论文部分内容阅读
OFDM作为4G的核心技术之一,成为新一代无线通信技术的标志。OFDM具有频谱利用率高、抗窄带干扰以及频率选择性衰落信道能力强等优点。尽管其优点很多,但是由于OFDM对于符号定时偏移和载波频率偏移地敏感使得同步技术对OFDM系统至关重要,同步性能的优劣直接影响到OFDM技术能否真正被用于无线通信领域。 OFDM同步技术主要分为两种:基于数据辅助的同步算法与基于非数据辅助的同步算法。基于非数据辅助的同步算法主要利用循环前缀并通过对数据进行高复杂度的运算实现同步,速度较慢,实现复杂性较高。这类算法在高斯信道下同步性能较高,但在多径信道下,循环前缀通常会受到符号间干扰,从而导致同步精度较低。因此本文主要研究基于数据辅助的同步算法。 基于数据辅助的同步算法取决于训练序列的设计。在训练序列的设计中通常使用较为常见的为PN序列以及CAZAC序列,因此本文主要研究基于这两种特殊序列的同步算法。 本文分析了基于PN序列的传统定时同步算法,并在此基础上分析其优缺点。传统算法存在定时平台以及侧峰问题,已有的二阶同步LN算法虽然有尖锐峰值,但多径信道下定时仍然存在误差,且计算量大。为了更加准确的定时并适当的降低计算量,本文提出了一种基于PN序列的改进的二阶同步算法。该算法首先利用延时相关确定基本粗同步位置,进一步利用差分滑动相关,从而确定最终精确同步位置。仿真结果显示该算法可以有效去除传统算法中的定时平台以及侧峰问题,而且在多径衰落信道下,定时性能显著提高。在频偏估计方面,提高了对载波频率偏移的鲁棒性。 关于CAZAC序列的定时同步算法,本文分析指出典型的Ren算法的去加权因子操作导致小数频偏估计不精确;而仅利用CAZAC序列的M算法中,定时同步受到整数频偏的影响,同时其小数频偏估计在多径信道下只有相对时延为偶数时才成立。为此,本文提出基于CAZAC序列并加权PN因子的新算法。通过产生重复训练序列,加权复数PN因子,采用延时相关算法确定定时位置。确定好定时位置后,利用训练序列前后相同的结构采用延时相关求得小数倍频偏。对训练序列完成小数频偏补偿后,通过与本地PN序列共轭相乘去除复数PN序列因子,进而将训练序列进行FFT运算,变化到频域,利用频域移位特性完成整数倍频偏估计。仿真结果显示本算法在多径衰落信道下定时性能优越,频偏估计范围广,精度高。