CN105141561A - 低资源消耗高精度的ofdm-pon***符号同步方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种低资源消耗的高精度OFDM-PON***符号同步方法，所述同步方法采用的帧结构由一个帧头和至少一个数据段组成，所述帧头依次包含长度为L的帧头训练序列CP、长度为D的训练序列1以及和训练序列1相同的训练序列2，所述长度D与OFDM-PON***所采用的FFT/IFFT计算点数一致，所述训练序列1和2参与符号同步运算和***信道传递函数的计算，所述帧头训练序列CP的长度L依赖于OFDM-PON***的物理信道特性，所述数据段由数据段CP和数据组成，所述帧头还包含参与相关运算和同步量化的已知的两个冗余序列。本发明降低计算复杂度，提高同步精度。

Description

低资源消耗高精度的OFDM-PON***符号同步方法

技术领域

本发明涉及一种低资源消耗高精度的OFDM-PON***符号同步方法。

背景技术

OFDM(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，正交频分复用技术)以其频谱效率高、有效减少多径效应及实现方法比较简单等特点，迅速被应用在无源光网络(PON，PassiveOpticalNetwork)，OFDM-PON技术能够实现灵活的多用户和多业务的带宽分配，已经成为接入网的主流技术，而OFDM-PON的同步对***的通信至关重要。

OFDM-PON的同步算法大多采用无线通信方法，但这些算法计算复杂度高，并不适用于高速实时光通信。因此有通过检测虚拟子载波能量方式完成同步，其优点在于不需要额外的增加短训练序列，但是其需要来自FFT运算后的反馈信息，不利于实时***实现。因此可以用一种较简单的差值同步方法，该算法去除了短训练，仅利用长训练序列的自相关特性，并将乘法转换成了减法，降低了计算复杂度。但该方法进行ADC量化时，需要较大的ADC位宽，对资源的需求比较大。

发明内容

本发明的目的是提供一种低资源消耗高精度的OFDM-PON***符号同步方法，其通过优化参与符号同步的采样数据字长，进一步降低计算复杂度，提高同步精度，对资源的需求小。极限情况下采用1bit优化算法，把减法运算转换为逻辑异或计算。

为达到上述目的本发明采用下述技术方案：一种低资源消耗的高精度OFDM-PON***符号同步方法，所述同步方法采用的帧结构由一个帧头和至少一个数据段组成，所述帧头依次包含长度为L的帧头训练序列CP、长度为D的训练序列1以及和训练序列1相同的训练序列2，所述长度D与OFDM-PON***所采用的FFT/IFFT计算点数一致，所述训练序列1和2参与符号同步运算和***信道传递函数的计算，所述帧头训练序列CP的长度L依赖于OFDM-PON***的物理信道特性，所述数据段由数据段CP和数据组成，所述帧头还包含参与相关运算和同步量化的已知的两个冗余序列。

优选地，所述两个冗余序列为前取反序列和后取反序列，所述前取反序列和后取反序列的长度均为K：所述前取反序列为对训练序列1第(D-L-K)个到第(D-L)个数据取反后的序列，所述前取反序列位于所述帧头的前部；所述后取反序列为对训练序列1前K个数据取反后的序列，所述后取反序列位于所述帧头的后部。

优选地，所述低资源消耗的高精度OFDM-PON***符号同步方法利用三个长度为L相距为D的窗口A、B、C对所述帧头和数据段组成的序列作相关运算，进行同步，所述同步包括粗同步和细同步：粗同步为用窗口A和窗口B进行运算，C(n)最小时，达到粗同步状态，且在其后D点内保持最小，其中r(n+k)为窗口A所取数据，r(n+k+D)为窗口B所取数据；

优选地，所述细同步为在所述粗同步完成的基础上按P(n)＝C(n)+C(n+D),其中 $C(n+D)=\underset{k=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}|r(n+k+D)-r(n+k+2D)|$ 进行叠加，并找到其最小值式 ${\hat{M}}_n={\min }_n\left[P\left(n\right)\right],$ P(n)最小时达到细同步状态，其中r(n+k+D)为窗口B所取数据，r(n+k+2D)为窗口C所取数据。

优选地，三个窗口A、B、C所取数据r(n+k)、r(n+k+D)、r(n+k+2D)是经过ADC量化后的数字信号，所述窗口所取数据的量化位宽为N，所述量化位宽N满足如下要求：1≤N≤ADC最大量化位宽。

本发明与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著进步：本发明取消了短训练序列，仅利用长训练序列和循环前缀就完成了同步，同步过程采用对窗口所取数据进行相关操作实现，把复杂的基于乘法的相关运算简化为减法运算，大大降低了计算复杂度；并且增加了前取反序列和后取反序列，使得参与符号同步运算的数据仅仅依赖于ADC采样数据的最高位(1bit)即可实现高精度的符号同步，同时极大减少了参与符号同步所需要的资源。

附图说明

图1是本发明实施例所采用的OFDM帧结构示意图；

图2是本发明实施例中OFDM帧结构及作相关运算时取数窗口A、B、C示意图；

图3是SNR＝20dB时，未添加前、后取反序列的同步偏移位置统计分布的示意图；

图4是本发明实施例中SNR＝20dB时，添加取反序列后的同步偏移位置统计分布的示意图。

具体实施方式

本发明低资源消耗高精度的OFDM-PON***符号同步方法采用的帧结构由一个帧头和至少一个数据段组成，所述帧头依次包含长度为L的帧头训练序列CP、长度为D的训练序列1以及和训练序列1相同的训练序列2，所述长度D与OFDM-PON***所采用的FFT/IFFT计算点数一致，所述训练序列1和2参与符号同步运算和***信道传递函数的计算，所述帧头训练序列CP的长度L依赖于OFDM-PON***的物理信道特性，所述数据段由数据段CP和数据组成，所述帧头还包含参与相关运算和同步量化的已知的两个冗余序列。

所述两个冗余序列为前取反序列和后取反序列，所述前取反序列和后取反序列的长度均为K：所述前取反序列为对训练序列1第(D-L-K)个到第(D-L)个数据取反后的序列，所述前取反序列位于所述帧头的前部；所述后取反序列为对训练序列1前K个数据取反后的序列，所述后取反序列位于所述帧头的后部。

本发明低资源消耗高精度的OFDM-PON***符号同步方法利用三个长度为L相距为D的窗口A、B、C对所述帧头和数据段组成的序列作相关运算，进行同步，所述同步包括粗同步和细同步：粗同步为用窗口A和窗口B进行运算，C(n)最小时，达到粗同步状态，且在其后D点内保持最小，其中r(n+k)为窗口A所取数据，r(n+k+D)为窗口B所取数据。

所述细同步为在所述粗同步完成的基础上按P(n)＝C(n)+C(n+D),其中 $C(n+D)=\underset{k=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}|r(n+k+D)-r(n+k+2D)|$ 进行叠加，并找到其最小值式 ${\hat{M}}_n={\min }_n\left[P\left(n\right)\right],$ P(n)最小时达到细同步状态，其中r(n+k+D)为窗口B所取数据，r(n+k+2D)为窗口C所取数据。

三个窗口A、B、C所取数据r(n+k)、r(n+k+D)、r(n+k+2D)是经过ADC量化后的数字信号，所述窗口所取数据的量化位宽为N，所述量化位宽N满足如下要求：1≤N≤ADC最大量化位宽。

如图1所示的OFDM帧结构，依次包含前取反序列、训练序列CP，训练序列1、训练序列2、后取反序列、数据1CP、数据1、……数据nCP、数据n。

如图2所示为本发明实施例采用的帧结构及作相关运算时取数窗口A、B、C示意图。本实施例中取D＝64,也即OFDM所采用的FFT长度为64，训练序列的CP设置为32(L＝32)，前取反序列与后取反序列的长度K设置为16(也即L/2)。前取反序列是图2中训练序列的第16点到第32点取反，后取反序列则是训练序列的前16点取反。利用三个长度为L相距为D的窗口A、B、C对所述帧头和数据段组成的序列作相关运算，进行同步，同步包括粗同步和细同步，粗同步为用窗口A和窗口B进行运算，C(n)最小时，达到粗同步状态，且在其后D点内保持最小，其中r(n+k)为窗口A所取数据，r(n+k+D)为窗口B所取数据；细同步为在所述粗同步完成的基础上按P(n)＝C(n)+C(n+D),其中 $C(n+D)=\underset{k=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}|r(n+k+D)-r(n+k+2D)|$ 进行叠加，并找到其最小值式 ${\hat{M}}_n={\min }_n\left[P\left(n\right)\right],$ P(n)最小时达到细同步状态，其中r(n+k+D)为窗口B所取数据，r(n+k+2D)为窗口C所取数据。

在实际***中，接收信号r(n)并非是一个模拟信号，而是经过ADC量化后的数字信号，其位宽与ADC量化位宽ADC_width相同。显然参与差值同步运算的数据位宽越大，其运算量越大，资源消耗越多。因此若仅仅选择其符号位(1bit)作为差值同步的输入将会大大降低***资源的消耗。但是1bit的量化会降低数据间的相关性，故需要具体分析1bit位宽对同步性能的影响。

未添加前、后取反序列：此时窗口处在标准位置时的理论P(n)值为0，而当窗口处在图2中第一组窗口位置(向前偏移N点)，由于进行了1bit量化导致数据只有正负性，只要N点的正负性(符号位)与训练序列相同时，则P(n)＝P(n-N)＝0。同样出现了理论最小值，又因为N点是前一个OFDM帧的尾部数据，可以认为其正负性是等概的，故偏移N点的概率为式(1)：

P_offset(N)＝1/2^N…………(1)

添加前、后取反序列：令取反序列为-S_N,N∈[0,16]，***噪声为高斯白噪声，即噪声服从正太分布N(0,N₀B)。同样当窗口处在图1中第一组窗口位置(前移N点)，此时假设前移N点的接收信号为A_N，窗口B前N点接收信号为B_N，两者理论上是取反关系。因此量化后为下式(2)：

其中F(-S_N)表示正太分布N(0,N₀B)的概率累计函数。可以看到正因为取反关系使其正负性的概率正好相反：

由于量化成1bit，故两者进行差值取模运算简化为逻辑异或运算，如下式(3)：

$\mathrm{\&Delta;}{Q}_N=\left\{\begin{array}{cc}\frac{0}{A_N\&GreaterEqual;0,B\&GreaterEqual;0|A_N<0,B_N<0}& 2F(-S_N)(1-F(-S_N))\\ \frac{1}{A_N\&GreaterEqual;0,B_N<0|A_N<0,B_N\&GreaterEqual;0}& F^2(-S_N)+{(1-F(-S_N))}^2\end{array}\right....\left(3\right)$

只有当上式取到0的时候才会出现前移的现象，因此对于添加取反序列后，向前偏移N点的概率为下式(4)：

$P_{\mathrm{offset}}^{\&prime;}\left(N\right)=2^N\underset{k=0}{\overset{N}{\mathrm{\&Pi;}}}F(-S_k)(1-F(-S_k))N\&Element;\left[\mathrm{1,16}\right]...\left(4\right)$

上式是N在1到16间，当N大于16时以0.5概率累乘，然而由于△QN取到0是一个小概率事件，故上式随着N的增大，概率将大幅减小。

为验证添加取反序列后同步位置的偏移情况，在SNR＝20dB时通过产生10000帧数据，获得了如图3和图4的测量结果，其中0表示准确位置，负值表示向前偏移，正值表向后偏移量。可以明显的看到，在未添加取反序列时，其向前偏移分布基本符合P_offset(N)＝1/2^N，而添加取反序列后10000次测试中仅有1次向前偏移了一点。对于向后偏移，由于算法搜索第一个最小值，因此向后偏移只在标准位置相关性破坏时出现，在未添加取反序列时，总共出现了166次向后偏移情况，而添加取反序列后，没有出现一次。综上所述，添加取反序列比不添加取反序列性能高出很多。为了进一步测试其性能，对不同SNR下做了测试。当SNR在18dB以上时，同步准确率已达到95％以上，而当SNR在20dB时，准确率接近100％。

在XilinxVertex6ML605开发板上，在4Gsps采样率10位ADC下不同位宽的同步模块资源消耗统计。在10bit时两种主要资源LUTs和Regs分别为6726和16640，其中LUTs的资源已经占到了开发板资源的20％，而在1bit时LUTs和Regs仅为10bit时的20％和37％，大大减少了资源消耗，此外简单的异或运算也使逻辑的综合速度高达400Mhz，远满足实时***的要求。

以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限制本发明的范围，凡在本发明精神和原则之内所做的任何修改、等同替换和改进等，均含于本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种低资源消耗高精度的OFDM-PON***符号同步方法，其特征在于，所述低资源消耗高精度的OFDM-PON***符号同步方法采用的帧结构由一个帧头和至少一个数据段组成，所述帧头依次包含长度为L的帧头训练序列CP、长度为D的训练序列1以及和训练序列1相同的训练序列2，所述长度D与OFDM-PON***所采用的FFT/IFFT计算点数一致，所述训练序列1和2参与符号同步运算和***信道传递函数的计算，所述帧头训练序列CP的长度L依赖于OFDM-PON***的物理信道特性，所述数据段由数据段CP和数据组成，所述帧头还包含参与相关运算和同步量化的已知的两个冗余序列。

2.根据权利要求1所述的OFDM-PON***符号同步方法，其特征在于，所述两个冗余序列为前取反序列和后取反序列，所述前取反序列和后取反序列的长度均为K：所述前取反序列为对训练序列1第(D-L-K)个到第(D-L)个数据取反后的序列，所述前取反序列位于所述帧头的前部；所述后取反序列为对训练序列1前K个数据取反后的序列，所述后取反序列位于所述帧头的后部。

3.根据权利要求2所述的OFDM-PON***符号同步方法，其特征在于，所述低资源消耗高精度的OFDM-PON***符号同步方法利用三个长度为L相距为D的窗口A、B、C对所述帧头和数据段组成的序列作相关运算，进行同步，所述同步包括粗同步和细同步：粗同步为用窗口A和窗口B进行运算，C(n)最小时，达到粗同步状态，且在其后D点内保持最小，其中r(n+k)为窗口A所取数据，r(n+k+D)为窗口B所取数据。

4.根据权利要求3所述的OFDM-PON***符号同步方法，其特征在于，所述细同步为在所述粗同步完成的基础上按P(n)＝C(n)+C(n+D)，其中 $C(n+D)=\underset{k=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}|r(n+k+D)-r(n+k+2D)|$ 进行叠加，并找到其最小值式(P(n))最]小时达到细同步状态，其中r(n+k+D)为窗口B所取数据，r(n+k+2D)为窗口C所取数据。

5.根据权利要求4所述的OFDM-PON***符号同步方法，其特征在于，所述三个窗口A、B、C所取数据r(n+k)、r(n+k+D)、r(n+k+2D)是经过ADC量化后的数字信号，所述窗口所取数据的量化位宽为N，所述量化位宽N满足如下要求：1≤N≤ADC最大量化位宽。