循環PN相關時域同步正交頻分復用頻偏估計算法

李陽光，包建榮,2，姜 斌，劉 超

(1.杭州電子科技大學 通信工程學院，杭州 310018； 2.東南大學 移動通信國家重點實驗室，南京 210096) (*通信作者電子郵箱baojr@hdu.edu.cn)

循環PN相關時域同步正交頻分復用頻偏估計算法

李陽光1，包建榮1,2*，姜 斌1，劉 超1

(1.杭州電子科技大學 通信工程學院，杭州 310018； 2.東南大學 移動通信國家重點實驗室，南京 210096) (*通信作者電子郵箱baojr@hdu.edu.cn)

針對電力線通信中，傳統頻偏估計復雜度較高問題，提出了低復雜度時域同步正交頻分復用(TDS-OFDM)頻偏估計算法。首先，對電力線網絡特性進行解析，采用三段等長循環偽隨機噪聲序列(PN)構造幀頭填充保護間隔；其次，幀頭與幀體分別基于二進制相移鍵控(BPSK)和正交振幅調制(QAM)；最后，與傳統基于循環前綴(CP)與一般PN頻偏估計算法相比，改進算法只需對一段循環PN長度作相關，減少自相關運算次數，且可達到較好頻偏估計性能。仿真表明：誤碼率(BER)為10-4時，改進算法較傳統基于CP及一般PN算法約有5 dB和1 dB的增益。當插入總序列及循環序列長度分別為420與165時，改進算法每幀相關運算次數減少1 186次。由理論分析及仿真結果可知，所提算法有效降低計算復雜度，減少傳輸過程實現成本，提高通信速率。

時域同步正交頻分復用；循環偽隨機噪聲序列；自相關；頻偏估計

0 引言

電力線通信(Power Line Communication, PLC)是采用配電網電力線作為載體的數據傳輸通信[1]。目前，PLC應用范圍已從電力調度通信擴展到更廣泛的數據采集、圖像傳輸及IP網絡等方面，應用電壓等級從單一高壓應用擴展到中低壓應用場合[2]。為更有效利用電力線頻譜及信道帶寬，正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)與正交幅度調制(Quadrature Amplitude Modulation, QAM)開始成為研究熱點[3]。在脈沖噪聲干擾影響下，甚至比帶循環前綴(Cyclic Prefix, CP)OFDM系統具有更高的頻譜利用率。將大于信道最大時延擴展的保護間隔插入OFDM符號間，可很大程度消除由多徑效應造成的符號間干擾，但OFDM對頻率偏移非常敏感。目前，OFDM系統頻偏估計算法主要分為非數據輔助與數據輔助兩大類。非數據輔助類算法是以無需插入導頻或額外發送訓練序列為特點，有較高頻譜資源利用率；但該算法復雜度往往較高[4-5]。數據輔助類算法只需發送訓練序列或插入導頻，其會占用額外帶寬，導致資源浪費；但因該算法有估計精度較高、復雜度低、易實現及捕獲快等優點，在實際應用中具有較大研究價值[6-8]?；谳o助序列的數據輔助類算法分為自相關與互相關算法。其中，僅以接收信號序列自身作相關，稱其為自相關算法[6-7]。而互相關算法[8]是需產生本地訓練序列后，與接收信號作相關。通常情況下，互相關算法性能較優[9]。近年來，新出現一種偽隨機序列(Pseudo Noise sequence, PN)填充保護間隔的時域同步正交頻分復用(Time Domain Synchronous OFDM, TDS-OFDM)調制方式，因其較高估計性能，而獲較好應用。其中，可用于TDS-OFDM系統的典型頻偏估計算法是一種數據輔助類算法，主要基于PN序列強相關性，計算接收信號與發送信號共軛乘積相關函數，轉化成一個單頻譜估計問題。該類算法共同之處：利用頻率時間相位相關性實現頻偏估計。不同之處：PN幀頭結構與對應偏移估計函數不同。文獻[10]中算法改進Chu序列的互相關整數頻偏估計，增加一個反映周圍數據符號及噪聲影響的修正項，降低頻偏估計錯誤概率；但因噪聲不確定性，使算法實現復雜度增加。文獻[11]算法綜合本地相關和自相關差分算法，可提高估計精度；但其相關分階段處理，造成復雜度增加。文獻[12]方法對大載波頻估計，在開始階段選擇部分合適頻點，可有效減少掃頻次數，降低硬件實現復雜度；但在低信噪比情況下，估計精度較低。

針對以上已有算法不足，并在典型TDS-OFDM頻偏估計算法基礎上，提出一種低復雜度頻偏估計方案。方案通過構造特殊結構同步幀頭，經接收序列自相關實現頻偏估計。幀頭采用二進制鍵控(Binary Phase Shift Keying， BPSK)調制，幀體采用正交振幅(QAM)調制。在多反射型電力線信道下，改進算法較傳統TDS-OFDM頻偏估計算法，只計算幀頭部分相關序列，可降低計算復雜度，且滿足估計精度。

1 電力線特性與頻偏影響

1.1 PLC信道傳輸特性

低壓供電網是針對電力傳輸設計，故電力線并不適合進行數據傳輸。其傳輸環境較為復雜，易受自身及其他電力線雜波干擾；電纜結構不對稱，且相互獨立，有許多不規則連接；因存在信號本身傳輸反射效應，導致信號多徑傳輸，引起較大傳輸損耗。電纜傳輸會造成阻抗特性等改變。較常用電力線與常規阻抗恒定傳輸媒介不同之處為：其特征是非點對點或點對多點。其特點主要有三點：一是負載阻抗不恒定，且其阻抗變化較大；二是電纜線路分支較多；三是不同分支電纜有不同物理特性[13]。由以上分析可知，電力線信道為一個多徑反射且頻率選擇性衰落信道。

1.2 PLC信道噪聲特性

除因線路衰減和多徑傳輸影響，會導致信號失真外；同樣，噪聲也會干擾電力線數據可靠通信。目前，以大量理論及實際測試研究可知：在電力線與其他常見信道中，兩者噪聲分布有較大不同，前者信道噪聲分布呈現非加性高斯白噪聲(Additive White Gaussian Noise, AWGN)特性，且其以脈沖和窄帶噪聲為主，頻率范圍為幾百kHz至數十MHz[14-15]。為了消除噪聲干擾，須考慮采用高效信道編碼技術[16]。在中低壓配電網中，其噪聲主要有五類：有色背景噪聲、工頻同步周期性脈沖噪聲、異步脈沖噪聲、非電網諧波周期性脈沖噪聲與窄帶噪聲。

1.3 頻偏對OFDM系統的影響

由子載波頻率間隔倍數表示載波頻偏Δf，則其為：

Δf=(ni+ε)/Tu=(ni+ε)/Ti

(1)

其中：ni為載波整數倍頻偏，ε為載波小數倍頻偏，1/Tu為子載波頻率間隔，Ti為采樣時間。

當存在載波頻率偏差時，由傅里葉變換性質可知，相當于其時域接收信號與θ0(t)相乘積。θ0(t)表示為:

θ0(t)=exp(j2πΔft+jφ0)

(2)

其中：Δf為頻率偏差，φ0為初始相位偏差。

(3)

其中：Ns為每幀攜帶子載波個數，Ng為幀頭長度，N為OFDM塊長度，l為第l幀載波信號，T為采樣時間，φ為相位偏差。

1)載波移位。

若歸一化整數倍載波頻偏差為ni時，則其子載波信號經快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform, FFT)解調后，相對于發送端循環移位ni個子載波。假設子載波序號逐次增大，且由左至右。若ni>0時，則FFT解調后子載波信號，往右循環移位ni個單位距離；若ni<0，則其經FFT解調后子載波，往左循環移位ni個單位距離。經FFT解調后子載波信號產生循環移位，從而導致存在于OFDM符號中導頻隨之產生循環移位，故可用該特點來實現整數倍頻偏的檢測。

2)相位旋轉。

對于在時域上接收到的信號，當只考慮載波頻偏影響時，則載波偏差會導致其信號相位旋轉。也就是說，其接收端經解調后信號被一個時變角度所旋轉。在相同子載波位置上，由一個OFDM符號至下一個OFDM符號，其相位增加角度值Δφ可表示為：

Δφ=2π[(k-ni)ξ+Δf]Ns/N= 2π[(k-ni)ξ+Δf](N+Ng)/N

(4)

其中：ξ為采樣時鐘頻率偏差，k為子載波序號。該部分相位旋轉影響，等效于發送端子載波頻偏差為：

(5)

其中：Ts為一個信號幀持續時間，Tu為一個信號幀中有效數據持續時間。在OFDM系統中，載波頻偏Δf會轉化到各個子載波上。而對于采樣時鐘頻偏，則會額外地加上一個大小為ξ(k-ni)/Tu的頻率偏差。在跟蹤模式下，整數倍頻率偏差往往已被校正。由接收端信號頻偏造成的子載波符號旋轉一般比較小，且可被信道估計器相關檢查到。相對于子載波序號k的線性軌跡來說，剩余采樣鐘頻偏可用相位增量來實現跟蹤和控制過程。

3)產生ICI。

當發射機與接收機之間出現載波頻率偏差時，導致其信號頻域采樣點偏離最大點處，及幅值降低，剩余OFDM符號對信號也會產生干擾，從而引入載波間ICI。

當信道樣值Hk存在強相關性情況時，其頻偏噪聲功率σ2大概可表示為[18]：

(6)

其中：σ2為噪聲功率，φk為子載波頻偏。深衰落的子載波不可用來傳送重要信息，雖可通過編碼與交織消除，但仍盡量避免用信道增益功率遠離平均值的子載波，則使得：

(7)

若所有子載波頻偏φk均相同，可知：

φk≈Δf=ΔfcTu

(8)

其中，Δfc是以接收端采樣時鐘周期T′歸一化后的結果，即Δfc=Δf/NT。當只考慮其頻偏Δf影響時，則系統載波噪聲功率σ2可近似為：

σ2≈π2(ΔfcTu)2/3

(9)

式(9)為其噪聲功率較好的近似。同時，在無選擇性衰落信道及無采樣時鐘偏差情況下，近似將更為精確。

2 基于循環PN的頻偏估計算法

2.1 傳統TDS-OFDM頻偏估計算法

一個典型TDS-OFDM信號幀由兩部分組成：同步幀頭和幀體[19]，且兩部分基帶符號率均為7.56 MSym/s。其幀體通常為3 780樣點長的離散傅里葉逆變換(Inverse Discrete Fourier Transform, IDFT)塊。同步幀頭通常采用1/9(PN420)、1/6(PN595)或1/4(PN945)三種模式之一。其中，1/9(PN420)模式對應PN序列為循環擴展的8階m序列。其中，幀頭前同步和后同步由PN序列循環擴展而成,前同步為(PN255)序列最后x個符號，后同步為(PN255)序列前y個符號，且二者長度均與信道最大延遲有關，x和y為整數。每個信號幀對應一個唯一的m序列初始相位，即幀號，其可方便實現信號幀尋址。TDS-OFDM用同步幀頭PN序列代替循環前綴(CP)的載波頻偏估計算法[10-12]，可實現信道估計、載波同步和符號定時等功能，其優點為在時域上可快速準確同步，無須額外插入導頻，提高數據傳輸率及頻譜利用率。

TDS-OFDM與傳統OFDM發射端主要有兩點不同，其發射機部分如圖1所示，其中IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)為快速傅里葉逆變換。

圖1 TDS-OFDM基帶系統發射機

1)在傳統OFDM系統中，保護間隔是以循環前綴作為填充，插入每個OFDM符號前抑制(Inter-Symbol Interference, ISI)，而后者系統沒循環前綴，在完成串并轉換后，以插入PN序列作為保護間隔。

2)在傳統OFDM系統中，在頻域上，經符號映射后在OFDM符號間插入導頻信號，而TDS-OFDM中無需導頻插入，全是有效數據。

因上述兩者不同之處，決定了其TDS-OFDM與傳統OFDM的信號幀結構有較大不同。在時域上，對于一幀來說，傳統OFDM與TDS-OFDM的幀頭不同，前者為CP，后者為PN，如圖2所示。

圖2 TDS-OFDM與傳統OFDM信號幀結構對比

傳統OFDM和TDS-OFDM系統在經FFT處理后，其頻域幀結構也不同。在頻域上，OFDM符號間存在導頻，而后者在OFDM符號間無導頻存在。

因幀結構不同，導致接收端內接收機結構不同。在傳統OFDM系統，接收的時域信號，根據循環前綴只可完成一部分同步估計。信道估計和另一部分同步估計均放在FFT處理后，由頻域導頻來實現。而在TDS-OFDM接收端，因無頻域導頻，信道估計和同步估計均由由時域同步頭來實現，如圖3所示。由于其在FFT之前，故可快速捕獲同步偏差和信道信息。

圖3 TDS-OFDM內接收機結構

在傳統TDS-OFDM系統中，其頻偏估計方案為無偏最大似然估計算法時，估計范圍為[-π/lo，π/lo]，lo為延時長度。該算法是基于接收信號幀頭序列r1(n)與本地產生PN序列c(n)間互相關運算，且需兩者序列之間盡可能保持良好時間同步。當其系統中存在載波頻偏，經傳輸后接收信號可表示為：

r1(n)=c(n)ej(2πΔfTsn+θ)+m(n)

(10)

其中：Ts為系統采樣周期，θ為載波頻率偏差初始相位，m(n)為在n時刻的高斯白噪聲采樣序列。

傳統TDS-OFDM頻偏估計過程如下。

首先，將c(n)取共軛值后，與接收信號r1(n)相乘，得一新序列Z(n)，其可表示為：

Z(n)=r1(n)·c(n)*

(11)

其中，“*”表示為取共軛值。

其次，將新序列Z(n)延時lo個長度后，可得Z(n-lo)為：

Z(n-lo)=r1(n-lo)·c(n-lo)*

(12)

最后，將兩個新得到序列逐個對應相乘后，對其乘積結果累加，其累加值可表示為：

(13)

其中：K為插入保護間隔PN序列長度，“exp”為以常數e為底的對數運算，“∑”表示累加，因此，其歸一化頻偏誤差Ω1可表示為：Ω1=arg[λ(lo)]/lo。其中，“arg(·)”表示取相位運算。當實際歸一化頻偏為{2kπ+arg[λ(lo)]}/lo，頻偏估計值會產生相位模糊。

由文獻[14]可知，該算法估計方差近似值可表示為：

(14)

由式(14)可知，當lo=2K/3時，方差近似值與Cramer-Rao界逼近，且該算法抗高斯白噪聲性能與延時長度有關，隨lo增大而增強，但lo取值也不可過大，因其會導致相關區域過大，降低估計性能。

在多徑信道中，由幀同步鎖定主徑后，本地產生的PN序列與其主徑對齊，再與共軛值作乘積。因PN序列具備良好自相關特性，故自相關算法可有效抵抗多徑干擾。

2.2 改進TDS-OFDM頻偏估計算法

本文采用三段循環PN序列設計一種特殊同步幀頭結構，如圖4所示。其中，幀頭前綴及后綴分別為(PN)2與(PN)1，即前同步與后同步，對應數字標號為2與1。其同步幀頭長度為N1，由PN- 1、PN- 2和PN- 3組成，且三段序列長度相同，其三者之間并滿足一定循環特性，故稱其為循環PN同步幀頭。圖4中相同數字對應的PN序列相同。將(PN)2與其相鄰數字標號為1的序列作為模塊1，(PN)1與相鄰數字標號為2的序列作為模塊2，即兩模塊序列相同，長度均為N0。

圖4 循環PN同步幀頭結構

載波頻偏估計作互相關時，只需對幀頭部分序列計算，即對圖4同步幀頭中兩個長度均為N0的模塊1和模塊2作相關運算，且必須同時存在前同步與后同步序列。因其兩模塊序列相同，故其相當于作自相關。當TDS-OFDM系統僅存在載波頻偏時，前后兩個模塊互相關結果ψ可表示為：

(15)

其中：r(n)為在理想情況下，不考慮成型濾波對信號幅度的影響，經采樣變頻后的接收信號；s(n)是發送數據經過IFFT處理后的接收序列。設X(k)為發送數據，則r(n)與s(n)可對應分別表示為：

(16)

r(n)=s[n+ξ(lNs+N1+n)+θ]×exp[j2πΔf(lNs+N1+n)/N]×exp(j2πφ/N)

(17)

其中，“×”表示乘積運算。在時域上，頻偏造成信號相位旋轉，該頻偏估計方法是基于對相位信息的提取。故對兩個模塊1與2作相關后，對其相關結果取相位，并與對應系數η相乘。其中，系數與幀體、幀頭及模塊長度有關。最后，可得頻偏估計值：

(18)

其中，系數設置為：η=-N/2π(N1-N0)。最后，該算法頻偏估計過程如圖5所示。

頻偏估計過程為：首先，把接收信號經過延時(N1-N0)后，與N0個原接收PN序列共軛值對應相乘。其次，對N0個乘積結果累加。最后，對其累加值取相位，并與對應系數作乘積，即可得頻偏估計值。

圖5 基于循環PN的頻偏估計過程

在2.1節，傳統頻偏估計算法中，PN序列長度為K，相關乘法次數為3K+1,加法次數為K-1。在改進算法中，N1與K含義相同，且長度相同，即K=N1，則可知，所提出算法相關乘法次數為2N0，加法次數為N0-1。故可得，改進算法減少的乘法及加法次數分別為(3N1-2N0+1)與(N1-N0)。

在多反射型電力線信道下，設其信道模型為：

(19)

其中：aτ為響應系數，τ為多徑時延，L為多徑數目，則模塊1與模塊2對應序列互相關結果ψ可表示為：

(20)

其中：ω為相角，ω=-j2πΔf(N1-N0)/N。因PN序列采用BPSK調制方式，且同步幀頭滿足一定循環性質，故頻偏估計仍可由式(18)計算得到。故改進算法在多反射型電力線信道，可獲得較好頻偏估計性能。

因電力線信道存在多反射，故造成信號多徑傳輸，因此，在多徑情況下，其上一幀有效數據會存在一部分落入當前幀，與當前幀同步頭相疊加。一般多徑長度小于165，故只會影響幀同步頭前165個數據，則式(18)估計載波頻偏時未考慮其上一幀的這部分數據，故會帶來一定估計誤差。其最大誤差絕對值數量級為10-1，會比高斯信道下最大誤差略大。

本文所提出改進算法，在作相關時，其增益為10 lgN0(dB)，對應頻偏估計范圍為[-N/(2(N1-N0))，N/(2(N1-N0))]。當實際頻偏估計值超出上述范圍時，則相角對應關系為：ω≥-π或ω<π。對相角取相位，相當于其以2π取模后，使相角范圍在(-π，π)后，再取相位運算。相角以2π取模，相當于Δf以(N1-N0)/N取模。故最后估計值Δf是實際頻偏以(N1-N0)/N取模后，使其范圍在[-N/(2(N1-N0))，N/(2(N1-N0))]后的值。

3 仿真及分析

在上述討論的基礎上，對其算法開展仿真研究，驗證本文所提出TDS-OFDM頻偏估計算法性能好壞。為與文獻[5]和[12]對比分析，使信號幀長度及保護間隔序列長度均保持一致，并采用較優調制方式，將仿真參數設置為：成型濾波器滾降系數為0.5，保護間隔采樣點數為420/3 780，幀頭序列與OFDM數據塊分別采用調制方式為BPSK與64QAM，信道編碼碼率為2/3，符號時間為500 μs，子載波間隔為2 000 Hz。

如圖6可知，基于PN的TDS-OFDM頻偏估計算法性能優于傳統基于CP的算法。在誤碼率(BER)為10-4時，本文提出改進算法較傳統的基于CP和一般PN幀頭估計算法約有5 dB和1 dB的增益。同時，基于一般PN與循環PN(Cyclic PN)的兩種算法同步性能幾乎接近，但傳統基于PN估計算法，具有較高計算復雜度。原因是傳統算法需產生本地PN序列與接收信號作互相關，PN序列隨機產生，其構造的同步幀頭結構復雜，且需計算整個幀頭序列長度。而改進算法只需對接收序列作自相關，只需計算部分序列長度，即可實現頻偏估計，且同步幀頭可由上述所提出設計方法簡單構造。

圖6 不同算法在多反射型電力線信道下的誤碼率

在多反射型電力線TDS-OFDM系統中，根據所提頻偏估計方法，結合文獻[11]和[12]中參數選取，在此，設置參數為：N1=420、N0=165、N=3 780和Ns=4 200，將對應參數代入式(18)中，可估計載波頻偏值Δf范圍為：[-3 780/(2×255)，3 780/(2×255)]=[-7.411 7，7.411 7]。由2.2節分析可知，N1=420、N0=165時，改進算法較傳統PN序列算法，對應每幀相關運算可減少乘法及加法次數分別為931與255。設頻率偏移固定為Δf=0.7。對本文改進算法與傳統基于PN序列同步算法作仿真對比，如圖7所示。

圖7 改進與傳統頻偏估計算法誤碼率

由第2章分析，可知信號幀同步幀頭根據上述構造方法，由三段循環PN序列組成，且其3段序列之間滿足一定循環特性。由圖7分析可知，在相同幀頭長度、信道環境及頻率偏移值等條件下，改進算法與傳統基于一般PN幀頭的頻偏估計算法性能優劣。本文所提出改進同步算法性能優于文獻[11]與文獻[12]中分別基于PN[1]與PN[2]的算法，其中PN[1]與PN[2]均為一般PN序列構成的同步幀頭。在誤碼率為10-4時，改進算法較傳統基于PN[1]與PN[2]的算法分別約有13 dB和6 dB的增益。原因是基于PN[1]算法相關延遲長度過長，使得自相關計算過于復雜，且估計范圍過窄，導致估計精度降低；而基于PN[2]算法相關區域過大，會使得信號幀中插入的幀頭序列自相關特性，受其OFDM數據塊部分干擾，故造成其相關計算準確度不高。

圖8為基于原有PN序列頻偏估計算法與改進算法的頻偏估計均方差(Mean Square Error, MSE)隨信噪比變化曲線。仿真結果表明，較文獻[11]和[12]中已有頻偏估計算法，改進算法在性能上相對較好，且隨信噪比越大，優越性越明顯。原因是文獻[11]算法中，捕獲、跟蹤階段經本地相關，及鎖定階段自相關分別可得頻偏估計值，而每階段需不同差分延時長度及跟蹤濾波環系數，使精度無法保證。文獻[12]算法中，頻偏粗細估計過程分開，選擇合適頻點完成估計，因開始階段選取的頻點質量較差，使估計精度降低。

圖8 頻偏估計均方差隨信噪比變化曲線

4 結語

本文提出一種低復雜度TDS-OFDM頻偏估計算法。該方案針對電力線傳輸信道特性所設計，其頻譜效率較傳統CP-OFDM估計算法，可提高10%左右。該算法在保證載波頻偏估計范圍同時，可快速實現頻偏估計，并在惡劣環境下(如動態多徑信道等)保持較好魯棒性，滿足信號通信質量。本文重點理論分析及仿真驗證了所提算法在多反射型電力線信道下相對傳統頻偏算法較優越的頻偏估計性能，故可在多徑傳輸等數字通信技術領域獲得較好應用。針對不同條件下信號質量要求，可適當調整序列長度，降低計算復雜度，使系統硬件開銷減小，可用于實際生產應用。

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This work is partially supported by the National Natural Science Foundation of China (61471152), the Natural Science Foundation of Zhejiang (LZ14F010003), the Commonweal Technology Application Research Program of Zhejiang (2015C31103), Graduate Research Innovation Foundation of Hangzhou Dianzi University (CXJJ2016032).

LIYangguang, born in 1992, M. S. candidate. His research interests include communication signal processing.

BAOJianrong, born in 1978, Ph. D., associate professor. His research interests include communication signal processing, autonomous radio.

JIANGBin, born in 1980, M. S. candidate, associate professor. His research interests include collaborative information theory and coding.

LIUChao, born in 1977, Ph. D., associate professor. His research interests include modern wireless communications, computer communication network.

Frequencyoffsetestimationalgorithmoftimedomainsynchronousorthogonalfrequencydivisionmultiplexingbasedoncorrelationsofcyclicpseudo-randomnoise

LI Yangguang1, BAO Jianrong1,2*, JIANG Bin1, LIU Chao1

(1.SchoolofCommunicationEngineering,HangzhouDianziUniversity,HangzhouZhejiang310018,China;2.NationalMobileCommunicationResearchLaboratory,SoutheastUniversity,NanjingJiangsu210096,China)

Concerning the high complexity of the traditional frequency estimation algorithm, a new frequency offset estimation algorithm of Time Domain Synchronous Orthogonal Frequency Division Multiplexing (TDS-OFDM) with low complexity for power line communication was proposed. Firstly, the characteristics of power line network were analyzed, and a frame head was constructed with three equal-length cyclic Pseudo-random Noise (PN) sequences. Secondly, the frame head and body were based on Binary Phase Shift Keying (BPSK) and Quadrature Amplitude Modulation (QAM) modes. Finally, compared with the traditional algorithms based on Cyclic Prefix (CP) or general PN, only the lengths of part of PN were calculated, so the number of autocorrelations was reduced, and better performance could be guaranteed. The simulation results show that, at Bit Error Rate (BER) of 10-4, the improved algorithm has about 5 dB and 1 dB gains while comparing with the algorithms based on CP and general PN, respectively. And compared with algorithm with general PN, when the lengths of inserted sequence and cyclic sequence were 420 and 165, the number of correlations per frame was reduced by 1 186. The theoretical analysis and simulation results show that proposed algorithm can effectively reduce the computational complexity and cost of process, meanwhile improves the communication rate.

Time Domain Synchronous Orthogonal Frequency Division Multiplexing (TDS-OFDM); cyclic Pseudo-random Noise (PN) sequence; autocorrelation; frequency offset estimation

TN911.7

:A

2017- 01- 16;

:2017- 03- 02。

國家自然科學基金資助項目(61471152)；浙江省自然科學基金資助項目(LZ14F010003)；浙江省公益性技術應用研究計劃項目(2015C31103)；杭州電子科技大學研究生科研創新基金資助項目(CXJJ2016032)。

李陽光(1992—)，男，河南駐馬店人，碩士研究生，主要研究方向：通信信號處理； 包建榮(1978—)，男，浙江杭州人，副教授，博士，主要研究方向：通信信號處理、自主無線電； 姜斌(1980—)，男，浙江衢州人，副教授，碩士研究生，主要研究方向：協同信息論與編碼；劉超(1977—)，男，湖北武漢人，副教授，博士，主要研究方向：無線通信，計算機通信網。

1001- 9081(2017)07- 1877- 06

10.11772/j.issn.1001- 9081.2017.07.1877