郭俊卿,陳云,胡俊
(1.重慶郵電大學通信與信息工程學院,重慶400065;2.山東電信濰坊分公司山東濰坊261041)
雖然OFDM有很多優點,但是它對時間和頻率很敏感。因此,同步技術對于OFDM系統來說非常重要。在本文中,通過采用Kim等人提出的訓練符號[1],來產生脈沖式的定時度量,這樣除了在正確的時間點外,其它點不會產生峰值。這種度量具有更高的準確性,并且比以前的方法性能更好。與其它算法不同,這種算法可以很容易的同時考慮時間和頻率。本文改進的這種算法適用于多徑衰落環境,并且可以很容易用CP或零填充。
1)OFDM符號
在OFDM系統中,通常用等效基帶來表示傳輸符號:

其中dn表示調制的數據符號,N表示子載波的個數。在有頻率選擇性多徑衰落信道中,路徑收益表示為{hm:m=0,1,…},相應的路徑延遲表示為{τm},接收器接收的信號表示為:

其中φ表示初始階段,ε表示頻率偏移,n(k)表示復雜的高斯噪聲樣值,并且均值為零樣本方差為δ2n。
2)定時同步算法
時間同步確定了幀的起始位置。其中Schmidl提出的算法[2],建議把訓列符號兩等分,并且使用相關性來確定幀的開始。使用一個PN序列,訓練符號一般形式為[A A],其中A表示長度為N/2的樣值符號,Schmidl的定時估計算法顯示幀開始的位置為下面時間度量的最大值:

這種定時機制有一個大的緩沖期,降低了獲得時間峰值的準確性。為了減少這種緩沖時間,Minn提出了一種算法[3],這種算法有一個尖銳的峰值,但它仍然有很大的誤差。相比較Minn的算法而言,Park提出的定時同步算法[4],該算法有一個尖銳的峰值,并且方差要比Minn的小很多。Park算法用[AA*BB*]來表示一個訓練符號,其中A是長度為N/4的樣值符號,B與A是對稱的,A*是A的共軛。這個定時度量通常表示為:

針對以上算法的缺點,本文提出了一種改進算法,改進算法采用Kim提出的訓練符號序列[1],它的形式為[AB*AB*],其中A是訓練序列符號長度的N/4,B與A對稱,A*為A的共軛。這種改進的定時機制表示為:

本文改進的同步算法通過計算機使用MATLAB工具來進行模擬仿真。考慮的條件是子載波N=1024和循環前綴CP=128時的OFDM系統。通常考慮兩種信道條件下的仿真;一種是沒有符號間干擾的AWGN信道,另一種是有符號間干擾的AWGN信道。本文建模為有隨機延遲的16個信道,路徑增益公表示如下:

本文的算法分別與Minn和Park等人的算法進行比較。圖1顯示了在AWGN信道中針對不同信噪比(SNR)條件下的定時均方誤差(MSE)性能比較。當信噪比較小時,3種算法性能相當;但是,隨著信噪比的增加,改進算法的性能優勢逐漸明顯;當信噪比達到15 dB以后,3種算法的MSE都趨于穩定。
圖2顯示了在ISI信道中針對不同信噪比(SNR)條件下的定時均方誤差(MSE)性能比較。由于ISI的存在,相對于AWGN信道,定時均方誤差整體有所增大;當信噪比超過20 dB時,改進算法的MSE有明顯減小的趨勢。由于改進算法的度量機制只產生一個峰值,這使得更容易把握正確的時間定時點,并且時間估計也更準確。從均方誤差曲線上看,改進算法比Minn和Park的算法有更小的方差,并且改進算法適用AWGN信道和多衰落環境。

圖1 AWGN信道中的定時MSE曲線Fig.1 Variance of timing offset estimator in AWGN channel

圖2 ISI信道中的定時MSE曲線Fig.2 Variance of timing offset estimator in ISI channel
本文通過與原有的定時同步算法比較,通過采用對稱相關的性能,改進了原有的定時同步算法。改進算法可以很容易的同時兼顧時間和頻域,并且改進算法中的定時度量消除了Schmidl算法中多余的峰值,與Park和Seung等人提出的算法中含有多個峰值不同,它只有一個正確的峰值。從仿真結果看,改進算法很明顯比其它定時同步估計算法要好很多。在正確的定時點,它有很小的均方誤差(MSE),適合AWGN和多衰落環境,并且容易用CP或零填充。因此,改進算法比較有利于在OFDM系統初始時刻進行同步,具有更高的精度和更好的性能。
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