專(zhuān)利名稱(chēng)：一種上行正交頻分復(fù)用信號(hào)的盲頻率同步方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于正交頻分復(fù)用(OFDM)移動(dòng)通信技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及上行正交頻分復(fù)用通信系統(tǒng)中的盲頻率同步方法。
背景技術(shù)：
正交頻分復(fù)用(OFDM)技術(shù)是第四代移動(dòng)通信系統(tǒng)中的核心技術(shù)之一。OFDM系統(tǒng)性能受到載波頻偏的影響，尤其是上行OFDM系統(tǒng)，對(duì)載波頻偏比較敏感，因此載波頻率同步是OFDM系統(tǒng)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。
《國(guó)際電子與電氣工程師協(xié)會(huì)通信學(xué)報(bào)》(IEEE Transactions on Communications，Volume.45，Issue 12，pp.1613-1621，Dec.1997)提出了一種OFDM信號(hào)載波頻率同步的方法，但該方法需要發(fā)送端發(fā)送已知信號(hào)，增加了額外開(kāi)銷(xiāo)，降低了數(shù)據(jù)傳輸速率。
《國(guó)際電子與電氣工程師協(xié)會(huì)信號(hào)處理快報(bào)》(IEEE Signal Processing Letters，Volume11，Issue 2，pp.83-85，F(xiàn)eb.2004)發(fā)表了一種OFDM系統(tǒng)的盲頻率同步方法，但該方法僅對(duì)下行OFDM信號(hào)進(jìn)行了分析，僅能應(yīng)用于下行OFDM系統(tǒng)中。
《國(guó)際電子與電氣工程師協(xié)會(huì)無(wú)線通信信號(hào)處理研討會(huì)》(IEEE Workshop on SignalProcessing Advances in Wireless Communication，Volume 24，pp.166-169，Sep.1999)提出了一種應(yīng)用于上行OFDM系統(tǒng)中的盲頻率同步方法，但該方法的殘留頻差較大，需要進(jìn)一步的頻率精同步處理。
技術(shù)內(nèi)容本發(fā)明提出一種上行正交頻分復(fù)用信號(hào)的盲頻率同步方法，利用上行OFDM信號(hào)的周期平穩(wěn)特性，達(dá)到頻率同步，不需要發(fā)送端發(fā)送任何已知信號(hào)，避免了額外開(kāi)銷(xiāo)。
本發(fā)明上行正交頻分復(fù)用信號(hào)的盲頻率同步方法，在發(fā)送端，各用戶采用相同的成形濾波器，并為接收端所知；在接收端，接收到的信號(hào)先被緩存起來(lái)；當(dāng)緩存的正交頻分復(fù)用符號(hào)達(dá)到一定數(shù)量時(shí)，計(jì)算出這段符號(hào)的各周期頻率的周期自相關(guān)；粗頻偏估計(jì)過(guò)程根據(jù)周期自相關(guān)函數(shù)進(jìn)行各用戶的粗頻偏估計(jì)；精頻偏估計(jì)過(guò)程基于粗頻偏估計(jì)的結(jié)果，進(jìn)行各用戶的精頻偏估計(jì)；其特征在于在粗頻偏估計(jì)過(guò)程中，應(yīng)用旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法，對(duì)于每一個(gè)周期頻率的周期自相關(guān)，各求得一組粗頻偏估計(jì)，平均后得到各用戶的粗頻偏估計(jì)；在精頻偏估計(jì)過(guò)程中，對(duì)每一個(gè)用戶，以該用戶的粗頻偏估計(jì)值為中心，基于一定的步長(zhǎng)，在其左右選擇一組頻偏值；結(jié)合接收信號(hào)和選擇出的一組頻偏值，構(gòu)造出一組新信號(hào)；計(jì)算出該組新信號(hào)的各周期頻率的共軛周期自相關(guān)函數(shù)；根據(jù)共軛周期自相關(guān)函數(shù)的幅度方差和相位方差，計(jì)算出該組新信號(hào)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的值；找到這些優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的最小值，結(jié)合該組新信號(hào)構(gòu)造方法找到對(duì)應(yīng)最小優(yōu)化函數(shù)的頻偏值，即該用戶的精頻偏估計(jì)；判斷所有用戶的精頻偏估計(jì)是否全部完成，若沒(méi)有全部完成，則進(jìn)行下一個(gè)用戶的精頻偏估計(jì)；若所有用戶的精頻偏估計(jì)都已完成，則將各用戶的精頻偏估計(jì)值合并，得到上行正交頻分復(fù)用信號(hào)的精頻偏估計(jì)。
本發(fā)明中，粗頻偏估計(jì)的原理如下上行正交頻分復(fù)用系統(tǒng)的第i個(gè)用戶的發(fā)送信號(hào)可表示為xi[n]=Σl=-∞∞si,lg[n-lP]ej2πiN(n-lP)---i∈
---(1)]]>其中N為子載波個(gè)數(shù)；U為用戶個(gè)數(shù)；P為符號(hào)周期長(zhǎng)度；si，l是第i個(gè)用戶在第l個(gè)符號(hào)周期的信息比特；g[n]是脈沖成形濾波器； 是用戶i所用的子載波。
接收信號(hào)可以表示為 其中，Pi、fi、i和ni分別表示第i個(gè)用戶的功率、頻偏、初始相位和時(shí)延，v[n]是加性高斯噪聲。
接收信號(hào)的周期自相關(guān)函數(shù)為Crr*[k,τ]=σs2Σi=0U-1Piej2πθiτe-j2πniPkG[k,τ]+Cvv*[τ]δ[k]---(3)]]>其中θi=fi+iN,G[k,τ]=1PΣp=0P-1Σl=-∞∞g[n-lP]g[n-lP-τ]e-j2πkPn.]]>G[k，τ]由成形濾波器g[n]決定，是一個(gè)已知量。周期頻率為k/P，0≤k≤P-1。
G[k，τ]的影響可以通過(guò)將(3)式兩邊同乘以G-1[k，τ]來(lái)消除。對(duì)(3)式進(jìn)行處理，可以得到M[k,τ]=Σi=0U-1Piej2πθiτe-j2πniPk+1σs2Cvv*[τ]G-1[k,τ]δ[k]---(4)]]>對(duì)每一個(gè)固定的k，即每一個(gè)固定的周期頻率k/P，有
Mk[τ]=Σi=0U-1dk[i]ej2πθiτ+1σs2Cvv*[τ]Gk-1[τ]δ[k]---(5)]]>其中，dk[i]=Pie-j2πniPk.]]>由于k是固定值，所以dk[i]只隨i變化。應(yīng)用旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)信號(hào)參數(shù)估計(jì)(ESPRIT)算法，將dk[i]看作諧波幅度，對(duì)于每一個(gè)k可得到一組諧波頻率的估計(jì)值θ^k=[θ0k,θ1k,...θU-1k].]]>最終的頻偏估計(jì)值可由P組估計(jì)值θ^k,k=0,...,P-1,]]>求平均得到θ^=1PΣk=0P-1θ^k=[θ0,θ1,...θU-1]---(6)]]>由于各用戶所用的子載波已知，所以根據(jù) 由關(guān)系式θi=fi+iN]]>就可得到粗頻偏估計(jì) 這種方法完全利用接收信號(hào)的周期平穩(wěn)性，不需要發(fā)送端發(fā)送導(dǎo)頻或訓(xùn)練序列等已知序列，減小了開(kāi)銷(xiāo)，提高了數(shù)據(jù)傳輸速率。且由(5)式可見(jiàn)，利用了k≠0時(shí)的周期自相關(guān)值，可以避免噪聲的干擾。
粗頻偏估計(jì)得到了一個(gè)初始的頻偏估計(jì)值，在其周?chē)M(jìn)行搜索，可以找到精確的頻偏值。
本發(fā)明中，周期自相關(guān)函數(shù)的求取原理如下 其中L是用來(lái)進(jìn)行估計(jì)的接收符號(hào)個(gè)數(shù)。
本發(fā)明中，用戶m，m∈
的精頻偏估計(jì)的原理如下由接收信號(hào)r(n)和頻偏值 構(gòu)造一個(gè)新的信號(hào)r′(n)=r(n)e-j2πθ^mn---(8)]]>求得該信號(hào)的共軛自相關(guān)cr′r′[n,τ]=PmQ(θm)e-4πiN(nm+lP)g(n,τ,nm)+Σi=0i≠mU-1PiQ(θi)e-4πiN(ni+lP)g(n,τ,ni)+ejπθ^m(2τ-4n)cvv[τ]---(9)]]>其中， 如果估計(jì)值準(zhǔn)確，即θ^m=θm,]]>則有
+σs2Σi=0i≠mU-1PiQ(θi)e-4πiN(ni+lP)g(n,τ,ni)+ejπθ^m(2τ-4n)cvv[τ]---(10)]]>其中，用戶m對(duì)應(yīng)的自相關(guān)項(xiàng)的周期為P，其他用戶對(duì)應(yīng)的自相關(guān)項(xiàng)的周期為函數(shù) 的周期。求r′(n)的周期為P的共軛周期自相關(guān)函數(shù)，在k≠0時(shí)就可以完全消除其他用戶的干擾 令 其中，W[k,τ]=1σs2Σi=0i≠mU-1Cxixi[k,τ]δ[k]G-1[k,τ]+1σs2cvv′[τ]δ[k]G-1[k,τ]]]>是干擾和噪聲項(xiàng)。則該共軛周期自相關(guān)函數(shù)的幅度和相位分別為|Mr′r′[k，τ]|＝Pm， 幅度|Mr′r′[k，τ]|由用戶功率Pm決定，在Pm一定的情況下是一個(gè)確定值，而對(duì)于某一個(gè)固定的k，相位arg(Mr′r′[k，τ])也是一個(gè)確定值，所以可以將優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)定義為幅度方差和相位方差的函數(shù)f(θ~m)=f(var(|Mr′r′[k,τ]|),Σk=0P-1var(arg(Mr′r′[k,τ]))),]]>其中幅度方差var(|Mr′r′[k，τ]|)和相位方差 與優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)都成單調(diào)增加關(guān)系。在仿真中，令優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為兩個(gè)誤差的調(diào)和平均，即f(θ^m′)=11var(|Mr′r′[k,τ]|)+1Σk=0P-1var(arg(Mr′r′[k,τ]))---(13)]]>令使優(yōu)化目標(biāo)函數(shù) 最小的 即為用戶m的精頻偏估計(jì)。m取
不同的值，可以得到U個(gè)用戶的精頻偏估計(jì)，合并各用戶的精頻偏估計(jì)值，就得到上行OFDM信號(hào)的精頻偏估計(jì)。
與現(xiàn)有技術(shù)相比較，本發(fā)明不需要發(fā)送端發(fā)送任何已知信號(hào)，有效地利用了上行OFDM信號(hào)的各周期頻率的周期平穩(wěn)函數(shù)，得到了各用戶的頻率粗同步；針對(duì)每個(gè)用戶，以其粗頻偏估計(jì)值為中心，在左右選取了一些頻偏值，結(jié)合接收信號(hào)，構(gòu)造了一組新信號(hào)，求出這些新信號(hào)的共軛周期函數(shù)，計(jì)算這些共軛周期函數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，求出最小目標(biāo)函數(shù)值，找到對(duì)應(yīng)的頻偏，完成該用戶的頻率精同步。本發(fā)明對(duì)頻偏的估計(jì)具有很高的精度，能避免噪聲的干擾，且不需要為頻率同步額外增加開(kāi)銷(xiāo)。


附圖1為本發(fā)明實(shí)施例的上行OFDM盲頻率同步系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)框圖。
附圖2為信噪比與估計(jì)均方誤差關(guān)系的仿真曲線。
附圖3為符號(hào)個(gè)數(shù)與估計(jì)均方誤差關(guān)系的仿真曲線。
具體實(shí)施例方式以下結(jié)合

本方法的實(shí)施例。
實(shí)施例1本實(shí)施例中使用的OFDM系統(tǒng)Symbol周期長(zhǎng)度為16，子載波個(gè)數(shù)為16，用戶數(shù)為5。各用戶的頻偏、時(shí)延、相移和功率分別為n＝
，f＝[-0.451，0.115，-0.37，0.126，-0.174]，＝[1，1.5，-0.4，0.6，-1.7]，P＝
。信息數(shù)據(jù)是獨(dú)立不相關(guān)的二進(jìn)制相移鍵控(BPSK)數(shù)據(jù)，其方差為σs2=1,]]>噪聲為功率譜密度為σv2的零均值高斯白噪聲，信噪比定義為SNR=10log(σs2/σv2).]]>所有的結(jié)果都是基于對(duì)l＝200次Monto Carlo試驗(yàn)的平均。性能指標(biāo)取為均方誤差(MSE)，定義為1IUΣi=0I-1||f^(i)-f||2.]]>在接收端，本實(shí)施例的上行OFDM盲頻率同步系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)框圖如圖1所示模塊2為信號(hào)存儲(chǔ)模塊，對(duì)接收到的基帶數(shù)字信號(hào)1進(jìn)行緩存，當(dāng)緩存的信號(hào)達(dá)到一定數(shù)量的OFDM符號(hào)時(shí)，周期自相關(guān)函數(shù)生成模塊3開(kāi)始按公式(7)計(jì)算出這段OFDM符號(hào)的周期自相關(guān)函數(shù)4；粗頻偏估計(jì)模塊5應(yīng)用旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)信號(hào)參數(shù)估計(jì)(ESPRIT)算法，根據(jù)公式(5)，對(duì)每一個(gè)固定的周期頻率，求出一組頻偏估計(jì)值，按公式(6)求平均，再消除已知的各用戶子載波的影響，就可得到各用戶的頻偏估計(jì)，即上行OFDM信號(hào)的粗頻偏估計(jì)6；頻率選擇模塊7根據(jù)一定的步長(zhǎng)，對(duì)每一個(gè)用戶，以該用戶的粗頻偏估計(jì)值為中心，基于一定的步長(zhǎng)，在其左右選擇一組頻偏值8；新信號(hào)生成模塊9結(jié)合這一組頻率和基帶數(shù)字信號(hào)1，根據(jù)公式(8)生成一組新信號(hào)10；共軛周期平穩(wěn)函數(shù)生成模塊11分別計(jì)算出這些新信號(hào)的共軛周期平穩(wěn)函數(shù)12；優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)生成模塊13根據(jù)公式(13)計(jì)算出這些共軛周期平穩(wěn)函數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)14；最小值判斷模塊15判斷出最小的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)16；精頻偏估計(jì)模塊17聯(lián)合新信號(hào)的生成和最小優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，找到對(duì)應(yīng)的頻偏，即該用戶的精確的頻偏估計(jì)；用戶判斷模塊18判斷是否所有的用戶都完成了精頻偏估計(jì)過(guò)程(模塊7-17)，若無(wú)，則下個(gè)用戶進(jìn)行精頻偏估計(jì)過(guò)程，若已得到所有用戶的精頻偏估計(jì)，則進(jìn)入合并模塊19；合并模塊合并所有用戶的精頻偏，得到上行OFDM信號(hào)的精頻偏估計(jì)。
附圖2給出了信噪比與估計(jì)均方誤差關(guān)系的仿真曲線，該圖為Bolcskei方法、粗頻偏估計(jì)方法和精頻偏估計(jì)方法的均方誤差性能隨SNR變化的比較圖圖中橫軸表示SNR的值，單位為分貝(dB)，范圍為0-25dB，縱軸表示對(duì)應(yīng)的均方誤差；曲線A為Bolcskei方法的頻偏估計(jì)隨SNR變化的均方誤差曲線，曲線B為粗頻偏估計(jì)隨SNR變化的均方誤差曲線，曲線C為精頻偏估計(jì)隨SNR變化的均方誤差曲線。Bolcskei方法的均方誤差隨SNR變化基本不變，保持在10-2-10-3之間；粗頻偏估計(jì)方法在低信噪比0-5dB和高信噪比20-25dB，均方誤差有小幅度降低，整體上均方誤差隨SNR變化較小，保持在10-3-10-4之間；精頻偏估計(jì)方法在低信噪比0-5dB和高信噪比20-25dB，均方誤差有較大幅度降低，尤其是在高信噪比20-25dB情況下，均方誤差達(dá)到10-4-10-5之間，精度較高。且隨SNR的升高，精頻偏估計(jì)比粗頻偏估計(jì)的性能增益增大。
附圖3給出了符號(hào)個(gè)數(shù)與估計(jì)均方誤差關(guān)系的仿真曲線，該圖為Bolcskei方法、粗頻偏估計(jì)方法和精頻偏估計(jì)方法的均方誤差性能隨OFDM符號(hào)數(shù)變化的比較圖圖中橫軸表示OFDM符號(hào)個(gè)數(shù)，范圍為10-110，縱軸表示對(duì)應(yīng)的均方誤差；曲線D為Bolcskei方法的頻偏估計(jì)隨符號(hào)個(gè)數(shù)變化的均方誤差曲線，曲線E為粗頻偏估計(jì)隨符號(hào)個(gè)數(shù)變化的均方誤差曲線，曲線F為精頻偏估計(jì)隨符號(hào)個(gè)數(shù)變化的均方誤差曲線。Bolcskei方法的均方誤差隨符號(hào)個(gè)數(shù)增加變化較小，略有降低趨勢(shì)，保持在10-2左右；粗頻偏估計(jì)方法隨著符號(hào)個(gè)數(shù)的增加，均方誤差降低較快，由10-2-10-3之間降低到10-3-10-4之間；精頻偏估計(jì)方法在符號(hào)個(gè)數(shù)較小時(shí)，性能與粗頻偏估計(jì)方法接近，但隨著符號(hào)個(gè)數(shù)的增加，其均方誤差降低更快，符號(hào)個(gè)數(shù)達(dá)到100-110時(shí)，均方誤差降低到10-4-10-5之間，具有較高的精度。
本發(fā)明提供的基于周期平穩(wěn)特性的上行OFDM信號(hào)盲頻率同步方法，首先存儲(chǔ)一段OFDM符號(hào)，根據(jù)存儲(chǔ)的符號(hào)計(jì)算出各周期頻率下的周期自相關(guān)函數(shù)，對(duì)于每一個(gè)周期頻率，求出各用戶的粗頻偏估計(jì)，對(duì)各個(gè)周期頻率下的粗頻偏估計(jì)求平均，就獲得各用戶的粗頻偏估計(jì)，即上行OFDM信號(hào)的粗頻偏估計(jì)；精頻率同步過(guò)程是每個(gè)用戶分別進(jìn)行的，對(duì)每一個(gè)用戶，以該用戶的粗頻偏估計(jì)值為中心，在其左右選擇一組頻偏值，結(jié)合接收端接收到的基帶信號(hào)，構(gòu)造出一組新信號(hào)，求出這些信號(hào)的各周期頻率的共軛周期自相關(guān)函數(shù)，計(jì)算優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，找到最小的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值，其對(duì)應(yīng)的頻偏就是該用戶的精頻偏估計(jì)；合并各用戶的精頻偏估計(jì)，就得到上行OFDM信號(hào)的精頻偏估計(jì)。本發(fā)明采用的頻率同步算法不需要發(fā)送端發(fā)送已知序列，減少了系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)，提高了信息傳送速率；且具有很好的抗噪特性，在低信噪比情況下也能獲得較好的性能。
權(quán)利要求
1.一種上行正交頻分復(fù)用信號(hào)的盲頻率同步方法，在發(fā)送端，各用戶采用相同的成形濾波器，并為接收端所知；在接收端，接收到的信號(hào)先被緩存起來(lái)；當(dāng)緩存的正交頻分復(fù)用符號(hào)達(dá)到一定數(shù)量時(shí)，計(jì)算出這段符號(hào)的各周期頻率的周期自相關(guān)；粗頻偏估計(jì)過(guò)程根據(jù)周期自相關(guān)函數(shù)進(jìn)行各用戶的粗頻偏估計(jì)；精頻偏估計(jì)過(guò)程基于粗頻偏估計(jì)的結(jié)果，進(jìn)行各用戶的精頻偏估計(jì)；其特征在于在粗頻偏估計(jì)過(guò)程中，應(yīng)用旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法，對(duì)于每一個(gè)周期頻率的周期自相關(guān)，各求得一組粗頻偏估計(jì)，平均后得到各用戶的粗頻偏估計(jì)；在精頻偏估計(jì)過(guò)程中，對(duì)每一個(gè)用戶，以該用戶的粗頻偏估計(jì)值為中心，基于一定的步長(zhǎng)，在其左右選擇一組頻偏值；結(jié)合接收信號(hào)和選擇出的一組頻偏值，構(gòu)造出一組新信號(hào)；計(jì)算出該組新信號(hào)的各周期頻率的共軛周期自相關(guān)函數(shù)；根據(jù)共軛周期自相關(guān)函數(shù)的幅度方差和相位方差，計(jì)算出該組新信號(hào)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的值；找到這些優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的最小值，結(jié)合該組新信號(hào)構(gòu)造方法找到對(duì)應(yīng)最小優(yōu)化函數(shù)的頻偏值，即該用戶的精頻偏估計(jì)；判斷所有用戶的精頻偏估計(jì)是否全部完成，若沒(méi)有全部完成，則進(jìn)行下一個(gè)用戶的精頻偏估計(jì)；若所有用戶的精頻偏估計(jì)都已完成，則將各用戶的精頻偏估計(jì)值合并，得到上行正交頻分復(fù)用信號(hào)的精頻偏估計(jì)。
全文摘要
本發(fā)明上行正交頻分復(fù)用信號(hào)的盲頻率同步方法，特征是求出接收信號(hào)的各周期頻率的周期自相關(guān)函數(shù)，針對(duì)每個(gè)周期頻率，求出一組多用戶的粗頻偏估計(jì)，對(duì)多組粗頻偏估計(jì)值求平均，得到上行正交頻分復(fù)用信號(hào)的粗頻偏估計(jì)；對(duì)每一個(gè)用戶，以該用戶的粗頻偏估計(jì)值為中心，在其左右選擇一組頻偏值；這組頻偏值與接收端接收到的基帶信號(hào)結(jié)合，構(gòu)造出一組新信號(hào)，計(jì)算出該組新信號(hào)的共軛周期平穩(wěn)函數(shù)后，求出對(duì)應(yīng)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，找到最小的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，其對(duì)應(yīng)的頻偏值就是該用戶的精頻偏估計(jì)；合并所有用戶的精頻偏估計(jì)，就得到上行正交頻分復(fù)用信號(hào)的精頻偏估計(jì)。本發(fā)明采用的頻率同步算法精度較高，不需要增加發(fā)送端額外開(kāi)銷(xiāo)，而且有很好的抗噪特性。
文檔編號(hào)H04L27/26GK1838654SQ20051003858
公開(kāi)日2006年9月27日 申請(qǐng)日期2005年3月24日 優(yōu)先權(quán)日2005年3月24日
發(fā)明者花夢(mèng), 朱近康 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)