一种高动态环境下的OFDM同步方法

摘要

本发明属于无线通信技术领域，公开了一种高动态环境下的OFDM同步方法，所述高动态环境下的OFDM同步方法对频域ZC序列进行变换；对变换后的频域ZC序列进行IFFT；接收端根据发端的前导序列结构，进行定时同步，根据定时度量函数，获得准确的定时点；然后进行三次迭代小数频偏估计；估计得出小数频偏并对信号进行频偏补偿后，利用ZC序列的移位特性进行整数倍频偏估计并补偿，接收端同步完成。本发明中所采用的OFDM系统中符号样值点数较少，因此整体复杂度并不高，同步捕获完成快，同时可以根据系统需求增加或删除前导序列的长度，具有灵活性。可用于遥测系统等高动态环境中的OFDM同步捕获。

权利要求

1.一种高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，所述高动态环境下的OFDM同步方法对频域ZC序列进行变换；对变换后的频域ZC序列进行IFFT；接收端根据发端的前导序列结构，进行定时同步，根据定时度量函数，获得准确的定时点；然后进行三次迭代小数频偏估计；估计得出小数频偏并对信号进行频偏补偿后，利用ZC序列的移位特性进行整数倍频偏估计并补偿，接收端同步完成。

2.如权利要求1所述的高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，所述高动态环境下的OFDM同步方法包括以下步骤：步骤一，针对遥测信道的分析，同时考虑系统中大的多普勒频偏及其一次变化率的存在，选取OFDM系统参数；

步骤二，根据OFDM系统参数中所设置的有用子载波个数，对频域ZC序列进行变换；

步骤三，将得到的频域序列进行IFFT后，得到时域上的类ZC序列，以此序列为基础，产生前导序列；

步骤四，接收端根据定时度量函数曲线进行定时同步；

步骤五，接收端获得准确的定时点后，进行小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-1,+1]；

步骤六，利用得到的小数频偏值对信号进行补偿后，进行第二次小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-0.5,+0.5]；

步骤七，利用得到的小数频偏值对信号进行补偿后，根据系统中不同调制方式对频偏的容错范围，决定是否进行步骤S108；

步骤八，进行第三次小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-0.25,+0.25]；

步骤九，小数倍频偏估计完成后，利用ZC序列的移位特性进行整数倍频偏估计；

步骤十，利用得到的整数频偏值对信号进行补偿；

步骤十一，接收端同步完成。

3.如权利要求2所述的高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，根据各子载波上ZC序列的分布，将32点ZC序列进行变换，得到频域上64点的分布；将其进行IFFT变换后得到时域上的类ZC序列，此时，整数倍频偏εIntger会造成时域上类ZC序列移位 即2εIntger，则在接收端可由此关系估计得出整数倍频偏值。

4.如权利要求2所述的高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，采用十一个OFDM符号作为前导，其中前十个用于定时和频偏估计，第十一个符号用于提高小数频偏的估计范围。

5.如权利要求2所述的高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，接收端首先进行定时同步；定时度量函数：其中N＝64，是一个OFDM符号内的样值点个数。

6.如权利要求2所述的高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，获得准确的定时点后，移去定时点前的噪声即得到数据序列；利用发送端设计的第11个前导符号的结构，利用其前后各32点相位差，得到第一次小数倍频偏的估计值：εf1＝angle(Λ1(d))；

小数频偏粗估计的估计范围是[-1,+1]；

利用得到的小数频偏值εf1对信号进行补偿后，进行第二次小数频偏估计：εf2＝angle(Λ2(d))；

小数频偏的估计范围是[-0.5,+0.5]；

利用得到的小数频偏值εf2对接收信号进行补偿后，进行第三次小数频偏估计：εf3＝angle(Λ3(d))；

此时，利用了四个OFDM符号之间的2*N点的相位差，提高了估计精度；小数频偏的估计范围是[-0.25,+0.25]；

结合估计结果，得到实际的小数频偏估计值为：

εf＝εf1+εf2+εf3。

7.如权利要求2所述的高动态环境下的OFDM同步方法，其特征在于，整数倍频偏估计，使用前9个中的其中一个OFDM符号，与本地序列循环移位后的序列进行相关，结果取最大值时，序列移位的个数除以2，整数倍频偏εIntger会造成时域上类ZC序列移位2εIntger，即为整数频偏估计。

8.一种应用权利要求1～7任意一项所述高动态环境下的OFDM同步方法的遥测系统。

说明书

一种高动态环境下的OFDM同步方法

技术领域

[0001] 本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种高动态环境下的OFDM同步方法。

背景技术

[0002] OFDM(正交频分复用)技术的频谱利用率高，并具有较强的抗多径能力，已经在DAB(Digital Audio Broadcasting)、DVB(Digital Video Broadcasting)、IEEE 802.11a和IEEE 802.16等很多无线通信标准中得到了应用。同步是通信系统需要解决的重要问题，它直接关系到通信系统的整体性能，具有相当重要的地位。OFDM系统中的同步问题主要包括时间同步、频率同步和采样率同步，由于采样率偏差对系统的影响很小。在OFDM系统中，时间同步是为了寻找OFDM符号的起始位置，来进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)操作，完成对数据的解调。研究结果表明，OFDM系统对时间同步精度要求不是很高，只要保证同步点位于循环前缀(Cyclic Prefix，CP)中不受时延扩展的区域内即能满足系统要求。时间同步完成后再进行频率同步，频率同步是解决发射端和接收端的频率偏差，减小信号幅度衰减以及子载波信道间干扰(ICI)。到目前为止，已有大量文献对OFDM系统的同步问题进行了研究，大致可以分为以下几类：(1)基于CP的同步方法，由于CP与时域上的OFDM符号中一部分数据相同，利用它们之间的相关性可以进行同步参数估计。该类算法复杂度低，易于实现，且不需要增加额外的数据辅助，没有系统带宽损失，属于盲同步算法。但是该类算法的时间同步目标函数同步峰值不尖锐，易产生误判和漏判，同时频偏的估计范围不超过半个子载波间隔。研究表明，基于CP的算法在AWGN信道下性能较好，但在多径衰落信道下性能下降严重，且频偏估计范围小，容易造成子载波间正交性的破坏。(2)基于频域导频的同步方法，一般频域导频主要是用于信道估计的，将其同时用于同步不会额外增加系统开销。该类算法复杂度低，但是估计范围较小，适合用于同步跟踪。(3)基于训练序列的同步方法，目前对于该类方法的研究文献是最多的，虽然引入训练序列会在一定程度上降低系统的数据传输效率，但是基于训练序列的同步方法设计灵活，可以根据不同的需要，采取不同的同步方式，且同步性能相对其它方法好，既可以用于大范围的同步捕获，也适用于小范围的同步跟踪。基于前导训练序列的同步方法，寻找具有良好自相关性的序列作为训练序列符号放在数据帧的前部，训练序列符号长短与频偏估计范围成反比。该方法最早由Moose提出，其将两个相同的OFDM符号构成训练序列，再进行频偏估计。该方法估计精度较高，但估计范围较小。Schmidl和Cox对Moose提出的同步算法进行了改进，釆用两个不同符号构成的训练序列进行系统时频同步，增大了频偏估计范围。但是其定时度量函数存在“峰值平台”现象，不能准确的估计出时间同步位置。Minn和Park对S&C算法作出了改进，使得定时度量函数更加尖锐。(4)利用信号高阶统计特性或空子载波的盲同步方法，该类算法同样不需要增加系统开销，但是算法复杂度高，且估计性能较差。在最近几届国际遥测年会和欧洲遥测年会中，OFDM技术在遥测系统中的应该研究一直是一个热点领域，国内航天遥测研究者也早已关注到OFDM技术在频谱效率和抗多径方面的优势。在低信噪比、高动态环境下，无线通信面临诸多挑战，解决好时频同步问题是遥测通信系统的首要任务。特别地，对于多载波通信系统，大的多普勒频偏以及无线信道的时变性，加深了时间和频率偏差对系统的影响，导致严重的符号间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI)。传统的时频同步算法在低信噪比、高动态环境下由于极大多普勒频偏以及未知传输信道的影响的存在，降低了定时同步的准确性，使系统的性能急剧下降。因此，研究低信噪比、高动态环境下的时频同步问题，尤其是针对大的多普勒频偏及变化率的研究，具有重大意义。

[0003] 综上所述，现有技术存在的问题是：传统的时频同步算法在低信噪比、高动态环境下由于极大多普勒频偏以及未知传输信道的影响的存在，降低了定时同步的准确性，使系统的性能急剧下降。

发明内容

[0004] 针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种高动态环境下的OFDM同步方法。

[0005] 本发明是这样实现的，一种高动态环境下的OFDM同步方法，所述高动态环境下的OFDM同步方法对频域ZC序列进行变换；对变换后的频域ZC序列进行快速傅里叶逆变换IFFT；接收端根据发端的前导序列结构，进行定时同步，根据定时度量函数，获得准确的定时点；然后进行三次迭代小数频偏估计；估计得出小数频偏并对信号进行频偏补偿后，利用ZC序列的移位特性进行整数倍频偏估计并补偿，接收端同步完成。

[0006] 进一步，所述高动态环境下的OFDM同步方法包括以下步骤：

[0007] 步骤一，针对遥测信道的分析，同时考虑系统中大的多普勒频偏及其一次变化率的存在，选取OFDM系统参数；

[0008] 步骤二，根据OFDM系统参数中所设置的有用子载波个数，对频域ZC序列进行变换；

[0009] 步骤三，将得到的频域序列进行IFFT后，得到时域上的类ZC序列，以此序列为基础，产生前导序列；

[0010] 步骤四，接收端根据定时度量函数曲线进行定时同步；

[0011] 步骤五，接收端获得准确的定时点后，进行小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-1,+1]；

[0012] 步骤六，利用得到的小数频偏值对信号进行补偿后，进行第二次小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-0.5,+0.5]；

[0013] 步骤七，利用得到的小数频偏值对信号进行补偿后，根据系统中不同调制方式对频偏的容错范围，决定是否进行步骤S108；

[0014] 步骤八，进行第三次小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-0.25,+0.25]；

[0015] 步骤九，小数倍频偏估计完成后，利用ZC序列的移位特性进行整数倍频偏估计；

[0016] 步骤十，利用得到的整数频偏值对信号进行补偿；

[0017] 步骤十一，接收端同步完成。

[0018] 进一步，根据各子载波上ZC序列的分布，将32点ZC序列进行变换，得到频域上64点的分布；将其进行IFFT变换后得到时域上的类ZC序列，此时，整数倍频偏εIntger会造成时域上类ZC序列移位 即2εIntger，则在接收端可由此关系估计得出整数倍频偏值。

[0019] 进一步，采用十一个OFDM符号作为前导，其中前十个用于定时和频偏估计，第十一个符号用于提高小数频偏的估计范围。

[0020] 进一步，接收端首先进行定时同步；定时度量函数：

[0021]

[0022]

[0023]

[0024] 其中N＝64，是一个OFDM符号内的样值点个数。

[0025] 进一步，获得准确的定时点后，移去定时点前的噪声即得到数据序列；利用发送端设计的第11个前导符号的结构，利用其前后各32点相位差，得到第一次小数倍频偏的估计值：

[0026]

[0027] εf1＝angle(Λ1(d))；

[0028] 小数频偏粗估计的估计范围是[-1,+1]；

[0029] 利用得到的小数频偏值εf1对信号进行补偿后，进行第二次小数频偏估计：

[0030]

[0031] εf2＝angle(Λ2(d))；

[0032] 小数频偏的估计范围是[-0.5,+0.5]；

[0033] 利用得到的小数频偏值εf2对接收信号进行补偿后，进行第三次小数频偏估计：

[0034]

[0035] εf3＝angle(Λ3(d))；

[0036] 此时，利用了四个OFDM符号之间的2*N点的相位差，提高了估计精度；小数频偏的估计范围是[-0.25,+0.25]；

[0037] 结合估计结果，得到实际的小数频偏估计值为：

[0038] εf＝εf1+εf2+εf3。

[0039] 进一步，整数倍频偏估计，使用前9个中的其中一个OFDM符号，与本地序列循环移位后的序列进行相关，结果取最大值时，序列移位的个数除以2，整数倍频偏εIntger会造成时域上类ZC序列移位2εIntger，即为整数频偏估计。

[0040] 本发明的另一目的在于提供一种应用所述高动态环境下的OFDM同步方法的遥测系统。

[0041] 本发明的优点及积极效果为：克服了高动态环境下OFDM同步的频偏估计范围小估计精度低的问题，同时考虑到系统中所存在的一次频偏变化率；仿真表明，提出的同步方案能够满足高动态环境下OFDM的同步需求。本发明考虑的高动态是遥测系统场景，由于遥测系统中飞行器速度很大，其最大多普勒频偏值达到1MHz左右，且随着高频段的应用会进一步增大，同时多普勒频偏具有一次甚至二次变化率。

[0042] 本发明考虑了实际通信系统中，并不是所有子载波均用来传递数据信息，根据有用子载波个数来设计ZC序列，使其保持与频偏造成的子载波移位个数与整数倍频偏成整数倍关系，并且尽可能的减小了序列相关性能的损失；本发明中的小数倍频偏估计部分采用了三次迭代的方法，兼顾了小数倍频偏估计的估计范围和估计精度，使其满足高速移动环境下的频偏估计性能；本发明对前导序列进行循环求相关，在相同前导符号的条件下，提高了定时度量函数的峰值点。

附图说明

[0043] 图1是本发明实施例提供的高动态环境下的OFDM同步方法流程图。

[0044] 图2是本发明实施例提供的频域上ZC序列变化图。

[0045] 图3是本发明实施例提供的频域ZC序列，其IFFT后可得到时域上前后相同的结构示意图。

[0046] 图4是本发明实施例提供的同步前导结构设计示意图。

[0047] 图5是本发明实施例提供的时频同步流程示意图。

[0048] 图6是本发明实施例提供的SNR＝0dB定时度量函数示意图。

[0049] 图7是本发明实施例提供的SNR＝5dB定时度量函数示意图。

[0050] 图8是本发明实施例提供的同步方法中，不同莱斯因子时载波频偏CFO估计性能对比示意图。

[0051] 图9是本发明实施例提供的不同方法CFO估计性能对比示意图。

[0052] 图10是本发明实施例提供的频偏估计范围示意图。

具体实施方式

[0053] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0054] 下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

[0055] 如图1所示，本发明实施例提供的高动态环境下的OFDM同步方法包括以下步骤：

[0056] S101：针对遥测信道的分析，同时考虑系统中大的多普勒频偏及其一次变化率的存在，选取OFDM系统参数；

[0057] S102：根据OFDM系统参数中所设置的有用子载波个数，对频域ZC序列进行变换；

[0058] S103：将得到的频域序列进行IFFT(OFDM调制)后，得到时域上的类ZC序列，以此序列为基础，产生前导序列；

[0059] S104：接收端根据定时度量函数曲线进行定时同步；

[0060] S105：接收端获得准确的定时点后，进行小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-1,+1]；

[0061] S106：利用得到的小数频偏值对信号进行补偿后，进行第二次小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-0.5,+0.5]；

[0062] S107：利用得到的小数频偏值对信号进行补偿后，根据系统中不同调制方式对频偏的容错范围，决定是否进行步骤S108；

[0063] S108：进行第三次小数频偏估计，此时，小数频偏的估计范围是[-0.25,+0.25]；

[0064] S109：小数倍频偏估计完成后，利用ZC序列的移位特性进行整数倍频偏估计；

[0065] S110：利用得到的整数频偏值对信号进行补偿；

[0066] S111：接收端同步完成。

[0067] 下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。

[0068] 本发明实施例提供的高动态环境下的OFDM同步方法在高动态环境下，考虑的是遥测系统场景中，飞行器速度很大，因此遥测通信中的最大多普勒频偏值为1MHz左右，且随着高频段的应用会进一步增大，同时多普勒频偏还具有一次甚至二次变化率。

[0069] 步骤1：考虑到整个通信系统的性能，系统参数设置如表1所示。

[0070] 表1系统参数设置

[0071]参数 设定值
子载波个数NFFT 64
信道类型 三径莱斯
系统采样速率fs 40MHz
子载波间隔Δf 625kHz
有用子载波个数Nused 52
IFFT/FFT周期Tfft 1.6μs
系统带宽B 32.5MHz

[0072] 步骤2：参照表1，系统中设置的有用子载波个数为52，若直接将周期长度为52的ZC序列放置在各有用子载波上，经过64点的IFFT变换后得到时域上的类ZC序列，此时，一个整数频偏值会造成类ZC序列移位64/52，不再是整数倍关系，无法用来得到系统整数频偏值。因此，根据图2中各子载波上ZC序列的分布，将32点ZC序列进行变换，得到频域上64点的分布(其中0值表示为保护子载波，这些子载波上不放置数据信息，符合实际的通信系统)，然后将其进行IFFT变换后得到时域上的类ZC序列，此时，整数倍频偏εIntger会造成时域上类ZC序列移位 即2εIntger，则在接收端可由此关系估计得出整数倍频偏值。

[0073] 步骤3：本发明采用十一个OFDM符号作为前导，其中前十个用于定时和频偏估计，第十一个符号用于提高小数频偏的估计范围。由于每个OFDM符号的点数较少，为提高同步的抗噪声性能，定时算法利用了前10个OFDM符号的相关。这10个OFDM符号是相同的，均是步骤2中所得到时域类ZC序列。

[0074] 第11个OFDM符号是由图3中的频域序列进行IFFT后所得到的时域序列，其在时域有着前后两半部分相同的结构。其中，图3中子载波下标1～6，59～64为保护频带。

[0075] 整体的前导结构设计如图4所示。

[0076] 步骤4：参照图5的同步捕获流程，接收端首先进行定时同步；定时度量函数：

[0077]

[0078]

[0079]

[0080] 其中N＝64，是一个OFDM符号内的样值点个数。

[0081] 当定时度量函数取最大值时，其下标即为数据信号的起始点；图6和图7分别是信噪比SNR＝0dB、SNR＝5dB时的定时度量曲线，可以看出，在低信噪比SNR＝0dB时已经可以得到尖锐的峰值点。

[0082] 步骤5：步骤4中获得准确的定时点后，移去定时点前的噪声即得到数据序列；利用发送端设计的第11个前导符号的结构，利用其前后各32点相位差，得到第一次小数倍频偏的估计值：

[0083]

[0084] εf1＝angle(Λ1(d))；

[0085] 此时，小数频偏粗估计的估计范围是[-1,+1]，虽然小数频偏的估计范围已满足要求，但是并不能达到要求的估计精度。因此，需要对小数频偏再次进行估计。

[0086] 步骤6：利用步骤5得到的小数频偏值εf1对信号进行补偿后，进行第二次小数频偏估计：

[0087]

[0088] εf2＝angle(Λ2(d))；

[0089] 此时，利用了两个OFDM符号之间的64点的相位差，提高了估计精度；小数频偏的估计范围是[-0.5,+0.5]；

[0090] 步骤7：根据OFDM系统中不同的调制方式，若调制方式是二进制相移键控BPSK/正交相移键控QPSK，则步骤5和步骤6两次迭代补偿估计后，小数频偏估计的均方根误差RMSE值小于2％，能够满足系统性能要求。若调制方式是正交幅度调制16QAM甚至更高阶，则需要执行步骤8。

[0091] 步骤8：利用步骤6得到的小数频偏值εf2对接收信号进行补偿后，进行第三次小数频偏估计：

[0092]

[0093] εf3＝angle(Λ3(d))；

[0094] 此时，利用了四个OFDM符号之间的2*N点的相位差，提高了估计精度；小数频偏的估计范围是[-0.25,+0.25]；

[0095] 结合步骤5～8中的估计结果，得到实际的小数频偏估计值为：

[0096] εf＝εf1+εf2+εf3；

[0097] 步骤9：整数倍频偏估计，使用前9个中的其中一个OFDM符号，与本地序列循环移位后的序列进行相关，结果取最大值时，序列移位的个数除以2(整数倍频偏εIntger会造成时域上类ZC序列移位2εIntger)，即为整数频偏估计。

[0098] 图8是本发明在不同莱斯因子时CFO估计性能对比图；莱斯因子K＝5时，频偏估计的RMSE已经达到1％以下。

[0099] 图9是本发明与已有频偏估计方法CFO估计性能对比图；可以看出，本发明中频偏估计的RMSE性能优于已有方法，证实方案中所提的三次迭代补偿可以提高频偏估计的精度。

[0100] 图10是SNR＝5dB时，本发明的频偏估计范围；可以看出，本发明估计范围较大，在存在大的多普勒频偏值时依然适用。

[0101] 步骤10：利用步骤9得到的整数频偏值对接收信号进行补偿。

[0102] 步骤11：接收端同步完成。

[0103] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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，均应包含在本发明的保护范围之内。