CN108040028A - 一种基于本地序列互相关检测的ofdm***抗干扰信号检测与同步方法 - Google Patents

一种基于本地序列互相关检测的ofdm***抗干扰信号检测与同步方法 Download PDF

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魏急波
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Abstract

本发明涉及一种基于本地序列互相关检测的OFDM***抗干扰信号检测与同步方法。利用接收信号与本地序列的互相关值的峰值作为信号检测与***同步的判定依据，与接收信号的延时自相关相比，接收信号与本地序列的互相关值受信噪比、干扰信号的影响较小，因此算法能适应信号变化，可以有效缓解基于接收信号自相关方案存在的丢帧问题，也具有良好的对抗噪声和干扰的能力，能够防止干扰、噪声存在的条件下产生大量误同步的现象，具有良好的鲁棒性，相关性能已在实际***中得到检验。

Description

一种基于本地序列互相关检测的OFDM***抗干扰信号检测与 同步方法
技术领域
本发明属于移动通信***技术领域，尤其涉及一种OFDM***抗干扰信号检测与同步方法。
背景技术
OFDM***模型图如图1，***发送的数据经过信道编码，QAM映射，IFFT和加CP等处理后得到OFDM信号，再经过无线信道传输。接收端先要对接收信号进行同步处理，估计并补偿符号定时和载波频率偏差，才能保证后续QAM解映射，信道解码等处理正确进行。
OFDM***的同步主要包含符号定时同步和载波同步。符号定时同步的目的是使接收端获得相同的发端符号周期序列，以便能够确定FFT窗函数正确起始位置。在基于循环前缀的OFDM***中，每个OFDM符号之前为了抵抗多径的影响而引入了循环前缀，因此，只要它的长度大于最大时延拓展，就可以尽可能的消除由于多径造成的符号间干扰。载波同步的目的是克服发射机与接收机的晶体振荡器不匹配、多普勒频移等因素导致的收发端频率偏移，使接收端与发射端在相同的载波频率下工作，从而确保子载波间的正交性消除载波间干扰。综上所述，OFDM***对于符号定时同步的精度要求不高，而对于载波同步的要求则相对严格，这是因为OFDM符号由多个子载波信号叠加而成，各个子载波之间是利用正交性来区分。
在OFDM***中，载波频偏一般采用子载波间隔对载波频偏进行归一化，从而载波频偏可以分为整数倍频偏和小数倍频偏，其中，整数倍频偏并不会导致子载波频率分量正交性的破坏，但是会导致循环移位从而使***的BER性能显著下降，小数倍频偏会破坏子载波间的正交性，导致子载波间干扰。因此，频偏估计方法需要既能够估计整数倍频偏，也能估计小数倍频偏。
针对OFDM***的同步问题，目前为止已经有许多这方面的研究。在实际***中，一般采用基于训练序列的同步方法，训练序列虽然会降低***的传输效率，但以牺牲一定的传输效率为代价来提高同步的速度、精度和稳定度是十分值得的。基于训练序列的OFDM***同步方法中比较有名的是Schmidl算法、Minn算法和Park算法，这些方法的基本思想都是发送端发送具有特定重复结构的训练序列，接收端计算接收信号的延时自相关，在此基础上，利用自相关峰值及其相位信息分别实现符号定时同步和载波频偏估计。但是，当***受到干扰时，这些方法基本不再适用，这是因为干扰信号(例如，单音干扰、多音干扰等)往往具备重复结构，从而会导致自相关的峰值检测失效。
发明内容
为了解决现有基于自相关峰值检测的OFDM同步方法易受到检测门限、干扰信号的影响产生虚同步或者误同步的情形，本发明特提出一种基于接收信号与本地序列互相关检测的OFDM***抗干扰信号检测与同步方法，方法包括设计具有特定重复结构能够同时满足频偏粗估计和精估计的训练序列、接收信号与本地序列互相关计算、互相关峰值检测与频偏估计。该方法的创造点在于OFDM***的同步性能不易受到检测门限、干扰信号的影响，且在低信噪比条件下也具备很好的同步性能，能够同时解决频偏粗估计与精估计问题，且具有很好的稳定性和估计精度，特别的，提供了一种接收信号与本地序列互相关值的低复杂度计算方法，便于硬件实现。
假设N为OFDM的IFFT(FFT)点数，Nu为非虚子载波数目，在每个OFDM符号前加入长度为NG的循环前缀。X(k)表示调制在第k个子载波上的频域符号。那么，发送端基带OFDM时域采样信号x(n)可以表示为
其中，n∈[-NG,N-1]，j为
假设多径衰落信道的冲激响应h(n)为
其中，L为路径数，hl为第l条路径对应的复增益，τl为第l条路径对应的时延，δ(n-τl)为单位冲激响应函数。当不存在定时和频率偏差时，接收信号可以表示为y(n)＝x(n)*h(n)，*表示卷积运算。对接收信号y(n)进行FFT运算得到其频域表达式：
其中，X(k),Y(k),H(k),W(k)分别为第k个子载波上的发射信号、接收信号、多径信道和噪声的频率响应。发射信号经过多径衰落信道后，定时偏差和频率偏差的接收时域采样信号yoffset(n)为
其中，d为以采样周期归一化的符号定时偏差，ε为以子载波间隔归一化的载波频偏。w(n)表示均值为0，方差为的加性高斯白噪声信号；
为了克服干扰对***同步的影响，采用接收信号与本地序列互相关的方式来解决OFDM***的同步问题，提高其在干扰和低信噪比条件下的性能。该方法要具有实用性，需要考虑以下三个问题：
1、低信噪比条件下的符号定时同步与频偏估计精度；
2、既能估计整数倍子载波频偏，也能估计小数倍子载波频偏；
3、实现的计算复杂度适中。
为了解决上述三个问题，设计了图2所示训练序列结构。它包含2段重复结构的短训练序列、2段重复结构的长训练序列，其中短训练序列和长训练序列均为具有互相关特性的伪随机序列，所谓互相关性是指：
根据互相关值的定义，接收信号与本地序列之间的互相关值根据式(5)进行计算
其中，M表示本地序列的长度。显而易见，当接收信号中出现与本地序列相同(或者存在一定相差)的信号时，其互相关值的幅值会出现尖锐的相关峰值，而由于训练序列具有良好的互相关性，互相关值在其余位置则趋近于0。如图2所示，由于训练序列中存在相邻的2段重复序列，因此，与本地序列的互相关值会出现两个连续的峰值，检测这些峰值即实现符号定时同步，并且符号定时同步具有很高的稳定度和准确度。
另一方面，根据训练序列的重复结构，接收信号与本地序列的互相关值的绝对值会出现相距为序列长度的两个连续峰值，并且在不考虑噪声影响的条件下，它们之间满足式(6)所示关系
RΔ(M+m)＝RΔ(m)ej2πεKN (6)
其中，RΔ(m)表示接收信号与本地序列互相关曲线的峰值。根据式(6)，可以得到归一化频偏ε的估计值为
其中，conj(.)表示共轭运算，∠表示取值位于(0,2π]之间的相位运算。可以看到，归一化频偏ε的估计范围与训练序列的长度M有关，对于某一特定M值，当归一化频偏ε超过某一范围时，其相关值的相位会出现模糊的现象。因此，可以得到以下结论：M越大，归一化频偏ε的估计范围越小，估计精度越高，反之，M越小，归一化频偏ε的估计范围越大，但估计精度越差；
考虑到在同步的初始阶段CFO会很大，所以需要能够对大范围的CFO进行估计的技术。因此，在实际***中训练序列设计为图2所示结构，先利用短训练序列实现CFO的粗估计并进行补偿，在此基础上，再利用长训练序列实现CFO的精估计与补偿。
最后，考虑算法的实现复杂度问题。这里重点考虑突发OFDM***，该***需要对每一帧信号进行捕获和同步处理，因此，需要一直计算接收信号与本地序列的互相关值，并检测互相关值的某些特征实现信号的捕获。接收信号与本地序列互相关值根据式(8)进行计算
其中，表示本地序列的共轭。可以发现，严格计算无限长接收信号与本地序列之间的互相关是一个滑动互相关，滑动互相关的计算需要很大的实现复杂度。通过分析，接收信号与本地序列的互相关可以等效为卷积过程。
为了解决式(8)实现占用乘法器等资源多的问题，本项目拟采用快速傅立叶变换来实现式(8)的计算，基本原理为快速傅立叶变换可以实现循环卷积过程，因此，线性卷积利用重叠保留法可以低复杂度实现。具体过程如图3所示，在接收信号的数据头部添加前一帧尾部的M-1个数据(第一帧添加的是M-1个0)，然后将每帧的数据进行分段，每段数据长度为P+M-1，且连续的两段数据有M-1个数据是重叠的。其中P的选取原则是，尽量使P+M-1为2的整数次幂以方便进行IFFT变换；
以第一帧数据为例，对上述分段后的数据进行P+M-1点的FFT变换，并与本地序列的频域响应相乘，并再通过IFFT变回时域即可得到接收信号与本地序列相关的信号
其中，k表示分段后的第k段数据，⊙表示点乘。滤波器的频域响应FFT*(xLocal(n))在一次滤波操作中是不变的，只需计算一次，或者离线计算并存储下来即可。由于频域乘法等效于时域循环卷积，因此根据式(9)计算得到的Rk(m)相当于yk(n)和xLocal(n)的时域循环卷积结果。Rk(m)的前M-1个数据中包含了yk-1(n)的后M-1个数据成分，其余部分则是线性卷积的结果。因此，丢掉每段Rk(m)的前M-1个数据，并按照先后顺序将数据进行拼接，可得到等效的线性卷积的结果。
本发明的有益效果是：
本发明提供了一种基于本地序列互相关峰值检测的OFDM***抗干扰信号检测与同步方法。相比于传统的基于接收信号自相关的OFDM***同步方法，本方法的好处在于利用接收信号与本地序列的互相关值的峰值作为信号检测与***同步的判定依据，与接收信号的延时自相关相比，接收信号与本地序列的互相关值受信噪比、干扰信号的影响较小，因此算法能适应信号变化，可以有效缓解基于接收信号自相关方案存在的丢帧问题，也具有良好的对抗噪声和干扰的能力，能够防止干扰、噪声存在的条件下产生大量误同步的现象，具有良好的鲁棒性，相关性能已在实际***中得到检验。
附图说明
图1OFDM***收发端模型图；
图2基于本地序列互相关同步方法训练序列结构示意图；
图3重叠保留法实现线性卷积示意图；
图4基于本地序列互相关OFDM***抗干扰同步方法实现框图；
图5训练序列在低信噪比条件下的互相关性；
图6训练序列在干扰条件下的互相关性；
图7接收信号与本地短序列和长序列共用重叠保留法框架；
图8基于本地序列互相关AGC控制与同步方法训练序列结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护范围。
本发明实施例公开一种基于本地序列互相关的OFDM***抗干扰同步方法，其训练序列结构如图2所示，它共包含短符号本地序列互相关计算单元、粗频偏估计与补偿单元、长符号本地序列互相关计算单元、精频偏估计与补偿单元和符号定时同步单元，其中为了提高符号定时的稳定性和精度，考虑联合短符号、长符号与本地序列的互相关值来实现符号定时同步。
设计具有良好互相关特性和特定重复结构的训练序列是实现高精度、高稳定性同步算法的重要保证。这里考虑采用IEEE 802.16所采用的经典短符号，它具有良好的互相关特性，且经过不同倍数的插值处理可以获得不同重复结构，例如，经过2倍插值处理后经过IFFT可以获得2段重复结构，4倍插值处理后经过IFFT可以获得4段重复结构；
图5给出训练序列在低信噪比条件下的互相关特性。从图中可以看出，基于IEEE802.16设计的训练序列具有良好的互相关性，且具有很明显的峰值特性，特别的，即使是在低信噪比条件下也具有很好的互相关性和峰值特点，因此，低信噪比条件下也能够实现高精度的检测。
图6给出训练序列在干扰条件下的互相关特性。从图中可以看出，即使是在强干扰条件下也具有很好的互相关性和峰值特点，因此，干扰条件下也能够实现高精度的检测。
根据图4可知，本发明需要分别计算接收信号与本地短序列和本地长序列的互相关值，因此，都需要采用重叠保留法来实现。为了减少实现过程中占用的硬件资源，本发明通过设计一个如图7所示的统一实现框架，通过采用高倍时钟、时分复用的方式，利用一个FFT/IFFT模块，即可实现重叠保留法。
本发明实施例公开一种基于本地序列互相关的OFDM***抗干扰AGC控制与同步方法，它的训练序列结构请参见图8，与单纯实现OFDM***同步不同，信号最前端增加了一个短符号用于实现信号检测，进而精确控制调整AGC的增益，而后再分别利用具有重复结构的短符号和长符号实现粗频偏估计和精频偏估计。

Claims (2)

1.一种基于本地序列互相关检测的OFDM***抗干扰信号检测与同步方法，利用接收信号与本地序列的互相关值的峰值作为信号检测与***同步的判定依据，与接收信号的延时自相关相比，接收信号与本地序列的互相关值受信噪比、干扰信号的影响小，其特征在于，采用接收信号与本地序列互相关值的低复杂度计算方法，具体内容如下：
采用接收信号与本地序列互相关的方式来解决OFDM***的同步问题，该方法需要考虑以下三个问题：
(1)、低信噪比条件下的符号定时同步与频偏估计精度；
(2)、既能估计整数倍子载波频偏，也能估计小数倍子载波频偏；
(3)、实现的计算复杂度适中，
为了解决上述三个问题，采用训练序列结构，该训练序列结构包含2段重复结构的短训练序列、2段重复结构的长训练序列，其中短训练序列和长训练序列均为具有互相关特性的伪随机序列，所谓互相关性是指：
根据互相关值的定义，接收信号与本地序列之间的互相关值根据式(5)进行计算
<mrow> <mi>R</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mrow> <mi>M</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>o</mi> <mi>f</mi> <mi>f</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>+</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>o</mi> <mi>c</mi> <mi>a</mi> <mi>l</mi> </mrow> <mo>*</mo> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，M表示本地序列的长度，显而易见，当接收信号中出现与本地序列相同或者存在一定相差的信号时，其互相关值的幅值会出现尖锐的相关峰值，而由于训练序列具有良好的互相关性，互相关值在其余位置则趋近于0，由于训练序列中存在相邻的2段重复序列，因此，与本地序列的互相关值会出现两个连续的峰值，检测这些峰值即实现符号定时同步，并且符号定时同步具有很高的稳定度和准确度，
另一方面，根据训练序列的重复结构，接收信号与本地序列的互相关值的绝对值会出现相距为序列长度的两个连续峰值，并且在不考虑噪声影响的条件下，它们之间满足式(6)所示关系
RΔ(M+m)＝RΔ(m)ej2πεK/N (6)
其中，RΔ(m)表示接收信号与本地序列互相关曲线的峰值，根据式(6)，得到归一化频偏ε的估计值为
<mrow> <mover> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>=</mo> <mfrac> <mi>N</mi> <mrow> <mi>M</mi> <mn>2</mn> <mi>&amp;pi;</mi> </mrow> </mfrac> <mo>&amp;angle;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>R</mi> <mi>&amp;Delta;</mi> </msup> <mo>(</mo> <mrow> <mi>K</mi> <mo>+</mo> <mi>m</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>n</mi> <mi>j</mi> <mo>(</mo> <mrow> <msup> <mi>R</mi> <mi>&amp;Delta;</mi> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>7</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，conj(.)表示共轭运算，∠表示取值位于(0,2π]之间的相位运算，
归一化频偏ε的估计范围与训练序列的长度M有关，对于某一特定M值，当归一化频偏ε超过某一范围时，其相关值的相位会出现模糊的现象，因此，得到以下结论：M越大，归一化频偏ε的估计范围越小，估计精度越高，反之，M越小，归一化频偏ε的估计范围越大，但估计精度越差；
考虑到在同步的初始阶段CFO会很大，所以需要能够对大范围的CFO进行估计的技术，因此，在实际***中采用训练序列结构，先利用短训练序列实现CFO的粗估计并进行补偿，在此基础上，再利用长训练序列实现CFO的精估计与补偿，
最后，考虑算法的实现复杂度问题，这里重点考虑突发OFDM***，该***需要对每一帧信号进行捕获和同步处理，因此，需要一直计算接收信号与本地序列的互相关值，并检测互相关值的某些特征实现信号的捕获，接收信号与本地序列互相关值根据式(8)进行计算
<mrow> <mi>R</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mi>&amp;infin;</mi> </msubsup> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>o</mi> <mi>f</mi> <mi>f</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>+</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>o</mi> <mi>c</mi> <mi>a</mi> <mi>l</mi> </mrow> <mo>*</mo> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>o</mi> <mi>f</mi> <mi>f</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CircleTimes;</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>o</mi> <mi>c</mi> <mi>a</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mo>-</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>8</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，表示本地序列的共轭，发现，严格计算无限长接收信号与本地序列之间的互相关是一个滑动互相关，滑动互相关的计算需要很大的实现复杂度，通过分析，接收信号与本地序列的互相关等效为卷积过程。
2.根据权利要求1所述的一种基于本地序列互相关检测的OFDM***抗干扰信号检测与同步方法，其特征在于，所述为解决式(8)实现占用乘法器资源多的问题，采用快速傅立叶变换来实现式(8)的计算，基本原理为快速傅立叶变换实现循环卷积过程，因此，线性卷积利用重叠保留法低复杂度实现，具体过程为：
在接收信号的数据头部添加前一帧尾部的M-1个数据，第一帧添加的是M-1个0，然后将每帧的数据进行分段，每段数据长度为P+M-1，且连续的两段数据有M-1个数据是重叠的，其中P的选取原则是，尽量使P+M-1为2的整数次幂以方便进行IFFT变换；
以第一帧数据为例，对上述分段后的数据进行P+M-1点的FFT变换，并与本地序列的频域响应相乘，并再通过IFFT变回时域即可得到接收信号与本地序列相关的信号
<mrow> <msub> <mi>R</mi> <mi>k</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>k</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CircleTimes;</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>o</mi> <mi>c</mi> <mi>a</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mo>-</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>I</mi> <mi>F</mi> <mi>F</mi> <mi>T</mi> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mi>F</mi> <mi>F</mi> <mi>T</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;Theta;</mo> <msup> <mi>FFT</mi> <mo>*</mo> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>o</mi> <mi>c</mi> <mi>a</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msub> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>9</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，k表示分段后的第k段数据，⊙表示点乘，滤波器的频域响应FFT*(xLocal(n))在一次滤波操作中是不变的，只需计算一次，或者离线计算并存储下来即可，由于频域乘法等效于时域循环卷积，因此根据式(9)计算得到的Rk(m)相当于yk(n)和xLocal(n)的时域循环卷积结果，Rk(m)的前M-1个数据中包含了yk-1(n)的后M-1个数据成分，其余部分则是线性卷积的结果，因此，丢掉每段Rk(m)的前M-1个数据，并按照先后顺序将数据进行拼接，得到等效的线性卷积的结果。
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