[發(fā)明專利]基于粒子群優(yōu)化算法的OFDM符號定時(shí)和頻偏估計(jì)方法

有效

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• 申請日: 2013-03-25
• 公開（公告）號: CN103188198A
• 公開（公告）日: 2013-07-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 康桂華;康鴻博;孟景波
• 申請（專利權(quán)）人: 河海大學(xué)常州校區(qū)
• 主分類號: H04L27/26
• 分類號: H04L27/26
• 代理公司: 南京縱橫知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

1.一種基于粒子群優(yōu)化算法的OFDM符號定時(shí)和頻偏估計(jì)方法，其特征在于：包括基于PSO算法的OFDM符號定時(shí)和頻偏聯(lián)合估計(jì)方案設(shè)計(jì)和方案實(shí)現(xiàn)過程，其中，方案設(shè)計(jì)包括建立OFDM符號定時(shí)和頻偏聯(lián)合估計(jì)參量與PSO算法各參數(shù)之間相應(yīng)關(guān)系的步驟，方案實(shí)現(xiàn)包括完成OFDM符號定時(shí)和頻偏聯(lián)合最佳位置搜索任務(wù)的步驟。?

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于粒子群優(yōu)化算法的OFDM符號定時(shí)和頻偏估計(jì)方法，其特征在于，所述的方案設(shè)計(jì)包括以下步驟：?

A、按照OFDM符號同步和PSO算法要求，構(gòu)造用于基于PSO算法的OFDM符號同步的2維粒子，該粒子的分量包括OFDM符號定時(shí)估計(jì)位置和系統(tǒng)的頻率偏移估計(jì)值；依據(jù)OFDM符號同步的訓(xùn)練序列長度確定粒子群的規(guī)模大小；?

B、根據(jù)OFDM符號定時(shí)和頻偏聯(lián)合估計(jì)要求，構(gòu)造用于基于PSO算法的OFDM符號同步的迭代更新的2維粒子移動(dòng)速度失量，該2維失量的分量包括符號定時(shí)位置的移動(dòng)速度值和頻偏估計(jì)的移動(dòng)速度值；?

C、設(shè)計(jì)用于基于PSO算法的OFDM符號定時(shí)和頻偏聯(lián)合估計(jì)的適應(yīng)性函數(shù)；發(fā)送端采用CAZAC設(shè)計(jì)訓(xùn)練序列，接收端將接收到的訓(xùn)練序列與已知的訓(xùn)練序列的互相關(guān)函數(shù)作為OFDM符號定時(shí)和頻偏聯(lián)合估計(jì)的適應(yīng)性函數(shù)；在迭代過程中使適應(yīng)性函數(shù)的取值達(dá)到最大時(shí)粒子所處位置，即為該粒子的歷史最優(yōu)位置，在整個(gè)粒子群中使適應(yīng)性函數(shù)的取值達(dá)到最大時(shí)粒子所處位置，即為群體的歷史最優(yōu)位置，上述粒子個(gè)體和群體的歷史最優(yōu)位置皆為二維數(shù)值，每一個(gè)最優(yōu)位置包含OFDM符號定時(shí)最優(yōu)估計(jì)值和頻偏最優(yōu)估計(jì)值；?

D、基于PSO的OFDM符號定時(shí)和頻偏聯(lián)合估計(jì)算法經(jīng)過k次迭代后，從粒子群歷史最優(yōu)位置的2維變量中，可得到所需要的OFDM符號定時(shí)和頻偏的估計(jì)值。?

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于粒子群優(yōu)化算法的OFDM符號定時(shí)和頻偏估計(jì)方法，其特征在于，所述的方案實(shí)現(xiàn)過程包括以下步驟：?

E、設(shè)置基于PSO的OFDM符號定時(shí)和頻偏聯(lián)合估計(jì)算法的迭代次數(shù)和粒子群的規(guī)模，并對2維粒子的移動(dòng)速度和位置以及PSO算法中的基本參數(shù)進(jìn)行初始化；各粒子的OFDM符號定時(shí)初始位置及初始頻偏值均設(shè)置為隨機(jī)數(shù)；?

F、計(jì)算步驟C所設(shè)計(jì)的OFDM符號定時(shí)和頻偏聯(lián)合估計(jì)的適應(yīng)性函數(shù)的初始值，分別設(shè)置粒子個(gè)體和群體的最佳初始位置；?

G、執(zhí)行基于PSO的OFDM符號定時(shí)和頻偏聯(lián)合估計(jì)算法的搜索程序，更新粒子個(gè)體和群體的最佳位置，并利用PSO算法的基本公式更新粒子的移動(dòng)速度和位置；并計(jì)算?更新后每個(gè)粒子位置所對應(yīng)的適應(yīng)值，比較每個(gè)粒子的更新后和歷史最優(yōu)位置的適應(yīng)值大小，以及每個(gè)粒子更新后的適應(yīng)值和群體當(dāng)前全局最優(yōu)位置適應(yīng)值大小，選取適應(yīng)值達(dá)到最大時(shí)的位置分別更新粒子個(gè)體的最優(yōu)位置及群體的最優(yōu)位置；?

H、檢查迭代算法的終止條件：達(dá)到了最大迭代次數(shù)或者獲得了足夠好的適應(yīng)值，或者最優(yōu)解停滯不再變化，若上述條件滿足，則終止迭代。?

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于粒子群優(yōu)化算法的OFDM符號定時(shí)和頻偏估計(jì)方法，其特征在于：在步驟A中，設(shè)z_i為群體的第i個(gè)粒子，根據(jù)基于PSO算法和OFDM符號同步的要求，z_i應(yīng)為一個(gè)二維變量，包括符號定時(shí)估計(jì)值z_i1和頻偏估計(jì)值z_i2。?

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于粒子群優(yōu)化算法的OFDM符號定時(shí)和頻偏估計(jì)方法，其特征在于：在步驟B中，設(shè)v_i為包括OFDM符號定時(shí)估計(jì)值的移動(dòng)速度v_i1和頻偏估計(jì)值的移動(dòng)速度v_i2的二維變量。?

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于粒子群優(yōu)化算法的OFDM符號定時(shí)和頻偏估計(jì)方法，其特征在于：在步驟C中，發(fā)送端采用CAZAC設(shè)計(jì)訓(xùn)練序列x(n)，N為訓(xùn)練序列長度?

接收到的訓(xùn)練序列為r(n)，μ為OFDM符號的定時(shí)初始位置的估計(jì)值，ε為頻偏估計(jì)值，基于PSO的OFDM同步算法的適應(yīng)性函數(shù)為：?