本發(fā)明涉及的是一種通信算法，具體涉及一種NG-DSL系統(tǒng)的低復雜度時頻同步算法。

背景技術：

目前，NG-DSL系統(tǒng)對于同步的要求分為符號定時同步與采樣頻率同步兩種。在OFDM系統(tǒng)中，符號定時的準確與否關系到能否將信號完全無誤地解調出來，由于OFDM系統(tǒng)循環(huán)前綴的引入使得系統(tǒng)對于定時偏差有較大的容忍度，當系統(tǒng)定時在循環(huán)前綴中時，通過定時估計算法可以有效地解決相位旋轉問題，將信號完全糾正而不產生信噪比的損失。但是當系統(tǒng)定時在循環(huán)前綴外，系統(tǒng)不僅會產生相位旋轉而且由于在FFT計算窗中引入了其他符號的值，在解調中還會產生ICI，造成信噪比不可修復的下降。

傳統(tǒng)的符號定時同步算法分為兩類：基于非數據輔助型的符號定時同步算法與基于數據輔助型的符號定時同步算法?；诜菙祿o助型符號定時同步算法主要是依靠循環(huán)前綴是信號數據段中一部分的復制的特性來進行估計運算；非數據輔助型符號定時算法中最具代表性的就是最大似然同步算法，其優(yōu)點是無需占用頻帶資源，在子載波數較高的情況下也可以估計準確；缺點是計算量較大，并且對于循環(huán)前綴的相關性要求很高，特別是對循環(huán)前綴相關性要求特別高的特點使得ML定時同步算法不適用于雙絞線信道。

而基于數據輔助型符號定時同步算法主要方法是構造通過構造具有一定規(guī)律的訓練序列，由于這些序列是已知的，在接收端對這些序列進行捕獲，就能夠較準確地判斷符號定時的位置，數據輔助型算法中最具代表性的就是S&C算法、Minn算法以及Park算法等，S&C算法由于度量函數的計算項重疊問題會產生定時的“平臺效應”，所以這種算法定時在較低信噪比情況下定時結果并不是非常準確；Minn算法消除了定時的“平臺效應”，但是由于度量函數計算項的相關性，在信道條件較差的情況下，由于旁峰的影響很可能造成誤判；Park算法定時精度明顯提高，但是Park算法的度量函數計算復雜度會比前兩者要高。

基于此，設計一種新型的NG-DSL系統(tǒng)的低復雜度時頻同步算法還是很有必要的。

技術實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術上存在的不足，本發(fā)明目的是在于提供一種NG-DSL系統(tǒng)的低復雜度時頻同步算法，算法具有復雜度低、在NG-DSL環(huán)境下定時準確并且具有抗雙絞線信道拖尾干擾能力強的特點，能夠較好地滿足NG-DSL對于符號定時同步算法的要求。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明是通過如下的技術方案來實現(xiàn)：一種NG-DSL系統(tǒng)的低復雜度時頻同步算法，其訓練序列可以表示為：

P_New＝[X A A X] (1)

算法的同步過程如下：

首先從定時位開始進行采樣，一共取長度的采樣值，這樣就必然包含一個完整的訓練序列；然后，從第1個點開始到第個點結束，以長度的移動窗進行度量函數的計算，經過分析可以知道，只需要將計算窗進行(N+L)次移動就可以找到令度量函數最小的值；該算法的度量函數是基于最小能量差進行判決，即：

其中，N為一個OFDM符號的載波數，d為定時起點(真實起點偏離FFT窗準確起點的位置)；

通過循環(huán)取值計算Λ(d)，可以得到一個d值使得Λ(d)最小，并且由此可以推算出真實的定時位置；

算法的實現(xiàn)過程如下：

第一步，算法定義一個長度為樣值點的計算窗，定時算法的第一步就是將計算窗中的樣值點進行相關計算求得窗內每個點的能量值，將結果存入寄存器中，這樣就使得定時算法中每次求Λ(d)時只需要將寄存器中的計算窗中所包括的值進行組合累加然后相減，避免了傳統(tǒng)算法中每次計算窗移動的時候都需要重新做復雜的乘法運算，提高系統(tǒng)的運算效率。

第二步，為了進一步降低復雜度，算法進入粗同步過程；由于NG-DSL載波數較多，需要將計算窗移動(N+L)次，然后每次移動都要進行次加法運算，這樣的運算量還有精簡的空間。因此，可以將定時同步分為粗定時同步與細定時同步兩部分，在粗定時同步階段進行變步長快速搜索，即可以將原來的每次移動步長為1位搜索轉變?yōu)槊看我苿硬介L為2ⁿ位，n的取值與載波數的大小有關，載波數較多的話，步長可以適當變長。按照變步長搜索的方法，算法就可以快速地初步找到Λ(d)的準最小值點。因此，定義這種變步長快速搜索過程為符號定時粗同步過程。

變步長可以將搜索的運算復雜度降為原來的(D為搜索步長)，這將大大降低運算復雜度。由于在步長較長的情況下進行最小值的搜索與比較，很有可能真實定時點(最小值點)由于搜索步長的原因而被跳過，因為Λ(d)公式中各項計算式的相似性，可以推斷真正的最小值點肯定在符號粗同步點的附近，理論上應該在最小值點的前后(D-1)個點內。但是為了保險起見，在粗定時點附近的K個點開始進行細同步。因此，將K的點數定義為：

K＝TD-1，其中T＝1 or 2 or…(3)

系統(tǒng)信噪比不同會使得T的取值也不同，信噪比較高的時候T的取值可以偏小，信噪比較低的時候T的取值要偏大，這樣就可以最大限度地避免由于變步長粗同步而錯過真正的定時點。

第三步，在粗定時同步完成后進行細定時同步，在細定時同步階段將步長調整為1，進行Λ(k)的最小值搜索，此時只需要進行K個點范圍內的細定時同步，假設在細同步階段的第k個點找到最小值，由此可以推導出符號的定時偏差為：

細定時同步階段所找到的最小值點即為符號定時位置，通過式(4)的計算后符號的定時同步結束，然后在頻域上將接收端信號都乘以大小的糾正相位，即可最大限度地恢復信號。

本發(fā)明的有益效果：結合了傳統(tǒng)算法的相關優(yōu)點，具有非常低的復雜度，在NG-DSL的輸入信噪比環(huán)境下有著很高的精度，并且對于雙絞線的信道拖尾響應有一定的抵御能力，能夠較好地滿足NG-DSL對于符號定時同步算法的要求。

附圖說明

下面結合附圖和具體實施方式來詳細說明本發(fā)明；

圖1為本發(fā)明的訓練序列結構示意圖；

圖2為本發(fā)明的定時位置說明示意圖；

圖3為本發(fā)明的工作流程圖；

圖4為本發(fā)明在NG-DSL仿真環(huán)境下進行符號定時的定時效果圖；

圖5為本發(fā)明在輸入信噪比為10dB的NG-DSL仿真環(huán)境下的定時效果圖；

圖6為本發(fā)明在輸入信噪比為30dB的NG-DSL仿真環(huán)境下的定時效果圖；

圖7為本發(fā)明在輸入信噪比為50dB的NG-DSL仿真環(huán)境下的定時效果圖；

圖8為本發(fā)明在NG-DSL環(huán)境下粗定時步長為16定時效果圖；

圖9為本發(fā)明在NG-DSL環(huán)境下粗定時步長為32定時效果圖；

圖10為本發(fā)明在NG-DSL環(huán)境下粗定時步長為64定時效果圖；

圖11為本發(fā)明在NG-DSL環(huán)境下粗定時步長為128定時效果圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明實現(xiàn)的技術手段、創(chuàng)作特征、達成目的與功效易于明白了解，下面結合具體實施方式，進一步闡述本發(fā)明。

參照圖1-11，本具體實施方式采用以下技術方案：一種NG-DSL系統(tǒng)的低復雜度時頻同步算法，其訓練序列可以表示為：

P_New＝[X A A X] (1)

訓練序列只是整個傳輸序列的一部分，即圖1中兩個長度為的A部分，而傳輸序列的其他部分并不需要用到，所以用X表示，上述訓練序列結構也可以用于抵御一定的信道拖尾響應所造成的干擾，這是因為在本算法的度量函數計算的時候，只需要保證A部分的值不被破壞就可以準確定時；由于NG-DSL系統(tǒng)對同步算法要求是在保證定時精度的同時有盡量低的復雜度，在NG-DSL系統(tǒng)中的輸入信噪比較高，這種條件使得該定時算法的精度可以得到一定的保障。

算法的同步過程如下：

首先從定時位開始進行采樣，一共取長度的采樣值，這樣就必然包含一個完整的訓練序列；然后，從第1個點開始到第個點結束，以長度的移動窗進行度量函數的計算，經過分析可以知道，只需要將計算窗進行(N+L)次移動就可以找到令度量函數最小的值；該算法的度量函數是基于最小能量差進行判決，即：

其中，N為一個OFDM符號的載波數，d為定時起點(真實起點偏離FFT窗準確起點的位置)。

通過循環(huán)取值計算Λ(d)，可以得到一個d值使得Λ(d)最小，并且由此可以推算出真實的定時位置。

在傳統(tǒng)的Λ(d)計算中，每次計算窗口移動一次，都需要計算機進行多次不同數據的乘法和加法，這種運算對于具有大用戶數和高載波數的系統(tǒng)來說復雜度較高，算法將對此缺陷進行改進。本算法實現(xiàn)的詳細過程如下：

第一步，算法定義一個長度為樣值點的計算窗，定時算法的第一步就是將計算窗中的樣值點進行相關計算求得窗內每個點的能量值，將結果存入寄存器中，這樣就使得定時算法中每次求Λ(d)時只需要將寄存器中的計算窗中所包括的值進行組合累加然后相減，避免了傳統(tǒng)算法中每次計算窗移動的時候都需要重新做復雜的乘法運算，提高系統(tǒng)的運算效率。

第二步，為了進一步降低復雜度，算法進入粗同步過程；由于NG-DSL載波數較多，需要將計算窗移動(N+L)次，然后每次移動都要進行次加法運算，這樣的運算量還有精簡的空間。因此，可以將定時同步分為粗定時同步與細定時同步兩部分，在粗定時同步階段進行變步長快速搜索，即可以將原來的每次移動步長為1位搜索轉變?yōu)槊看我苿硬介L為2ⁿ位，n的取值與載波數的大小有關，載波數較多的話，步長可以適當變長。按照變步長搜索的方法，算法就可以快速地初步找到Λ(d)的準最小值點。因此，定義這種變步長快速搜索過程為符號定時粗同步過程。

變步長可以將搜索的運算復雜度降為原來的(D為搜索步長)，這將大大降低運算復雜度。由于在步長較長的情況下進行最小值的搜索與比較，很有可能真實定時點(最小值點)由于搜索步長的原因而被跳過，因為Λ(d)公式中各項計算式的相似性，可以推斷真正的最小值點肯定在符號粗同步點的附近，理論上應該在最小值點的前后(D-1)個點內。但是為了保險起見，在粗定時點附近的K個點開始進行細同步。因此，將K的點數定義為：

K＝TD-1，其中T＝1 or 2 or…(3)

系統(tǒng)信噪比不同會使得T的取值也不同，信噪比較高的時候T的取值可以偏小，信噪比較低的時候T的取值要偏大，這樣就可以最大限度地避免由于變步長粗同步而錯過真正的定時點。

第三步，在粗定時同步完成后進行細定時同步，在細定時同步階段將步長調整為1，進行Λ(k)的最小值搜索，此時只需要進行K個點范圍內的細定時同步，假設在細同步階段的第k個點找到最小值，由此可以推導出符號的定時偏差為：

結合圖2對公式(4)進行解釋：因為接收機定時的時間是不能確定的，所以將定時起點分為圖2中的兩種情況。當時，說明符號定時起點在第1個符號的有效訓練序列之前，即圖2的定時起點1，此時將得到的d值用式(4)的第1個公式計算。當時，說明符號定時起點在第一個符號的有效訓練序列之后，即圖2的定時起點2，需要利用下一個符號的訓練序列進行定時，此時將得到的d值用式(4)的第2個公式計算。圖2所示的兩種定時范圍體現(xiàn)了接收機在一個OFDM符號中所有可能的定時情況。

細定時同步階段所找到的最小值點即為符號定時位置，通過式(4)的計算后符號的定時同步結束，然后在頻域上將接收端信號都乘以大小的糾正相位，即可最大限度地恢復信號；根據上述分析可以總結出如圖3所示的算法的工作流程。

圖4為本算法的定時效果圖，可以發(fā)現(xiàn)圖中算法的度量函數輸出曲線只有一個最小值，通過計算可知通過算法得出的估計值與真實偏差值沒有誤差，定時準確，并且通過大量的仿真，可以發(fā)現(xiàn)定時算法在信噪比較高的環(huán)境下定時非常準確、穩(wěn)定。在NG-DSL系統(tǒng)中，系統(tǒng)的輸入信噪比非常高(超過50dB)，非常有利于本算法的度量函數進行判決，所以本算法在NG-DSL環(huán)境中的定時精度非常高，滿足NG-DSL系統(tǒng)的精度要求。

本具體實施方式的性能分析如下：

首先，在不同輸入信噪比的NG-DSL仿真環(huán)境下對本算法進行仿真分析，以便觀察算法在不同輸入信噪比的定時效果，確定本算法的定時準確的信噪比閾值。圖5-7分別為算法在輸入信噪比為10dB、30dB、50dB的定時效果圖，相比于圖4，圖5的最低值位置并不如圖4明顯，并且最低值也不為0，所以在這種情況下就增加了誤判的可能；經過多次實驗，在此信噪比誤判的概率較小(＜10％)，但是這種誤判的概率在NG-DSL系統(tǒng)中是不能接受的；經過多次仿真實驗可以發(fā)現(xiàn)在輸入信噪比為30dB的情況下，算法的定時已經非常準確和穩(wěn)定，錯誤概率為0％，并且由圖6也可以看出，度量函數的輸出曲線已經非常規(guī)則，尖峰點也趨近于0，可以認為當輸入信噪比達到30dB的情況下，,算法定時將不會出現(xiàn)偏差。在NG-DSL模型中，輸入信噪比要超過50dB，由上述分析可知本算法在50dB的情況下定時也不會產生偏差，如圖7所示，度量函數的輸出在NG-DSL系統(tǒng)高輸入信噪比環(huán)境下將更加規(guī)則，最小值處更加尖銳，并且最小值更加趨近于0。

接下來，分析在NG-DSL環(huán)境下，粗同步的步長的取值問題，圖8到圖11所代表的是在NG-DSL環(huán)境下，同等信噪比輸出不同粗定時步長的定時效果圖，圖,8是粗定時步長為16，圖9是粗定時步長為32，圖10是粗定時步長為64，圖11是粗定時步長為128。將上述四個圖進行對比，可以發(fā)現(xiàn)隨著步長的增加，定時所需要計算的點數會大大減少，這就使得系統(tǒng)的計算復雜度大大降低，定時同步時間縮短，但是與此同時定時的精度也會相應的降低，定時出錯的可能性增加；粗定時的步長選擇對算法非常重要，需要根據當前環(huán)境的輸入信噪比情況，將復雜度和定時精度共同考慮來確定粗定時步長。

粗定時過程與細定時過程的定時度量函數復雜度類似，所以影響本算法計算復雜度的因素就是粗定時過程和細定時過程的計算次數。通過前文的分析，可知粗符號定時階段的計算次數為：

其中，K₁為粗同步計算點數，N為OFDM子載波數，L為循環(huán)前綴長度，D為粗定時步長。

細符號定時階段的計算點數為：

K₂＝TD-1 (6)

其中，K₂為細定時同步計算點數，T為細定時同步搜尋加權因子，D為粗定時步長。

要使得算法的復雜度最低，就需要K₁+K₂的值最小，即：

由于當前仿真環(huán)境下的NG-DSL系統(tǒng)中的N＝8192，L＝128，并且在輸入信噪比較高的情況下，使T＝2。通過分析可知當K₁＝K₂時，可以使得K達到準最小值。所以通過計算，并結合精度與復雜度的考慮，在NG-DSL環(huán)境下將步長定為64，可以較好地滿足系統(tǒng)的要求。在選擇步長的時候還需要注意的是步長的長度要遠小于長度，滿足這個要求才會使得變步長搜索不會產生大的誤差，通過多次仿真實驗也驗證了算法步長為64時不會出現(xiàn)定時錯誤，運算復雜度和定時精度都滿足系統(tǒng)的要求。

本具體實施方式創(chuàng)新技術在于：(1)構造了一種新的訓練序列和相應的度量函數，這種新的訓練序列結構使得本算法具有一定的抗雙絞線信道拖尾的能力，并且新的度量函數降低了定時計算的復雜度；(2)采用可變步長的方式將符號定時同步分為粗同步與細同步兩部分，通過快速搜索到粗同步準定時點減少了原有定時算法漫長的搜索與比較的過程，從而大大降低了算法的計算復雜度，使得算法可以很快地找到真實的定時位置。

本具體實施方式通過提前計算定時窗中的能量結合新的度量函數，可以初步降低算法的計算復雜度；通過粗定時的變步長搜索使得算法有著非常低的復雜度；通過特殊的具有冗余特點的訓練序列使得算法有一定的抵御雙絞線沖激響應拖尾能力，適用于雙絞線信道；算法在輸入信噪比較高的環(huán)境下可以有著非常高的定時精度。

以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理和主要特征和本發(fā)明的優(yōu)點。本行業(yè)的技術人員應該了解，本發(fā)明不受上述實施例的限制，上述實施例和說明書中描述的只是說明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下，本發(fā)明還會有各種變化和改進，這些變化和改進都落入要求保護的本發(fā)明范圍內。本發(fā)明要求保護范圍由所附的權利要求書及其等效物界定。