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      基于IEEE 802.16d的物理層仿真及幀同步算法研究

      2012-06-25 03:31:20趙曉燕崔麗珍
      電視技術(shù) 2012年3期
      關(guān)鍵詞:端系統(tǒng)物理層導(dǎo)頻

      趙曉燕,崔麗珍

      (內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院,內(nèi)蒙古 包頭 014010)

      由于WiMAX能在一點(diǎn)對多點(diǎn)的視距(LOS)環(huán)境或非視距(NLOS)環(huán)境下,提供長距離、高速率的數(shù)據(jù)傳輸,同時(shí)還具有一定范圍內(nèi)的移動(dòng)性,并且在部署、配置、安全性、QoS、長距離覆蓋等方面的優(yōu)勢也很突出,因而成為下一代寬帶無線接入主流技術(shù)之一[1]。而實(shí)現(xiàn)這一切的關(guān)鍵在于WiMAX物理層采用了OFDM/OFDMA技術(shù)[2]。該技術(shù)具有頻帶利用率高、抗多徑衰落等優(yōu)點(diǎn),但較之單載波技術(shù),OFDM對同步誤差更為敏感。一旦失步,引起的符號間干擾(ISI)和子載波間干擾(ICI)將大大削弱OFDM的優(yōu)點(diǎn)[3-4],所以同步對OFDM的實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要。而在幀同步、采樣頻率同步和載波同步這3種同步中,幀同步,即符號同步最為重要。因?yàn)橐坏┓柾讲粶?zhǔn)確,其他兩種同步以及信道估計(jì)將無從談起。

      基于導(dǎo)頻符號,也稱訓(xùn)練符號的幀同步一直是OFDM技術(shù)研究的熱點(diǎn),目前為止有很多關(guān)于這方面的研究文獻(xiàn)[5-11]。其中,最流行的 S&C 算法[6]是通過對訓(xùn)練符號的兩個(gè)相同部分的相關(guān)峰值的搜索來完成符號定時(shí),該算法雖然復(fù)雜度較低,但定時(shí)度量出現(xiàn)平頂,造成嚴(yán)重的定時(shí)模糊。Minn[7]則通過對包括4段重復(fù)部分的訓(xùn)練符號兩兩求相關(guān),雖然該方法的定時(shí)度量產(chǎn)生了較為尖銳的峰值,但同時(shí)也出現(xiàn)了一些旁瓣,而且在衰落信道中定時(shí)度量峰值變得不再明顯。對此,Park[8]提出增大相鄰定時(shí)度量間的差別來降低符號定時(shí)的不確定性,但該算法在低信噪比或多徑衰落的信道環(huán)境下,定時(shí)度量會(huì)出現(xiàn)子峰,造成符號定時(shí)困難。Ren[9]通過對PN序列加權(quán)后的訓(xùn)練符號進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算來進(jìn)行符號定時(shí),該算法雖然通過加權(quán)以實(shí)現(xiàn)加擾從而增大定時(shí)度量相鄰值的區(qū)別,但同時(shí)也降低了相關(guān)項(xiàng)的相似度,所以同樣也會(huì)面臨Park算法遇到的問題。Filippi[10]通過在時(shí)域利用頻域?qū)ьl,在完成DFT之前獲得粗信道估計(jì)并以此來定位DFT窗,即OFDM符號的起始位置。Ruan[11]提出構(gòu)建一系列組件定時(shí)度量,訓(xùn)練符號中每對高度相關(guān)的重復(fù)段對應(yīng)一個(gè)定時(shí)度量組件,然后將其進(jìn)行線性組合,通過在正確的檢測性能條件下使錯(cuò)誤報(bào)警概率最小來進(jìn)行符號定時(shí)。以上2種算法從定時(shí)準(zhǔn)確度和算法復(fù)雜度上都不及Park算法。

      本文基于IEEE 802.16d下行鏈路的幀結(jié)構(gòu)對現(xiàn)存的幀同步算法進(jìn)行了改進(jìn),先通過粗同步來確定OFDM符號可能的起始位置,然后利用細(xì)同步再找到準(zhǔn)確位置。除此之外,為了便于WiMAX,即IEEE802.16d/e,兩種標(biāo)準(zhǔn)下的信道均衡、同步算法的研究與應(yīng)用,文中還對WiMAX物理層的端對端系統(tǒng)進(jìn)行了Simulink建模。

      1 IEEE802.16d物理層端對端系統(tǒng)建模

      1.1 下行鏈路導(dǎo)頻符號幀結(jié)構(gòu)

      IEEE802.16d協(xié)議定義了2個(gè)導(dǎo)頻符號,一個(gè)是長導(dǎo)頻符號[2],另一個(gè)是短導(dǎo)頻符號。在下行鏈路物理層協(xié)議數(shù)據(jù)單元(PDU)中的導(dǎo)頻符號由2個(gè)連續(xù)的OFDM符號組成。導(dǎo)頻符號的結(jié)構(gòu)被用于OFDM幀同步,長導(dǎo)頻符號的時(shí)域結(jié)構(gòu)如圖1所示。循環(huán)前綴(CP)的長度為Ng,OFDM符號的長度為T。第1個(gè)OFDM符號只使用序號是4的整數(shù)倍的子載波。所以第1個(gè)OFDM符號的時(shí)域波形由4個(gè)重復(fù)的包含64個(gè)樣值的段落組成,如[N/4 N/4 N/4 N/4],前面加有一個(gè)前綴 CP。第2個(gè)OFDM符號只用偶數(shù)子載波,結(jié)果產(chǎn)生的時(shí)域結(jié)構(gòu)由2個(gè)重復(fù)的包含128個(gè)樣值的段落組成,如[N/2 N/2],前面也加有一個(gè)前綴CP。

      圖1 IEEE802.16d長導(dǎo)頻符號結(jié)構(gòu)

      1.2 IEEE802.16d物理層模型

      WiMAX物理層研究非常重要,但根據(jù)WiMAX標(biāo)準(zhǔn)[12]所規(guī)定的有限測試向量來對系統(tǒng)進(jìn)行測試和研究很不方便,對此,本文利用Matlab中的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真工具Simulink按照IEEE802.16d物理層標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建了一個(gè)完整的端對端系統(tǒng)模型[13-14],如圖2所示。系統(tǒng)發(fā)射機(jī)主要實(shí)現(xiàn)對原始數(shù)據(jù)的加擾,信道編碼、交織、子數(shù)據(jù)符號映射和OFDM符號的形成,這里加擾解擾、RS編解碼、交織和解交織以及OFDM發(fā)射與接收都采用子系統(tǒng)的方式實(shí)現(xiàn),如圖3所示。由于發(fā)端功能與收端相反,建?;疽恢?,這里不再贅述。

      圖4為OFDM符號形成的子系統(tǒng)模型圖,主要是通過矩陣連接模塊Matrix Concatenate和IFFT模塊將子信道上的導(dǎo)頻符號與數(shù)據(jù)符號連接在一起形成信道里傳輸?shù)腜DU單元。具體的講,子系統(tǒng)中第1個(gè)N/4長的PN序列通過IFFT變換,產(chǎn)生長導(dǎo)頻符中的第1個(gè)OFDM符號的一個(gè)副本。同理,由第2個(gè)N/2長的PN序列生成長導(dǎo)頻符號的第2個(gè)OFDM符號的一個(gè)副本。然后,按照IEEE802.16d下行鏈路幀結(jié)構(gòu),把上述2個(gè)副本分別復(fù)制4次和2次來生成長導(dǎo)頻符號中的第1個(gè)和第2個(gè)OFDM符號。最后,模塊Matrix Concatenate將長導(dǎo)頻符號與數(shù)據(jù)連接起來構(gòu)成PDU單元。圖5為OFDM接收子系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖,為了在Simulink模型中便于算法的調(diào)試與實(shí)現(xiàn),這里通過嵌入式Matlab function模塊將符號同步算法嵌入到端對端系統(tǒng)中。由于本文只研究同步參數(shù)的捕獲,而不涉及同步參數(shù)的跟蹤,故模型未涉及閉環(huán)結(jié)構(gòu)。

      2 幀同步算法

      雖然Park算法通過降低訓(xùn)練符號副本的相關(guān)性來產(chǎn)生脈沖型定時(shí)度量曲線,但在低信噪比或多徑衰落信道環(huán)境下,這種訓(xùn)練符號前后兩部分的相關(guān)性會(huì)急劇惡化,定時(shí)度量值會(huì)產(chǎn)生較大的子峰值,甚至可能會(huì)超過主峰值。而S&C雖然有定時(shí)平頂,但在惡劣的信道條件下,訓(xùn)練符號的前后兩個(gè)副本的相關(guān)性較Park算法穩(wěn)定,因而此時(shí)的估計(jì)性能卻好于Park算法。通過以上的分析,新算法充分利用IEEE 802.16d下行鏈路的幀結(jié)構(gòu)特點(diǎn),通過粗同步和細(xì)同步來完成符號定時(shí)。在粗同步過程中通過用長導(dǎo)頻符號中的第1個(gè)OFDM符號與收端穩(wěn)定的已知訓(xùn)練序列進(jìn)行互相關(guān)來確定OFDM的可能起始位置。隨后在細(xì)同步過程中,將S&C算法應(yīng)用于長導(dǎo)頻符號的第2個(gè)OFDM符號,進(jìn)一步確定OFDM符號的真正起點(diǎn)。這樣S&C算法所具有的相關(guān)穩(wěn)定性就可確保提出的幀同步算法在惡劣信道條件下的準(zhǔn)確性。該幀同步算法為

      式中:d是相關(guān)窗中的第1個(gè)樣值對應(yīng)的時(shí)間序號,即假設(shè)的FFT窗的起始位置。觀察窗口長為N,N/4是長導(dǎo)頻符號中第1個(gè)OFDM符號的相關(guān)窗的長度,第2個(gè)OFDM符號的相關(guān)窗的長度則為N/2。r(k)為接收到的信號;y(k)代表收端已知的訓(xùn)練序列;M1(d),M2(d)分別是長導(dǎo)頻符號中的第1個(gè)和第2個(gè)OFDM符號相關(guān)運(yùn)算的歸一化值,即粗同步與細(xì)同步各自對應(yīng)的的定時(shí)度量。

      在長為N/4的相關(guān)窗口內(nèi),由于長導(dǎo)頻符號中的第1個(gè)OFDM符號具有4段重復(fù)部分,隨著相關(guān)窗口的移動(dòng),即d的取值的改變,位于每個(gè)重復(fù)段的開頭都會(huì)產(chǎn)生1個(gè)峰值,最終P1(d)將出現(xiàn)4個(gè)峰值,這意味著OFDM符號起始位置的可能位置。為了進(jìn)一步確定準(zhǔn)確位置,對長導(dǎo)頻符號中的第1個(gè)OFDM符號的前后2部分求相關(guān),即P2(d),來縮小OFDM符號起始位置可能出現(xiàn)的位置。這里不再采用S&C算法,而是對其進(jìn)行了改進(jìn),如P2(d)。通過采用重疊相關(guān)窗,同時(shí)提前相關(guān)運(yùn)算的起點(diǎn),從而產(chǎn)生較之S&C算法更為尖銳的定時(shí)度量脈沖,進(jìn)一步縮小符號定時(shí)的范圍。最后將2次相關(guān)產(chǎn)生的定時(shí)度量相乘,即M(d),處于M2(d)峰值范圍內(nèi)的M1(d)尖峰被保留下來。由于M2(d)峰值范圍只位于OFDM符號起始位置的左右,所以M1(d)中只有位于第1段重復(fù)部分開頭的尖峰被保留了下來,而該處正是真正的OFDM符號起始位置,故當(dāng)M(d)達(dá)到最大值時(shí)所對應(yīng)的d便是符號定時(shí)的準(zhǔn)確估計(jì)值θ^。

      3 幀同步算法仿真分析

      該幀同步算法的性能通過完整的端對端系統(tǒng)模型來分析,該模型由Matlab中的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真工具Simulink來實(shí)現(xiàn),其中仿真參數(shù)完全按照IEEE802.16d物理層標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置。2種情況被考慮,分別是沒有噪聲干擾和有多徑衰落干擾。圖6顯示了在2種情況下,3種符號同步算法的定時(shí)度量比較。

      圖6 兩種信道條件下定時(shí)度量比較

      圖6a給出了在無噪聲干擾時(shí)(或較高SNR)3種符號同步算法的定時(shí)度量比較??梢钥闯?,新算法和Park算法在準(zhǔn)確的OFDM符號起始位置處都出現(xiàn)了像沖激一樣的尖峰,但新算法沒有像Park算法那樣在主峰兩側(cè)出現(xiàn)次峰,這表明提出的算法可以實(shí)現(xiàn)比Park算法更準(zhǔn)確的定時(shí)估計(jì)。

      圖6b是3種符號同步算法在多徑衰落信道環(huán)境(或較低SNR)下定時(shí)度量比較。可以看出,S&C算法的定時(shí)平頂已不存在。Park算法雖然有尖峰,但位于正確OFDM符號定時(shí)位置處的尖峰已被許多次峰淹沒,并且S&C算法和Park算法的定時(shí)度量曲線幾乎都變成了噪聲。相比之下,新算法雖然也出現(xiàn)一些次峰,但正確OFDM符號起始位置處的峰值卻很突出,這說明提出的幀同步算法較之其他兩種經(jīng)典算法而言,對多徑衰落環(huán)境有更好的適應(yīng)性。

      4 結(jié)論

      為了便于對WiMAX物理層進(jìn)行研究,文中首先按照IEEE802.16d標(biāo)準(zhǔn)利用Simulink搭建一個(gè)完整的端對端系統(tǒng)模型。隨后基于IEEE 802.16d下行鏈路幀結(jié)構(gòu),對S&C算法進(jìn)行了改進(jìn),通過先粗同步再細(xì)同步的方式來完成對FFT窗的起始位置的估計(jì)。仿真結(jié)果表明,新算法避免了S&C算法的定時(shí)平頂,并且在惡劣信道條件下算法的定時(shí)度量仍能保持脈沖型峰值,從而克服了Park算法定時(shí)不準(zhǔn)確的問題。

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