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基于单训练符号的OFDM联合同步新算法

作者:时间:2011-12-28来源:网络收藏

在时域内,由等长的四部分组成,其中,A本身内部具有重复结构,A与B具有对称共轭关系,数据A的获得,通过将调制后的N/4长度序列进行IFFT的方法实现,这N/4长度序列在偶数子载波位置上发送PN序列,在奇数子载波的位置上发送零,经过IFFT后可以实现数据A本身的重复结构,后将A取对称、共轭后,得到B,再将B取相反数,得到-B。

为了获得更优的定时性能,提出的思路首先就是避免采用呈现“平台”现象的定时函数,而希望构造的定时函数能在正确的位置处形成单一、尖锐的相关峰,更适合采用峰值检测方法来实现定时。新符号进行了改造,具体操作如下:在符号第一部分的数据A的前面乘上一个等长的m序列p(n),故第一部分的数据变为p(n)A,训练符号其余三部分的得到方法与上面相同。

因为m序列具有良好的自相关特性,所以p(n)采用映射m序列的方法得到。取长度为N/4的m序列,形式为“0”,“1”序列,映射方法为将序列中的“0”置换为“-1”,变换之后的新序列即为p(n)。需要说明一下,p(n)的引入及构造p(n)时,对m序列所作变形的意义在于在训练符号中随机引入“-1”,“1”,在不对小数倍频偏估计造成影响的基础上,利用其良好的自相关特性,可以进一步优化符号定时性能。

根据改造后训练符号的特点,新提出的定时函数为:



式中:d表示时间序号,每次沿着时间轴移动一个样值,搜索使M(d)达到最大值的时间序号,即为训练符号的起始时刻。符号定时的完成就是通过检验M(d)的最大值来确定的。可以看出,新算法中定时函数的表达式与Schmidl&Cox算法相同,发生变化的是相关函数表达式P(d)的形式,根据训练序列的特殊结构,相关函数定义为三对数据段运算的总和,又由于训练序列中第三部分数据是第一部分数据对称共轭后的相反数,所以P(d)表达式中又引入了因子(-1)k。

与图2相比,图5所示的新算法的符号定时函数输出波形呈现出类似冲激的峰值,有效地克服了SchmidlCox时频同步算法中符号定时函数输出波形的顶端平台和波峰两侧数值下降缓慢所带的误差,有利于符号定时同步的精确完成。图6是应用上述两种同步算法对系统进行仿真时得到的信噪比一均方误差图。

3结语

从图6中结果可以看出,新算法的符号定时同步性能比SchmidlCox时频同步算法的性能有较大幅度提升,而且新算法是在一个训练符号的基础上就达到了与SchmidlCox时频同步算法相当的频偏估计性能,所用同步开销小,有利于进一步提高系统的频带利用率。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/155392.htm
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