Ofdm系统的符号定时同步方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种符号定时同步方法，可用于OFDM系统中 进行实时的符号定时同步
【背景技术】
[0002] 正交频分复用OFDM技术是一种多载波传输技术，它通过串并变换将高速的数据 流分解速率较低的数据流，然后调制成相互正交的子载波，各子载波频谱之间互相重叠，利 用这些优点可以有效提高频谱利用率并抵抗信道干扰。
[0003] OFDM技术虽然有着很多优势但与单载波相比，多载波技术的应用使其对时域同步 和频域同步的要求非常严苛，如果不能建立良好的时频域同步，系统将受到严重的干扰，无 法取得正确的解调结果。定时同步用于确定FFT解调窗口的起始位置，因此若要取得良好 的时频域同步性能必须获得良好的符号定时同步性能。
[0004] 目前进行OFDM符号定时的算法主要有两类：基于训练序列辅助类型的符号定时 方法和非训练序列辅助类型的符号定时方法。基于训练序列的符号定时方法利用序列特有 的结构和相关性获取定时偏移估计函数，这种方法虽然在频谱利用率方面比非训练序列辅 助型方法低，但却可以得到更精确的符号定时结果，而且在恶劣的信道环境下依然可以取 得良好的性能。经典的基于训练序列的符号定时方法有Schmidl方法、Minn方法和Park 方法，这三种算法利用训练序列的结构特点采用相应的相关运算方式获得定时偏移估计函 数，通过取最大值获得定时偏移估计函数峰值，进而确定训练序列的起始位置即理想的符 号定时位置。
[0005] 但是这些算法在实际运用时却存在明显的问题，主要有以下两个方面：
[0006] -是峰值问题=Schmidl方法在有循环前缀的情况下有平峰现象，在没有循环前 缀时在峰值附近下降平缓，同样Minn方法也存在峰值不尖锐问题，而且定时偏移估计函数 还会出现较多的旁瓣，Park方法虽然会出现尖锐的主峰但还会伴随两个尖锐的副峰。
[0007] 二是实时性问题：Schmidl方法、Minn方法和Park方法都是通过获取定时偏移估 计函数的最大值来锁定定时位置的，要获取最大值就需要在一个符号内连续比较，即获取 一个定时偏移估计函数时无法立即判断其究竟是不是峰值，要判定一个定时偏移估计函数 最大值至少需要等待一个OFDM符号周期才能确定，这就增加了符号定时过程处理时延，无 法实时的完成符号定时同步。
【发明内容】
[0008] 本发明的目的在于提出一种OFDM系统的符号定时同步方法，以解决上述已有技 术无单一尖锐的定时偏移估计函数峰值，以及获取峰值确定定时位置耗时过长的问题。
[0009] 本发明的技术方案是这样实现的：
[0010] (1)在OFDM系统的负载数据包前插入一个长度为N的训练序列，N为OFDM系统的 子载波个数；
[0011] (2)在OFDM系统的接收端，利用长度为N的滑动窗口对接收数据进行采样，计算滑 动窗口起始位置m时刻的定时偏移估计函数值F(m);
[0013] 其中，m>M，a是一个常数，其大小由仿真测试获得；M是大于100的一个常数， F(m+k)表示m+k时刻的定时偏移估计函数值，-M<k< -1 ;
[0014] (4)将m时刻的定时偏移估计函数值F(m)与动态门限值G(m)进行比较，确定当 前负载数据包D1的理想符号定时位置:? :如果F(m) <G(m)，则检测不到当前负载数据包D1 的理想定时位置，执行步骤（5);如果F(m) >G(m)，则2=w..，执行步骤（6);
[0015] (5)令m=m+1，更新F(m)和G(m)，重复步骤（4)直至检测到当前负载数据包D1 的理想定时位置之，完成当前负载数据包D1的符号定时同步；
[0016](6)令m=m+1，更新F(m)和G(m)，重复步骤（4)，对下一个负载数据包Di+1的理 想定时位置Atl进行检测，完成下一个负载数据包D1+1的符号定时同步。
[0017] 本发明提供的OFDM系统的符号定时同步方法，具有以下优点：
[0018] 1、在低信噪比环境下定时稳定准确，性能优良：
[0019] 在发送端，插入负载数据包前的训练序列由CAZAC序列生成，由于CAZAC序列在时 频域均具有良好的自相关性，因此训练序列具有良好的自相关性，可以使接收端计算获得 的定时偏移估计函数峰值更加尖锐；
[0020] 在接收端，对进入滑动窗的采样数据进行相关运算，由于滑动窗口内的相关运算 方式是根据训练序列的结构特点设计，可以使得到定时偏移估计函数峰值在一个负载数据 包内只出现一个，使得在低信噪比环境下可保证定时稳定准确且性能好。
[0021] 2、实时性强
[0022] 本发明通过定时偏移估计函数值与动态门限比较确定理想定时位置，由于任意时 刻的动态门限值仅与该时刻之前产生的定时偏移估计函数值有关，因此可以实时求得该时 刻的动态门限；
[0023] 判定偏移估计函数峰值确定理想定时位置仅需要定时偏移估计函数值和动态门 限进行一次比较，三种经典算法Schmidl、Minn、Park方法则需要连续比较，需要等待很长 的时间才能判定偏移估计函数峰值确定理想定时位置，相对于三种经典算法本发明可以极 大减少了检测过程的等待时间，具有较强的实时性。
【附图说明】
[0024] 图1是本发明的实现总流程图；
[0025] 图2是本发明在接收端训练序列进入滑动窗口三种情况的示意图；
[0026] 图3是本发明获取定时偏移估计函数均值与动态门限的实现框图；
[0027] 图4是本发明在SNR= _4dB情况下选取不同加权常数系数a时定时偏移函数与 动态门限的相对关系不意图；
[0028] 图5是本发明根据定时偏移估计函数和动态门限检测理想定时位置的子流程图；
[0029] 图6是现有Schmidl、Minn、Park三种经典符号定时方法的检测误差均方值随信噪 比SNR变化的曲线图。
【具体实施方式】
[0030] 为了使本发明的使用目的、技术实现方法及其优势更加清楚明白，以下结合附图 和实施例对本发明的内容进行更进一步的详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例 仅用以解释本发明，并不用于限制本发明。
[0031 ] 参照图1，本发明的具体实现步骤如下：
[0032] 步骤1 :生成训练序列，并将训练序列插入到负载数据包前。
[0033]生成训练序列现有方法有多种，例如Schmidl方法、Minn方法、Park方法，其中：
[0034] Schmidl方法，采用0、1序列经过BPSK/QPSK/QAM调制，生成长度为N/2的序列 {D(0)，D(I)，D(2)，? ? ?D(N/2-1)}，对序列{D(0)，D(I)，D(2)，? ? ?D(N/2-1)}进行N/2 点的 IFFT调制，生成长度为N/2的时域序列!3=W(〇)//(丨)W(2), / 2-1)丨.，将时域序列g进 行排列组合，得到Schmidl方法的训练序列帀5];
[0035]Minn方法中，采用0、1序列经过BPSK/QPSK/QAM调制，生成长度为N/4的序列 {K(0)，K(l)，K(2)，...K(N/4-l)}，对序列{K(0)，K(l)，K(2)，...K(N/4-l)}进行N/4 点的 IFFT调制，生成长度为N/4的时域序列心丨/:(〇).々(IU(2),.」:(，V/ 4-1):丨，将时域序列g进行 排列组合，得到Minn方法的训练序列$ ^-K-K];
[0036]Park方法中，采用0、1序列经过BPSK/QPSK/QAM调制，生成长度为N/4的序列 {S(0)，S(l)，S(2)，...S(N/4-l)}，对序列{S(0)，S(l)，S(2)，...S(N/4-l)}进行N/4 点的 IFFT调制，生成长度为N/4的时域序列:§=卜(0),.、'(IU'(2)，…5(发/4-1}} , §的共辄对称序列为f={/(7V/4-l)/(W/4-2)/(7V/4-3),??./(0)}，将时域序列§和序列f进行排列组合，得 到Park方法的训练序列P亍IT]s
[0037]本实例采用Park方法的结构进行训练序列的生成，其步骤如下：
[0038] (Ia)利用恒包络零自相关CAZAC序列的计算公式= ，生成一组长度 为N/4 的序列{C(0)，C(I)，C(2)，? ? ?C(N/4-1)}，其中n= 0, 1，? ?N/4-1 ;
[0039]所述的CAZAC序列是一种Zadoff-chu序列，计算公式为：
[0040]
[0041 ] 其中，K是序列的长度，W与K互质，q为任意整数。
[0042] 本发明所用的CAZAC序列长度为K=N/4，N/4是一个偶数，取W=l，q= 0,由此 可以获得本发明所使用的CAZAC序列的计算公式为=ewn= 0, 1，. .N/4-1 ;
[0043] (Ib)对序列{C(0)，C⑴，C⑵，进行N/4 点的IFFT调制， 生成长度为N/4的时域序列X=k(0)，r(I),r(2),...r(~ / 4 -丨)丨，A的共辄对称序列为 B二! c - GV / 4 - 1)/(~ / 4 - 2)，c (,V / 4--:认…(0) h
[0044] (Ic)将时域序列A和序列:百进行排列组合，得到训练序列[iBXS],
[0045] (Id)将训练序列插入到负载数据包前，即在发送端每次发送一个数据包之前先发 送训练序列。
[0046] 步骤2 :在接收端，计算滑动窗口起始位置m时刻的定时偏移估计函数值F(m)。
[0047] (2a)在接收端，利用滑动窗对接收信号进行采样，并对滑动窗口内采样数据进行 相关运算得到的相关值P(m):
[0052] 在接收端