[發明專利]多徑信道下的OFDM自適應同步方法無效
| 申請號: | 201110000557.1 | 申請日: | 2011-01-04 |
| 公開(公告)號: | CN102035790A | 公開(公告)日: | 2011-04-27 |
| 發明(設計)人: | 李明;陳健;何書朋;闊永紅 | 申請(專利權)人: | 西安電子科技大學 |
| 主分類號: | H04L27/26 | 分類號: | H04L27/26 |
| 代理公司: | 陜西電子工業專利中心 61205 | 代理人: | 王品華;朱紅星 |
| 地址: | 710071*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 信道 ofdm 自適應 同步 方法 | ||
技術領域
本發明屬于無線通信領域,特別是涉及正交頻分復用OFDM系統中進行快速并且準確同步的方法,用于解決傳統自適應同步方法追蹤慢,收斂不穩定,在多徑信道下性能差的問題。
背景技術
OFDM憑借其自身的優勢已經得到越來越廣泛的應用,并且將成為第三代移動通信3G中的主流技術。但同時它對同步誤差的敏感性也是不能忽視的,對時間和頻率的同步誤差將破壞子載波間的正交性,從而引入載波間干擾和符號間干擾,大大降低系統性能。
OFDM對同步誤差的敏感性使得許多文獻開始關注同步算法的研究,在OFDM同步算法中,最經典的是最大似然同步算法,參見文獻Jan-Jaap?van?de?Beek,Magnus?Sandell,and?Per?Ola?Borjesson.ML?Estimation?of?Time?and?Frequency?Offset?in?OFDM?Systems.IEEE?Transactions?on?Signal?Processing,1997,45(7):1800-1805,這種算法設計和實現都比較簡單,但是其計算復雜度較高,并且不適用于多徑信道。為了解決復雜度高的問題,有人提出了基于離散隨機逼近的自適應同步方法,參見文獻Vikram?Krishnamurthy,Chandranath?R.N.Athaudage,and?Dawei?Huang.Adaptive?OFDM?synchronization?algorithms?based?on?discrete?stochastic?approximation,IEEE?Transactions?on?Signal?Processing,2005,53(4):1561-1574,此方法復雜度很低,并且可以根據信道的變化自適應地進行追蹤,但是其變步長方法和定步長方法各具特點,如果單獨使用則無法滿足實際應用的要求,另外,它使用最大似然函數,同樣不適用于多徑信道。為了在多徑信道中進行同步,有作者提出了一個新的代價函數,并進行二維搜索,參見文獻Shaodan?Ma,Xinyue?Pan,Guang-Hua?Yang,and?Tung-Sang?Ng,Blind?Symbol?Synchronization?Based?on?Cyclic?Prefix?for?OFDM?Systems,IEEE?Transactions?on?Vehicular?Technology,2009,58(4):1746-1751,這種方法可以將載波間干擾和符號間干擾的影響排除在外,并同時估計出信道長度和時間延遲。雖然它的性能很好,但是復雜度卻比最大似然方法高出很多。
發明內容
本發明的目的在于針對上述已有技術的不足,提出一種多徑信道下的OFDM自適應同步方法,以減小計算復雜度,提高同步參數估計結果的準確性與穩定性。
實現上述目的技術方案是:設計適用于多徑信道的代價函數,并且將定步長方法和變步長方法進行結合,在新的代價函數的基礎上進行自適應搜索,并引入加速收斂的方法,具體步驟包括如下:
(1)對接收到的第一個OFDM符號,利用最大似然法選擇同步參數估計的初始點,即第一次迭代的參考點,將訪問概率向量、移動點數和步長因子初始化;
(2)將參考點和該參考點的兩個相鄰點代入代價函數g(θ),得到{|g(θm-n)|,|g(θm)|,|g(θm+n)|}三個值,并將三個值中最大值所對應的點作為下一次迭代的參考點,即朝著代價函數值最大的方向移動,其中θm表示第m個符號的參考點,n表示移動點數,代價函數g(θ)表示如下:
其中θ表示采樣點的序號,Ncp表示循環前綴中的樣點數目,i是一個臨時變量,L表示信道長度,即信道脈沖響應系數的個數,表示取整,向上取整或向下取整均可,r表示接收到的信號序列,r*表示對r取共軛,N表示子載波的數目;
(3)判斷步驟(2)的移動方向與上一次迭代的移動方向是否相同,如果相同,則移動點數加1,否則將移動點數初始化為1;
(4)判斷訪問概率向量α的峰值是否高于設定的門限值αgate=0.6,如果高于該門限值,則迭代處于收斂階段,用變步長方法更新訪問概率向量和步長因子,否則,迭代處于追蹤階段,用定步長方法更新訪問概率向量和步長因子;
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