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NLOS環境下信道估計輔助的精確TOA估計

2016-05-19 13:42:43過傳龍陳隆亮
電腦知識與技術 2016年8期

過傳龍+陳隆亮

摘要:該文關注非視距(NLOS)環境下正交頻分復用系統中基于前導的到達時間(TOA)估計。在NLOS環境下,由于直達徑容易受到遮擋,直達徑的信號可能非常微弱。因此,TOA的估計性能將顯著下降。該文提出了一種信道估計輔助的精確TOA估計方法,主要分為三個步驟。首先通過相關檢測得到粗整數TOA估計。其次,利用最大似然準則得到信道沖激響應,基于信道響應得到精整數TOA估計。最后,經過頻域的信道均衡和去除多徑干擾,為了突破采樣間隔的限制,利用線性擬合得到小數TOA估計。與現有的方法相比,仿真結果表明我們的方法實現了更高精度的TOA估計。

關鍵詞:TOA估計;信道估計;正交頻分復用

中圖分類號:TP311 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)08-0032-04

近年來,無線網絡中的定位包括在室內和室外環境,由于其潛在的應用,例如位置感知服務和資產與人員跟蹤,吸引了相當多的關注[1]。全球定位系統 (GPS)可以提供移動接收機的全球定位信息,并且在戶外可以實現高精度的位置估計。然而,由于多徑效應對到達時間估計(TOA)的影響,GPS的定位性能在城市和室內環境中會顯著下降。

為了彌補室內GPS的缺陷,基于無線網絡通信系統的定位技術被大量研究。OFDM信號本身具有抗多徑信道的魯棒性和高頻譜效率,已經被廣泛應用于許多的通信標準中,例如IEEE802.11a/g,UWB,LTE/4G等。無線定位算法是基于無線網絡的定位參數測量,例如RSSI,AOA,TOA等。它們的精度對于整個定位系統的性能是非常重要的[1]。TOA 是一種廣泛使用的方法,即測量信號在發射機與接收機之間的傳輸時間。

利用OFDM信號進行TOA估計的方法之一是超分辨率算法,例如多重信號分離(MUSIC)[2],最大似然(ML)[3]等。MUSIC利用相關矩陣的特征分解把信號與噪聲進行分離。但是其計算復雜度高,并且需要多徑的先驗知識。常用的OFDM 的TOA估計方法是相關檢測[1],相關檢測是通過在接收端搜索接收信號與本地訓練序列相關運算產生的相關譜峰值來確定TOA。但是,在NLOS的多徑衰落信道,由于延遲徑的幅度比首徑的幅度更大,這些方法經常會導致TOA延遲。因此,引導沿算法檢測相關譜的第一個峰值而不是最大峰值,其假定LOS的相關峰可能不是最大的而是第一個峰值[4][5]。

為了提高在NLOS環境下的TOA估計精度,本文為OFDM系統提出了一種基于信道估計的精確TOA估計方法。TOA估計方法包括三個階段:利用恒模零自相關序列(CAZAC)的粗整數TOA估計,聯合信道和精整數TOA估計和基于線性擬合的小數TOA估計。仿真結果驗證了本文提出算法的有效性。

1 信號模型

我們考慮一個OFDM系統,其具有[N]個子載波和循環前綴長度(CP)[Ng]。那么,一個OFDM符號的長度為[Ns=N+Ng]。假定循環前綴的長度大于信道的最大時延擴展。[Ts]表示整個OFDM塊的周期。系統的采樣間隔為[T],[T=TsNs]一般的OFDM系統模型的信號幀結構如圖1所示,前導信號[P={p-Ng,p-Ng+1,...,p0,p1,...,pN-1}],長度為[Ns]。

2 時頻TOA估計

在本章節,我們獲得時域的粗整數時延估計和信道估計,然后利用信道沖激響應改進粗整數時延估計得到精整數時延估計。利用CFR均衡受多徑干擾的導頻符號。經過信道均衡,第[k]個子載波的相位旋轉[-2πkθF/N]與子載波索引[k]成線性關系。因此,我們采用線性擬合估計小數時延。

2.1 粗整數TOA估計

其中[C(d)]是代價函數。[θIc]表示粗整數估計使得代價函數最大。在視距傳播下,[θIc]對應于信號直達徑的傳輸時間。然而,在非視距環境下,直達徑往往被遮擋,接收的視距信號不總是最強的。微弱的LOS信號和強大的NLOS信號將會導致大的估計誤差。因此,我們將進一步提出精整數TOA估計的方法。

2.2 聯合信道估計和精整數TOA估計

經過粗整數TOA估計,我們由(10)得到使代價函數最大的索引。在多徑信道中,由于信道色散,[θIc]將會右移。那么FFT開窗的開始位置就會落在無ISI的CP之外,這將導致ISI和影響信道與精確TOA估計。為了保持子載波間的正交性,粗整數TOA估計應該被提前一些采樣點,即[6]:

3 仿真結果與討論

為了評估所提TOA估計算法的性能,我們做了一些仿真。仿真參數為:1)OFDM信號的IFFT大小[N=512],所有的子載波全部使用。2)前導符號采用CAZAC序列;3)CP的長度為32;4)蒙特卡羅仿真計算RMSE的次數為[10000]次。我們考慮了兩種傳播場景,8徑瑞麗衰落信道模型。功率時延分布如表1:

從仿真結果可以得出,在信道1和信道2下,本文提出的方法的RMSE性能要比另外兩種方法好,特別是在LOS信道下。相關檢測方法是檢測相關譜峰的最大值,而不是第一個峰值,在NLOS信道下會造成系統誤差。當信噪比增大,RMSE性能仍然保持不變。圖4顯示了未經過多徑干擾消除時的小數TOA估計。

4 結論

針對OFDM系統,本文提出了一種基于信道估計的高精度的TOA估計方法。基于信道估計,提出的方法性能優于傳統的方法。經過多徑干擾消除之后,小數TOA可以得到精確的估計,很大程度上提高了精度。仿真結果也驗證本文的方法。

參考文獻:

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[2] Li X, Pahlavan K. Super-resolution TOA estimation with diversity for indoor geolocation[J]. Wireless Communications, IEEE Transactions on, 2004, 3(1): 224-234.

[3] Voltz P J, Hernandez D. Maximum likelihood time of arrival estimation for real-time physical location tracking of 802.11 a/g mobile stations in indoor environments[C]//Position Location and Navigation Symposium, 2004. PLANS 2004. IEEE, 2004: 585-591.

[4] Yamasaki R, Ogino A, Tamaki T, et al. TDOA location system for IEEE 802.11 b WLAN[C]//Wireless Communications and Networking Conference, 2005 IEEE. IEEE, 2005, 4: 2338-2343.

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[8] ETSI L T E. Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); User Equipment (UE) radio transmission and reception[J]. ETSI TS, 136(101): V9.

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