CN104506475B - 一种基于数据域的频偏估计校正方法及*** - Google Patents

一种基于数据域的频偏估计校正方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于数据域的频偏估计校正方法及***，方法包括S1：将IEEE802.11 MIMO‑OFDM***天线接收的信号进行模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列；S2：利用高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行信噪比估计，得到相关系数ρ；S3：对高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行符号定时粗同步和粗频偏估计及校正，将得到的信号再进行去高吞吐率前导码操作，获取高吞吐率数据域的OFDM信号序列；S4：利用相关系数ρ，对高吞吐率数据域的OFDM信号序列进行符号定时细同步得到频偏估计值，根据频偏估计值对每个OFDM信号序列的符号进行频偏补偿即完成频偏估计校正过程。

Description

一种基于数据域的频偏估计校正方法及***
技术领域
本发明涉及无线通信频率偏移校正技术领域，尤其涉及一种基于数据域的频偏估计校正方法及***。
背景技术
正交频分复用(OFDM)作为一种多载波高效调制技术，依靠其较高的频谱利用率、较快的传输速度以及出色的抗多径干扰能力等优良特性，已经成为了***（4G）移动通信***中的核心技术。而多发多收（MIMO）技术成为了提高上下行传输速率的一大利器。
在OFDM***中，为提高***频谱的利用率，将***全部带宽划分成相互正交的子载波。只有保证子载波的正交性才能保证OFDM的优良特性，而这种正交性受到频率偏移的较大影响，在载波数较多的情况下即使微小的频偏误差都可能破坏载波的正交性，因此需要一种针对基于MIMO-OFDM技术的频偏校正方法来保证子载波正交性的完整和维持。
现有频偏估计算法主要分为数据辅助型算法、非数据辅助型算法和盲估计算法。盲频偏估计算法主要是利用信号的空子载波或前导序列实现信号同步，虽该过程无需其他操作，但算法过程比较复杂，性能相对不高。数据辅助型频偏估计算法的计算复杂度不高，频偏估计精度较高，但需要占用一定的频谱资源，从而降低了***的有效数据传输效率。非数据辅助型频偏估计算法是利用OFDM信号的符号的冗余部分和循环前缀进行估算，该方法不需要另外***前导序列，减少了信号功率和频率的浪费，一旦信号不同步，可在短时间里重新同步，但该方法仅限于小数倍载波频偏。目前IEEE802.11n***频率偏移估计以数据辅助型为主，数据辅助型频偏估计没有考虑***中数据部分在传输过程中的频偏损耗，不能可靠估计频率误差。
发明内容
本发明提供一种基于数据域的频偏估计校正方法，实现为可靠地估计出频率偏移，减少***的误码率。
本发明的又一目的在于提出一种基于数据域的频偏估计校正***。
为达到上述技术目的，本发明的技术方案如下：
一种基于数据域的频偏估计校正方法，包括以下步骤：
S1：将IEEE802.11 MIMO-OFDM***天线接收的信号进行模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列；
S2：利用高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行信噪比估计，得到相关系数ρ；
S3：对高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行符号定时粗同步和粗频偏估计及校正，将得到的信号再进行去高吞吐率前导码操作，获取高吞吐率数据域的OFDM信号序列；
S4：利用相关系数ρ，对高吞吐率数据域的OFDM信号序列进行符号定时细同步得到频偏估计值，根据频偏估计值对每个OFDM信号序列的符号进行频偏补偿即完成频偏估计校正过程。
进一步地，所述高吞吐率混合格式前导码短训练序列采用160位传统短训练序列L-STF，是IEEE802.11 MIMO-OFDM***天线重复10次采样且每次采样16个信号并进行模数转换后的样本。
进一步地，所述步骤S4的具体过程如下：
将S3中的每一OFDM信号序列的符号的前端循环前缀组合成一个样本，将S3中的每一OFDM信号序列的符号的末端组合成另一个样本，计算该两个样本的相关系数σ，利用相关系数ρ和σ，对S3中的OFDM信号序列进行符号定时细同步的计算，得到每个OFDM信号序列的符号定时细同步点，对该符号定时细同步点进行细频偏估计得到频偏估计值，再根据该频偏估计值对S3中的OFDM信号序列的符号进行相应的频偏补偿。
进一步地，所述步骤S3的具体过程如下：
将160位传统短训练序列L-STF看成重复2次采样每次采样80个信号的样本，为接收信号的采样序列，，计算前后两次采样的两端序列的延时相关性：
接收信号的能量为：
帧同步判决度量为：
帧同步位置为：
得到帧同步点即符号定时粗同步点位置后，可进行粗频偏估计，将符号定时粗同步点代入符号定时粗同步160位传统短训练序列L-STF前后两此采样的序列的延时相关性计算式中得到相位差估计为：
根据得到的估计值，对接收信号进行频偏补偿，再进行去高吞吐率前导码操作就获取高吞吐率数据域的OFDM信号序列。
进一步地，所述步骤S2的具体过程如下：
预设IEEE802.11 MIMO-OFDM***存在p个点的延迟，将延迟了p个点的高吞吐率混合格式前导码短训练序列和未延迟的高吞吐率混合格式前导码短训练序列的共轭部分进行相关计算求和计算出功率A，再计算延迟了p个点的高吞吐率混合格式前导码短训练序列的总功率B，B-A得到噪声功率，由噪声功率计算得出相关系数ρ。
一种基于数据域的频偏估计校正***，包括：
模数转换模块，用于将IEEE802.11 MIMO-OFDM***天线接收的信号进行模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列；
信噪比计算模块，利用模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行信噪比估计得到相关系数；
符号定时粗同步模块，用于将模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行符号定时粗同步计算；
粗频偏估计及调节模型模块，用于将符号定时粗同步模块传来的信号进行粗频偏估计值计算并对信号根据粗频偏估计值进行初步的频偏补偿；
去前导码模块，用于对粗频偏估计及调节模型模块传来的信号进行去除训练序列操作；
符号定时细同步模块，用于对去前导码模块传来的信号进行符号定时细同步计算；
细频偏估计及调节模型模块，用于将符号定时细同步模块和信噪比计算模块传来的信号进行细频偏估计值计算并对信号根据细频偏估计值进行进一步的频偏补偿。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明对MIMO-OFDM***中HT数据域每个OFDM符号依次进行频偏校正的方法，保证了MIMO-OFDM***的多条传输路径频率偏移的一致性，得到更加可靠的频偏估计，提高了估算频率偏移的准确性。
附图说明
图1为本发明方法流程；
图2为本发明实施例中1中OFDM信号的符号频偏估计及校正原理流程框图；
图3为本发明***的结构图；
图4为应用本发明***的IEEE802.11 MIMO-OFDM***的结构图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示，一种基于数据域的频偏估计校正方法，包括以下步骤：
S1：将IEEE802.11 MIMO-OFDM***天线接收的信号进行模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列；
S2：利用高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行信噪比估计，得到相关系数ρ；
S3：对高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行符号定时粗同步和粗频偏估计及校正，将得到的信号再进行去高吞吐率前导码操作，获取高吞吐率数据域的OFDM信号序列；
S4：利用相关系数ρ，对高吞吐率数据域的OFDM信号序列进行符号定时细同步得到频偏估计值，根据频偏估计值对每个OFDM信号序列的符号进行频偏补偿即完成频偏估计校正过程。
本实施例中，高吞吐率混合格式前导码短训练序列采用160位传统短训练序列L-STF，是IEEE802.11 MIMO-OFDM***天线重复10次采样且每次采样16个信号并进行模数转换后的样本。
本实施例中，步骤S2中进行信噪比计算时考虑传统短训练序列L-STF的一个80个采样信号的样本即前5次采样，第一次采样的16个信号的序列作为该样本作为循环前缀，剩下4次采样得到的16个信号的样本作为循环单元，则令q=16，M=4，设传统短训练序列L-STF为c(n)(n=q,1,…,q(M+1)-1)， 假设***存在p个点的延迟（在仿真条件下，可由符号定时粗同步得到），1≤p≤q，则该传统短训练序列L-STF符号从p点开始仍存在M-1各重复单元。将延迟了p个点的高吞吐率混合格式前导码短训练序列和未延迟的高吞吐率混合格式前导码短训练序列的共轭部分进行相关计算求和计算出功率：
再计算延迟了p个点的高吞吐率混合格式前导码短训练序列的总功率：
计算噪声功率：-
信噪比SNR为：
得到相关系数：。
步骤S3中将160位传统短训练序列L-STF看成重复2次采样每次采样80个信号的样本，为接收信号的采样序列，，计算前后两次采样的两端序列的延时相关性：
接收信号的能量为：
帧同步判决度量为：
帧同步位置为：
得到帧同步点即符号定时粗同步点位置后，可进行粗频偏估计，将符号定时粗同步点代入符号定时粗同步160位传统短训练序列L-STF前后两此采样的序列的延时相关性计算式中得到相位差估计为：
根据得到的估计值，对接收信号进行频偏补偿，再进行去高吞吐率前导码操作就获取高吞吐率数据域的OFDM信号序列。
高吞吐率数据域的OFDM信号序列的符号的前端循环前缀组合成一个样本，将每一OFDM信号序列的符号的末端组合成另一个样本，计算该两个样本的相关系数σ，利用相关系数ρ和σ， 对OFDM信号序列进行符号定时细同步的计算，得到每个OFDM信号序列的符号定时细同步点，对该符号定时细同步点进行细频偏估计得到频偏估计值，再根据该频偏估计值对OFDM信号序列符号进行相应的频偏补偿，再依次对高吞吐率数据域中OFDM信号序列的符号进行频偏估计和补偿，直到高吞吐率数据域最后一个OFDM信号序列的符号。本实施例中，令为高吞吐率数据域中OFDM信号序列，从数据域第一个OFDM信号序列的符号开始，令为未知的信道的延迟，L为循环前缀长度，N为无保护间隔的OFDM符号长度，本实施例中，L=16，N=64。考察这个完整OFDM信号序列符号循环前缀集合以及该OFDM信号序列符号末端相等样本数集合，集合中包括了那些被拷贝到循环前缀里的OFDM符号尾部的数据，集合里包括了循环前缀里面的数据。本发明提出的频偏估计算法实际观察2N+L个样本区间。该OFDM符号循环前缀与尾部的符号对应相等，因此得到如下的相关性：
其中，是要估计的OFDM符号载波频率偏差。
要得到该OFDM符号载波频率偏差，首先考察该观察区间2N+L个抽样点的联合条件概率密度函数的对数函数。
步骤一、利用步骤S2中估计出来的相关系数，得到该OFDM符号的最大似然函数：
其中： ，
用上面本发明提出的算法估计每个OFDM符号的载波频率偏差，要求该OFDM符号的最大似然函数最大，即求出。
步骤二、满足最大似然函数最大化，令中=1，即（已进行粗频偏估计和校正后数据域载波频率偏差范围较小，可直接令），由此得到频率偏差的最大似然估计：
。
步骤三、在步骤3.2中令后，定时偏差的最大似然函数为：，使其最大化后得到的最大似然估计值。
步骤四、将代入即可得到单个OFDM符号载波频率偏移估计值：
步骤五、得到第一个OFDM符号的载波频偏估计值后，如图4所示，再对该OFDM符号进行频偏补偿，补偿后的OFDM符号再进行去保护间隔和FFT变换等操作，第二个OFDM符号再进行相应载波频偏估计、频偏补偿，依次接下去是第三个OFDM符号、第四个OFDM符号，直到HT数据域的最后一个OFDM符号。
本发明除了适应802.11n MIMO-OFDM***外，还适应于所有采用了循环前缀的单载波或多载波***，所述单载波***与OFDM***类似，所述多载波***与MIMO-OFDM***类似。
实施例2
如图3所示，一种基于数据域的频偏估计校正***（图3中虚线框内），包括：
模数转换模块，用于将IEEE802.11 MIMO-OFDM***天线接收的信号进行模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列；
信噪比计算模块，利用模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行信噪比估计得到相关系数；
符号定时粗同步模块，用于将模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行符号定时粗同步计算；
粗频偏估计及调节模型模块，用于将符号定时粗同步模块传来的信号进行粗频偏估计值计算并对信号根据粗频偏估计值进行初步的频偏补偿；
去前导码模块，用于对粗频偏估计及调节模型模块传来的信号进行去除训练序列操作；
符号定时细同步模块，用于对去前导码模块传来的信号进行符号定时细同步计算；
细频偏估计及调节模型模块，用于将符号定时细同步模块和信噪比计算模块传来的信号进行细频偏估计值计算并对信号根据细频偏估计值进行进一步的频偏补偿。
本实施例中，符号定时粗同步模块、粗频偏估计及调节模型模块、符号定时细同步模块和细频偏估计及调节模型模块还连接一个全局同步控制模块，全局同步控制模块根据上述四个同步模块的结果进行载波恢复与数据流的校正，全局同步控制模块之后还连接一个相位检测模块，相位检测模块还向全局同步控制模块反馈信号，相位检测模块已频偏补偿的信号进行相位检测，若已进行了频偏补偿的信号仍存在相位差，则转入到全局同步控制模块进行相关相位处理。
如图4所示，本实施例中，该基于数据域的频偏估计校正***基于2*2（发射天线为2条，接收天线为2条）的802.11n MIMO-OFDM在20MHZ信道带宽情况下的***。该802.11nMIMO-OFDM在20MHZ信道带宽情况下的***，每一条发射天线包括扰码和编码模块、流解析模块、交织模块、调制映射模块、导频子载波模块、802.11n训练序列合并模块和发送模块。一组码元流组成的数据字段，进入扰码器进行扰码，扰码后进行编码。编码之后，比特串按所选数据速率进行删余。进入流解析器，比特串被重新安排成一组新的、等于空间流（=2）数的比特串。之后，进行交织、调制映射，得到由第k个流的52个复数值组成的每个20MHzHT OFDM码元。每个空间流的子载波结合一起进行IFFT，生成OFDM数据码元。每个OFDM码元加上一个循环前缀后，形成完整的波形，再与802.11n训练序列合并进行发送。每个接收天线包括LNA、下行转换器，AGC、ADC和该基于数据域的频偏估计校正***。对每根接收天线高吞吐率数据域频偏估计和校正后，在全局同步模块中进行去除循环前缀、FFT、信道估计和均衡、剩余相位追踪、解映射、解交织、并行到串行、解码器、解扰器，最后得到数据比特流。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于数据域的频偏估计校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：将IEEE802.11MIMO-OFDM***天线接收的信号进行模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列；
S2：利用高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行信噪比估计，得到相关系数ρ；
S3：对高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行符号定时粗同步和粗频偏估计及校正，将得到的信号再进行去高吞吐率前导码操作，获取高吞吐率数据域的OFDM信号序列；
S4：利用相关系数ρ，对高吞吐率数据域的OFDM信号序列进行符号定时细同步得到频偏估计值，根据频偏估计值对每个OFDM信号序列的符号进行频偏补偿即完成频偏估计校正过程。
2.根据权利要求1所述的基于数据域的频偏估计校正方法，其特征在于，所述高吞吐率混合格式前导码短训练序列采用160位传统短训练序列L-STF，是IEEE802.11MIMO-OFDM***天线重复10次采样且每次采样16个信号并进行模数转换后的样本。
3.根据权利要求1所述的基于数据域的频偏估计校正方法，其特征在于，所述步骤S4的具体过程如下：
将S3中的每一OFDM信号序列的符号的前端循环前缀组合成一个样本，将S3中的每一OFDM信号序列的符号的末端组合成另一个样本，计算该两个样本的相关系数σ，利用相关系数ρ和σ，对S3中的OFDM信号序列进行符号定时细同步的计算，得到每个OFDM信号序列的符号定时细同步点，对该符号定时细同步点进行细频偏估计得到频偏估计值，再根据该频偏估计值对S3中的OFDM信号序列的符号进行相应的频偏补偿。
4.根据权利要求2所述的基于数据域的频偏估计校正方法，其特征在于，所述步骤S3的具体过程如下：
将160位传统短训练序列L-STF看成重复2次采样每次采样80个信号的样本，c(n)为接收信号的采样序列，D＝80，计算前后两次采样的两端序列的延时相关性：
接收信号的能量为：
帧同步判决度量为：
帧同步位置为：
得到帧同步点即符号定时粗同步点位置后，可进行粗频偏估计，将符号定时粗同步点代入符号定时粗同步160位传统短训练序列L-STF前后两次 采样的序列的延时相关性计算式中得到相位差估计为：
其中，d为80个采样信号中的第d个信号，M(d)为第d个信号的帧同步判决度量，为第d个信号帧同步位置前后两次采样的两端序列的延时相关性；
根据得到的估计值，对接收信号进行频偏补偿，再进行去高吞吐率前导码操作就获取高吞吐率数据域的OFDM信号序列。
5.根据权利要求1所述的基于数据域的频偏估计校正方法，其特征在于，所述步骤S2的具体过程如下：
预设IEEE802.11MIMO-OFDM***存在p个点的延迟，将延迟了p个点的高吞吐率混合格式前导码短训练序列和未延迟的高吞吐率混合格式前导码短训练序列的共轭部分进行相关计算求和计算出功率A，再计算延迟了p个点的高吞吐率混合格式前导码短训练序列的总功率B，B-A得到噪声功率，由噪声功率计算得出相关系数ρ。
6.一种实现如权利要求1-3任一项所述的基于数据域的频偏估计校正方法的***，其特征在于，包括：
模数转换模块，用于将IEEE802.11MIMO-OFDM***天线接收的信号进行模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列；
信噪比计算模块，利用模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行信噪比估计得到相关系数；
符号定时粗同步模块，用于将模数转换得到高吞吐率混合格式前导码短训练序列进行符号定时粗同步计算；
粗频偏估计及调节模型模块，用于将符号定时粗同步模块传来的信号进行粗频偏估计值计算并对信号根据粗频偏估计值进行初步的频偏补偿；
去前导码模块，用于对粗频偏估计及调节模型模块传来的信号进行去除训练序列操作；
符号定时细同步模块，用于对去前导码模块传来的信号进行符号定时细同步计算；
细频偏估计及调节模型模块，用于将符号定时细同步模块和信噪比计算模块传来的信号进行细频偏估计值计算并对信号根据细频偏估计值进行进一步的频偏补偿。
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