[發明專利]一種基于索引調制的5G波形系統同步方法有效
| 申請號: | 201910979062.4 | 申請日: | 2019-10-15 |
| 公開(公告)號: | CN110636024B | 公開(公告)日: | 2022-10-11 |
| 發明(設計)人: | 馮興樂;王孟婕;李亮;朱文霞;劉敏靜 | 申請(專利權)人: | 長安大學;西安圖訊信息科技有限公司 |
| 主分類號: | H04L27/26 | 分類號: | H04L27/26 |
| 代理公司: | 西安通大專利代理有限責任公司 61200 | 代理人: | 高博 |
| 地址: | 710064*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 索引 調制 波形 系統 同步 方法 | ||
本發明公開了一種基于索引調制的5G波形系統同步方法,將基于索引調制的濾波器正交頻分復用系統系統的發送端并行數據分為索引比特數據和星座調制數據,在接收端進行子帶匹配濾波處理、去循環前綴、傅里葉變換之后,檢測激活子載波位置,估計出索引比特,并解調出星座符號信息;建立基于偽隨機序列與Zadoff?Chu序列的訓練序列,基于導頻的數據輔助型方法進行定時與頻偏估計;完成定時估計,進行小數倍頻偏估計,利用激活子載波與靜默子載波的功率差異進行整數倍頻偏估計,根據定時估計信息確定接收端傅里葉變換起始窗口,并根據估計頻偏值確定接收端解調載波頻率,完成系統同步。本發明在不降低傳輸效率的前提下,有效降低頻偏對系統性能的影響。
技術領域
本發明屬于5G移動通信技術領域,具體涉及一種基于索引調制的5G波形系統同步方法。
背景技術
正交頻分復用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplex-ing)技術憑借其實現簡單、抗多徑衰落能力強、抗碼間干擾能力強等諸多優點,在4G長期演進(LTE,Long Term Evolution)系統中得到廣泛應用,但其參數配置固定的特點限制了它在下一代移動通信系統中的應用。在5G萬物互聯時代,為了更大化地利用現有頻譜資源,需要引入更加靈活參數配置的波形以滿足增強型移動帶寬、超高可靠低延時通信以及機器類通信三大業務場景。
現有定時與頻偏估計同步方法均只考慮如何有效的完成定時與頻偏估計,未考慮如何能有效降低頻偏對系統性能的影響。對于經典OFDM定時同步方法,如SC方法、Minn方法、Park方法,雖然定時度量函數曲線逐步得到改進,但仍未從根本上消除影響定時估計精度的副峰;其次,SC方法、Jian方法等在進行頻偏估計時均未考慮濾波器問題,其估計性能在OFDM系統中不斷改善,將上述方法直接應用于基于索引調制的濾波器正交頻分復用(F-OFDM-IM,Filtered Orthogonal Frequency Division Multiplexing Based on IndexModulation)系統,其估計性能仍然不理想。這是由于在F-OFDM-IM系統中,由于濾波器的存在,使得訓練序列的自相關性降低,此時若僅采用一個OFDM符號的自相關性進行估計,必然會造成估計性能的大幅降低,且一個OFDM訓練符號無法同時兼顧定時與頻偏的精確估計;現有Liang方法是基于濾波器正交頻分復用(F-OFDM,Filtered Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing)系統提出,該方法訓練符號由三個OFDM符號產生,雖然可以獲得較好的定時精度,但其造成的頻譜資源浪費不容忽略,且其小數倍頻偏估計范圍較小,無法完成小數倍頻偏的完整估計,從而對后續整數倍頻偏估計產生影響。最后,上述方法均只在高斯白噪聲信道下才具有較好的性能,而在多徑信道下,未考慮多徑效應引起的符號間干擾問題,導致估計性能大幅下降。
發明內容
本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術中的不足,提供一種基于索引調制的5G波形系統同步方法,首先在濾波器頻分復用技術(F-OFDM)的基礎上提出基于索引調制的濾波器頻分復用(F-OFDM-IM)技術,利用索引調制的思想及優點,在不影響傳輸效率的前提下,降低了頻偏對系統性能的影響,然后,對F-OFDM-IM系統完成定時頻偏估計,進一步降低定時偏移與頻率偏移對系統的影響,提高系統性能。
本發明采用以下技術方案:
一種基于索引調制的5G波形系統同步方法,包括以下步驟:
S1、將基于索引調制的濾波器正交頻分復用F-OFDM-IM系統的發送端并行數據分為索引比特數據和星座比特數據,星座比特數據經調制后映射到索引比特數據選取的激活子載波上,得到子載波映射數據,將子載波映射數據進行逆傅里葉變換、加循環前綴和子帶濾波后完成發送;在接收端依次進行子帶匹配濾波處理、去循環前綴、傅里葉變換操作之后,檢測激活子載波位置,估計出索引比特,并解調出星座符號信息;
S2、建立基于偽隨機序列與Zadoff-Chu序列的訓練序列,基于導頻的數據輔助型方法進行定時與頻偏估計;
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