基于ofdm的通信的时间同步系统和方法

专利名称：基于ofdm的通信的时间同步系统和方法
技术领域：
以下描述通常涉及在无线通信基站之间确定时间同步，特别涉 及在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) 禾口/或正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiply Access, OFDMA)系统里进行双峰值(Double Peak Value)检测，以便可靠地检测 接收到的OFDM符号里的第一接收路径用于时间同步。
背景技术：
正交频分复用(OFDM)是一种数字调制方法，其中信号被分 拆到不同频率的几个窄带信道上。在某些方面，OFDM类似于传统的频分 复用(FDM)。不同之处在于信号被调制和被解调的方式。通常，在信道 和包括数据流的符号中间优先最小化干扰或串音，而优化单个信道相对并 不太重要。 OFDM通信应用广泛，包括在欧洲的数字音频广播服务、数字 电视、无线局域网，并被看作是一种获得优于传统电话线的高速数字数据 传输的方法。OFDM系统已被广泛应用于高速数字通信系统里，如VHDSL 和ADSL，因为OFDM系统通过在发射机上插入一个循环前缀(CP)作为 数据率开销而将码间干扰(ISI)信道转变成非ISI信道。因此，OFDM是 一种广泛应用于无线和其它类型通信的技术。
在OFDM里，使用Fourier变换方法用于调制和解调，数据是 在多个等距离间隔的载波频率上平行传输。通过在符号之间插入一个保护 周期或保护间隔，被称为一个循环前缀(CP)， OFDM子载波上的数据可 以被正交地接收，没有载波间干扰(ICI)，没有码间干扰(ISI)。减少ICI 和ISI能够缓解延迟扩展的影响，使OFDM更好地适合无线多路信道。此 外，对无线信道，OFDM可以与译码一起使用，从而容易利用频率分集 (frequency diversity)并对抗瑞利(Rayleigh)衰退以提高可靠的信息传输。 OFDM系统，包括正交频分多址(OFDMA)系统，将一个可 用带宽分割成多个正交频率子载波。不同的子载波子集可被分配用于通信， 如在特定站点之间的通信。分配给有关通信的特定子载波和子载波数目可 以是基于如下考虑，即由无线链路提供的带宽或吞吐量、减轻或避免干扰 等。在一个OFDMA系统里，多个站点(如用户站)可以同时提供具有公 共访问点(如基站)或其它站点的通信链路，通过同时分配不同子集的子 载波用于多个站点链路。在OFDM和OFDMA通信里， 一个信号被分割成多个子信号， 然后在不同子载波上被同时传输。接着，这些分开的子信号被一个接收站 点重新组合而形成初始信号以便进一步处理。通过一个设定协议，通常可以通信访问各个站点，如可能要求 访问、资源分配、授权和注册。在OFDM和OFDMA系统里，普遍使用一 个测距过程作为部分访问协议。在一个典型的测距过程里， 一个期望访问 网络资源的用户站点在一个预指定集合的子载波上发射一个测距码。即用 户站点在多个子载波上发射一个测距码，这多个子载波形成测距子信道。 测距码可以是一个随机或半随机码(如码分多址(CDMA)芯片码)。基站 从接收信号中提取出测距码，并估计相应的时间延迟。该时间延迟被基站 用来进行有关分配给用户站点通信的下行链路和上行链路资源使用的传输 时间延迟估计。在现有技术里OFDM通信是众所周知的。在此提供一个简单 的讨论，但在此提供的OFDM描述不是意在限制本发明的范围或应用。一 个OFDM符号有2M+l个复正弦曲线，其被复调制值(X(m调制，其中j是子载波标记。长度为N个，点^时间标记为k的输出OFDM符号由N-点复调制序列表示卓)=^ I^C/V2, ， "o丄2，…,w-1;A^2M + 1。 使用一个逆DFT，可以有效地卖一i此过程。单个正弦曲线在符号的有用间
隔上是相互正交的。对一个样点间隔Ts，子载波的间隔是i/(w.i;)，符号的 有用周期是7;=^7;。为了减轻码间干扰(ISI)，在每个符号前插入一个Ng个样点
的循环前缀(CP)或保护间隔。通常选择的保护间隔7;=7^.7;超过最大
期望多路径延迟。保护间隔取符号尾部最后Ng个样点的复制，可以利用 DFT的周期性特征。从而，发射符号有iV,-iV + A^个样点。在多路径信道的情形下，假设有P+1个路径，标记为[O,l,...，P]。
第p个路径的路径波幅标记为 ，而第p个路径的路径延迟标记为 。系
统频率偏移标记为f 。
接收信号KQ可以写成 *) = !>,0t-"e^(ww + w，其中ww是发射信号， ("是外加的白噪声。采用了 CP，结果是在ISI方面OFDM具有极好的鲁棒性 (superb robustness)。为获得足够的性能，期望一个无ISI符号出现在FFT 过程里，从而时间估计成为OFDM通信中一个重要的需要考虑的事项。因 此，众所周知，OFDM系统在发射机和接收机之间要求严格的时间和频率 同步。为避免ISI，接收机应该调整其符号时间，使得符号变换出现在符号 之间的循环前缀内。在一个多路径信道，CP包含在所有信号路径下的符号 变换。而且，作为一个多载波系统，OFDM接收机和发射机必须是精确地 频率同步以避免ICI。已经有一些方法用于OFDM时间和频率同步。在现有技术里 已经有许多时间同步算法，其大多数都是利用CP的相关特性。例如，在 以下参考文件里提出了各种时间同步算法，在此其披露通过引用结合到本 文
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其是OFDM信号边界尾部的复制。图1显示了一个接收的OFDM符号的典型示意图，以描述基 于CP相关性的方法里使用嵌入CP来执行时间同步。各种数学变量在图1 中有描述，其也将在随后进行讨论。如在此使用的，r(k)是指在时间k上接 收到的接收OFDM信号；Ng是指CP的(时间)长度；N是指OFDM主 体的(时间)长度；Ns是指完整的OFDM符号(其包括CP和OFDM主 体)；以及n^是指一个完整OFDM符号的起始样点(通常一旦知道m、 可使用[n^+Ng:rr^+Ng+N-l]来执行FFT运算)。因此，图1所示的条，标 记为r(k)，表示接收的OFDM符号，而那些前面的圆点和后面的圆点，表 示其它OFDM符号，会在其他时间接收。如图1所示，CP表示OFDM符号边界。通常OFDM符号的 CP与OFDM主体的结尾部分完全相同。在基于CP相关性的时间同步技 术里，就是使用一个算法来计算两个窗口之间的相关性。所以，系统持续 接收信号，而相关性技术持续计算CP相关性。当信号被接收时，其被缓 冲。接着，CP相关性技术计算CP和OFDM主体结尾部分之间的相关性， 其通常位于缓冲器的开头和缓冲器的结尾，并刚好相距一个符号。由于CP 和OFDM主体的结尾部分是相同的，相关性计算理论上应该产生一个峰值 功率，其将被峰值检测器检测到。因此，CP相关性方法是一种用来确定用 于FFT运算的时间窗口样点的技术。图2还描述了一个执行传统CP相关性方法的例子。如图所述， 在接收信号r(k)上执行的CP相关函数cor(m)计算了在两个长度为Ng的滑 动窗口之间的相关性，这两个窗口相隔有N个延迟。在接收信号r(k)上执 行的CP相关函数(cor(m))的输出显示为图2的输出201。相关函数的输出 201在时域上是一个宽为2ANg的三角形形状。即在时间2*Ng内，相关性 输出信号201的功率值逐渐上升直到其峰值(在时间点m"，然后逐渐下 降，从而形成图2所示的三角形形状，时间轴形成三角形底边，输出信号201的上升边缘形成三角形第二边，输出信号201的下降边缘形成三角形
第三边。如图2所示，由于CP和OFDM主体尾部之间的复制特性，相关 性输出201在OFDM符号边界逼近其最大值(峰值)。如图2所示，每个 OFDM符号周期就重复一次相关性输出201的峰值。通常而言，在OFDM信号里经常存在不止一个接收路径。即 OFDM系统经常有一个多路径传输。所以，多路径地被接收，为了能够正 确地解码OFDM信号，期望能检测到第一接收路径。先前的测距过程仅仅 依赖于有关接收测距信号的峰值检测。但是，峰值通常不对应第一路径(即 第一路径经常不是最强路径)。基于接收的测距信号而不是第一路径而建立 时间延迟会导致不正确的时间，也可导致不期望的信号特征，如码间干扰 (ISI)。即如果时间是由检测到的最大三角形功率信号确定，且第一路径 不是最强路径，下一个符号的部分循环前缀将被包含在当前符号的FFT窗 口里。因此，由于错误时间将产生ISI。所以，仅仅基于峰值检测的传统测 距信号时间延迟确定不是最优的。如图3所述，在多路径传播环境里，可以以不同延迟接收多个 信号副本。例如，图3的典型多路径传播环境里以不同延迟接收信号 301-303。图3还描述了通常期望执行第一路径的时间同步(如时间同步 304所述)以避免ISI。例如，典型的第二路径的时间同歩305就会导致ISI， 由图3所述例子里的第一路径引起的。所以，图3显示了通常期望获得第 一路径以避免ISI。图4描述了传统CP相关性技术的一个典型应用，其被应用到 一个如图3的多路径传播环境。峰值检测仅能够检测具有最大功率的路径， 而不是检测第一路径。当传统CP相关性函数(如以上图2所讨论的)被 应用到图4内的接收到的多路径信号401时，相关性函数输出402产生一 个峰值403，其并不对应接收信号401的第一路径。多路径信号401被多 路接收，在此例子里其包括路径410、 411和412。在接收多路径信号401 内，首先第一接收第一路径410，其次第二开始第二路径411，并第三开始 第三路径412。如以下所述，将传统CP相关性函数应用到图4的接收多路 径信号401会导致检测到一个峰值403，其并不对应接收信号401的第一 路径410。
在多路径环境里的CP相关性函数是多个三角形的叠加，每一 个三角形对应接收信号401里的一个路径。例如，第一个三角形相关性成
分404对应接收信号401里的第一路径410，其中第一个三角形成分404 有峰值407，其符合接收信号401里第一路径410的边界。第二个三角形 相关性成分405对应接收信号401里的第二路径411，其中第二个三角形 成分405有峰值408，其符合接收信号401里第二路径411的边界。第三 个三角形相关性成分406对应接收信号401里的第三路径412，其中第三 个三角形成分406有峰值409，其符合接收信号401里第三路径412的边 界。这不同的三角形成分404、 405和406都贡献给相关性输出402。通常 三角形成分404-406被加总而产生合成的相关性输出402，其被峰值检测 器检测到。同样，起作用的三角形成分404-406被有效地嵌入到合成的相 关性输出402内。尽管在图4单独描述了三角形成分404-406，应该理解， 这些成分通常不会被单独获知(或检测)，相反，而是作为分摊成分仅仅被 嵌入到相关性输出402内。因此，在图4所述的例子里，峰值检测器检测 到峰值403，在此例子里其符合第二路径411的边界，而不是第一路径410。所以，问题变成如何在多路径环境里准确地检测第一接收路径 (如路径410)。换言之，期望能检测到对应第一路径410的三角形贡献404 的峰值407。如上所述，当最强的多路径成分相对第一到达路径发生延迟 时，在多路径环境里使用传统CP相关性方法以进行OFDM时间同步是不 够强健的。 一种尝试用来检测第一接收路径的技术如图5A-5D所述。参考 C. Williams, S. McLaughlin, and M.A. Beach, "Robust OFDM timing synchronisation in multipath channels (在多路，圣信道里的强健的OFDM时 1、司同步)"五t/i^45ZP o" fT/re/e^ Cowmwwz'caWo"s TVeWorAiwg, vol.
2008, Article ID 675048, 12页，2008。在图5A-5D内所述的技术被称为"最 大斜率"检测方法。最大斜率检测方法按以下原理运行，相关性曲线的斜率在第一 路径之前上升，在第一路径之后开始下降。因此，被检测到具有最大斜率 的相关性曲线的分段末端即是第一路径的峰值，如图5A和5B所述。例如，图5A显示了一个例子，其中有两个相关性"三角形"成分501和502，它
们分别对应包含在一个接收信号里的第一接收路径和第二接收路径(如以
上图4例子里所述的路径410和411)。图5A显示了一个例子，其中第一 路径的相关性"三角形"成分501的峰值505的功率大于第二路径的相关 性"三角形"成分502的峰值。合成的CP相关性输出有一个曲线，其有 一个具有第一斜率的第一分段503A和一个具有不同斜率的分段503B。第 一分段503A的斜率上升，则分段503B在点504斜率开始下降。在图5A 可以看到，在点504CP相关性输出曲线的斜率开始下降，点504对应第一 路径的相关性"三角形"成分501的峰值505。因此，通过使用最大斜率 检测方法来检测点504，可以检测到接收信号上第一路径的相关性"三角 形"成分501的峰值505。图5B显示了另一个例子，其中有两个相关性"三角形"成分 521和522，它们分别对应包含在接收信号里的第一路径和第二路径(如在 以上图4例子里所述的路径410和411)。图5B显示了一个例子，其中第 一路径的相关性"三角形"成分521的峰值525的功率小于第二路径的相 关性"三角形"成分522的峰值。合成的CP相关性输出有一个曲线，其 有一个具有第一斜率的分段523A和一个具有不同斜率的分段523B。第一 分段523A的斜率上升，而分段523B在点524的斜率下降。在图5B可以 看到，在点524 CP相关性输出曲线下降，点524对应第一路径的相关性"三 角形"成分521的峰值525。因此，通过使用最大斜率检测方法来检测点 524，可以检测到接收信号第一路径的相关性"三角形"成分521的峰值 525。但是，由于实际相关性曲线的噪声特征，确定最大斜率异常困 难。例如，图5C描述了一个CP相关性曲线530的例子，其可以是一个真 实系统里实际应用里产生的。如在图5C例子里的扩大部分530A所示，由 于在系统里出现的噪声，最大斜率方法可能导致在错误点531上错误检测 到第一路径。即由于噪声，在CP相关性输出里观察到的最大斜率可能并 不是第一路径的第一个三角形输出的峰值。特别是如果在时间窗口上评估 的相关性斜率很小，则噪声可能会极大地影响斜率的确定。所以，图5C 描述了如果相关性曲线530的梯度是在非常小的窗口上被确定，那么很可 能是在一些随机点上检测到最大斜率，如图5C所示的点531。由于对噪声敏感，最大斜率方法需要使用许多过滤技术。结果，很难实施最大斜率方
法，和/或其结果并不如期望的那样可靠。例如，图5D显示了用来执行最 大斜率同步方法的复杂结构540的模块图，如在以上列出的C. Williams et al. "Robust OFDM timing synchronisation in multipath channels (在多路径信 道上的强健OFDM时间同步)"所述。
发明概述综上所述，本申请的发明人已经认识到，期望有一种改进的基
于CP相关性的时间同步方法，其比传统方法更加强健和/或更加简单。本
申请的发明人也认识到，期望有一种系统和方法在接收到的OFDM通信上 检测一个先前路径(如第一接收路径)，其比以上所述方法如上述最大斜率
方法更加强健和/或更加简单。本发明通常涉及一种用于OFDM通信时间同步的系统和方法。 披露的系统和方法用来在OFDM系统里进行双峰值检测，以便可靠地检测 在接收OFDM符号里的一个先前(如第一接收)路径用于时间同步。如在此所述，披露的一种新的基于CP相关性的时间同步方法 用来进行OFDM通信的先前路径(如第一接收路径)检测。在某些实施例 里，采用了一种双峰值检测方法。在双峰值检测方法里，第一峰值检测用 来检测具有最大功率的路径，然后第二峰值检测用来检测一个期望的先前
(如第一接收)路径。使用一个补偿线性曲线来促进第二峰值检测。基于 在第一峰值检测上获得的信息，设计这个补偿线性曲线。例如，可以使用 的在第一峰值检测里获得的信息包括峰值、峰值的时间位置、和在峰值位 置之后半个CP长度上的相关值。在某些实施例里，使用一个增量因子
(boost factor)来表示偏差。因此，本发明实施例提供新的系统和方法，以在基于OFDM的 系统(OFDM系统和OFDMA系统)里可靠地执行时间同步。依照本发明 的实施例，提供了一种新的技术来准确地检测在接收到的多路径OFDM符 号里的第一路径。通常，依照某些实施例，生成一个补偿曲线，以去除随 后接收到的路径的影响，进而产生一个相关性输出，其能够可靠地检测第 一接收路径。从而，使用OFDM符号在检测到的第一路径上的时间确定，能够准确地执行时间同步。在此， 一个实施例是指双峰值检测方法。在双峰值检测方法里， 首先对一个接收到的OFDM信号执行传统的峰值检测方法，以获得第一时 间基准点m*，如以上图2所述。如以上图4所述，这种传统的峰值检测 不可能准确地检测第一接收路径，特别是当随后接收到的路径很强大时。 因此，在双峰值检测方法里，生成一个补偿曲线。补偿曲线能够有效地抵
消与由！11*检测到的路径相关联的三角形相关性成分的上升边的影响(或
相关性输出的成分)。补偿曲线对应与间隔[m、Ng:m"内检测路径关联的三
角形相关性成分的上升边，然后执行第二峰值检测，以获得第二时间基准 点m"。在此将进一步描述，以获得第二时间基准点m^准确地检测到第 一接收路径。如此进一步描述的，在某些实施例里，此方法由一个通用算法 执行，该算法能够应用于各种不同情形并能够准确地检测在每个情形里的 第一路径。例如，通用算法可以被用来准确地检测1)仅有单个路径的接 收符号里的一个路径；2)有两个路径的接收符号里的第一路径，这两个路 径有[O:Ng]之间的任意延迟，并且与第一路径(pl)关联的峰值功率大于与 第二路径(p2)关联的峰值功率(换言之，第一路径比第二路径强)；3) 有两个路径的接收符号里的第一路径，其中与与第一路径(pl)关联的峰 值功率小于与第二路径(p2)关联的峰值功率(换言之，第二路径比第一 路径强)，并且这两个路径在时间上间隔一个
之间的任意延迟；和 4)有两个路径的接收符号里的第一路径，其中与与第一路径(pl)关联的 峰值功率小于与第二路径(p2)关联的峰值功率(换言之，第二路径比第 一路径强)，并且这两个路径在时间上间隔一个[Ng/2:NJ之间的任意延迟。 在某些实施例里，使用一个增量因子来协助通用算法可靠地检测在所有以 上情形下的第一路径。因此，在某些实施例里，双峰值检测方法可以在一个通用算法 里执行，该算法可以被应用在OFDM通信系统里可能碰到的任何各种不同 情形下进行准确的时间同歩。因此，不需要有关被处理的OFDM符号的先 验知识，如接收OFDM信号是否包括一个单路径或多个路径。此外，双峰 值检测方法相比最大斜率方法，对噪声不敏感，所以，在实际应用时比最大斜率方法更加强健和/或应用更简单和低廉。前述已经相当广泛地阐述了本发明的特征和技术优势，以便可以 更好地理解以下本发明的详细描述。本发明的其它特征和优势将在随后进行 描述，其构成本发明的权利要求。本领域技术人员应该认识到，披露的概念 和具体实施例可以被容易地加以利用，并作为一个基础用来修改或设计其它 构造以便执行本发明的相同目的。本领域技术人员也应该认识到，这种等同 构造没有脱离在附加权利要求里阐述的本发明的精神和范围。本发明的新颖 性特征，无论是其构造还是操作方法，与其它目的和优势一起，从以下结合 附图的描述，将被更好地理解。但是，应该深刻地认识到，提供的每个特征 仅是用作描述用途，而不是意在作为限制本发明的定义。


为便于更全面地理解本发明，现参照以下结合附图的描述，其
中图1显示一个接收到的OFDM符号的典型描述，其保护间隔 内填满了循环前缀(CP);图2进一步描述在图1典型OFDM符号上执行传统CP-相关性 方法的一个例子；图3描述一个典型多路径传播，显示通常期望基于第一接收路 径执行时间同步以避免ISI;图4描述传统CP相关性技术被应用到如图3所述的一个多路 径传播环境的典型应用；图5A-5D显示一种典型技术，其已经被提议用来尝试检测图 5A-5D所述的第一接收路径；图6A-6C显示可能在OFDM通信里碰到的在第一接收路径和 随后接收路径之间各种关系的曲线图7显示本发明一个实施例的双峰值检测方法的典型运算过
程；图8显示一个具有单路径的OFDM通信的CP相关性示例的曲 线图；图9显示一个具有两个路径的OFDM通信的CP相关性示例的 曲线图，两个路径有[O:Ng]之间的任意延迟，而且pl〉p2;图10A显示一个具有两个路径的OFDM通信的CP相关性示 例的曲线图；pl<P2以及两个路径有
之间的任意路径延迟；图10B显示一个具有两个路径的OFDM通信的CP相关性示 例的曲线图；pl<P2以及两个路径有[Ng/2:Ng]之间任意路径延迟；图11显示一个补偿曲线示例的曲线图，其中补偿曲线被用来 确定第二相关性曲线，其中第二相关性曲线的峰值被用来检测图8典型情 形下的第一接收路径；图12显示一个被用来确定第二相关性曲线的补偿曲线示例的 曲线图，其中第二相关性曲线的峰值被用来检测图9典型情形下的第一接 收路径；图13显示一个被用来确定第二相关性曲线的补偿曲线示例的 曲线图，其中第二相关性曲线的峰值被用来检测图IOA典型情形下的第一 接收路径；图14显示一个被用来确定第二相关性曲线的补偿曲线示例的 曲线图，其中第二相关性曲线的峰值被用来检测图IOB典型情形下的第一 接收路径； '图15显示一个典型通用算法的运算过程，其可以被应用来准确地检测在图8-10B任何典型情形下的第一接收路径；和图16显示一种实施本发明一个实施例的双峰值检测方法的典
型系统的模块图。 发明详述如上所述，时间同步在基于OFDM的系统如OFDM和OFDMA 系统里异常重要。已被应用于OFDM时间同步的传统CP相关性方法在多 路径环境里不够强健，特别是当最强多路径分量相对第一到达路径有延迟 时。因此，期望能够更强健地检测到第一到达路径。如上所述，最近有提议使用最大斜率检测方法来检测接收到的 多路径OFDM符号里的第一到达路径，参考以上列出的C. Williams et al. "Robust OFDM timing synchronization in multipath channels (在多路径信道 里的强健OFDM时间同步)"。但是，由于实际应用(如在真实世界系统 里)里相关性曲线的噪声特征，确定最大斜率是异常困难的，由于噪声的 出现会降低此技术的可靠性，和/或在执行时需要复杂的过滤技术。结果， 实施最大斜率方法异常困难和昂贵，和/或其结果可能并不如期望的那样可 罪。本发明实施例提供新的系统和方法，在基于OFDM系统如 OFDM和OFDMA系统里可靠地执行时间同步。依照本发明的实施例，提 供一种新方法来准确地检测接收到的多路径OFDM符号里的第一路径。通 常，依照某些实施例，产生一个补偿曲线来去除随后接收路径的影响，以 便能够产生一个能可靠地检测第一接收路径的相关性输出。这样，在检测 第一路径里使用OFDM符号的时间确定，能够准确地执行时间同步。在此一个实施例被称为双峰值检测方法。在双峰值检测方法 里，首先对一个接收到的OFDM信号执行传统峰值检测方法，以获得第一 时间基准点m*，如以上图2所讨论的。如以上图4所述，这种传统峰值 检测方法不能准确地检测到第一接收路径，特别是当一个随后接收路径更 强大时。因此，在双峰值检测方法里，会产生一个补偿曲线。补偿曲线能够有效地抵消与1T^监测到的路径关联的三角形相关性成分的上升边的影
响(或相关性输出成分)。补偿曲线与在时间间隔[r^-Ng:n^但检测的路径 关联的三角形相关性成分的上升边对应。从时间间隔[m^Ng:n^]内的相关 性输出里减去产生的补偿曲线，接着执行第二峰值检测以获得第二时间基 准点111**。如在此所述，第二时间基准点m^准确地检测到第一接收路径。如在此所述，在某些实施例里，此过程被实施在一个通用算法 里，其能够被应用到各种不同情况里而准确地检测到每个情况下的第一路 径。例如，可以应用通用算法来准确地检测1)仅有一个路径的接收符号 里的一个路径；2)有两个路径的接收符号里的第一路径，其中两个路径有 [O:Ng]之间的任意延迟，并且与第一路径(pl)关联的峰值功率大于与第二 路径(p2)关联的峰值功率(换言之，第一路径比第二路径更强大)；3)有 两个路径的接收符号里的第一路径，其中与第一路径(pl)关联的峰值功 率小于与第二路径(p2)关联的峰值功率(换言之，第二路径比第一路径 更强大)，并且两个路径在时间上相隔一个
之间的任意延迟；和4) 有两个路径的接收符号里的第一路径，其中与第一路径(pl)关联的峰值 功率小于与第二路径(p2)关联的峰值功率(换言之，第二路径比第一路 径更强大)，并且两个路径在时间上相隔一个[Ng/2:Ng]之间的任意延迟。在 某些实施例里，采用一个增量因子(boost factor)来协助通用算法可靠地 检测在上述所有情形下的第一路径。因此，在某些实施例里，双峰值检测方法可以被实施在一个通 用算法内，其可以被应用在基于OFDM的通信系统里出现的任何各种不同 情形下的准确时间同步。因此，并不需要被处理的OFDM符号的先验知识， 如接收的OFDM信号是否包含单路径或多个路径。此外，与最大斜率方法 相比，双峰值检测方法对噪声不太敏感，因此在实际应用里比最大斜率方 法更强健和/或实施时更简单以及更便宜。在一些情形下，在接收到的多路径OFDM符号里的第一路径 在时间上相当靠近更强大的随后的接收路径，从而峰值检测方法仍然可以 十分有效地来检测第一路径。在大多数情形下，当出现以下因素时，峰值 检测方法的结果还可以接受和满意1)先前路径的功率足够小，使得可以忽略ISI，和/或2)多路径信道的延迟扩展相对较小(与CP长度相比)， 使得先前路径是在下一步优化时间同步的搜索范围内。在任一情况下，路
径实际上可被看作一个群集，其对应如图6A-6B所示的一个半三角形相关 函数。如图6A的例子所示，当第一接收路径的功率足够小以至可以忽略 时，那么这个路径可被看作噪声。如图6B所示，当第一路径有不可忽略 的功率但在时间上足够逼近更大功率的随后接收路径时，那么这些路径可 被看作一个单路径。因此，无论在图6A和6B反映的哪个情况下，对某些 环境，如果期望的话，可以使用CP相关性的峰值检测方法。因此，图6A 和6B的相关性曲线601和602的峰值检测分别可以用于某些实施例进行 时间同步。但是，在某些情况下并不是如此，如在单频率网络(SFN)里， 其中有成组的可比较的功率和相当大的延迟扩展。在这些实施例里，就需 要准确地检测第一路径(或群集)。在如图6C所述的情况下，其中第一路 径有不可忽略的功率，并与具有最大功率的随后接收路径之间有足够大的 间隔距离，则有必要检测第一路径。图6C描述一个情况下的例子，其中 第一接收路径的功率是不可忽略的，且与具有最大功率的随后接收路径之 间足够地间隔开(一些不可忽略的延迟量)。在此情况下，就期望有一种技 术能够准确地检测到第一接收路径，因为合成的相关性曲线603的峰值检 测不能检测到第一接收路径。但是，在实际应用里(如在真实世界系统里) 特定的基于OFDM的通信是否落在图6A或6B的情况下是不可检测的， 因此就期望有一种技术，其能够在图6A-6C所述的任何情况下提供一个准 确的结果。本发明的某些实施例提供一种技术用来去除发生在第一接收 路径之后的路径影响。在此，这种技术的一个实施例被称为双峰值检测方 法。这种双峰值检测方法的一个典型运算过程如图7所示。在图7所述的 例子里， 一个有多个路径的多路径信号被接收(如为便于描述考虑有两个 路径)。如图7的曲线图701所示，第一三角形CP相关性成分71对应第 一接收路径，而第二三角形CP相关性成分72对应第二接收路径。在这个 考虑的例子里，第二三角形CP相关性成分72的峰值75比第一三角形CP 相关性成分71的峰值74更大。但是，第一峰值74有不可忽略的功率，而且峰值74和75之间的延迟相对较大。因此，图7所述的例子就属于上述 图6的典型情况范围内，其中检测第一接收路径以便进行适当时间同步(如 避免ISI)变得更加重要。依照双峰值检测方法，首先进行普通的峰值检测(如以上图2-4 所述)，其中计算CP相关性曲线73的峰值以确定m、如典型曲线图701 所示。如以上图4所示，第一峰值检测检测到具有最大功率的路径，其可 能不是第一接收路径。实际上，在图7所述的例子里，CP相关性曲线73 的峰值111*对应与第二接收路径而不是第一接收路径关联的相关性成分的 峰值75，如曲线图701所示。然后，依照双峰值检测方法，产生一个补偿线性曲线，对应间 隔[m^Ng:m"内检测到的路径的三角形相关性成分的上升边。如图7的典 型曲线图702所示，为路径72的三角形相关性成分的上升边72A，产生一 个补偿线性曲线，路径72是间隔[m、Ng:m"内在第一峰值检测歩骤(如曲 线701所示)上检测到的。接着，依照双峰值检测方法，在[n^-Ng:m"间隔里的相关性输 出73减去产生的补偿曲线，在间隔[m^Ng:n^]上执行第二峰值检测而获得 m**。如图7的典型曲线图703所示，第二峰值m"对应与第一路径关联 的相关性成分71的峰值74。因此，尽管普通峰值检测的111*检测到图7所 述示例的第二路径，在双峰值检测方法里执行的第二步骤则产生双峰值检 测的111**，如期望的其检测到第一路径。图7的上述双峰值检测方法是相当强健的。双峰值检测方法相 比图5A-5D的上述最大斜率检测方法，对噪声不太敏感，从而对各种实际 应用更具吸引力。通常，相关性函数基本上碰到三种情形 情形l:单路径；
情形2:双路径，两个路径有[O:Ng]之间的任意延迟，且pl〉p2;和 情形3:双路径，两个路径pKp2，其还进一步分成两个子情形子情形A:两个路径有
之间的任意路径延迟；和
子情形B:两个路径有[Ng/2:Ng]之间的任意路径延迟。 每个上述情形和子情形将在以下考虑。图8显示一个描述情形1示例的曲 线图，即单路径情形。图9显示一个描述情形2示例的曲线图，即具有[O:NJ 之间任意延迟的多路径，且pl〉p2。图10A显示一个描述情形3示例的曲 线图，即子情形A。图10B显示一个描述情形3示例的曲线图，即子情形 B。这些附图将在以下进行讨论。应该注意到，在实际系统里，多路径情况通常相当复杂。在一 个特定系统里，可能任何数目的路径，具有任何可能的延迟扩展和功率分 配。但是，在此所述的某些实施例里，假设这些复杂的实际多路径情况可 被分类并被近似为三种情形(情形l、情形2、多达两个单路径的情形3， 用于分析)。例如，如图6的示例所述，在此提出的算法实施例里，图6A 和6B中的实际多路径情况实际上可被分类为情形1 (单路径)。结果，#i 设在某些实施例里，在系统里有至多两组多路径，且每组在算法里可被看 作一个单路径(因为每组的相关性曲线都非常类似于这个三角形，只要一
组内的路径足够相互靠近)。在一个真实系统里，可能很少出现这样的情况，其中假设的两 个单路径模型不太适合。例如，在一些情况下可能存在，三组多路径具有
大约相等的功率和足够大的延迟扩展。但是，提议的实施例解决方案足够 强健，理由如下，第一，假设的两个单路径模型不太适合的情况很少发生。 此外，这些情况可被检测而作为在提议算法里的三种情形之一，并以相应 的方式被处理而给出第一路径检测。即使在这些情况下不能提供准确的第 一路径，但也能使实际的第一路径在以下精密搜索模块的搜索范围内。计 算机模拟仿真可被用来测试所提议算法在这些较少情况下的性能表现。以下(参照图8-14)分析各种不同的典型情形和子情形，以描 述在不同情形下如何计算图7双峰值检测方法步骤2的补偿曲线。然后， 依照一个实施例，该方法被总结到一个通用公式内，其可以被普遍应用在 所有情形下以便在任何各种不同的情形/子情形里准确检测第一接收路径 (用于进行时间同歩)。即依照某些实施例导出一个通用公式，其可被普遍应用在可能碰到的所有不同情形和子情形。实时地可能不知道在基于OFDM的系统(如OFDM系统)的
接收端上已经接收了多少路径。因此，在任何特定环境里也不知道会碰到 哪一种上述情形/子情形。从而在第一种情形下(情形1)，假设仅接收到 一个路径。此情形的例子在图8的图形里进行描述。在图8里，显示有p。 和/V其为功率a和功率6。从以下等式可以导出p。和^值凡=^ )
和^=，(附*+|)。在此例子里，A是CP相关性输出三角形801的峰值。
尸6是在时间111* (在此时间上出现尸。)之后A^2上的(输出三角形801的) 相关值。应该记得7Vg是CP长度，结果，iVg等于单个相关性"三角形"输 出的一侧。例如，作为峰值检测(检测A)的结果，获得了峰值和相应时 间m* (在此时间上出现峰值)。 一旦确定了时间m4勺值，该算法观察到 在对应n^之后Ng/2的时间上的相关值，其产生A。在此例子里，/v2A=0。在情形2，假设有两个路径，这两个路径有[O:Ng]之间的任意延 迟，并且p^p2，其中pl是与第一路径关联的相关性三角形成分的峰值， 而p2是与第二路径关联的相关性三角形成分的峰值。此情形的例子是在图 9的图形里进行描述。在图9的例子里，有两个CP相关性三角形成分，901 和902，其分别与一个接收信号的第一路径和第二路径关联。pl是相关性 成分901的峰值，而p2是相关性成分902的峰值，如图9的图形所示。在 此例子里，第二路径的峰值小于第一路径，即pl〉p2。同样如图9的图形 所示，两个路径之间的延迟d是在[O:Ng]之间。即0<d<Ng。合成的CP相 关性输出，其由成分901和卯2合成，如相关性曲线903所示。如以上图 8所述的情形1，再次对相关性曲线903计算; 。和A。不同于以上图8所 述的情形1，在图9的情形2里，Ar2^<0。同样在图9的图形里显示有点 Px和Py，其将在以下进行讨论。在情形3，还是假设有两个路径，但在此例子里，pl<p2。即与 第二路径关联的相关性成分的峰值大于与第一路径关联的相关性成分的峰 值。基于在两个路径之间的延迟，情形3还被分成两个子情形。第一子情 形，子情形A，即两个路径有一个在[0:Ng/21之间的任意路径延迟。此情形3的例子，子情形A是在图IOA的图形里进行描述。在图10A的例子里， 有两个CP相关性三角形成分，1001和1002，其分别与一个接收信号的第 一路径和第二路径关联。pl是相关性成分1001的峰值，而p2是相关性成 分1002的峰值，如图10A的图形所示。在此例子里，第二路径的峰it大 于第一路径，即pKp2。同样如图IOA的图形所示，两个路径之间的延迟 d是在
之间，即0^i〈Ng/2。合成的CP相关性输出，其由成分1001 和1002合成，显示为相关性曲线1003。如以上图8-9所述的情形1和2， 再次对相关性曲线1003计算p。和外。在图10A的例子里，p。-2化X)。同 样图10A的图形显示有点ps,px和py，其将在以下进行描述。情形3的第二子情形，子情形B，其中两个路径有一个在 [Ng/2:Ng]之间的任意路径延迟。此情形3的例子，子情形B是在图10B的 图形里进行描述。在图10B的例子里，有两个CP相关性三角形成分，1011 和1012，其分别与一个接收信号的第一路径和第二路径关联。pl是相关性 成分1011的峰值，而p2是相关性成分1012的峰值，如图10B的图形所 示。在此例子里，第二路径的峰值大于第一路径，即pKp2。同样如图10B 的图形所示，在两个路径之间的延迟c/是在[Ng/2:Ng]之间，即Ng〉ANg/2。 合成的CP相关性输出，其由成分1011和1012合成，显示为相关性曲线 1013。如以上图8-9所述的情形1和2，再次对相关性曲线1013计算p。 和/v在图10A的例子里，；v2i^X)。同样在图10B的图形里显示有点ps, Px和Py，其将在以下进行描述。以上所述，可以根据Ar2p^0识别情形1的出现(图8)。即当 /V2化二0时，能够确定碰到情形l。可以根据Ar2^0识别情形2 (图9)。 即当Ar2^<0时，能够确定碰到情形2。可以根据Ar2A>0识别情形3 (图 10A和10B)。即当;v2i^0时，能够确定碰到情形3。图11和12分别显示情形1 (如以上图8所示)和情形2 (如 以上图9所示)的例子。图11再次显示了一个描述图8的CP相关性输出 三角形801的图形。如以上图8所示，再次显示有A和^。在应用图7的 双峰值方法时，第一峰值检测检测的路径(在图7的步骤1上检测到m*) 对应第一接收路径(其是图8和11例子里的唯一一个路径)。理论上，不需要第二峰值检测，但可以加入第二峰值检测而产生一个通用算法，如果 在情形误判的情况下，其也能提供正确结果，例如当在给定环境里不能确 认是否仅有单个路径时(从而属于图8和11的情形1的情况里)。依照某些实施例，设计一个补偿曲线(如图7的典型双峰值检 测方法的步骤2里计算的)，使得由第二峰值检测而检测的路径与情形1 的典型情况保持相同。即实施补偿曲线，使得当计算第二峰值检测时，再 次准确地检测第一和唯一路径，正如图8和11的情形1情况所检测的第一 峰值。在某些实施例里，使用增量因子Y用于偏差。在图11所述的例子里， Y等于l/8。在一个给定环境里，可以通过模拟仿真确定最优增量因子Y。 通常，Y是一个相对较小的值，比如说大约在1/4和1/32之间，但在某些 环境里可以有更大的增量因子数值。P,是指在时间点m^之前iVg时间量的 时间点上的相关值，即尸^cor(m、Ag。理论上讲，在情形1里尸,应该是0。 实际上，由于噪声，A是一个O附近的很小的值。A是在此典型实施例提 议算法里补偿曲线的一个终点。在此算法里，坐标点[Fmt&,尸0]用作为 线性补偿曲线的一个末端，而不是通用解决方案的[FmtA^,产A]，在此 将进一步讨论。应该理解户有两级含义。第一个是物理点本身。例如，P。 可以是指在时间标记(m*)上相关性曲线上的点。同时，尸。也表示物理点 的相关值。如图11的典型图形所示，补偿曲线1101被确定。在此例子里， 一个增量因子Y被用来确定补偿曲线1101。在所述例子里，三角形801的 上升边从点A延伸到点^。但是，如图所述，补偿曲线1101不是等同地 对应三角形801的上升边，而是从点外延伸到点^。在此例子里， 力=(1-"^。。因此，相关性输出801减去补偿曲线1101而产生第二相关
性输出曲线1102。从而，可以在产生的第二相关性输出曲线1102上第二 次执行峰值检测方法，以检测峰值1103。因为峰值1103是第二次峰值检 测的结果，其可被称为"双峰值"1103。第二相关性输出曲线1102的双峰 值1103再次准确地在时间111*上检测第一和唯一路径，如图11例子里检测 的值p。。
用于情形2 (图9)的双峰值检测方法的一个例子是在图12内 描述。而且，可以基于Ar2;^0识别情形2。图12还显示了与第一接收路 径关联的相关性成分901、与第二接收路径关联的相关性成分902、和图9 合成的CP相关性输出903。如以上图9所述，再次了显示户。和A。在应 用图7的双峰值方法时，由第一峰值检测(在图7的步骤1内检测m*) 检测到的路径对应第一接收路径。即由于在情形2下pl〉p2， CP相关性输 出903的峰值^在时间点!11*上检测到第一接收路径。因此，在此例子里， 理论上不需要第二峰值检测，但可以加入第二峰值检测，而产生一个通用 算法，如果在出现情形误判时也能提供正确的结果。依照某些实施例，设计一个补偿曲线(如在图7的典型双峰值 间检测方法的步骤2上计算出的)，使得由第二峰值检测而检测的路径与情 形2的典型情况保持相同。即施行补偿曲线，使得在计算第二峰值检测时， 再次准确地检测第一接收路径，恰如在图12的情形2的所述情况里准确检 测出的第一峰值p。。如以上图11所述，在某些实施例里，使用一个增量 因子Y来表示偏差。在图12的所述例子里，Y等于1/8，但也可能是一些 其它值。而且，通过诸如模拟仿真可以确定在特定环境里的最优增量因子 丫。如图12的典型图形所示，补偿曲线1201被确定。在此例子里， 一个增量因子Y被用来确定补偿曲线1201。在所述例子里，由相关性曲线 903的峰值j9。检测到的相关性成分901的上升边从点A延伸到点pl。但是， 如图所述，补偿曲线1201不是等同地对应检测到的三角形成分901的上升 边，相反是从点A延伸到点化。在此例子里，力=(1-"凡。因此，从检测 到的三角形成分901的上升边减去补偿曲线1201而产生第二相关性输出曲 线1202。所以，可以在产生的第二相关性输出曲线1202上第二次执行峰 值检测方法以检测峰值1203。由于峰值1203是第二次峰值检测的结果，其可以被称为"双峰值"1203。第二相关性输出曲线1202的双峰值1203 再次在时间01*上准确地检测第一接收路径，恰如在图12例子里检测到的 值A。如以上图9所述，可以使用仏和A.识别情形1 。例如，在^。-2^<0 的情况下，可以确定出现情形2。因此，无论是传统单峰值检测方法(用 来检测在峰值A上的m勺还是图12讨论的上述双峰值检测方法(用来检 测在第二峰值1203上的m*)都可以被采用。如图12的图形所示，A，^是第二路径的相关性曲线上的两个 点。在此例子里，确定这些点来协助导出尸。，A，尸,等之间的关系。对A 和尸2也是如此。例如，尸。=尸1+尸;》而&=尸1/2+&，因为i^2/^,户。〈/V关于图12内所述用来计算y的典型公式，其是线性补偿曲线 的数学表示式。线性曲线的起始点是坐标[^=1!1*-7^，;;=0]，而线性曲线的终 点是坐标[Fm、 j^P;]，使得线性曲线的梯度是P/7A^，而且曲线本身可表 示为,/yiV(x-(mtAy)。应该注意到，在Y轴上线性曲线的偏移不会影响第二峰值检测 的结果。所以，任何线性曲线"/V/WOc-(m^/g) + ^/ta，其中^/ta是任 何合适的数值，都可以被用作补偿曲线。在上述实施例的典型算法里，可 以选择^/M以便能够简单表示线性曲线公式。在图11和12的例子里，p,被看作是数值0。因此，在典型实 施例里，当凡-2ft《0时，A被看作是数值0。这样可以简化情形1和2的
一些计算。应用到情形3、子情形A (图10A)的双峰值检测方法的一个 例子将在图13内描述。而且，可以基于Ar2外X)识别情形3。如图10A 所示，图13再次显示了与第一接收路径关联的相关性成分1001、与第二 接收路径关联的相关性成分1001和合成的CP相关性输出1003的图形。 如以上图10A所示，再次显示了 p。和化。在应用图7的双峰值方法时，由第一峰值检测(在图7的步骤1上检测m*)检测的路径对应第二接收
路径。即由于在情形3里pKp2， CP相关性输出1003的峰值p。检测在时 间点111*上的第二接收路径，而不是检测第一接收路径。接着，产生补偿曲线(如在图7的典型双峰值检测方法的步骤 2上计算出的)，如以上图11和12所述，在某些实施例里，使用一个增量 因子Y来表示偏差。在图13的所述例子里，Y等于1/8，但也可以是一些 其它值。再次，通过诸如模拟仿真可以确定在一个给定环境里的最优增量 因子Y。如图13的典型图形所示，补偿曲线1301被确定。在此例子里， 描述了一个理想的补偿曲线1300。理想补偿曲线1300等同地对应与A检 测到的路径(如在此例子里是第二接收路径)相关联的三角形成分1002 的上升边。因此，理想补偿曲线1300将从在rr^之前A^的时间点上的A 值处绘制到时间点n^上的^。应该注意到，pa=p2+P;c。由于补偿曲线1301是一个线性曲线，所以它可以通过曲线上 的两个点确定。在第一峰值检测之后，补偿曲线的终点被认为是峰值点P。， 并仍然期望能找到补偿线性曲线的起始点。如上所述，起始点的x坐标可 被计算为m*-7Vg，所以要确定线性曲线起始点的y坐标。如图13所示， &=尸2+&。因此，如果计算出A的数值，就可以绘制线性曲线1300，其梯 度为/VA^，也正好是第二路径的相关性曲线的上升边的梯度。但是，不能 仅从已知的尸a，A，和A数值计算尸,。所以，依照一个实施例， 一些已知数 值取代A被用来绘制补偿曲线。例如，A是在时间mtiVg上的相关性值， 小于但类似于A。所以，在一个实施例里，A点被用作补偿曲线的起始点。 考虑到尸,和A之间的差异，终点可以从^被调整到」P/，其同样是一个很 小的值。此外，理论上能够导出A=/V2/V但是，实际上存在少量差 异。在情形3A里，同样使用A或(/V2/y的数值来绘制补偿曲线。在一 个实施例里，使用(/V2/V)以便与情形3B相容，这将在以下进行讨论。所以，在此例子里，如图13所示，y = 卞"-z,(工—附* , + (fa — 2尸6)。因此，检测到的三角形成分1002的上升边减去补偿曲线1301 产生第二相关性输出曲线1302。所以，可以在产生的第二相关性输出曲线 1302上第二次执行峰值检测方法以检测峰值1303。由于峰值1303是第二 峰值检测的结果，其可以被称为"双峰值"1303。第二相关性输出曲线1302 的双峰值1303正确地检测到第一接收路径，因为其与第一接收路径关联的 成分1001的峰值pl时间对齐。如上所述，在图13所述的情形3的子情形 A的数学实施与在情形1和情形2 (在图11禾n 12内)实施的上述双峰值 检测方法兼容。应用到(图10B的)情形3、子情形B的双峰值检测方法的一 个例子是在图14内描述。如图IOB所示，图14再次显示了与第一接收路 径关联的相关性成分1011、与第二接收路径关联的相关性成分1012和合 成的CP相关性输出1013的图形。如以上图10B所述，再次显示有p。和 外。当应用图7的双峰值方法时，由第一峰值检测而检测的路径(在图7 步骤1里检测m*)对应第二接收路径。即由于在情形3里pl<p2， CP相 关性输出1013的峰值仏检测在时间点111*上的第二接收路径，而不是检测 第一接收路径。接着，产生补偿曲线(如在图7的典型双峰值检测方法的步骤 2上计算出的)。如以上图11和12所示，在某些实施例里，使用一个增量 因子Y来描述偏差。在图14的所述例子里，y等于l/8，但也可以是一些 其它值。再次，诸如通过模拟仿真可以确定在给定环境下的最优增量因子如图14的典型图形所示，补偿曲线1401被确定。在此例子里， A等于P。-2^。所以，在情形3的子情形B上，补偿曲线1401被绘制成 为一条从时间点w* -&上的值& - 2外到时间点n^上的值A的直线，恰 如图13的上述情形的子情形A。在图14例子里所示的情形3的子情形B 里，使用^-2化产生理想的补偿曲线1401。但是，在上述图13的情形3的子情形A里，其产生一个近似的补偿曲线1301，而不是理想的补偿曲线
1300。这是情形3的两个子情形A和B之间的差异，并且也是使用增量因 子Y的原因。即增量因子Y是一些用来补偿子情形A的近似补偿曲线1301 的数值。在(图14的)情形3的子情形B里，实际上不需要增量因子Y。 但也可以实施在此例子里，以使检测第一接收路径的算法普遍适用(或兼 容)两种子情形A和B。在实际应用里，在给定情况下可能不知道是否碰 到情形3的子情形A或情形3的子情形B，因此要使检测第一接收路径的 算法普遍适用(或兼容)两种子情形A和B，以便确保不管碰到哪一种子 情形都能准确地检测到第一接收路径。因此，在此例子里，补偿曲线1401从时间点m* - &上的值 P。-2外延伸到在时间点111*上的值,再者，/v《-力a。所以，检测到
的三角形成分1012的上升边减去补偿曲线1401而产生第二相关性输出曲 线1402。所以，可以在产生的第二相关性输出曲线1402上第二次执行峰 值检测方法以检测峰值1403。由于峰值403是此第二峰值检测的结果，其 可以被称为"双峰值"1403。第二相关性输出曲线1402的双峰值1403正 确地检测第一接收路径，因为其与第一接收路径关联的成分1011的峰值 pl时间对齐。如上所述，图14所述情形3的子情形B的数学实施与情形 1和情形2 (在图11和12内)实施的上述双峰值检测方法兼容，并且与实 施到(图13的)情形3的子情形A的数学兼容。尽管为便于讨论在以上图7-14的许多例子里描述了两个路径， 但在某些实施例里，在这种多路径情况里可能出现任何数目的路径(两个 或多个)，上述双峰值检测方法可被容易地调配用来检测上述在这种多路径 OFDM通信里的一个先前(如第一接收)路径。在某些实施例里，基于;v2外X)可以检测上述情形3，且上述 双峰值检测方法可被应用到这种检测情形3。在某些实施例里，单峰值检 测方法可被应用到情形1和2 (如当凡-2/^^(3)。在其它实施例里，双峰 值检测方法可被应用到所有情形1-3。即，典型双峰值检测方法涉及的数 学兼容于所有情形1-3，在某些实施例里，可以使用一个通用算法来检测 接收到的OFDM通信里的一个先前(如第一接收)路径。
图15显示一个典型通用算法的运算过程，其可以被用来准确
地检测上述任何情形1-3下的第一接收路径。在运算模块1501，计算第一 峰值检测以确定n^。如图所示，在此例子里，m* = argmaX{C0*)}。因此， 附*等于相关性函数最大值。在运算模块1501，确定^和a。在此例子里， P。=CoK^)(即a等于在时间点附*上的相关性函数的值)，而
A =cor(w*+》)(即^等于在时间点附*之后7Vg/2上相关性函数的值)。在典型通用算法的运算模块1502上，p。和外被用来确定补偿 曲线。以下数学公式被应用在此例子里以便计算补偿曲线
/ = (1—"凡—max{0，(p。—2A)}(xi*+Ag
在运算模块1502里的上述数学公式可以被应用到任何上述情形1-3。在运 算模块1502的以上数学公式里，有一个0和p。 - 2外的比较。如果a -小于或者等于O，意味着将碰到情形1或情形2，在这个情况下，补偿曲线 从时间点/7^-iVg上的0值处被绘制到时间点n^上的值&。再者，在此例 子里，； /是(1 -力a。当a-2/^大于0时，意味着碰到情形3，在这个情 况下，补偿曲线从时间点- A^上的值p。 - 2;^被绘制到时间点柳*上的 值^。因此，应用在运算模块1502里的数学公式可以产生一个对所有三个 情形都适合的补偿曲线。接着，在运算模块1503，进行第二峰值检测以检测时间点m"。 第二峰值检测是在从第一相关性曲线减去模块1502上确定的补偿曲线而 产生的相关性曲线上进行。因此，在图15的例子里，以下数学算法被应用 在运算模块1503:
附** = argmax{cw(x) —/(x)}模拟仿真结果己经验证在任何上述情形1-3里检测第一接收路 径的上述双峰值方法是强健的和准确的。在获得的测试结果里，对单蜂巢配置的所有情况， 一次性失败概率小于1%。在一个SFN网络里，对短回 音路径，检测到的一次性失败概率大约是5-7%，而对长回音路径(路径延 迟大于CP)，检测到的一次性失败概率大约是15%。因此，上述双峰值检 测方法的一次性失败率小于被提议用来检测OFDM通信里先前路径的传 统方法。图16是显示一个实施双峰值检测方法实施例的典型系统1600 的模块图。如在基于OFDM的接收机里共同采用的，系统1600包括一个 模数转换器(ADC) 1601，其接收基于OFDM的通信并将其转换成一个数 字信号。如在某些基于OFDM的接收机里共同采用的，系统1600还包括 一个用来缓冲时域样点(iV+Ag的缓冲器1602、用来执行CP去除和FFT等 的处理逻辑1603、以及一个用来产生相关性曲线(基于CP相关性)的自 相关器1604。例如，自相关器1604产生如在图7曲线701里所述的典型 相关性曲线73。同样，包括一个缓冲器1605，被用来缓冲由自相关器1604产 生的相关性曲线。还包括一个峰值检测器1606，其运算以分析相关性曲线 并确定其峰值(; 。)和相应时间点，在以上例子里其被称为111*。还包括一 个补偿曲线产生器1607，其运行以以上详述的方式产生一个补偿曲线(如 图7曲线702上的补偿曲线72A)。如上所述，可以从自相关器1604产生 的相关性曲线减去产生的补偿曲线而产生第二相关性曲线，其可以被存储 到缓冲器1605，接着峰值检测器1606可以在第二相关性曲线上进行第二 峰值检测，如以上详述，以便能够检测接收的OFDM通信里的先前路径(如 第一接收路径)的时间点m^。如图16所示，可以采用一个状态机1608 来控制缓冲器1605、峰值检测器1606和补偿曲线产生器1607的操作，以 便能够执行在此所述的双峰值检测方法。作为双峰值检测方法的结果，确定时间信息(如与第一接收路 径关联的时间点m**)，使得处理逻辑1603能够为OFDM接收机依次去除 适当CP，以读取OFDM符号主体的正确部分用来执行FFT。缓冲器1602和1605可以是任何合适的数据存储媒介，用来存储数字数据，如随机存储器(RAM)、硬盘、光数据存储媒介、磁数据存 储媒介等。处理逻辑1603和/或状态机1608可以包括一个中央处理单元 (CPU)，其运行以读取和处理存储到缓冲器1602和1605的数据和软件代 码指令(存储到计算机可读媒介、如存储器、硬盘、光数据存储媒介、磁 数据存储媒介等)以便执行上述双峰值检测方法。在此所述的许多元素，当通过计算机可执行指令被实施时，实 际上是定义其运算的软件代码。例如，上述双峰值检测方法可以通过软件 代码实施，以进行上述数学运算。可执行指令或软件代码可以从计算机可 读媒介(如硬盘媒介、光媒介、EPROM、 EEPROM、磁带式媒介、盒式磁 带媒介、闪存、ROM、存储器棒等)获得。在某些实施例里，(如状态机 1608的)CPU可以执行本发明实施例的各种逻辑指令。例如，CPU可以 执行机器级指令，用来进行以上图15所述的典型运算过程的数学计算。图16的典型系统1600和/或上述双峰值检测方法的其它实施可 以被应用在任何基于OFDM的通信接收机设备上，如802.11设备、数字
电视设备等。虽然己经详细说明了本发明及其优越性，但应理解，在不脱离
所附权利要求定义的本发明的条件下可以做出各种改变，替换和变化。此 外，本申请的范围不限定到此处说明书中描述的处理方法，机器，制造，
物质构成，手段，方法和步骤等的特定实施例。从说明书可以容易理解， 可以利用实质上执行了与这里说明的相应实施例相同功能或实现了相同结 果的目前己有的或者将来会开发出的处理方法，机器，制造，物质构成， 手段，方法和步骤。因此，所附的权利要求书旨在包括这些处理方法，机 器，制造，物质构成，手段，方法或步骤。
权利要求
1.一种方法，包括在接收机上接收一个基于正交频分复用(OFDM)的通信；计算循环前缀(CP)相关性以确定接收到的OFDM通信的第一相关性曲线；在第一相关性曲线上执行第一峰值检测以确定时间点m*，在此时间点上峰值出现在第一相关性曲线上；通过在接收到的OFDM通信上出现的一个路径，产生一个补偿曲线，对应第一相关性曲线的成分，所述路径在所述时间点m*上有第一相关性曲线的峰值成分；使用所述补偿曲线来调整所述第一相关性曲线，以产生第二相关性曲线；和在第二相关性曲线上执行第二峰值检测以确定时间点m**，在此时间点上峰值出现在第二相关性曲线上，其中时间点m**对应接收到的OFDM通信里出现的一个期望的先前路径。
2. 根据权利要求1所述的方法，其中所述调整包括 从所述第一相关性曲线减去所述补偿曲线，而产生所述第二相关性曲线。
3. 根据权利要求1所述的方法，其中接收到的OFDM通信包括一个 多路径符号，且其中期望的先前路径包括多路径符号里的第一接收路径。
4. 根据权利要求1所述的方法，其中一个通用算法被用来确定多个不 同情况下的补偿曲线。
5. 根据权利要求4所述的方法，其中通用算法可用来准确检测以下任 何情况' —a)仅有单个路径的接收到的OFDM符号里的一个路径；b) 有两个路径的接收到的OFDM符号里的第一路径，其中两个路径 有[O:Ng]之间的任意延迟，并且与两个路径中的第一路径关联的峰值功率大 于与两个路径中的第二路径关联的峰值功率；c) 有两个路径的接收到的OFDM符号里的第一路径，其中与两个路 径中的第一路径关联的峰值功率小于与两个路径中的第二路径关联的峰值 功率，且其中两个路径在时间上间隔一个
之间的任意延迟；和d) 有两个路径的接收到的OFDM符号里的第一路径，其中与两个路 径中的第一路径关联的峰值功率小于与两个路径中的第二路径关联的峰值 功率，且其中两个路径在时间上间隔一个[Ng/2:Ng]之间的任意延迟。
6. 根据权利要求1所述的方法，其中补偿曲线计算如下 /CP (x) = (1 _ _腿{0， & 一 2 & " (x -附，)
7. 根据权利要求1所述的方法，还包括 确定^-2;7"0是否成立；和执行所述产生所述补偿曲线，使用所述补偿曲线来调整所述第一相关 性曲线，并在当;v2外X)时执行所述第二峰值检测。
8. 根据权利要求1所述的方法，还包括检测所述接收到的OFDM通信何时包括一个多路径符号，其有两个路 径，其中第一路径的峰值小于第二路径。
9. 根据权利要求8所述的方法，其中所述检测包括确定Ar2^X)是否 成立。
10. 根据权利要求8所述的方法，还包括执行所述产生所述补偿曲线， 使用所述补偿曲线来调整所述第一相关性曲线，当检测到所述接收到的OFDM通信包括一个多路径符号时执行所述第二峰值检测，其中多路径符 号有两个路径，第一路径的峰值小于第二路径。
11. 一种方法，包括在接收机上接收一个基于正交频分复用(OFDM)的通信；执行第一峰值检测以检测在接收到的OFDM通信里出现的一个最大 功率路径；和执行第二峰值检测以检测在接收到的OFDM通信里出现的一个先前 路径。
12. 根据权利要求11所述的方法，其中接收到的OFDM通信包括一 个多路径符号，其中先前路径是多路径符号里的第一接收路径。
13. 根据权利要求ll所述的方法，其中所述执行所述第一峰值检测包括计算循环前缀(CP)相关性以确定接收到的OFDM通信的第一相关 性曲线；禾口确定所述第一相关性曲线的一个峰值。
14. 根据权利要求13所述的方法，其中所述执行所述第二峰值检测包括产生一个补偿曲线；从所述第一相关性曲线减去所述补偿曲线以产生第二相关性曲线；和 确定所述第二相关性曲线的一个峰值。
15. 根据权利要求13所述的方法，还包括-确定第一时间点m、对应所述第一相关性曲线的确定峰值，其中第一 时间点111*对应所述最大功率路径。
16. 根据权利要求15所述的方法，其中所述执行所述第二峰值检测包括产生一个补偿曲线，对应所述最大功率路径的所述第一相关性曲线的 成分；从所述第一相关性曲线减去所述补偿曲线以产生第二相关性曲线；和确定所述第二相关性曲线的一个峰值。
17. 根据权利要求16所述的方法，还包括确定第二时间点01**，对应所述第二相关性曲线的确定峰值，其中第二时间点111**对应所述先前路径。
18. 根据权利要求ll所述的方法，还包括确定凡-2^^0是否成立；和仅当Ar2p6>0时执行所述第二峰值检测。
19. 根据权利要求18所述的方法，其中当a-2a《0吋，由所述第一 峰值检测检测的所述检测到的最大功率路径被确定为接收到的OFDM通 信里出现的一个期望的先前路径。
20. 根据权利要求ll所述的方法，其中所述第二峰值检测准确地检测 以下任何情形a) 仅有单个路径的接收到的OFDM符号里的一个路径；b) 有两个路径的接收到的OFDM符号里的第一路径，这两个路径有 [O:Ng]之间的任意延迟，且与两个路径中的第一路径关联的峰值功率大于与 两个路径中的第二路径关联的峰值功率；c) 有两个路径的接收到的OFDM符号里的第一路径，其中与两个路 径中的第一路径关联的峰值功率小于与两个路径中的第二路径关联的峰值 功率，且其中两个路径在时间上间隔一个
之间的任意延迟；禾口d) 有两个路径的接收到的OFDM符号里的第一路径，其中与两个路径中的第一路径关联的峰值功率小于与两个路径中的第二路径关联的峰值功率，且其中两个路径在时间上间隔一个[Ng/2:Ng]之间的任意延迟。
21. —种方法，包括在一个通信设备上接收一个基于正交频分复用(OFDM)的通信；利用一个双峰值检测算法，通过通信设备处理接收到的OFDM通信， 所述双峰值检测算法被设置以进行以下的计算a) 计算111*，w* = argmax{cw(x)}，其中111*是一个完整OFDM符号的一个起 始样点，计算Aj， i a=tw(w*)，计算外，A=c—m*+^)，其中A^是OFDM符号的一个循环前缀(CP)的长度；b) 计算补偿曲线其中y是增量因子，和C)计算!11**w * * = argmax(cor(x) -/(x)}xe[m*-iVg ，其中111**是对应接收到的OFDM通信里一个 期望的先前路径的时间点。
22. —个系统，包括接口，用来接收一个基于正交频分复用(OFDM)的通信； 自相关器，用来执行循环前缀(CP)相关性以确定接收到的OFDM通 信的第一相关性曲线；峰值检测器，用来检测一个峰值；和 补偿曲线产生器，用来产生一个补偿曲线；其中所述系统被设置以使用所述补偿曲线来调整所述第一相关性曲线 以产生第二相关性曲线，并在第二相关性曲线上执行第二峰值检测以确定 一个时间点，其对应接收到的OFDM通信里出现的一个期望的先前路径。
23. 根据权利要求22所述的系统，其中所述峰值检测器在第二相关性 曲线上执行所述第二峰值检测。
24. 根据权利要求22所述的系统，其中所述OFDM通信包括一个多 路径OFDM符号，并且其中所述期望的先前路径是多路径OFDM符号里 的第一接收路径。
全文摘要
本发明披露了用于正交频分复用(OFDM)通信时间同步的系统和方法。披露了一种基于循环前缀(CP)相关性的时间同步方法，用于检测OFDM通信的先前路径(如第一接收路径)。本系统和方法在OFDM系统里进行双峰值检测，以便可靠地检测在接收OFDM符号里的一个先前路径(如第一接收)用于时间同步。在双峰值检测方法里，第一峰值检测用来检测具有最大功率的路径，而第二峰值检测用来检测一个期望的先前(如第一接收)路径。一个补偿线性曲线被用来便于进行第二峰值检测。
文档编号H04L27/26GK101552764SQ20091013931
公开日2009年10月7日 申请日期2009年4月29日 优先权日2009年4月29日
发明者关文伟, 周一青, 涛 李, 潘振岗 申请人:香港应用科技研究院有限公司