一種基于單訓練符號的OFDM聯合同步新算法

0引言

正交頻分復用(OFDM)是一種多載波調制方式，其基本思想是把高速率的信源信息流通過串并變換后，變換成N路低速率的并行數據流，然后將這N路數據流分別調制到N個相互正交的子載波上并行傳輸的技術。由于OFDM具有抗多徑衰落和頻率選擇性衰落的能力，同時又能提高系統的頻譜利用率等，因此OFDM系統特別適用于多徑無線信道環境下高速率數據的傳輸。但是與單載波系統相比，OFDM系統對同步的要求更加嚴格，對同步誤差更為敏感，如果同步不準確，會直接影響到子載波間的正交性，造成子載波間干擾(ICI)和符號間干擾(ISI)，嚴重影響OFDM系統的性能。OFDM的同步算法一直是學者們研究的熱點，本文通過對經典的SchmidlCox時頻聯合同步算法進行研究，提出了一種改進算法，即基于單訓練符號的OFDM聯合同步算法。通過軟件仿真，得出新的聯合同步算法具有更好的同步精度的結論。

1 SchmidlCox時頻聯合同步算法

Schmidl及Cox提出了一種基于訓練符號的時頻聯合同步算法，在這種同步算法中，訓練序列選取兩個OFDM符號，第一個符號用于符號定時同步以及小數倍頻偏的估計；第二個符號用于整數倍頻偏的估計。圖1顯示的是SchmidlCox算法的訓練序列結構示意圖。



圖1中，訓練序列第一個符號在時域中由前后相同的兩部分組成，第二個訓練符號偶數倍子載波上面調制的數據與第一個符號的相應位置的數據具有一種差分關系，整數倍頻偏的估計正是利用這種關系來完成的。

由于訓練序列中第一個符號的前半部分和后半部分完全相同，所以載波頻率偏差對信號造成的影響只是相位偏轉。如果前半部分的數據取共軛后，與后半部分的數據對應(間隔T／2)相乘，信道的影響就可以消除了，只會存在φ=πT△f的相位差。在訓練符號的起始部分，每一對對應的數據相乘，都會近似存在這個相位，所以求和后這種相位差會累積起來，達到較大的幅度。

SchmidlCox算法使用的定時函數可以表示為：



由于M(d)的輸出中存在一個“平臺”區域，而且這個區域并不精確，因此定時函數的相關峰分布在某個區域范圍內。圖2給出了高斯信道下M(d)的輸出波形。其中，SNR=15 dB，信息數據為4個OFDM符號，每個OFDM符號長度為1 024，循環前綴長度為128，訓練序列插入位置位于信息序列的正中間。可見，訓練序列區域M(d)的輸出幅度明顯高于其他信息數據區域，符號定時的完成正是利用了這一特點。

2時頻聯合新算法

訓練符號的結構直接關系到算法的性能，在SchmidlCox算法訓練序列結構的基礎上對其進行一定修改，新的訓練符號結構如圖3所示。圖4顯示了這種改造的具體過程。