OFDM系統(tǒng)信噪比估計(jì)新算法

陶小魚，高 霞

（重慶金美通信有限責(zé)任公司，重慶400030）

OFDM系統(tǒng)信噪比估計(jì)新算法

陶小魚，高 霞

（重慶金美通信有限責(zé)任公司，重慶400030）

信噪比是OFDM通信系統(tǒng)中的關(guān)鍵度量參數(shù)，是評(píng)估通信質(zhì)量的重要指標(biāo)。在通信系統(tǒng)中，自動(dòng)功率控制，自適應(yīng)編碼調(diào)制，信道譯碼的軟判決數(shù)據(jù)計(jì)算等都需要知道信噪比的精確值，信噪比估計(jì)是OFDM通信系統(tǒng)接收信號(hào)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。針對(duì)OFDM通信系統(tǒng)，提出了一種新的信噪比估計(jì)算法，此算法在不增加額外開銷的情況下，可實(shí)現(xiàn)信噪比的快速和精確估計(jì)，并且具有計(jì)算量小和易于硬件實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。將新算法與SEO算法進(jìn)行仿真對(duì)比，并比較兩種算法的蒙特卡洛統(tǒng)計(jì)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)新算法具有更精確的估計(jì)結(jié)果，并且新算法受殘余頻偏和信道影響小，具有更廣泛的應(yīng)用范圍。

OFDM系統(tǒng)；FFT變換；信噪比估計(jì)；訓(xùn)練序列；重復(fù)前導(dǎo)；信號(hào)能量

1 引 言

正交頻分復(fù)用（OFDM：Orthogonal Frequency Division Multiplexing）是一種應(yīng)用廣泛的多載波調(diào)制方式。OFDM系統(tǒng)可以根據(jù)子載波的信噪比信息來(lái)自適應(yīng)選擇該子載波上數(shù)據(jù)的調(diào)制方式，因而在保證信息可靠傳輸?shù)幕A(chǔ)上實(shí)現(xiàn)速率最大化。自動(dòng)功率控制是通過(guò)信噪比來(lái)調(diào)整信號(hào)功率，在保證一定通信質(zhì)量的前提下盡量降低信號(hào)發(fā)送功率。另外在OFDM系統(tǒng)中，廣泛采用TURBO碼、LDPC碼等先進(jìn)的信道編碼技術(shù)，其譯碼都需要精確估計(jì)信道信噪比，用于計(jì)算接收比特的后驗(yàn)概率消息作為譯碼器的軟判決輸入。同時(shí)在通信過(guò)程中，信噪比提供了觀察實(shí)時(shí)通信效果的有效方式，是通信質(zhì)量評(píng)估的重要手段。因此，在OFDM系統(tǒng)中，精確的信噪比估計(jì)非常重要。

目前常用的信噪比估計(jì)方法主要分為兩大類：基于非數(shù)據(jù)輔助的盲估計(jì)算法，如二階矩四階矩方法（M2M4）等；另一類是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)輔助估計(jì)方法。提出了基于前導(dǎo)序列的信噪比估計(jì)算法，和目前廣泛采用的算法進(jìn)行對(duì)比，具有計(jì)算量少方便工程實(shí)現(xiàn)、估計(jì)精度高，適應(yīng)范圍廣的特點(diǎn)。

2 系統(tǒng)模型描述

首先對(duì)OFDM系統(tǒng)處理流程作一個(gè)簡(jiǎn)單介紹，這里以802.11n的物理層處理為例［1］，如圖1所示。

圖1 OFDM通信系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

從圖1可知，發(fā)送端首先按照協(xié)議規(guī)定產(chǎn)生前導(dǎo)的頻域表示［2］。數(shù)據(jù)流首先送入編碼器進(jìn)行編碼，必要時(shí)，需要將編碼序列刪余為一定的數(shù)據(jù)速率；比特級(jí)處理后，將比特流按照選定的速率進(jìn)行調(diào)制，并將其映射到相應(yīng)的子載波上，通過(guò)IFFT變換到時(shí)域，并將循環(huán)前綴加到符號(hào)首部。接收端首先利用短前導(dǎo)進(jìn)行定時(shí)獲??；然后處理長(zhǎng)前導(dǎo)，用于精確定時(shí)；將接收到的信號(hào)進(jìn)行FFT變換，利用長(zhǎng)前導(dǎo)進(jìn)行信道估計(jì)；解映射；隨后數(shù)據(jù)傳給譯碼器。如果發(fā)端進(jìn)行了刪余，譯碼前需將零矩陣插入到刪余比特位置處再進(jìn)行譯碼。

3 基于前導(dǎo)的信噪比估計(jì)算法

3.1 已有算法

基于前導(dǎo)的信噪比估計(jì)算法首先由Boumard提出［3］。算法的前提是信道系數(shù)變換緩慢，因此不太能適應(yīng)頻率性選擇信道。Ren在Boumard的基礎(chǔ)上對(duì)估計(jì)算法進(jìn)行了改進(jìn)［4］，使得算法的頻率適應(yīng)性更強(qiáng)。Milan又提出了一種利用時(shí)域上周期重復(fù)的前導(dǎo)符號(hào)進(jìn)行信噪比估計(jì)［5］，Milan算法通過(guò)減少間隔周期來(lái)得到更為精確的估計(jì)結(jié)果，但隨著間隔周期的減小，前導(dǎo)結(jié)構(gòu)會(huì)變得更加復(fù)雜。SEO在Milan的思路上，提出了一種利用兩個(gè)前導(dǎo)進(jìn)行信噪比估計(jì)的算法［6］，算法將信號(hào)能量視為單位能量，通過(guò)將兩個(gè)前導(dǎo)差的絕對(duì)值平方作為噪聲能量，從而進(jìn)行信噪比估計(jì)。在此基礎(chǔ)上，提出了一種新的信噪比估計(jì)算法，詳細(xì)描述如下。

3.2 改進(jìn)的信噪比估計(jì)算法

SEO信噪比估計(jì)算法中信號(hào)能量假定為單位能量太理想化，實(shí)際OFDM通信過(guò)程中信號(hào)能量受信道的影響較大。并且SEO算法中噪聲能量的估計(jì)也存在一定偏差，兩個(gè)接收前導(dǎo)差的絕對(duì)值平方結(jié)果應(yīng)該為噪聲能量的兩倍，用SEO算法估計(jì)出來(lái)的信噪比結(jié)果與實(shí)際信噪比有3dB的偏差。因此提出了一種改進(jìn)的信噪比估計(jì)新算法。

提出的新算法運(yùn)用兩個(gè)重復(fù)的長(zhǎng)前導(dǎo)進(jìn)行信噪比估計(jì)，首先計(jì)算兩個(gè)接收前導(dǎo)的絕對(duì)值平方和如下式所示。

再計(jì)算兩個(gè)接收前導(dǎo)差的絕對(duì)值平方［7］：

那么利用下式即可進(jìn)行信噪比估計(jì)：

根據(jù)上式計(jì)算出來(lái)的信噪比結(jié)果在前導(dǎo)有用子載波數(shù)與FFT點(diǎn)數(shù)相等時(shí)可認(rèn)為是信噪比估計(jì)值，但在實(shí)際情況下，頻域上一般要添加必要的保護(hù)間隔，前導(dǎo)有用子載波數(shù)與FFT點(diǎn)數(shù)不相等。根據(jù)上式計(jì)算出來(lái)的是整個(gè)頻帶上的信噪比，而每個(gè)有用子載波上的信噪比才是需要估計(jì)的值，它們之間存在一定的轉(zhuǎn)換關(guān)系：

有用子載波上的信噪比計(jì)算方法為：

頻帶內(nèi)的信噪比為頻帶內(nèi)所有信號(hào)能量與所有噪聲能量比，其中有用子載波數(shù)為Nused，而FFT點(diǎn)數(shù)為NFFT，那么頻帶上的信噪比計(jì)算方法為：

有用子載波的信噪比與頻帶信噪比的關(guān)系為：

4 仿真結(jié)果

為了驗(yàn)證算法的正確性和有效性，按照OFDM前導(dǎo)符號(hào)數(shù)：2；FFT點(diǎn)數(shù)：128；有用子載波數(shù)：114；循環(huán)前綴個(gè)數(shù)：32；蒙特卡洛統(tǒng)計(jì)次數(shù)：100；信道帶寬：40MHz參數(shù)進(jìn)行仿真。

將新算法與SEO算法估計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，得到的對(duì)比結(jié)果圖如圖2所示。

圖2 高斯信道下信噪比估計(jì)結(jié)果

從圖2可以看出，新算法的估計(jì)結(jié)果較平穩(wěn)和精確，而SEO算法估計(jì)結(jié)果與真實(shí)信噪比有約3dB的差值，且抖動(dòng)性大。

仿真有殘余頻偏時(shí)的信噪比估計(jì)效果，殘余頻偏大小為子載波間隔的500ppm時(shí)，對(duì)比新算法和SEO算法，得到的仿真結(jié)果如圖3所示。

圖3 殘余頻偏為500ppm時(shí)高斯信道估計(jì)結(jié)果

從圖3可以看出，有殘余頻偏時(shí)，兩種算法的估計(jì)結(jié)果有一定的影響，特別是信噪比較高時(shí)，影響較大，但新算法在信噪比較低時(shí)，估計(jì)的結(jié)果也較準(zhǔn)確。而SEO算法估計(jì)結(jié)果與實(shí)際信噪比的偏差大于3dB，接近5dB。實(shí)際通信系統(tǒng)應(yīng)用中，由于受信道影響，信噪比不會(huì)超過(guò)35dB，因此仿真所設(shè)置的信噪比最高設(shè)置為35dB。

對(duì)仿真系統(tǒng)加入WLAN的TGN Channel B［8］，評(píng)估新算法受信道的影響，得到的仿真結(jié)果如圖4和圖5所示。

從圖4和圖5可以看出，新算法在加入信道影響后，估計(jì)值也較為精確，僅信噪比高時(shí)影響稍大。SEO算法始終將信號(hào)能量視為單位能量，而經(jīng)過(guò)信道的影響，信號(hào)的能量會(huì)發(fā)生較大變化，并且信道對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響具有隨機(jī)性，不能通過(guò)后期調(diào)整正確，SEO算法已完全不能正確估計(jì)出信噪比值。

圖4 信號(hào)經(jīng)過(guò)多徑信道后的估計(jì)結(jié)果1

圖5 信號(hào)經(jīng)過(guò)多徑信道后的估計(jì)結(jié)果2

5 結(jié)束語(yǔ)

OFDM通信系統(tǒng)應(yīng)用范圍越來(lái)越廣泛，信噪比是OFDM系統(tǒng)中的關(guān)鍵參數(shù)。提出了基于重復(fù)前導(dǎo)的OFDM系統(tǒng)信噪比估計(jì)新算法，利用協(xié)議中已有的兩個(gè)重復(fù)前導(dǎo)，不需要任何先驗(yàn)信息。從仿真結(jié)果看，提出的算法估計(jì)精度高，并且受信道系數(shù)及頻偏的影響較小。此外，算法的計(jì)算量低、估計(jì)速度快，易于工程硬件實(shí)現(xiàn)。并且算法允許前導(dǎo)符號(hào)存在空子載波，可根據(jù)實(shí)際所使用的子載波數(shù)進(jìn)行調(diào)整，極大地?cái)U(kuò)大了使用范圍。

［1］ IEEE.Wireless LAN medium access control（MAC）and physical layer（PHY）specifications：high speed physical layer in the 5GHz band［S］.USA：IEEE Computer Society，2012.

［2］ Eldad Perahia and Robert Stacey.Next Generation WirelessLANs，Throughput，Robustness，and Reliability in 802.11n［M］.New York：Cambridge University Press，2008.

［3］ S.Boumard.Novel noise variance and SNR estimation algorithm for wireless MIMO OFDM systems［J］.Proc.IEEE Global Telecommunications Conf.（Globecom），2003（3）：1330－1334.

［4］ G Ren，H Zhang，Y Chang.SNR estimation algorithm based on the preamble for OFDM systems in frequency selective channels［J］.IEEE Trans.Commun，2009，57（8）：2230－2234.

［5］ M Zivkovic，R Mathar.Preamble－based SNR estimation in frequency selective channels for wireless OFDM systems［J］.Proc，IEEE VTC Sping，2009：1－5.

［6］ Changwoo SEO，Insik CHO.Performance Analysis of a New Preamble－Based SNR Estimation Algorithm［J］.IEICE Trans.Commun.，2011，E94－B（5）：1498－1501.

［7］ 岳光榮，田浩，楊霖，等.LTE中一種基于探測(cè)參考信號(hào)的信噪比估計(jì)算法［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2014，36（1）：241－245.

Yue Guang－rong，Tian Hao，Yang Lin.SNR Estimation Algorithm Based on Sounding Reference Signal in LTE［J］.Journal of Electronics＆Information Technology，2014，36（1）：241－245.

［8］ TGn Channel Models［S］.IEEE Std.802.11－03/94014.Available：http：//www.ieee802.org/11/DocFiles/03/11－0940－04－000n－tgnchannel－models.doc.

A New SNR Estimation Algorithm in OFDM System

Tao Xiaoyu，Gao Xia
（Chongqing Jinmei Communication Co.Ltd.，Chongqing 400030，China）

SNR（signal to Noise Ratio），as a key parameter in OFDM system，is the important indicates for communication quality evaluation.SNR estimation is important to receive signal processing in OFDM system because the SNR accurate values should be obtained for auto power control，adaptive modulation and coding and the calculation of soft judgment data.In this article，a new SNR estimation algorithm is put forward for OFDM communication system，which can estimate SNR quickly and accurately without addition reference data.It is easy to realize on hardware because of its low computational cost.Mont－calo simulation result shows that it ismore precise than the SEO algorithm and can also estimate SNR with less effect on the remaining frequency offset and the channel.So，the algorithm can be used in different condition.

OFDM system；FFT transformation；SNR estimation；Training sequence；Consecutive preamble；Signal energy

10.3969/j.issn.1002－2279.2015.05.009

TN911.4

A

1002－2279（2015）05－0032－03

陶小魚（1972－），男，河南省滑縣人，高級(jí)工程師，碩士研究生，主研方向：無(wú)線通信，抗干擾技術(shù)和糾錯(cuò)編碼。

2014－12－10