非合作通信中OFDM系统的载波频率偏移盲估计方法_刘明骞_李兵兵_黄少东
一种新的OFDM系统载波频偏估计算法

一种新的OFDM系统载波频偏估计算法
胡蕾;杨铁军
【期刊名称】《微电子学》
【年(卷),期】2010()1
【摘要】在正交频分复用(OFDM)系统中,频率偏移会破坏子载波间的正交性,降低整个系统的性能。
在研究传统频偏估计算法的基础上,利用简单的实数训练序列,进行OFDM系统的载波频偏估计,只需要一个训练序列,就可以有效地在时域内同时对小数倍和整数倍的频率偏移进行估计。
仿真结果表明,基于实数训练序列的载波频偏估计算法不仅方法简单,易于实现,而且可提高频偏估计精度。
【总页数】4页(P94-97)
【关键词】正交频分复用;频偏估计;训练序列
【作者】胡蕾;杨铁军
【作者单位】河南工业大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.一种OFDM定时同步与载波频偏估计算法 [J], 黄慧;程鹏;张朝阳;仇佩亮
2.一种OFDM剩余载波频偏估计算法的FPGA实现 [J], 张航
3.一种新的OFDM系统载波频偏盲估计算法 [J], 韩冲;廉保旺;任璐
4.一种新的OFDM载波频偏盲估计方法 [J], 诸文;仇润鹤
5.一种基于PN序列的上行多用户OFDM系统载波频偏估计算法 [J], 任术波;郭俊奇;吴建军;项海格
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基于载波频偏盲补偿的MIMO OFDM系统同步算法

摘 要 : 出了基于载波频偏 盲补偿 的 MI O O D 系统 同步算法 : 给 M FM 首先 , 将接收到 的序 列进行载 波频偏 盲补偿 ; 然后 , 进行粗 时 间 同步 和 载 波 频偏 估 计 ; 最后 , 用 估 计 出 的载 波 频 偏 进 行 载 波 频偏 补 偿 , 用 经过 载 波 频偏 补 偿 后 的 序 列 进行 符 号 定 时 同步 。 应 利 该 算法最 大限度地抑 制了载波频偏对符号定时同步的影响 。仿真试验证 明 , 该算法有着 良好 的性 能。
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b i d c mp n a inTh y c r n z t n i c o l h d s q e t l y l o e s t . e s n h o iai s c mp i e e u n i l b CF b i d o e s t n, o re t y c rn z t n, O n o o a s ay O l c mp n a i c a s i n o me s n h o i i CF ao
LI u G o—do ng, FA N Ya ng—y W A NG Yan u, -we M I O OFDM s s e s c on z to al ihm s as d o n. M y t m yn hr i a i n gort b e n b i c lnd om pe n—
LI Gu — o g . AN Ya g u , ANG Ya we o d n F n —y W n- n
பைடு நூலகம்
1 北工 业大 学 电子 信 息 学 院 , 安 7 07 . 西 西 10 2
2 兴通讯股份有限公司 移动研究所 西安分部 , 冲 西安 7 0 6 10 5
1Elc r n c n o mai n . e to i I f r to Col g No we tr Poy e h c l le e,  ̄h se n lt c nia Un v st Xi a 71 07 Ch n ieriy, ’ n 0 2, i a 2. ’ Re e c I tt i o Xian s arh nsi on f ZTE Co p at ut r or i Xi a 71 06 Ch n on, ’ n 0 5. i a E- al lg o on 9 m i:i u d g 8@ 1 3.on 6 c i
一种改进的OFDM/OQAM系统频偏与信道估计算法

一种改进的OFDM/OQAM系统频偏与信道估计算法张大炜;李悦【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2015(000)012【摘要】Compared with OFDM techniques,the OFDM/OQAM system is designed according to the orthogonality conditions in real number field.Although the system spectrum efficiency is improved,the performance of synchronization and channel estimation is susceptible to the imaginary interference, degrading the system performance. Aiming at this problem, a joint carrier frequency offset (CFO)and multi⁃path channel parameter estimation algorithm is introduced.Based on the known preamble symbols at the frame head, the maximum likelihood( ML) estimation of channel impulse response and the carrier frequency offset are derived by simplifying the likelihood function.The performance of the algorithm is verified by the Monte Carlo simulations.%与OFDM系统相比,在OFDM/OQAM系统中,通过实数域的正交设计,虽然会提高系统的频谱效率,但同步精度与信道估计性能极易受到虚部干扰的影响,恶化系统性能。
一种新的MIMO-OFDM系统的盲信道估计算法

一种新的MIMO-OFDM系统的盲信道估计算法
陈永红
【期刊名称】《广东通信技术》
【年(卷),期】2009(29)4
【摘要】深入分析了基于二阶统计特性的子空间盲信道估计算法,在分析得出MIMO-OFDM系统中的子空间盲信道估计方法不能用在发射天线数大于接收天线数这种情况下,引出了基于非冗余线性预编码的子空间盲估计算法.仿真结果表明,只要P的取值合适,该算法就会有着很好的估计性能,并且通过分析发现,该算法的计算复杂度较小.
【总页数】5页(P74-78)
【作者】陈永红
【作者单位】紫琅职业技术学院电子信息工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.MIMO-OFDM系统中一种改进的盲信道估计算法 [J], 李国民;刘鑫;康晓非;廖桂生
2.一种有效的MIMO-OFDM系统盲信道估计算法 [J], 侯永民;戎蒙恬
3.MIMO-OFDM一种有效的盲信道估计算法 [J], 肖蕾蕾;卓东风;倪红艳
4.一种新的MIMO-OFDM系统信道估计算法 [J], 韩旭;李一兵;叶方
5.一种新的MIMO-OFDM系统自适应快时变信道估计算法* [J], 龚汉东; 王瑞春
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认知无线电中OFDM信号信噪比盲估计

关键词 :认知无线 电;正交频分复用 ;参数估计 ;信道阶数 ; 自相关 函数 中图分类号 :T 1 . N9 1 7 文献标识码 :A 文章编号 :10 .3 X(0 11-0 80 0 04 6 2 1 )10 7 .7
t e r n ed t itra w ihwa e f ne- mb l nefrn e( I. e o dy tes n l v rg o e a od t miet aa nev hc s eo t s e h l r f i r y o itr e c I ) S c n l, g a a e a e w r s e S h i p w
P orm) 2 0 C 3 0 0 )Ke rjc o hn s nsyo d ct n(0 1 3; h ain c n eadT cn lg jr rga (0 9 B 2 4 4; yPoet f i eMii r f uai 17 0 )T eN t a Si c n eh oo yMao C e t E o ol e S eic rjc f hn 2 0Z 0 070 4; h 1 rjc (0 0 8 p cf oet ia(0 9 X 3 0 —o )T e11 oetB 8 3 ) iP oC P
r a i un ton eltonf c i
收稿 日期:2 1-83 ;修 回 E期:2 1- 1 9 0 10 .O t 0 11- 0 基 金 项 目:国家 自然科 学基金资助项 目 (0 7 18 6 12 5 ) 67 2 3 , 100 7 ;国家高技术研 究发展计划 (“ 6 ”计划 )基金 资助项 目 83 (0 7 0Z 8 );国家重点基础研究发展计划 (“ 7 ”计划)基金资助项 目 (0 9 B 2 4 4 20 AA 1 2 8 93 2 0C 3 00 );教育部科学技术研究重点基 金资助项 目(0 13 ; 170 ) 国家科技重大专项基金资助项 目(0 9 x 3o.0 ) 高等学校学科创新引智计划基金资助项 目 ( 0 08 2 0z o 070 4 ; B 83 )
非合作通信中OFDM系统的载波频率偏移盲估计方法

非合作通信中OFDM系统的载波频率偏移盲估计方法作者:天天论文网日期:2015-12-31 11:55:12 点击:0摘要:针对非合作通信系统中多径信道下OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统载波频率偏移估计性能不佳的问题,本文提出了一种OFDM 系统载波频率偏移盲估计的新方法。
该方法首先提出了基于OFDM 系统子载波间幅度差值的估计代价函数,然后推导出了基于相邻子载波间幅值乘积的代价函数,最后对代价函数进行近似变换并通过多项式内插方法对从而实现了载波频率偏移的估计。
仿真结果表明,在多径信道条件下,本文方法不但具有良好的估计性能而且计算复杂度较低。
关键词:正交频分复用;载波频率偏移;盲估计;多项式内插;多径信道正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)为代表的多载波技术已应用于通信对抗、频谱监测等非合作通信领域中。
OFDM 的子载波间需要保持正交,对载波频率偏移(Carrier FrequencyOffset, CFO)比单载波更加敏感[1]。
但是,由于收发两端晶振的误差以及多普勒频移等因素使会导致系统产生载波频率偏移,使得OFDM系统各子载波的正交性遭到破坏,会引起载波间干扰(inter-carrier interference,ICI),从而导致系统的性能恶化。
因此,在OFDM 系统接收端必须对载波频率偏移进行估计,以消除其对系统性能带来的影响。
在非合作通信中,由于接收端未知发送端的信息,无法利用导频或训练符号等辅助数据[2-3]来估计CFO,只能采用非辅助数据的盲估计方法对CFO 进行估计。
近年来,一些学者对CFO 的盲估计方法展开了研究,这些估计方法具有带宽利用率高,信号不容易被截获等优点。
文献[4-5]提出了一种基于频域上功率差值函数的CFO 盲估计方法,但该方法计算复杂度高并存在较高的误差平台;文献[6]利用符号间的功率差值来估计OFDM系统的CFO,但是该方法在时变衰落信道中估计性能较差;文献[7]提出了一种基于相邻符号相同位置处的幅度乘积来的CFO 盲估计方法,但是该方法采用了较多的符号数且在时变衰落信道中性能不佳;文献[8]提出了一种自适应的功率差值函数对OFDM 系统的载波频率偏移进行盲估计,但是该方法在衰落信道中估计性能较差且计算复杂度较高。
使用PRONY方法的OFDM频偏估计

使用PRONY方法的OFDM频偏估计
吴杰;李建东
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2004(025)011
【摘要】对OFDM频偏的盲估计算法进行了研究,采用PRONY方法,利用对OFDM码元的过取样来构成估计所需的空间.着重对多径环境下的性能进行了仿真,证明该方法在多普勒频移下有较好的性能,并进一步分析了估计性能与过采样倍数的关系.
【总页数】5页(P107-111)
【作者】吴杰;李建东
【作者单位】西安电子科技大学ISN国家重点实验室,信息科学研究所宽带无线通信实验室,陕西,西安,710071;西安电子科技大学ISN国家重点实验室,信息科学研究所宽带无线通信实验室,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN919.3
【相关文献】
1.一种频域OFDM系统载波频偏估计方法 [J], 刘月欣;费聚锋;
2.一种频域OFDM系统载波频偏估计方法 [J], 刘月欣;费聚锋
3.非合作通信中OFDM系统的载频偏移盲估计方法 [J], 刘明骞;李兵兵;黄少东
4.单通道记录信号的OFDM系统频偏估计新方法 [J], 程贵宾;陈朝阳
5.EMD算法应用于OFDM系统频偏估计的新方法 [J], 苏亮;陈朝阳
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多径信道下OFDM信号子载波的调制方式识别新方法

多径信道下OFDM信号子载波的调制方式识别新方法刘明骞;李兵兵;赵雷【摘要】In view of modulation identification of subcaniers of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signals with a pilot in a multipath channel is a difficult problem in the non-cooperation communications system, a novel method for recognition of the subcarriers modulation of OFDM signals is proposed. The method firstly removes the null carrier signals of the OFDM using the combination characteristic of fourth-order and second order cumulants, and then filters out the pure pilot subcarrier signals and some of the modulated subcarrier signals with a pilot by the combination feature of fourth-order and sixth-order cumulants. Finally, it recognizes the modulated subcarrier signals which are less affected by pilots with the improved subtractive cluster method. Simulation results show that the proposed method has robust recognition performance in the multipath channel.%针对非合作通信系统中,多径信道下含有导频的正交频分复用(OFDM)信号子载波调制方式难识别的问题,提出了一种OFDM信号子载波调制方式识别的新方法.该方法首先运用4阶与2阶累积量的组合特征,去除OFDM 子载波信号中的空载波信号,然后利用4阶累积量和6阶累积量的组合特征,滤除纯导频子载波信号和部分混有导频的调制子载波信号,最后基于改进的减法聚类方法,对提取出来的受导频影响较小的调制子载波信号进行调制方式识别.实验仿真结果表明,该方法在多径信道条件下具有稳健的识别性能.【期刊名称】《西安电子科技大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2011(038)005【总页数】7页(P20-26)【关键词】调制识别;OFDM信号;高阶累积量;减法聚类【作者】刘明骞;李兵兵;赵雷【作者单位】西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN911.7正交频分复用(OFDM)技术因其良好的抗频率选择性衰落特性,在众多领域得到广泛应用,已成为未来第4代移动通信系统的关键传输技术.OFDM信号是一种多载波调制信号,不同子载波上的调制方式可能相同或不同.因此,在非合作通信系统中,要实现OFDM信号的解调,除了对其时频参数和定时同步进行估计外,还必须知道OFDM 信号每个子载波的调制方式[1].笔者主要研究多径信道条件下,含有导频的OFDM 信号的子载波调制方式识别.目前,OFDM信号调制识别方法的研究已取得大量的成果,但大部分的识别方法主要集中于单载波与多载波的识别,而对于OFDM信号子载波调制方式的识别方法较少.针对OFDM信号子载波调制方式的识别,Reddy等提出了基于Kullbacke Leibler 距离的统计盲检测方法[2],该方法利用最小化错误概率分布函数的K-L距离来得到传输信噪比,从而确定出信号的调制方式,由于该方法需要已知调制信号的概率分布的均值,故实现起来比较困难;Yucek提出了一种次优的最大似然比方法[3],该方法是在加性高斯白噪声信道下对子载波进行识别的,没有考虑到多径衰落信道对该方法所带来的影响;文献[4-6]是基于高阶累积量的子载波的调制方式识别,该方法利用8阶等高阶累积量的组合和均衡处理等方法,其复杂度较高且识别率较低;文献[7]提出了利用星座点的统计特性和OFDM系统的等效标量模型盲估计方法,该方法识别率较低.除上述的不足之外,现有的OFDM信号子载波调制方式的识别方法都没有将导频子载波信号考虑在内.针对以上这些问题,笔者提出一种新的多径信道下OFDM信号子载波调制识别方法.该方法首先利用高阶累积量从OFDM信号的子载波信号中提取出导频影响较小的子载波信号,然后利用通过增加终止门限,将靠近已判聚类中心的密度指标较大的点滤去的改进减法聚类方法,对该子载波信号进行调制方式的识别.仿真结果表明,在多径信道条件下,该方法在14dB时,64QAM的识别率为97%,QPSK和16QAM的识别率均达到100%.可见,该方法在多径信道下是有效可行的.针对多径信道下的OFDM信号子载波调制方式的识别问题,采用如图1所示的OFDM信号基带分析模型[8].在OFDM系统的发射端,对输入数据流进行编码、交织、串并变换之后,根据信道信息选择合适的调制方式对子载波进行调制映射,然后,对调制后的数据进行快速傅里叶反变换(IFFT),最后插入保护间隔,即可得到OFDM 基带信号.在OFDM系统的接收端,首先移除保护间隔,然后对有用数据进行快速傅里叶变换(FFT)得到各个子载波信号,最后对子载波信号进行调制识别,并将参数估计的信息传递给子载波解调映射模块,进行解调,即可完成数据的传输过程.通常多径信道模型可建模为FIR模型,其冲击响应可以表示为其中,FIR信道模型的阶数为L;αl是滤波器抽头系数,是服从均值为0、方差为的高斯分布的独立同分布随机变量;信道噪声为零均值加性复高斯白噪声,方差为2σ2.这里,假设接收到的OFDM信号已经实现了载波同步和定时同步,OFDM信号插入的保护间隔保持了子载波之间的正交性,也消除了符号间的码间干扰.假定信道为慢衰落信道,并认为信道在一次突发中保持恒定,因此,多径信道可等效为一组并行的带有平坦瑞利衰减的高斯信道[8],如图2所示.每一个子信道上的衰减系数~hi为其中,N为子载波数;hi为衰减系数的模值;θi为衰减系数的相角.由图2可知,OFDM 系统各子信道的接收信号可以表示为其中,yi(n)表示第i个子信道上接收到的子载波信号;xi(n)表示第i个子信道上的发射信号;hiexp(jθi)为第i个子信道的衰减因子,hi服从瑞利分布,θi在[0,2π]上服从均匀分布;ni(n)表示第i个子信道上均值为0、方差为的加性高斯白噪声.图2等效模型的证明:如图3所示,在忽略噪声情况下,主径在去循环前缀后做FFT 变换得到的信号为α0x,而对于第l条径,在去循环前缀后,由于时延l的存在,使得接收信号相对于主径发生了循环移位(图3中阴影部分),移位了l个采样点,则做FFT 变换之后得到的信号为αiexp(-j2πklN)x.通过以上分析,则接收端第i条子信道上得到的信号为而对于每条子信道,i是确定的,则是确定的.对于第i条子信道,令,则由上面推导可知,是确定的,又因为αl是服从均值为0、方差为的高斯分布的独立同分布随机变量,则ui和vi也是服从均值为0的高斯分布的随机变量,因此,是服从瑞利分布的随机变量,θi=argtan(viui)在[0,2π]上服从均匀分布的随机变量.所以,对于OFDM信号通过多径信道后,其子信道可以等效为如图2所示的一组并行的带有平坦瑞利衰减的高斯信道,故笔者在该信道模型下对OFDM信号的子载波进行识别.2.1 多径信道下接收信号的高阶累积量对于一个具有零均值的平稳复随机过程为序列的p+q阶混合矩,则本文中用到的2阶到6阶累积量可以由下面的式子得到:由高阶累积量的性质[9]可以得到:两个统计独立的随机过程之和的累积量等于各个随机过程累积量之和.所以,如果一个非高斯信号在与之独立的加性高斯白噪声中被观测的话,由于高斯信号三阶以上累积量为零,那么,观测信号的高阶累计量等于原非高斯信号的高阶累积量.因此,子载波信号通过等效的子信道后,得到的信号的累积量为:对于空载波信号,由于它无传输数据,而高斯信号的3阶以上高阶累积量为零,所以,接收到的空载波信号的Cy,42等于零,非空子载波信号的Cy,42不等于零,并考虑计算的复杂度,故用特征量进行设置门限F1,去除子载波信号中的空载波信号.去除空载波信号以后,剩下的子载波信号均为非零信号.令和,并将式(10)~(12)代入,得由上式可知,特征量Fy2和Fy3分别与理论值是相同的,即这两个特征量消除了信号通过等效子信道后引入的幅度衰减、相位旋转和高斯噪声的影响.并且对于纯调制信号,这两个特征量的理论值均为0,对于纯导频信号,这两个特征量的理论值都不为0.在加入导频后,调制信号的特征量会有所增加,故用特征量设置门限F2和F3,去除子载波信号中的纯导频信号以及部分含有导频的调制信号.表1给出了理想信道下不同类型子载波特征量Fx1、Fx2和Fx3的理论值,为了确定门限值,导频所取的皆为3种子载波调制方式的OFDM信号导频的理论值中的最小值.由于在实际计算时,有噪声的存在,Fx1要受到噪声的影响,则Fx1实际值为其中,SNR的盲估计利用参考文献[10]的方法,如果SNR从10 dB增加到 20 dB,则由式(15)可得 Fy1从 10Fx111增加到100Fx1101.而Fx2和Fx3由理论分析可得,不受噪声的影响.所以,门限F1、F2和F3分别为根据表1,可得到本文识别中的门限值分别为:F1=0.28,F2=0.50,F3=1.21.门限的选择基于以下思想得出:如果是两个区域之间寻找门限,则用它们的边缘值的均值作为门限是最优的;如果是一个点与一个区域之间寻找门限,则用这个点与这个区域的边缘值的均值作为门限是最优的.2.2 多径信道下子载波星座图的聚类及判决减法聚类是由Chiu提出的一种对尖峰聚类的改进算法,用样本点来代替尖峰聚类中的网格交叉点作为聚类的候选中心,计算每个样本点的山峰函数值,然后通过削去山峰函数来选择聚类中心[11].笔者改进的减法聚类算法:设n维空间的数据为{x1,x2,…,xn},不失一般性,假设数据点都已归一化到一个超立方体内.将每个数据点都作为聚类中心的候选者,则数据点xi处的密度指标定义为其中,半径ra是一个正数,定义了该点的一个邻域.从式(18)可以看出,半径ra以外的数据点对该点的密度指标贡献很小.所以,如果数据点xi周围有多个邻近的数据点,则xi具有高密度值;否则,密度值较小.首先,根据式(18)计算每个数据点的密度指标,从中选择具有最高密度指标的数据点作为第1个聚类中心,令xc1为选中的点,Dc1为其密度指标.那么每个数据点xi的密度指标可用式(19)修正.其中,常数rb定义了一个密度指标显著减小的邻域.通常rb大于ra,以避免出现相距很近的聚类中心,本文取rb=2ra.显然,靠近第1个聚类中心xc1的数据点的密度指标将显著减小,使得这些点不太可能被选为下一个聚类中心.其次,在修正了每个数据点的密度指标后,选定下一个聚类中心xc2,并确定其密度指标Dc2,再根据式(20)修正所有数据点的密度指标.当确定第k个聚类中心后,通过式(20)修正每个数据中心的密度指标.其中,xck是第k个聚类中心;Dck是聚类中心xck的密度指标.最后,不断重复该过程,直至满足终止条件为止.上述过程的终止条件:定义两个适当的门限eu和ed,当Dck>euDcl时,则认为xck 为一个聚类中心,并继续进行修正;当Dck≤edDcl时,则认为xck不是聚类中心,并终止聚类过程;否则,定义dmin为xck和已确定的聚类中心距离的最小值,当式(21)式成立时,则认为xck为一个聚类中心,并继续聚类算法,否则,认为xck不是聚类中心,并将该数据点的密度指标设为零,选择其余数据点中具有最高的密度指标的点为待确认的点,并继续聚类算法过程.本文在得到子载波信号中的调制信号之后,对信号进行归一化处理,然后进行上述的改进减法聚类,得到所有的聚类中心,即还原了信号的星座图.根据MQAM信号的星座图上的点与原点的距离不同,划分到不同的圆上.因此,可以提取两个特征参数:聚类中心数目Nsour和半径比值R=rmaxrmin.其中rmax为得到Nsour个聚类中心后的最大半径,而rmin为最小半径.这两个参数的理论值如表2所示.针对聚类中心数目Nsour,通过设置门限T1、T2和T3对QPSK、16QAM和64QAM信号进行识别;针对半径比值R,通过设置门限TR对16QAM和64QAM 信号进行识别.其门限的具体设置和判决规则如下:聚类中心数目的门限T1设置为(NQPSK+N16QAM) 2=10,其中NQPSK和N16QAM分别为QPSK和16QAM的星座点数,即QPSK和16QAM的Nsour理论值.T2和T3设置为(2n+2n+1)2,为了使16QAM和64QAM的该特征值重叠部分较少,16QAM的2n为16,64QAM的2n+1为64,所以T2和T3分别为24和48.半径比值R门限TR设置为(R16QAM+R64QAM) 2=5,其中R16QAM和R64QAM分别为16QAM和64QAM的R理论值.判决规则为:首先,用Nsour进行判决,当Nsour不大于T1时,判为QPSK;当Nsour大于T1且不大于T2时,判为16QAM,当Nsour不小于T3时,判为64QAM;当Nsour不能作出判决时,再用R 进行判决,当R不大于TR时,判为16QAM;否则判为64QAM.由于聚类点数和半径比值并不因为信号的幅度衰减和相位旋转而发生变化,所以这两个特征不受子载波信号通过子信道后引起的衰减和相位旋转的影响.导频的存在会增加聚类中心的点数,引起错误判决,但由于已经利用高阶累积量去除了部分导频影响较大的调制子载波信号,所以用改进的减法聚类方法对剩余的调制子载波进行聚类时,导频的影响可以忽略不计.2.3 多径信道下OFDM信号子载波调制方式识别步骤综上所述,笔者提出的多径信道下OFDM信号子载波调制方式识别方法的具体步骤如下:(1)对接收到的DVB-T标准下的OFDM基带信号去循环前缀,然后做FFT变换,分离出各个子信道上的子载波信号;(2)计算各子载波信号的特征量Fy1,与门限F1比较,去除子载波中的空载波;(3)计算各子载波信号的特征量Fy2和Fy3,与门限值F2和F3作比较,去除子载波信号中的导频信号以及部分含有导频的调制信号;(4)从剩下的子载波信号中随机选取一个子载波信号进行识别;(5)对选出的子载波信号通过改进的减法聚类算法得到聚类中心数目Nsour和半径比值R,与它们的门限值T1、T2、T3和TR作比较,得到识别结果,将此结果作为所有子载波的调制方式,即完成对OFDM信号子载波调制方式的识别.上述方法不仅适用于DVB-T标准下的OFDM信号,对于其他标准(如802.16e等标准)中的OFDM信号同样也适用.因为其他标准OFDM信号的调制方式集合中都含有DVB-T标准下的备择调制信号集合中的调制方式,所以该方法同样适用.并且,上述方法还可以应用于目前应用比较广泛的基于子载波组的自适应调制技术(SA),即将相邻的多个子载波分为一组,根据子信道质量,每组子载波使用一种调制方式的自适应技术.因为可以从每一组子载波中抽取一个子载波信号进行识别,所以该方法也是适用的.因此,笔者提出的OFDM信号子载波调制方式识别方法具有普遍适用性. 为了测试所提方法对标准的OFDM信号中子载波调制方式的识别效果,在所选择的每个信噪比上对该方法进行200次的蒙特卡洛实验,信噪比的变化范围为10~20 dB,步长为1 dB.在仿真中采用具有6径的步行环境测试信道ITU-A类信道[12],延时为{0,310,710,1090,1730,2510}ns,功率衰减为{0.0,-1.0,-9.0,-10.0,-15.0,-20.0}dB的多径信道,DVB-T标准下2K FFT模式,非分层传输模式的OFDM信号[13],即子载波个数为2048,符号长度为280 μs,其中保护间隔为56 μs.聚类方法的参数设置为:聚类半径ra=0.1,eu=0.5,ed=0.32.子载波的调制方式随机地从备选信号集合{QPSK,16QAM,64QAM}中选取,观察的码元数目为1000个.图4给出了OFDM信号中子载波调制信号16QAM信号在16 dB条件下聚类前和聚类后的星座图,可以看出,虽然星座图发生了幅度衰减和相位旋转,而特征量聚类中心的数目与半径比值并不受其影响,仍能反映出星座图的特性.图5是OFDM信号的子载波信号调制方式的正确识别率随信噪比变化的仿真结果.从图中可以看出,笔者提出的OFDM信号子载波调制方式识别方法在SNR=13 dB 时,子载波信号QPSK和16QAM的正确识别率均可达到100%,64QAM的正确识别率也达到了99%.在SNR>13 dB时,子载波信号QPSK、16QAM和64QAM的正确识别率均趋近于100%.表3是本文方法与文献[5]和文献[7]中的方法分别在12 dB和18 dB下的识别性能对比表,从表3中可以看出,本文方法在含有导频影响的情况下,在12 dB时,识别率明显高于传统方法;在18 dB时,本文方法可以达到100%的识别率.因此,本文方法在多径信道下具有稳健的识别性能.笔者提出了一种多径信道下基于高阶累积量和改进的减法聚类相结合的OFDM信号子载波识别方法.通过对高阶累积量和改进减法聚类后提取的特征量的理论分析,该方法可以消除多径信道带来的衰减和相位旋转影响,并通过接收信号的特征参数与设置门限相比较,得到OFDM信号子载波的调制方式.仿真结果表明,在多径环境下该方法有效地实现了含有导频的OFDM信号子载波调制方式的识别.【相关文献】[1]郑文秀,赵国庆,罗明.基于高阶循环累积量的OFDM子载波盲估计[J].电子与信息学报,2008,30(2):346-349.Zheng Wenxiu,Zhao Guoqing,Luo Ming.Blind Estimation ofOFDM Sub-carrier Frequencies Based on the High-Order Cyclic Cumulants[J].Journal of Electronics&Information Technology,2008,30(2):346-349.[2] Reddy S B,Yucek T,Arslan H.An Efficient Blind Modulation Detection Algorithm for Adaptive OFDM Systems[C]//Proceeding of IEEE Vehicle Technology Conference.Orlando:IEEE,2003:1895-1899.[3] Yucek T,Arslan H.A Novel Sub-optimum Maximum-Likelihood Modulation Classification Algorithm for Adaptive OFDM Systems[C]//Proceeding of Wireless Communications and Networking Conference.Atlanta:IEEE,2004:739-744.[4]冯祥,李建东.自适应OFDM系统中调制识别算法研究[J].系统工程与电子技术,2005,27(8):1325-1328.Feng Xiang,Li Jiandong.Research on Modulation Identification Algorithm for Adaptive OFDM Systems[J].Systems Engineering and Electronics,2005,27(8):1325-1328.[5]王雪.OFDM信号检测与调制识别[D].合肥:中国科学技术大学,2009.[6]韩钢,李建东,李长乐.自适应OFDM中信号盲检测技术[J].西安电子科技大学学报,2006,33(4):602-606.Han Gang,Li Jiandong,Li Changle.Study of Blind Detection Techniques in Adaptive OFDM[J].Journal of Xidian University,2006,33(4):602-606. [7]黄奇珊,彭启琮,邵怀宗,等.自适应调制OFDM系统的调制方式盲辨识新算法[C]//第十一届全国青年通信学术会议,绵阳:中国通信学会,2006:216-222.Huang Qishan,Peng Qicong,Shao Huaizhong,et al.A Novel Blind Modulation Classification Algorithm for Adaptive OFDM Systems[C]//Eleventh National Youth Conference on Communication.Mianyang:China Institute of Communication,2006:216-222.[8] Edfors O,Sandell M,Beek J,et al.OFDM Channel Estimation by singular Value Decomposition[J].IEEE Trans on Comm,1998,46(7):931-939.[9] Xi Jianhui,Han Wenlan.Application of High-order Cumulant in the Phase-space Reconstruction of Multivariate Chaotic Series[C]//2010 International Conference on Intelligent Control and Information Processing.Dalian:IEEE,2010:49-53.[10]Socheleau F X,Aissa-El-Bey A,Houcke S.Non Data-Aided SNR Estimation of OFDM Signals[J].IEEE Commun Lett,2008,12(11):813-815.[11]Sun Wei,Zhang Weigong,Li Xu,et al.Digital Fatigue Fusion Detection Based on T-S Fuzzy Neural Network Evolved By Subtractive Clustering and Particle Swam Optimization[J].Journal of Southeast University(English Edition),2009,25(3):356-361.[12]ETSI.Universal Mobile Telecommunications System(UMTS);Selection Procedures for the Choice of the Radio Transmission Technologies of the UMTS[S].Valbonne:ETSI Secretariat,1998.[13]ETSI.EN300744 Digital Video Broadcasting;Framing Structure,Channel Coding and Modulation for Digital Terrestrial Television[S].Valbonne:ETSI Secretariat,1997.。
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(7)
~ N 1 R k R k 1 2 J l l N
(8)
2m n n1 N
~ 其中, x N 表示 x 在 N 1 内循环取值,估计误差 。其中,
N 1 k 0
k 0
Rl k
2
1 N
2
N 1 N 1 n ,n1 0 m0
sl msl* me
j
(9) (10)
N 1 k 0
Rl k 1N
j 1 N 1 N 1 * sl nsl n1 e N n,n10 m,m10
2m nn1 N
N 1 N 1 2 2 ~ 均无 由式(9)和(10)可知, Rl k 与 Rl k 1N 这两项是与载波偏离偏移 以及补偿后的估计误差
(6)
假设信道频域响应在频域上是缓慢变化的, 则信道响应幅值在相邻子载波上近似相同, 即 H l k H l k 1 , 于是可得:
Rl k Rl k 1 Hl k Hl k 1 0
~ 为: 为了估计载波频率偏移 ,可构造出幅度差值代价函数 J
Rl W H C * ε yl
(3)
2m k N
其中, 是载波频率偏移 的估计值。由式(3)可知序列 Rl 的第 k 个子载波为:
Rl k 1 N
N 1 m0
yl me
j
(4)
2 载波频率偏移盲估计方法
2.1 代价函数的构造 ˆ C ε I , 若载波频率偏移被准确的估计和补偿, 即 , 此时可知 C ε 则无噪声下 DFT 变换后的输
2 2 0 j 1 j N 1 j 2N N N C diag e , e ,..., e , H l 是 第 l 个 OFDM 符 号 的 信 道 频 率 响 应 ,
H l diagH l 0, H l 1,..., H l N 1 。则接收信号 yl 的第 m 个子载波可表示为:
~ 可进一步构造为如下所示的代价函数 J ~ : 关。因此,式(8)的代价函数 J f
~ N 1 R k R k 1 J f l l N
k 0
k 0
k 0
(11)
2.2 基于多项式内插的载波频率偏移估计方法 在此先不考虑符号数 M 的影响,即令 M 1 。将式(2)和式(4)代入式(11)中计算可得:
2016 年 2 月 第 43 卷 第 1 期
西安电子科技大学学报(自然科学版) JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY
Feb.2016 Vol.43 No.1
doi:10.3969/j.issn.1001-2400.2016.01.005
非合作通信中 OFDM 系统的载波频率偏移盲估计方法
30
西安电子科技大学学报(自然科学版)
第 43 卷
被截获等优点。 文献[4-5]提出了一种基于频域上功率差值函数的 CFO 盲估计方法, 但该方法计算复杂度高 并存在较高的误差平台;文献[6]利用符号间的功率差值来估计 OFDM 系统的 CFO,但是该方法在时变衰 落信道中估计性能较差;文献[7]提出了一种基于相邻符号相同位置处的幅度乘积来的 CFO 盲估计方法, 但是该方法采用了较多的符号数且在时变衰落信道中性能不佳; 文献[8]提出了一种自适应的功率差值函数 对 OFDM 系统的载波频率偏移进行盲估计,但是该方法在衰落信道中估计性能较差且计算复杂度较高。 针对这些问题,本文提出了一种非合作通信中 OFDM 系统载波频率偏移盲估计方法,该方法首先提 出了基于 OFDM 系统子载波间幅度差值的代价函数, 然后通过分析代价函数与载波频率偏移的关系, 进而 得到基于子载波间幅度乘积的代价函数,最后通过对代价函数特性的分析,将代价函数进行近似表示并采 用多项式内插方法求出载波频率偏移值。仿真结果表明,在多径衰落信道下,该方法不仅性能更优且计算 复杂度更低。
______________________________ 收稿日期: 网络出版时间: 2015-04-14 20:46 基金项目:国家自然科学基金资助项目(61271299);国家博士后科学基金资助项目(2014M562372);国家“863”高 技术研究发展计划资助项目(2007AA01Z288);高等学校学科创新引智计划资助项目(B08038) 作者简介:刘明骞(1982-),男,讲师,博士,E-mial: mqliu@. 网络出版地址: /kcms/detail/61.1076.TN.20150414.2046.005.html
Blind carrier frequency offset estimation for OFDM in non-cooperative communication
LIU Mingqian,LI Bingbing,HUANG Shaodong
( State Key Lab. of Integrated Service Networks, Xidian Univ., Xi’an 710071, China) Abstract: In view of the problem of poor carrier frequency offset estimation performance over multipath channels for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems in non-cooperative communication, a new blind carrier frequency offset (CFO) estimation method is proposed. Firstly, the cost function based on the difference of the amplitude is proposed. Secondly, the terminal cost function is derived by the product of the adjacent subcarrier’s amplitude. Finally, the CFO estimation based on the polynomial interpolation is realized by the transformation cost function. Simulations show that the proposed CFO estimation method has better performance and lower computational complexity over the multipath channels. Key Words: orthogonal frequency division multiplexing; carrier frequency offset; blind estimation; polynomial interpolation; multipath 发 送 端 中 , 数 据 符 号 d i 经 调 制 后 的 第 l 个 符 号 上 N 个 正 交 子 载 波 为
间插入循环前缀,而循环前缀通过复制 IDFT 输出的后 N g 个采样点附加到符号的起点,使得 OFDM 符号共 包含 Nt N N g 个采样点,其中有用数据部分为 N ,且其符号长度为Tu 。 在接收端,采样后去循环前缀得到接收信号为[7]:
yl m
e
j
2 l N N g N
N 1 n 0
N
d l nH l ne
j
2m k N
wl m
(2)
在傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)前需要对载波频率偏移进行估计和补偿[9],以消除其 带来的影响,即用 C 来对接收信号进行补偿,从而 OFDM 符号 DFT 变换后输出信号 R l 可表示为:
刘明骞,李兵兵,黄少东
(西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西 西安 710071)
摘要: 针对非合作通信系统中多径信道下 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 系统载波 频率偏移估计性能不佳的问题,本文提出了一种 OFDM 系统载波频率偏移盲估计的新方法。该方法首 先提出了基于 OFDM 系统子载波间幅度差值的估计代价函数,然后推导出了基于相邻子载波间幅值乘 积的代价函数,最后对代价函数进行近似变换并通过多项式内插方法对从而实现了载波频率偏移的估 计。仿真结果表明,在多径信道条件下,本文方法不但具有良好的估计性能而且计算复杂度较低。 关键词:正交频分复用;载波频率偏移;盲估计;多项式内插;多径信道 中图分类号:TN911.7 文献标识码:A 文章编号:1001-2400(2016)01-0029-06
第1期
李兵兵等:非合作通信中 OFDM 系统的载波频率偏移盲估计方法
31
出信号可表示为[9]:
Rl H l d l
(5)
若信号 d l 采用恒模调制,即令 d l k 1 ,从而 Rl 的第 k 个子载波的幅值为:
Rl k H l k , k 0,1,..., N 1 .
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)为代表的多载波技术已应用于通信 对抗、 频谱监测等非合作通信领域中。 OFDM 的子载波间需要保持正交, 对载波频率偏移(Carrier Frequency [1] Offset, CFO)比单载波更加敏感 。但是,由于收发两端晶振的误差以及多普勒频移等因素使会导致系统产 生载波频率偏移, 使得 OFDM 系统各子载波的正交性遭到破坏, 会引起载波间干扰(inter-carrier interference, ICI),从而导致系统的性能恶化。因此,在 OFDM 系统接收端必须对载波频率偏移进行估计,以消除其对 系统性能带来的影响。在非合作通信中,由于接收端未知发送端的信息,无法利用导频或训练符号等辅助 数据[2-3]来估计 CFO,只能采用非辅助数据的盲估计方法对 CFO 进行估计。 近年来,一些学者对 CFO 的盲估计方法展开了研究,这些估计方法具有带宽利用率高,信号不容易