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OFDM系统中DAGC的应用研究及FPGA实现

作者:时间:2015-02-09来源:网络收藏

  O 引 言

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/269686.htm

  随着各种FFT算法的出现,DFT在现代信号处理中起着越来越重要的作用。在B3G和4G移动通信中所采用的0FDM技术,更是以IDFT/DFT来进行调制和解调制,IDFT/DFT的精度直接影响基带解调的性能。

  在硬件实现中,通常影响定点化FFT算法精度的有量化误差、舍入误差和溢出误差。一旦决定了量化方式和数据位宽后,量化误差和舍入误差都是可估计的,而溢出误差则随着输入信号功率的增大而急剧增加,造成SNR严重恶化。

  中射频接收时,通常使用AAGc和DAGC来改善ADC正常工作的动态范围。同理,由于实现高精度定点化FFT算法的难度和成本较高,本文将采用DAGC技术调整DFT输入功率,以降低DFT的实现负担、增加DFT的实现精度、减少DFT的实现位宽。

  1 DFT输入功率范围分析

  B3G和4G移动通信系统中采用的技术以符号为单位进行调制解调,该类系统中高层的子载波分配机制,可以使各个OFDM符号幅度变化较其他通信系统大得多。因此,OFDM符号在接收端中射频进行放大后,传至基带用DFT进行子载波解调,此时的符号功率往往有着较大的动态范围。针对本文关注的DFT溢出误差,该部分将推导DFT所能接收的最大输入信号功率。

  复随机序列z[n]=Re(z[n])+jIm(b[n])(n∈[0,N一1])的DFT正变换表示为:

  

 

  考虑最极端的一个Z[k],即每一个z[n]乘以旋转因子WknN后,都旋转角θ至Re正半轴成为z’[n],如图1所示。在这种情况下,定义:

  

 

  则当虚部为Im(Z[k])=0时,实部Re(Z[k])(k∈[0,(n-1)]的模平方满足:

  

 

  其中:N为DFT点数,以上推导也可由旋转至Re负半轴,Im正或负半轴得到。因此,所有Z[k]的实部和虚部的模平方必定都小于或等于式(3)所得结果。

  

 

  本文仅讨论1 024点复随机序列DFT,采用32 b存储DFT结果,高16 b存实部,低16 b存虚部,两个16 b的最高位均为符号位,为了保证DFT后的每一个点都不溢出,则平均功率W,需要满足:

  

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关键词: OFDM FPGA

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