CN113162882A - 一种基于共轭反对称训练序列的自相关ofdm符号同步方法 - Google Patents

一种基于共轭反对称训练序列的自相关ofdm符号同步方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于共轭反对称训练序列的自相关OFDM符号同步方法，包括对复PN序列进行IFFT产生序列U；根据序列U产生训练序列；发送端将训练序列加入数据帧；数据帧在数据传输信道中传输；接收端接收包括训练序列的数据帧；接收端计算信号自相关值；接收端计算训练序列能量值的1/2值；接收端利用训练序列能量值的1/2值对信号自相关值进行归一化，得到归一化值；接收端根据归一化值进行OFDM符号同步。本发明通过运用复PN序列的镜像序列、共轭序列和相反数序列，合理设置训练序列结构，提高了OFDM***中符号定时同步精度和光信号传输性能。

Description

一种基于共轭反对称训练序列的自相关OFDM符号同步方法
技术领域
本发明属于OFDM符号定时同步技术领域，涉及一种基于共轭反对称训练序列的自相关OFDM符号同步方法。
背景技术
正交频分复用(Optical Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的提出是为了最大限地提高***传输速率，并将因频率选择性信道引起的载波间干扰(Inter carrier Interference,ICI)和符号间干扰(Inter Symbol Interference,ISI)降至最低。OFDM与单载波调制相比具有一些优势，包括抗频率选择性衰落信道的特点，简单有效的均衡，可扩展的高速传输能力，高效的频谱利用率，子载波分配的灵活性以及载波调制的自适应性。
在OFDM***中，IFFT(Inverse Fast Fourier Transform,逆快速傅里叶变换)和FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)是发射机和接收机进行调制和解调所需的基本功能，为了在***的接收端正确地实施FFT调制，需要对发送的OFDM符号进行准确采样，接收端必须要有符号定时同步这一功能。实时的判断OFDM符号的起始位置，可以让OFDM***得到更准确的采样值。在现有OFDM***符号定时同步算法中，部分算法由于峰值平台问题会导致对OFDM符号的起始位置判断不够准确，有些算法则由于副峰可能对符号定时位置判断错误。
同步对于OFDM***来说是一个非常重要的过程，符号定时同步会保持OFDM中子载波的正交性。符号定时同步的目的就是为了正确的判断接收到的OFDM符号的正确起始位置，即FFT窗的起始位置。FFT窗的位置有错，破坏了子载波之间的正交性，引起符号间干扰，给***的传输性能带来影响。为了实现OFDM符号同步，基于训练序列的自相关符号同步算法的OFDM帧结构如图1所示。
现有OFDM***符号定时同步算法介绍如下：
1.1Schmidl&Cox算法
Schmidl&Cox算法是一种基于训练序列的同步方法，该方法可被用于符号定时同步，训练序列结构如图2所示。此训练序列在时域上由两个相同的长度为N/2的序列构成，并且在通过信道之后保持不变。
该算法在偶数载波上发PN序列，在奇数载波上发零，这样经过IFFT变换到时域上，会生成两个相同的序列。Schmidl提出利用滑动自相关算法进行符号定时同步，符号定时度量通过计算训练序列的左N/2序列和右N/2序列的相关值得到。Schmidl&Cox算法在接收端，通过使用一个长度为L的滑动窗口来计算OFDM信号的相关值。此窗口可随时间滑动，以相关的方式搜索左半部分训练符号。该算法将滑动自相关值除上右半部分符号能量值得到定时度量。当滑动窗口的位置在循环前缀内，定时度量得到一个最大值，因此会出现一个“平台”，这会导致对OFDM符号的起始位置判断不够准确。
1.2Minn算法
Schmidl&Cox符号定时同步算法虽然在低信噪比(Signal Noise Ratio，SNR)下具有不错的可靠性，但是由于定时度量的相关峰值平台的存在，对OFDM符号的起始位置的判定不够准确。Minn通过修改训练序列的结构来纠正峰值平台问题，新的训练符号结构是[AA-A-A]，如图3所示，A表示长度为L＝N/4的序列，这个序列是N/4点PN序列经过IFFT调制产生。Minn提出的方法也是通过计算训练序列循环结构的自相关值得到定时度量。Minn算法使用相反关系的伪随机序列，能够让定时度量的结果形成一个最大值，解决了Schmidl算法中的峰值平台问题。然而，由于训练序列结构的特殊性，也给定时度量的主峰旁边带来了副峰，这会对定时位置造成误判。另外，当信号信噪比降低或信号传输中存在符号间串扰，训练序列会受到干扰，副峰值会接近主峰。
1.3Park算法
为了解决以上问题，Park等人提出了一种新的符号定时同步算法，他们专门设计一种新的训练序列结构，如图4所示。
新的训练序列结构由4部分组成，C是PN序列由IFFT调制得到，其长度是N/4；C*为C的共轭序列，长度为N/4；D与C为镜像对称，长度也为N/4。Park算法训练序列的结构左半部分和右半部分在各自的中间点为镜像对称，并且第一个N/4点序列与第三个N/4点序列为共轭序列，这样在滑动窗口偏离正确位置时会导致相关值迅速下落。Park算法虽解决了Minn算法副峰的问题，当信号信噪比降低，主峰峰值较低。另外，相比于低阶调制方式，高阶QAM调制由于***频带利用率高，在OFDM***中应用更广。但是随着调制阶数的增大，相邻星座点之间欧式距离明显变小，***抗干扰能力急剧下降，上述符号同步算法应用受限。
上述的Schmidl&Cox算法存在峰值平台问题；Minn算法解决了峰值平台问题，但是Minn算法存在副峰峰值高的问题；Park算法不存在峰值平台问题，也解决了Minn算法存在副峰峰值高的问题，但是Park算法存在主峰峰值低的问题。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本申请提供一种基于共轭反对称训练序列的自相关OFDM符号同步方法，核心在于训练序列结构和符号同步定时度量方法，是一个无峰值平台问题、副峰峰值低、主峰峰值高的符号定时同步技术。
为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：
一种基于共轭反对称训练序列的自相关OFDM符号同步方法，包括以下步骤：
步骤1、对复PN序列进行IFFT产生序列U；
步骤2、根据序列U产生训练序列；
步骤3、发送端将训练序列加入数据帧；
步骤4、数据帧在数据传输信道中传输；
步骤5、接收端接收包括训练序列的数据帧；
步骤6、接收端计算信号自相关值P(n)；
步骤7、接收端计算训练序列能量值的1/2值R(n)；
步骤8、接收端利用R(n)对信号自相关值P(n)进行归一化，得到归一化值M(n)；
步骤9、接收端根据M(n)进行OFDM符号同步。
本发明进一步包括以下优选方案：
优选地，步骤2中，由序列U产生的训练序列由8部分序列组成：
依次为
U、U、-U'、U'、-U*、U*、-(U')*、-(U')*；
N为训练序列长度；U'是U的镜像对称序列；-U'是U的镜像对称序列的相反数序列；U*是U的共轭序列；-U*是U的共轭序列的相反数序列；-(U')*是(U')*的相反数序列，(U')*是U的镜像对称序列的共轭序列。
优选地，步骤6中，根据公式(1)计算信号自相关值P(n)：
Figure BDA0003006604250000041
r(n)表示接收到的第n个信号数据，N为训练序列长度。
优选地，步骤7中，根据公式(2)计算R(n)：
Figure BDA0003006604250000042
优选地，步骤8中，根据公式(3)对信号自相关值P(n)进行归一化：
M(n)＝|P(n)|2/R2(n) (3)。
优选地，步骤9中，OFDM符号同步位置
Figure BDA0003006604250000043
由下式得到：
Figure BDA0003006604250000044
本申请所达到的有益效果：
1.本申请基于训练序列的自相关OFDM符号同步方法通过运用复PN序列的镜像序列、共轭序列和相反数序列，合理设置训练序列结构，减少了训练序列和训练序列延迟序列的相关性。
2.本申请的训练序列为共轭反对称序列，当光信号信噪比降低，训练序列能够保持自相关性能，主峰峰值受光信号信噪比降低影响较低，本申请方法能够准确地进行OFDM符号同步。
3.应用本申请能够提高OFDM***中符号定时同步精度和光信号传输性能。
4.本申请相对于Schmidl&Cox算法解决了峰值平台问题；相对于Minn算法副峰峰值更低；相对于Park算法主峰峰值更高。
附图说明
图1是用于符号同步的OFDM帧结构示意图；
图2是Schmidl&Cox算法的训练序列结构示意图；
图3是Minn算法的训练序列结构示意图；
图4是Park算法的训练序列结构示意图；
图5是本发明方法的训练序列结构示意图；
图6是本发明基于训练序列的自相关OFDM符号同步方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
如图6所示，本申请的一种基于共轭反对称训练序列的自相关OFDM符号同步方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1、对复PN序列进行IFFT产生序列U；
步骤2、根据序列U产生训练序列；
OFDM***对同步误差十分敏感，当存在同步误差时，就会产生载波间干扰(ICI)和符号间干扰(ISI)，导致***的性能降低，因此对于OFDM***，保持精确的同步非常重要。Schmidl&Cox算法由于峰值平台问题会导致对OFDM符号的起始位置判断不够准确；Minn算法的副峰峰值高可能对符号定时位置判断错误；当信号信噪比降低，Park算法的主峰峰降低，符号定时位置判断错误增多。本发明提出了基于PN序列的共轭序列、相反数序列和镜像序列的符号同步方法，该方法是一种基于训练序列的自相关OFDM符号同步方法，对于训练序列的选择考虑这些问题：(1)训练序列的自相关性能：理想的自相关性能也就是序列的自相关值为1，序列的延迟序列的自相关值为0。(2)训练序列的长度：一般来说，训练序列的长度越长，同时也具有较高的计算复杂度，实现的同步性能就越好，所以需要在算法的复杂度和同步性能之间平衡。(3)训练序列构造的位置：在时域中构造训练序列，序列已经经过IFFT变换，序列具有良好的自相关性能；(4)当信号信噪比降低，训练序列能够保持自相关性能。本发明训练序列结构如图5所示。
根据图5，本发明的训练序列结构由8部分组成，U表示长度为L＝N/8的序列，由N/8点复PN序列经IFFT调制产生，N为训练序列长度；
-U是U的相反数，U'是U的镜像对称序列，U*是U的共轭序列。-U'是U的镜像对称序列的相反数序列，-U*是U的共轭序列的相反数序列，(U')*是U的镜像对称序列的共轭序列，-(U')*是(U')*的相反数序列。
上述训练序列的结构为共轭反对称序列。左半部分中第一个N/8点序列与第三个N/8点序列为镜像相反数对称；右半部分中第一个N/8点序列与第三个N/8点序列为镜像序列；右半部分中第一个N/8点序列与第二个N/8点序列为相反数序列。
通过运用序列U的镜像序列、共轭序列和相反数序列，合理设置训练序列结构，当滑动窗口偏离正确位置相关值快速下落。当信号信噪比降低，训练序列能够保持自相关性能，主峰峰值受信号信噪比降低影响较低。
步骤3、发送端将训练序列加入数据帧；
步骤4、数据帧在数据传输信道中传输；
步骤5、接收端接收包括训练序列的数据帧；
步骤6、接收端计算信号自相关值P(n)；
步骤7、接收端计算训练序列能量值的1/2值R(n)；
步骤8、接收端利用R(n)对信号自相关值P(n)进行归一化，得到归一化值M(n)；
步骤6-8的定时度量定义如下：
Figure BDA0003006604250000061
Figure BDA0003006604250000062
M(n)＝|P(n)|2/R2(n) (3)
r(n)表示接收到的第n个信号数据，P(n)表示训练序列的自相关值，通过计算训练序列的左半部分序列和右半部分序列的相关值得到；
m为与第n个信号数据相邻m个位置的数据的相对位置数值；
R(n)表示训练序列能量值的1/2，用于对训练序列的自相关值进行归一化处理。
步骤9、接收端根据M(n)进行OFDM符号同步，OFDM符号同步位置
Figure BDA0003006604250000063
由下式得到：
Figure BDA0003006604250000064
自相关数值的最大值位置为训练序列的中点，判断到训练序列位置，根据训练序列就判断到OFDM符号，进行了OFDM符号同步。
本发明公开了一种基于训练序列的自相关OFDM符号同步方法，所述方法包括：训练序列结构；对预设数列进行IFFT调制得到U序列；计算滑动自相关求和值；定时度量方法；一种OFDM符号同步方法。重点为基于复PN序列的OFDM符号同步训练序列结构；基于复PN序列OFDM符号同步训练序列结构的定时度量方法。
本发明通过运用复PN序列的镜像序列、共轭序列和相反数序列，合理设置训练序列结构，减少了训练序列和训练序列延迟序列的相关性。整个训练序列为共轭反对称序列，当信号信噪比降低，训练序列能够保持自相关性能，主峰峰值受信号信噪比降低影响较低。本发明能够准确地进行OFDM符号同步，能够提高OFDM***中符号定时同步精度和信号传输性能，相对于Schmidl&Cox算法解决了峰值平台问题；相对于Minn算法副峰峰值更低；相对于Park算法主峰峰值更高。应用本发明能够提高OFDM***中符号定时同步精度和信号传输性能。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于共轭反对称训练序列的自相关OFDM符号同步方法，其特征在于：
所述方法包括以下步骤：
步骤1、对复PN序列进行IFFT产生序列U；
步骤2、根据序列U产生训练序列；
步骤3、发送端将训练序列加入数据帧；
步骤4、数据帧在数据传输信道中传输；
步骤5、接收端接收包括训练序列的数据帧；
步骤6、接收端计算信号自相关值P(n)；
步骤7、接收端计算训练序列能量值的1/2值R(n)；
步骤8、接收端利用R(n)对信号自相关值P(n)进行归一化，得到归一化值M(n)；
步骤9、接收端根据M(n)进行OFDM符号同步。
2.根据权利要求1所述的一种基于共轭反对称训练序列的自相关OFDM符号同步方法，其特征在于：
步骤2中，由序列U产生的训练序列由8部分序列组成：
依次为
U、U、-U'、U'、-U*、U*、-(U')*、-(U')*；
N为训练序列长度；U'是U的镜像对称序列；-U'是U的镜像对称序列的相反数序列；U*是U的共轭序列；-U*是U的共轭序列的相反数序列；-(U')*是(U')*的相反数序列，(U')*是U的镜像对称序列的共轭序列。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于共轭反对称训练序列的自相关OFDM符号同步方法，其特征在于：
步骤6中，根据公式(1)计算信号自相关值P(n)：
Figure FDA0003006604240000011
r(n)表示接收到的第n个信号数据，N为训练序列长度。
4.根据权利要求3所述的一种基于共轭反对称训练序列的自相关OFDM符号同步方法，其特征在于：
步骤7中，根据公式(2)计算R(n)：
Figure FDA0003006604240000021
5.根据权利要求4所述的一种基于共轭反对称训练序列的自相关OFDM符号同步方法，其特征在于：
步骤8中，根据公式(3)对信号自相关值P(n)进行归一化：
M(n)＝|P(n)|2/R2(n) (3)。
6.根据权利要求5所述的一种基于共轭反对称训练序列的自相关OFDM符号同步方法，其特征在于：
步骤9中，OFDM符号同步位置
Figure FDA0003006604240000023
由下式得到：
Figure FDA0003006604240000022
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