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基于循環(huán)前綴ML估計的同步分析及FPGA實(shí)現

作者:重慶郵電大學(xué)通信學(xué)院 重慶重郵信科公司 孫霞 盧彬 時(shí)間:2008-09-10 來(lái)源:中電網(wǎng) 收藏

  引言

本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/87897.htm

  正交頻分復用(OrthogonalFrequency Division Multiplexing,)技術(shù)已經(jīng)成為第四代移動(dòng)通信研究的熱點(diǎn),同時(shí),同步又是的關(guān)鍵技術(shù),研究OFDM同步技術(shù)的目的就是為了防止碼間干擾和載波干擾。當前OFDM同步的算法是根據OFDM原理提出的基于數據符號方法,它的優(yōu)點(diǎn)是捕獲快、精度高,適合分組數據通信,具體的實(shí)現是在分組數據包的包頭加一個(gè)專(zhuān)門(mén)用來(lái)做定時(shí)、頻偏的OFDM塊?;跀祿柕乃惴ㄓ挚梢苑譃閮深?lèi):基于訓練符號(導頻碼)的方法和基于循環(huán)前綴(CP)的方法。其中基于循環(huán)前綴的方法是在OFDM符號中插入保護間隔,保護間隔取符號尾部最后若干個(gè)樣點(diǎn)的復制,當其中的任何一個(gè)位于保護間隔內時(shí),另-個(gè)與它相同,兩者的相關(guān)性較強;當不在保護間隔內時(shí),這兩個(gè)樣點(diǎn)是獨立的。利用保護間隔的這些特性可以完成OFDM系統中符號定時(shí)偏差和載波頻偏估計。

  基于循環(huán)前綴的同步算法

  本文要討論的基于ML(最大似然估計)時(shí)頻同步算法是vande Beek等人提出來(lái)的,這是一個(gè)利用CP所攜帶的信息完成定時(shí)同步和載波同步的最大似然估計算法。它利用OFDM系統循環(huán)冗佘擴展的循環(huán)前綴攜帶的信息進(jìn)行同步估計,避免了基于導頻碼的同步估計帶來(lái)的頻率和功率資源的浪費。

  如圖1所示,假設觀(guān)察接收信號r(n)的連續2N+NCP個(gè)樣值。在這些樣值中必然包含了一個(gè)長(cháng)為N+NCP的OFDM符號。由于無(wú)法知道符號的開(kāi)始位置,只能將其設為變量。定義兩個(gè)索引集合(Indexsets):

  其中,I表示的是OFDM符號最后NCP個(gè)樣值,I′表示的是循環(huán)前綴的樣值。將觀(guān)察區間內的2N+NCP個(gè)樣值作為一個(gè)集合,可表示為:


 
  由于循環(huán)前綴是OFDM符號后一段的復制,所以集合和集合中的元素是相同的。


  式(4)中同時(shí)使用了一維和二維概率密度函數。其中乘積項是對所有2N+NCP點(diǎn)求乘積,所以與符號起點(diǎn)εt兀關(guān),如果假設信息是獨立同分布的,即r(n)的實(shí)部和虛部是互相獨立的,則也與εf無(wú)關(guān),所以可以忽略。據此式(4)可以被化簡(jiǎn)為:

 
  根據集合I的范圍,式(5)也可以寫(xiě)作:

 
  通過(guò)一系列代數運算之后,可被簡(jiǎn)化為:

 
  其中∠表示取復數的角度,且:

 
  r(n)和r(n+N)的相關(guān)系數的幅度用ρ表示。

  對于頻偏εf而言,要使式(6)最大,即使余弦項達到最大值1,即:
 

  其中k為整數。由于余弦函數有周期性,所以根據k的不同會(huì )得到很多個(gè)最大值。如果考慮|εf|<0.5,則k=0。這樣就得到εf的極大似然估計值:

 
  要估計出頻偏就必須對符號精確定時(shí)。由此繼續簡(jiǎn)化可得到:

 
  由于式(11)只與時(shí)偏有關(guān),所以可以得到的極大似然估計值為:

  圖2顯示了極大似然估計算法的方框圖。它增加了能量部分,能量部分是通過(guò)極大似然準則推導出來(lái)的,能量部分的引入彌補了單純利用循環(huán)前綴相關(guān)性算法的缺點(diǎn),使得定時(shí)更準確。

  算法的實(shí)現

  圖3所示是同步算法實(shí)現框圖,設計采用512抽樣點(diǎn),最大保護間隔按照NCP=512×1/4=128計算。工作過(guò)程大致如下:

  512位復數數據通過(guò)寫(xiě)地址存儲到延時(shí)寄存器,存滿(mǎn)以后通過(guò)讀地址讀出前128位復數,同時(shí)和后面的直接輸入128位數據送到后級模塊,兩路數據分別做共軛乘。延時(shí)寄存器模塊可用一個(gè)512×16的雙端口 RAM,RAM的讀寫(xiě)地址分別為128位計數器和512位計數器。共軛乘后的復數數據流送給兩路移動(dòng)求和模塊,求功率后的值送給一路移動(dòng)求和模塊??刂破鲗奂悠髑辶?,同時(shí)控制RAM的讀寫(xiě)和使能信號的產(chǎn)生。累加器采用16位二進(jìn)制數累加,兩路16位的數據移動(dòng)求和之后去求符號平均,然后再和另一路移動(dòng)求和的結果運算歸一化,求相關(guān)峰最人值,若出現相關(guān)峰的最大值,就表明同步的到來(lái),這時(shí)標記該數據的地址,然后讓控制器發(fā)出標志位置高指令,通知從該數據開(kāi)始就可以進(jìn)行FFT解調處理。如果沒(méi)有相關(guān)峰最大值的出現,系統再循環(huán)讀出后128位地址數據,重復前面的運算,直到找到最大相關(guān)峰。

  在求歸一化相關(guān)峰最大位置模塊中,先求出平均移動(dòng)和的實(shí)虛部絕對值之和,再除以功率,得歸一化相關(guān)值。南于歸一化值為小數,故需給結果乘以一因子,這里取2。由于ML同步脈沖是在最大值后持續ML窗寬時(shí)間輸出,這期間最大值對應的相關(guān)和實(shí)、虛部保持不變,故求頻偏模塊可順序計算,只須用ML同步脈沖將求頻偏模塊輸出的頻偏鎖定輸出。

  經(jīng)過(guò)QuartusII 5.0工具的設計、編譯、綜合等一系列步驟,基于PN序列同步系統融合成一個(gè)整體模塊,如圖4所示。仿真結果如圖5所示。

  結語(yǔ)

  上述實(shí)現的是基于數據符號的OFDM系統同步算法,采用Altera公司的芯片EPlS25102015進(jìn)行試驗仿真,該芯片有25660個(gè)邏輯單元,1944576個(gè)存儲模塊單元,80個(gè)模塊單元,707個(gè)輸出引腳。

  基于循環(huán)前綴的同步算法占用芯片資源適中,但是占用了27%的芯片引腳,另外,時(shí)鐘頻率也較低,設計電路較難,但是它達到更高的同步精度還要結合其他同步方式,它也可以應用于無(wú)線(xiàn)信道通信中。綜合算法設計占用芯片資源以及相關(guān)情況的分析,算法在FPGA中的實(shí)現是可行且可靠的,充分發(fā)揮了FPGA芯片集成密度大、速度快、功耗低、通用性好、適應性強和重復編程的特點(diǎn)。通常,可編程邏輯芯片都能提供人容量的邏輯和存儲單元,因此,芯片預留資源都是有富余的,信號處理的實(shí)時(shí)性和可靠性是關(guān)注的重點(diǎn),當然成本也是考慮的一個(gè)因素,與此同時(shí),也要考慮電路的設計復雜程度,因為它會(huì )影響數據處理的速度。



關(guān)鍵詞: OFDM FPGA DSP I/O

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