[發明專利]基于粒子群優化算法的OFDM符號定時和頻偏估計方法

有效

• 申請號: 201310096162.5
• 申請日: 2013-03-25
• 公開（公告）號: CN103188198A
• 公開（公告）日: 2013-07-03
• 發明（設計）人: 康桂華;康鴻博;孟景波
• 申請（專利權）人: 河海大學常州校區
• 主分類號: H04L27/26
• 分類號: H04L27/26
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

技術領域

本發明涉及一種基于PSO算法的OFDM符號定時和頻偏聯合估計方法，屬于無線移動通信技術領域。?

背景技術

粒子群優化（PSO）算法，是近年來發展起來的一種基于群智能方法的演化（EA）計算技術。最早是在1995年由Eberhart和Kennedy兩人提出，其基本思想是受鳥類群體捕食行為建模方法及其仿真研究結果的啟發。與遺傳算法相似，它也是從隨機解出發，通過多次迭代尋找問題的最優解，通過適應度來評價解的品質。但是其規則相對遺傳算法更為簡單，沒有遺傳算法的“變異”和“交叉”操作，只是通過粒子在解空間追隨當前搜索到的最優解來尋找全局最優，簡單、易實現，且沒有多個需要不斷調整的參數，精度高、收斂快，已廣泛應用于神經網絡訓練、模糊系統控制、函數優化以及其他遺傳算法的應用領域。?

正交頻分復用(OFDM)是用于無線通信系統中的一種多載波傳輸技術，它具有抗多徑干擾、抗突發噪聲和有效地克服頻率選擇衰落等優點，已在無線局域網(WLAN)、后3G移動通信LTE(長期演進)、數字音頻廣播(DAB)和數字視頻廣播(DVB)等許多領域得到了廣泛應用。?

OFDM的基本原理是將傳輸頻帶劃分成若干正交的子信道（子載波），使串行高速數據流變換成多個并行的低速數據流在各個子載波上并行傳輸，提高了系統的頻譜利用率，同時增強了對抗多徑干擾的能力。但OFDM系統也存在著一些明顯的缺點，如對符號定時誤差和頻率偏移十分敏感，定時誤差會引起信號在頻域內的相位旋轉。頻率偏移會破壞子載波之間的正交性，造成系統性能的嚴重下降，因此時間和頻率的精確同步對OFDM系統十分重要。OFDM同步算法一般可分為時域同步和頻域同步兩部分。?

時域同步主要是估計OFDM符號的定時位置。符號定時是指單個OFDM符號起始和結束的精確時刻。符號定時偏差將影響接收端FFT窗口取值的有效范圍。雖然在該窗口取值的有效范圍內，符號定時偏差只會引起接收信號的相位旋轉，不會破壞子載波的正交性，但會降低抗多經效應的容限。該容限將直接影響到OFDM系統的傳輸性能。當符號定時位于OFDM符號的第一個樣值時，OFDM的接收機可以達到多徑容限的最大值。當FFT?窗口取值超過其有效范圍時，符號定時偏差將會導致嚴重的符號間干擾。?

頻域同步需要估計OFDM的頻率偏移量，從而消除子載波間干擾。OFDM系統中的頻率偏移主要由多普勒效應和本地振蕩器的不穩定引起。通常將頻偏估計分為相對于子載波間隔的整數倍頻偏和小數倍頻偏來估計，整數倍的頻偏只造成子載波的循環移位，小數倍頻偏將破壞子載波間的正交性。根據DFT性質，頻域的頻率偏移對應于時域的循環移位，因此整數倍頻偏估計結果會對定時估計的結果造成一定的影響，因此，一般精確的定時估計要在整數倍頻偏估計后才能確定。?

目前OFDM的同步算法一般可分為兩大類：一類是基于輔助數據，主要包括利用導頻和利用循環前綴（CP）方法，這類同步算法的性能較好，但會造成一定程度的帶寬和功率損失。另一類是無需輔助數據，如盲同步等，盲同步雖然簡單、易實現，但它的同步范圍較小。?

利用導頻的同步算法，計算復雜度相對較低，同步精度高，實用性較強。由于導頻符號通常是額外插入的數據，也稱訓練序列，會降低系統的傳輸效率。Schmidl算法是經典的基于訓練序列的同步算法，它主要利用兩個訓練序列完成同步，先用前一個序列實現符號定時估計與小數倍頻偏估計，再根據前后兩個序列的關系實現整數倍的頻偏估計，頻偏估計范圍較大，用時較長。為此Seo對Schmidl算法進行了改進，仍采用兩個訓練序列，但對每個訓練序列的子載波采用差分相位調制，利用相鄰子載波上相位差進行整數倍頻偏估計，從而無需進行頻帶搜索，降低了計算復雜度，且性能與Schmidl算法相當。針對Schmidl算法中符號定時估計函數存在“高原效應”，嚴重影響定時同步精度問題，Minn算法進行了進一步改進，通過使用優化的PN序列，并重新設計訓練序列結構，使符號定時估計函數峰值較為尖銳，提高了符號定時估計精度。Ren算法利用恒包絡零自相關（CAZAC）函數構建訓練序列，利用CAZAC序列良好的自相關特性實現OFDM系統同步，符號定時同步函數值峰值尖銳，且旁瓣基本為零，在頻偏較小的系統中，算法性能優良。?