时域信号可以表示为:
k∈{0,1,2,...,N-1},m∈{0,1,2},-Ng≤n≤N-1,N是子载波数,Ng是循环前缀(CP)的长度,Xm(k)是从第m个扇区的BS传输来的第k个子载波,这里的每个扇区利用三个互不重叠的子载波集之一;
1d)当MS在小区或扇区的边界处时,接收信号可以表示为:
其中:{w(n)}是均值为零和方差为σm 2的高斯噪声,L是MS和BS之间路径数的最大值, εm和hm(1)分别为归一化载波频偏,相位偏移,MS和第m个BS之间的第1条路径增益;
2)从***模型中得到接收信号,形成矩阵F;
2a)相位偏移εm包括整数部分εm,int和小数部分εm,fr,即εm=εm,int+εm,fr,其中-0.5<εm,fr<0.5,得到
其中,N是子载波的个数,Hm(k)是第m个BS和MS之间频域的路径增益,Xm(k)是xm(n)变换到频域的信号;
2b)当Q=4时,根据接收信号的特性得到4×N/4的矩阵形式,
3)载波频偏的估计;
根据接收信号的特性及构造出来的F矩阵,可以利用MUSIC算法估计出小数倍载波频偏;
3a)由F矩阵可得到协方差矩阵ψ,
其中,P为每个子信道的子载波个数;
3b)对协方差矩阵ψ进行奇异值分解,
其中∑s=Diag[λ1,...,λM],∑Z=Diag[λM+1,...,λQ],Us是一个Q×M矩阵,包含M个特征值对应M个特征向量λ1,...,λM,Uz包含Q-M个特征值,对应Q-M个特征向量λM+1,...,λQ;
3c)由噪声空间和信号空间的特性,可得到峰值表达式G(ξ)的M个最大峰值,
3d)计算出小数位CFO估计值,
本实施例中的参数为总的子载波个数即N=1024;子信道个数Q=4;基站个数M1=3,M2=2;每个子信道的包含的子载波个数为204;在序列的开头和结尾的虚载波的个数K=104;蒙特卡洛仿真次数∏=1000。
Claims (1)
1.一种多小区OFDMA下行链路载波频偏的估计方法,步骤如下:
1)建立***模型;
1a)假设N个子载波分给Q个子信道进行数据的传输,每个子信道包含P=N/Q个子载波;在频域子载波是相互交叉的,子信道{q}包含的子载波为{q,Q+q,…,(P-1)Q+q},q=0,1,...,Q-1,即子信道{q}对应的子载波集就为{q,Q+q,…,(P-1)Q+q},q=0,1,...,Q-1,这些子载波集在频域是不重叠的;
1b)不同的BS利用不同的子载波集:当N可以被Q整除时,在时域是周期为P的周期序列,否则就是伪周期的,当Q=4时,在时域前导字是4个重复的序列,周期为P=N/4;对一个小区中三个扇区来说,每个扇区利用一个子载波集;
1c)用户(MS)接收到的时域信号可以表示为:
k∈{0,1,2,...,N-1},m∈{0,1,2},-Ng≤n≤N-1,N是子载波数,Ng是循环前缀(CP)的长度,Xm(k)是从第m个扇区的BS传输来的第k个子载波,这里的每个扇区利用三个互不重叠的子载波集之一;
1d)当MS在小区或扇区的边界处时,接收信号可以表示为:
2)从***模型中得到接收信号,形成矩阵F;
2a)相位偏移εm包括整数部分εm,int和小数部分εm,fr,即εm=εm,int+εm,fr,其中-0.5<εm,fr<0.5,得到
其中,N是子载波的个数,Hm(k)是第m个BS和MS之间频域的路径增益,Xm(k)是xm(n)变换到频域的信号;
2b)当Q=4时,根据接收信号的特性得到4×N/4的矩阵形式,
3)载波频偏的估计;
根据接收信号的特性及构造出来的F矩阵,可以利用MUSIC算法估计出小数倍载波频偏;
3a)由F矩阵可得到协方差矩阵Ψ,
其中,P为每个子信道的子载波个数;
3b)对协方差矩阵Ψ进行奇异值分解,
其中∑s=Diag[λ1,...,λM],∑Z=Diag[λM+1,...,λQ],Us是一个Q×M矩阵,包含M个特征值对应M个特征向量λ1,...,λM,Uz包含Q-M个特征值,对应Q-M个特征向量λM+1,...,λQ;
3c)由噪声空间和信号空间的特性,可得到峰值表达式G(ξ)的M个最大峰值,
其中,e(ξ)=[1,ej2πξ,...,ej2π(Q-1)ξ]T,M个峰值对应于M个基站的载波频偏在实际仿真计算时,找1/G(ξ)的M个最小峰值效果是等同的;
3d)计算出小数位CFO估计值,
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