專利名稱：一種估計ofdm整數(shù)倍頻偏的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種通信技術(shù)領(lǐng)域的方法，特別涉及一種估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法。
背景技術(shù)：
目前，OFDM技術(shù)在越來越多地有線、無線通信領(lǐng)域得到應(yīng)用，這主要由于OFDM技術(shù)具有許多優(yōu)勢有效對抗多徑干擾和窄帶干擾，頻譜利用率高，數(shù)據(jù)傳輸速率高等。然而，OFDM對于同步偏差，特別是對頻率偏差非常敏感。頻率偏差又分為子載波間隔的小數(shù)倍頻率偏差和子載波間隔的整數(shù)倍頻率偏差，在下面分別簡稱為小數(shù)倍頻偏和整數(shù)倍頻偏。其中，小數(shù)倍頻偏會造成子載波間干擾(ICI)；整數(shù)倍頻偏不會引起ICI，但會引起接收數(shù)據(jù)符號的循環(huán)移位，使得解調(diào)出來的信息符號的錯誤概率為50％。
常見的估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法有三種
(1)基于特定頻譜圖樣的同步訓(xùn)練序列，此方法需要對同步訓(xùn)練符號作快速傅里葉變換(FFT)，然后與已知頻譜圖樣作循環(huán)移位相關(guān)，通過尋找相關(guān)峰來估計整數(shù)頻偏。參見文獻Schmidl，T.M.等“Low-overhead，low-complexity[burst]synchronization for OFDM”，IEEE International Conference onCommunications，Volume 3，June 1996，Page(s)1301-1306。(“低數(shù)據(jù)開銷、低復(fù)雜度的OFDM同步方法”IEEE國際通信技術(shù)會議)
(2)基于OFDM系統(tǒng)的虛擬子載波，OFDM信號在傳輸過程中只使用整個帶寬的一部分子載波，在頻帶邊緣一般預(yù)留一些子載波作為保護頻帶，稱為虛擬子載波(virtual carriers)。由于OFDM的子載波間存在正交性，所以，虛擬子載波構(gòu)成OFDM信號的“零子空間”，利用正交子載波間內(nèi)積為零的性質(zhì)，可以推算出整數(shù)倍頻偏。參見文獻Liu，H.等，“A high-efficiency carrierestimator for OFDM communications，”IEEE Communications Letters，Volume2，Issue 4，April 1998，Page(s)104-106。(“高效的OFDM頻偏估計方法”IEEE通信技術(shù)通訊稿)
(3)基于L等分的OFDM同步訓(xùn)練符號結(jié)構(gòu)，此方法通過計算訓(xùn)練符號的特定延遲的自相關(guān)，再求相角來估計整數(shù)倍頻偏。它的估計范圍隨著L的增加而變大，但估計精度隨之變差，計算復(fù)雜度也相應(yīng)增大。參見文獻Heiskala J等OFDM Wireless LANs-A Theoretical and Practical Guide.[M].Indianapolis USAPearson Education Inc，2002.70-73.(《OFDM無線局域網(wǎng)——理論與實踐的指導(dǎo)》)以下稱該方法為傳統(tǒng)方法。
可是，上述三種方法都存在計算復(fù)雜度過高的缺點。設(shè)OFDM系統(tǒng)的子載波數(shù)為N，方法(1)需要計算N點FFT，至少需要
N次復(fù)數(shù)乘法；方法(2)需要計算信號之間的內(nèi)積，至少需要N次復(fù)數(shù)乘法；方法(3)，需要計算延遲信號間的自相關(guān)，至少需要N-M次復(fù)數(shù)乘法。如今，N的一些典型值為512、1024或2048等，這使上述三種方法在實際應(yīng)用中遇到很大困難。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法，使其通過重構(gòu)符號的方法以及高效的FFT算法完成整數(shù)倍頻偏的估計，充分利用OFDM系統(tǒng)，保證了頻偏估計的性能，又具有較低的計算復(fù)雜度。
本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)，具體包括如下步驟
步驟一發(fā)送端產(chǎn)生一個L等分的N點OFDM同步訓(xùn)練符號，符號的每一個等分含M點(M＝N/L，且N、L、M均為整數(shù))；
步驟二對同步訓(xùn)練符號進行重構(gòu)，即將步驟一中的符號，重構(gòu)為M個L點OFDM信號符號；
步驟三在步驟二所得的重構(gòu)符號中，按隨機、等間隔或連續(xù)的方法，抽取λM個重構(gòu)符號(0＜λ≤1，且λM為整數(shù))，根據(jù)系統(tǒng)前級獲得的小數(shù)倍頻偏估計值，在傳統(tǒng)FFT算法結(jié)構(gòu)中引入小數(shù)倍頻偏修正項，從而設(shè)計出能完成小數(shù)倍頻偏補償?shù)腇FT算法新結(jié)構(gòu)，用于解調(diào)上述λM個重構(gòu)符號，得到λM個長度為L點的頻域序列；
步驟四對步驟三所得的頻域序列，按照平方和進行合并，合并后的峰值所對應(yīng)的頻點就是整數(shù)倍頻偏的估計值。
完成步驟四后還可以進入基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)迭代算法，即計算步驟三所得頻域序列的均值與峰值之比，作為步驟四所得估計值的可靠性指標，根據(jù)可靠性指標與某一門限值的比較結(jié)果，自適應(yīng)地增加λ，重復(fù)步驟三與步驟四，最后得到較為可靠的整數(shù)倍頻偏估計值。
以下對本發(fā)明作進一步說明
(1)生成L等分的N點OFDM同步訓(xùn)練符號
L等分的OFDM同步訓(xùn)練符號是一種相當常見的訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu)，經(jīng)常用于位同步算法和小數(shù)倍頻偏估計算法中。其生成方法如下
設(shè)OFDM系統(tǒng)的子載波數(shù)目為N，有效符號周期為T，第k個子載波的頻率為fk＝k/T(0≤k≤N-1)，ai，k是第i個符號，在第k個子載波上加載的頻域數(shù)據(jù)；bi，l第i個符號，第l個采樣點的基帶時域數(shù)據(jù)。如果設(shè)第i個符號是同步訓(xùn)練符號，則按照式(1)插入導(dǎo)頻，就能生成L等分的OFDM同步訓(xùn)練符號。
在L等分的情況下，每一個等分的訓(xùn)練符號所含的點數(shù)為M(M＝N/L)，如式(2)所示
bi，l＝bi，l+nM (l＝0，1，2，…，M-1，n＝0，1，2，…，L-1) (2)
通常，由M點組成的一份信號稱為一個slot。
(2)對同步訓(xùn)練符號進行重構(gòu)
在(1)所述的同步訓(xùn)練符號中，每個slot含有M個點，把它們標記為1、2、3、……、M。本發(fā)明所指的OFDM符號重構(gòu)，就是把每個slot中標號相同的時域點抽出，組成M個新的OFDM符號，每個重構(gòu)OFDM符號含L個時域點，具體做法如下
設(shè)ri，m(0≤m≤N-1)是接收端的第i個符號，第m個時域采樣點，則M個重構(gòu)符號可以表示成向量形式rm(1≤m≤M)，見式(3)
為論述簡便起見，記
rm(n)＝ri，nM+m(0≤m≤M-1，0≤n≤L-1) (4)
于是，rm＝(rm(0)，rm(1)，…，rm(n)，…，rm(L-1))，以上的重構(gòu)過程使得采樣數(shù)據(jù)獲得時間分集的優(yōu)點，從而使估計算法更加魯棒。
(3)解調(diào)重構(gòu)符號，獲得相應(yīng)的頻域序列
在理想信道條件下，重構(gòu)OFDM符號rm中的時域點應(yīng)該是完全相同的。然而，由于存在頻率偏移，這些點的相位呈現(xiàn)出遞增或是遞減的趨勢，如同被調(diào)制到某一頻率上。于是，對于rm而言，頻偏的影響可以等效為含有L個子載波的OFDM系統(tǒng)的基帶調(diào)制過程。因此，解調(diào)這些重構(gòu)符號，尋找它們的頻譜幅度峰值，就能對整數(shù)倍頻偏做出估計。而解調(diào)OFDM重構(gòu)符號的方法就是L點FFT算法，并且，L一般是比較小的數(shù)，比如4、8等等。較小點數(shù)的FFT算法正是本發(fā)明具有低計算復(fù)雜度的核心所在。
對rm運用FFT算法，得
于是，整數(shù)倍頻偏的估計式表達為
單純的L點FFT算法還不足以完備地解決整數(shù)倍頻偏的估計問題，特別當小數(shù)倍頻偏在0.5附近時，Rm中會有兩個頻點的幅值都比較大，從而導(dǎo)致判決性能急劇下降。因此，本發(fā)明結(jié)合小數(shù)倍頻偏估計值設(shè)計出新的FFT算法結(jié)構(gòu)，在沒有增加任何運算開銷的前提下，保證本算法在正確的小數(shù)倍頻偏估計的情況下，始終是無偏估計。
采用現(xiàn)有技術(shù)可以輕易地實現(xiàn)小數(shù)倍頻偏估計，比如基于對循環(huán)前綴相關(guān)求相角的方法、基于2等分符號相關(guān)求相角的方法、基于ML準則搜索的方法等。上述方法一般位于本發(fā)明方案的前級，本發(fā)明根據(jù)其給出的小數(shù)倍頻偏估計值，能高效地實現(xiàn)整數(shù)倍頻偏無偏估計的任務(wù)。
一般來講，OFDM系統(tǒng)的子載波是2的整數(shù)次方，如256、512、1024等。為了保證M為整數(shù)，L也只能是2的整數(shù)次方，設(shè)L＝2β(β為正整數(shù))。2β點的FFT算法可以分為β級蝶形運算，第p級蝶形運算含有2p-1個不同的復(fù)乘系數(shù)。原始2β點FFT算法中的第p級，第q個復(fù)乘系數(shù)是
本發(fā)明中與之對應(yīng)的第p級，第q個復(fù)乘系數(shù)是
只要按照蝶形運算結(jié)構(gòu)，將每一級的數(shù)學結(jié)果原樣寫出，就能證明本發(fā)明的正確性。對rm運用修正的FFT算法，可得式(9)
式(9)表明，本發(fā)明提供的FFT算法結(jié)構(gòu)，等效為先對重構(gòu)符號作小數(shù)倍頻偏為的相位補償，再作原始的FFT運算，達到了將頻率觀測點移動小數(shù)倍頻偏的目的，從而使得本發(fā)明的整數(shù)倍頻偏估計是無偏估計。只要小數(shù)倍頻偏的估計比較準確，那么，新的FFT算法得到的將是無偏估計。而且，本發(fā)明提供的FFT算法中的修正項，只在復(fù)數(shù)的相位上進行加法運算，也沒有破壞FFT算法的固有特點。需要指出的是，本發(fā)明的FFT算法的功能可以用如下的替代方法實現(xiàn)根據(jù)小數(shù)倍頻偏估計，先對rm作時域相位補償后，再作原始FFT運算。
替代方法雖然也達到了本發(fā)明設(shè)計新FFT算法結(jié)構(gòu)的目的，但其計算復(fù)雜度高于本發(fā)明提供的算法。具體來講，對于每個rm，替代方法需要復(fù)乘次數(shù)為
而本發(fā)明只需
次復(fù)乘。
基于式(9)，整數(shù)倍頻偏的估計式表示為
(4)合并頻域序列，通過尋找峰值，估計整數(shù)倍頻偏
理論上，本發(fā)明只需對1個rm運用無偏估計的FFT算法，就能估計出整數(shù)倍頻偏，但是，由于信道的多徑衰落、噪聲等影響，一般要采用多次聯(lián)合判決的方法。具體操作方法如下按隨機、等間隔或連續(xù)的抽選方法，取出λM個rm(0＜λ≤1，且λM為整數(shù))。隨機抽選方法是指從M個OFDM重構(gòu)符號中，隨機取出λM個不同的重構(gòu)符號。等間隔抽選方法是指從M個OFDM重構(gòu)符號中，先隨機確定第一個重構(gòu)符號，再等間隔地取出λM個不同的重構(gòu)符號。連續(xù)抽選方法是指從M個OFDM重構(gòu)符號中，先隨機確定第一個重構(gòu)符號，再連續(xù)地取出λM個不同的重構(gòu)符號。
對λM個rm運用無偏估計的FFT算法，得到一系列頻域數(shù)據(jù)Rm，再按照平方和合并，合并后的峰值所對應(yīng)的頻點就是整數(shù)倍頻偏的估計值。
其他合并方法有模值合并，如式(12)所示，
以及實部絕對值與虛部絕對值之和的合并，如式(13)所示。
由于在1個OFDM符號內(nèi)，信噪比可以認為不變，于是，式(11)等效為最大比合并，這是最優(yōu)的合并方法。而式(12)及式(13)是次優(yōu)的合并方式，用估計性能的下降換取了計算復(fù)雜度的下降。
(5)基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)算法
當只取一個固定的λ時，前述方案比傳統(tǒng)方法并不具有太大的優(yōu)勢，于是，本發(fā)明進一步提出基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)算法。
由于小數(shù)倍頻偏估計的誤差或非理想的信道條件，式(11)中的
相對于其他R(y)的數(shù)值優(yōu)勢會顯著降低，導(dǎo)致式(11)的估計不可靠。將R(y)的平均值與
的比值作為式(11)可靠性指標V，根據(jù)V與某一門限值η的比較情況，采用多級聯(lián)合判決的方法以提高本發(fā)明的估計性能。首先，按照式(3)進行符號重構(gòu)，得到M個OFDM重構(gòu)子符號rm，記為集合S，設(shè)定門限值η，令n＝1(n表示第n級判決)。然后進入迭代次數(shù)為X的基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)算法
先從S中隨機取出λnM且λnM為整數(shù))個rm，形成集合Sn；S＝S-Sn。再對Sn中的每個rm，用FFT算法計算式(9)，得到λnM個Rm。然后把λnM個Rm按式(11)進行合并，再與前級的結(jié)果相加，得Un，其含有L個元素Un(y)
尋找式(14)的峰值對應(yīng)的頻點，對fI做出估計
將Un(y)的平均值與
的比值作為式(15)可靠性指標Vn
當Vn小于等于門限η，或n＝X，算法結(jié)束；否則，令n＝n+1，重復(fù)上述過程。
由式(14)和式(15)可知，η的取值范圍是[1/L，1)，η越小，調(diào)用后級判決的概率就越大，于是，計算復(fù)雜度上升，但估計性能得到提高。
需要指出的是，式(16)并非可靠性指標的唯一表達，其他可靠性指標有
Un(y)的第二大值與
之比作為可靠性指標Vn，如式(17)所示，
若Vn小于門限值α，則認為估計是可靠的，α的取值范圍是(0，1)。
相鄰兩值的平均值與
的比值作為可靠性指標Vn，如式(18)所示，
若Vn小于門限值β，則認為估計是可靠的，β的取值范圍是(0，1)。
采用了基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)算法后，本發(fā)明的計算復(fù)雜度進一步降低，估計性能得到顯著提高。
本發(fā)明的優(yōu)點在于通過OFDM符號重構(gòu)，充分地利用接收數(shù)據(jù)，具有時間分集的特點；用FFT算法對整數(shù)倍頻偏做估計，大大降低了系統(tǒng)的計算復(fù)雜度；結(jié)合小數(shù)倍頻偏設(shè)計新的FFT算法，使本發(fā)明的估計成為無偏估計，提高了系統(tǒng)的可靠性。另外，本發(fā)明采用基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)合并算法，使得本發(fā)明兼有計算復(fù)雜度低和估計性能較優(yōu)的特點。而且，仿真表明，本發(fā)明對小數(shù)倍頻偏估計的誤差不敏感，具有很好的魯棒性。


圖1 OFDM基帶調(diào)制解調(diào)框圖
圖2 N＝1024，L＝8的OFDM同步訓(xùn)練符號的頻域與時域?qū)?yīng)關(guān)系示意圖
圖3 N＝1024，L＝8的OFDM同步訓(xùn)練符號重構(gòu)示意圖
圖4 本發(fā)明的實施框圖
圖5 用于估計整數(shù)倍頻偏的無偏估計8點FFT算法結(jié)構(gòu)
圖6 隨機、等間隔或連續(xù)方法挑選OFDM重構(gòu)符號時的系統(tǒng)性能圖
圖7 本發(fā)明在采用等間隔方法挑選OFDM重構(gòu)符號，存在小數(shù)倍頻偏估計誤差時的性能圖
圖8 本發(fā)明在采用等間隔方法挑選OFDM重構(gòu)符號，小數(shù)倍頻偏估計完全正確時，迭代次數(shù)X＝0的基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)算法與傳統(tǒng)方法的性能比較圖
圖9 本發(fā)明在采用等間隔方法挑選OFDM重構(gòu)符號，小數(shù)倍頻偏估計完全正確時，迭代次數(shù)X＝1的基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)算法與傳統(tǒng)方法的性能比較圖
圖10 本發(fā)明在采用等間隔方法挑選OFDM重構(gòu)符號，小數(shù)倍頻偏估計完全正確時，迭代次數(shù)X＝2的基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)算法與傳統(tǒng)方法的性能比較圖
具體實施例方式
下面給出一個具體的OFDM參數(shù)配置，來闡述本發(fā)明的實現(xiàn)步驟。需要說明的是，下例中的參數(shù)并不影響本發(fā)明的一般性。
3GPP組織的文檔TR 25.892 V6.0.0，“Feasibility Study for OrthogonalFrequency Division Multiplexing(OFDM)for UTRAN enhancement(Release6)”，給出的一組OFDM參數(shù)，如下
系統(tǒng)帶寬B 6.528MHz
子載波數(shù)N 1024
有效子載波數(shù)Nu 705
有效帶寬4.495MHz
子載波間隔Δf 6.375kHz
循環(huán)擴展CP 64(9.803us)
符號周期Ts 156.85+9.81＝166.66us
在上述參數(shù)條件下，取L＝8，則M＝128，采用等間隔抽選方法以及式(11)的平方和合并方法，并采用式(16)作為估計可靠性指標，使用基于判決可靠性反饋的3級自適應(yīng)算法，本發(fā)明的實現(xiàn)步驟如下
(1)依照式(1)，在子載波序號為160、168、176、184、192、200、208、216、224、232、240、248、256、264、272、280、288、296、304、312、320、328、336、344、352、360、368、376、384、392、400、408、416、424、432、440、448、456、464、472、480、488、496、504、520、528、536、544、552、560、568、576、584、592、600、608、616、624、632、640、648、656、664、672、680、688、696、704、712、720、728、736、744、752、760、768、776、784、792、800、808、816、824、832、840、848、856、864的頻率上加載導(dǎo)頻數(shù)據(jù)，其他子載波上放置零數(shù)據(jù)，將這樣的頻域數(shù)據(jù)通過圖1的串并轉(zhuǎn)換模塊1、IDFT模塊2、并串轉(zhuǎn)換模塊3，就能生成一個形如式(2)的8等分同步訓(xùn)練符號，圖2是該同步訓(xùn)練符號的頻域與時域?qū)?yīng)關(guān)系的示意圖。然后經(jīng)過圖1的模塊插入循環(huán)前綴模塊4、插入同步信息模塊5、D/A轉(zhuǎn)換模塊6、發(fā)送濾波處理模塊7，到達接收端。
(2)接收端經(jīng)過圖1中接收濾波處理模塊8、A/D轉(zhuǎn)換模塊9的處理，結(jié)合圖4中系統(tǒng)給出的位同步信息，將會獲得完整的ri，m(m＝0、1、……、1023)。依照式(3)，將ri，m重構(gòu)為128個8點OFDM符號rm(m＝1、2、……、128)。圖3是該重構(gòu)過程的示意圖。
(3)取λ1＝0.25，λ2＝0.25，λ3＝0.5，X＝3。設(shè)定門限值η＝0.5，令n＝1(n表示第n級判決)。
(4)λnM取整數(shù)后為
因此，按等間隔的方法，取出
個rm，結(jié)合前級給出的小數(shù)倍頻偏估計值，對上述
個rm進行圖5所示的運算，得到
個Rm。
(5)對上述
個Rm按式(14)進行合并，按式(15)作出整數(shù)倍頻偏的估計值。按式(16)計算Vn。當Vn小于等于門限η，或n＝X，算法結(jié)束；否則，令n＝n+1，回到(4)。
信道為8路瑞利衰落信道，如下
圖6是本發(fā)明采用隨機、等間隔或連續(xù)方法挑選OFDM重構(gòu)符號時的系統(tǒng)性能圖，該圖表明，當λ較小時(如0.1或0.2)，采用連續(xù)抽取方法的系統(tǒng)性能不如其他兩種方法，當λ較大時，采用隨機、等間隔或連續(xù)方法進行抽取時的系統(tǒng)性能趨于一致?？傮w來看，采用等間隔抽取方法的系統(tǒng)具有最好的性能。
圖7是本發(fā)明在采用等間隔方法挑選OFDM重構(gòu)符號，而且存在小數(shù)倍頻偏估計誤差時的性能圖，該圖顯示，本發(fā)明對于小數(shù)倍頻偏估計的誤差并不敏感，這有利于提高整個系統(tǒng)的魯棒性。
圖8是本發(fā)明在采用等間隔方法挑選OFDM重構(gòu)符號時，小數(shù)倍頻偏估計完全正確時，迭代次數(shù)X＝0的基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)算法與傳統(tǒng)方法的性能比較圖。在傳統(tǒng)方法中，設(shè)定延時為一個slot，作相關(guān)，求相角，就能估計整數(shù)倍頻偏，它需要(N-M)＝896次復(fù)乘。而在本發(fā)明中，λ＝0.2時，需要復(fù)乘約300次，這只相當于傳統(tǒng)方法的1/3，但比傳統(tǒng)方法取得0.5dB的信噪比增益；當λ＝0.6時，本發(fā)明需要復(fù)乘約900次，其計算復(fù)雜度與傳統(tǒng)方法相等，但取得了3dB左右的信噪比增益。
圖9是本發(fā)明在采用等間隔方法抽取時，小數(shù)倍頻偏估計完全正確時，迭代次數(shù)X＝1的基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)算法與傳統(tǒng)方法的性能比較圖。該仿真中，設(shè)λ1＝λ2＝0.25，考察η的3種情況0.5、0.75及0.875。當η＝0.5時，本發(fā)明比傳統(tǒng)方法取得3dB的信噪比增益，并且，X＝1的自適應(yīng)算法仿真表明，其需要的平均復(fù)乘次數(shù)只有傳統(tǒng)方法的57％至64％；當η＝0.75時，本發(fā)明比傳統(tǒng)方法取得2.2dB的信噪比增益，但其需要的平均復(fù)乘次數(shù)只有傳統(tǒng)方法的57％至58％；當η＝0.875時，本發(fā)明比傳統(tǒng)方法取得1.4dB的信噪比增益，但其需要的平均復(fù)乘次數(shù)只有傳統(tǒng)方法的57％；
圖10是本發(fā)明在采用等間隔方法抽取時，小數(shù)倍頻偏估計完全正確時，迭代次數(shù)X＝2的基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)算法與傳統(tǒng)方法的性能比較圖。該仿真中，設(shè)λ1＝λ2＝0.25，λ3＝0.5，考察η的3種情況0.5、0.75及0.875。當η＝0.5時，本發(fā)明比傳統(tǒng)方法取得4.7dB的信噪比增益，并且，X＝2的自適應(yīng)算法仿真表明，其需要的平均復(fù)乘次數(shù)只有傳統(tǒng)方法的57％至75％；當η＝0.75時，本發(fā)明比傳統(tǒng)方法取得2.6dB的信噪比增益，但其需要的平均復(fù)乘次數(shù)只有傳統(tǒng)方法的57％至58％；當η＝0.875時，本發(fā)明比傳統(tǒng)方法取得1.3dB的信噪比增益，但其需要的平均復(fù)乘次數(shù)只有傳統(tǒng)方法的57％。
仿真結(jié)果表明，本發(fā)明具有計算復(fù)雜度較低，且估計錯誤率較低的優(yōu)點，在OFDM系統(tǒng)中具有很高的應(yīng)用價值。
權(quán)利要求
1、一種估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法，其特征在于，包括如下步驟
步驟一發(fā)送端產(chǎn)生一個L等分的N點OFDM同步訓(xùn)練符號，符號的每一個等分含M點；
步驟二對所述同步訓(xùn)練符號進行重構(gòu)，即將步驟一中的符號，重構(gòu)為M個L點OFDM信號符號；
步驟三接收端使用FFT算法解調(diào)從步驟二所得的重構(gòu)符號中挑選出的λM個重構(gòu)符號，得到重構(gòu)符號的頻域信號序列；
步驟四對步驟三中FFT運算所得的頻域信號序列進行合并，合并后的峰值所對應(yīng)的頻點就是整數(shù)倍頻偏的估計值；
所述N、L、M均為大于0的整數(shù)，M＝N/L，所述λM為整數(shù)，0＜λ≤1。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法，其特征是，所述的步驟二，將每一等分的OFDM符號采樣點進行順序數(shù)字標號，再把標號相同的時域點按順序抽出，組成新的OFDM符號。
3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法，其特征是，所述的步驟三，解調(diào)所述重構(gòu)符號的方法是結(jié)合系統(tǒng)前級同步模塊給出的小數(shù)倍頻偏估計值，在傳統(tǒng)FFT算法結(jié)構(gòu)的復(fù)乘系數(shù)中引入小數(shù)倍頻偏修正項，使所述步驟三同時完成小數(shù)倍頻偏補償和解調(diào)OFDM重構(gòu)符號；或者，采用直接補償OFDM重構(gòu)符號的小數(shù)倍頻偏后，再用傳統(tǒng)FFT算法對OFDM重構(gòu)符號進行解調(diào)。
4、根據(jù)權(quán)利要求1或者3所述的估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法，其特征是，所述步驟三，從M個L點OFDM符號中，隨機取出λM個不同的重構(gòu)符號；或者從M個L點OFDM符號中，先隨機確定第一個重構(gòu)符號，再等間隔地取出λM個不同的重構(gòu)符號；或者從M個L點OFDM符號中，先隨機確定第一個重構(gòu)符號，再連續(xù)地取出λM個不同的重構(gòu)符號。
5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法，其特征是，所述的步驟四，合并OFDM重構(gòu)符號的頻域信號的合并方法是平方和合并，或者模值和合并，或者實部絕對值與虛部絕對值之和的合并。
6、根據(jù)權(quán)利要求1所述的估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法，其特征是，在所述的步驟四后，進入基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)迭代算法，即通過評估步驟四所得估計值的可靠性，自適應(yīng)地增加λ，重復(fù)步驟三與步驟四，最后得到較為可靠的整數(shù)倍頻偏估計值。
7、根據(jù)權(quán)利要求6所述的估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法，其特征是，所述的評估步驟四所得估計值的可靠性，其方法是計算步驟四得到的頻域信號序列的平均值與最大值之比作為步驟四所得估計值的可靠性指標，若可靠性指標小于門限值η，則認為估計是可靠的，否則，系統(tǒng)將增加λ，重復(fù)步驟三與步驟四，最后獲得較為可靠的整數(shù)倍頻偏估計值，所述η的取值范圍是[1/L，1]。
8、根據(jù)權(quán)利要求6所述的估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法，其特征是，所述的評估步驟四所得估計值的可靠性，在計算步驟四得到的頻域信號序列的第二大值與最大值之比作為步驟四所得估計值的可靠性指標，若可靠性指標小于門限值α，則認為估計是可靠的，否則，系統(tǒng)將增加λ，重復(fù)步驟三與步驟四，最后獲得較為可靠的整數(shù)倍頻偏估計值，所述α的取值范圍是(0，1)。
9、根據(jù)權(quán)利要求6所述的估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法，其特征是，所述的評估步驟四所得估計值的可靠性，在計算步驟四得到的頻域信號序列的相鄰兩值的平均值與最大值之比作為步驟四所得估計值的可靠性指標，若可靠性指標小于門限值β，則認為估計是可靠的，否則，系統(tǒng)將增加λ，重復(fù)步驟三與步驟四，最后獲得較為可靠的整數(shù)倍頻偏估計值，所述β的取值范圍是(0，1)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種通信技術(shù)領(lǐng)域的估計OFDM整數(shù)倍頻偏的方法，它基于一個L等分的N點OFDM同步訓(xùn)練符號，接收端先把這個N點符號重構(gòu)為M個L點OFDM符號，然后根據(jù)前級模塊得到的小數(shù)倍頻偏估計值，在傳統(tǒng)FFT算法結(jié)構(gòu)中引入小數(shù)倍頻偏修正項，從而設(shè)計出能完成小數(shù)倍頻偏補償?shù)腇FT算法新結(jié)構(gòu)，用于解調(diào)部分OFDM重構(gòu)符號，該部分OFDM重構(gòu)符號是通過隨機、等間隔或連續(xù)的方法從M個OFDM重構(gòu)符號中抽取而得，把上述解調(diào)結(jié)果進行平方合并，合并后的峰值所對應(yīng)的頻點就是整數(shù)倍頻偏的無偏估計值，為進一步降低本發(fā)明的計算復(fù)雜度，采用基于判決可靠性反饋的自適應(yīng)算法。本發(fā)明具有計算復(fù)雜度較低，估計錯誤率較低的優(yōu)點，在OFDM系統(tǒng)中具有很高的應(yīng)用價值。
文檔編號H04L27/26GK1822584SQ20061002522
公開日2006年8月23日 申請日期2006年3月30日 優(yōu)先權(quán)日2006年3月30日
發(fā)明者丁銘, 吳赟, 羅漢文, 張海濱, 浦索明 申請人:上海交通大學, 夏普株式會社