基于單訓練符號的OFDM聯合同步新算法
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在時域內，訓練符號由等長的四部分組成，其中，A本身內部具有重復結構，A與B具有對稱共軛關系，數據A的獲得，通過將調制后的N／4長度序列進行IFFT的方法實現，這N／4長度序列在偶數子載波位置上發(fā)送PN序列，在奇數子載波的位置上發(fā)送零，經過IFFT后可以實現數據A本身的重復結構，后將A取對稱、共軛后，得到B，再將B取相反數，得到-B。
為了獲得更優(yōu)的符號定時性能，提出的算法思路首先就是避免采用呈現“平臺”現象的定時函數，而希望構造的定時函數能在正確的同步位置處形成單一、尖銳的相關峰，更適合采用峰值檢測方法來實現符號定時同步。新算法將訓練符號進行了改造，具體操作如下：在訓練符號第一部分的數據A的前面乘上一個等長的m序列p(n)，故第一部分的數據變?yōu)閜(n)A，訓練符號其余三部分的得到方法與上面相同。
因為m序列具有良好的自相關特性，所以p(n)采用映射m序列的方法得到。取長度為N／4的m序列，形式為“0”，“1”序列，映射方法為將序列中的“0”置換為“-1”，變換之后的新序列即為p(n)。需要說明一下，p(n)的引入及構造p(n)時，對m序列所作變形的意義在于在訓練符號中隨機引入“-1”，“1”，在不對小數倍頻偏估計造成影響的基礎上，利用其良好的自相關特性，可以進一步優(yōu)化符號定時同步性能。
根據改造后訓練符號的特點，新算法提出的定時函數為：
式中：d表示時間序號，每次沿著時間軸移動一個樣值，搜索使M(d)達到最大值的時間序號，即為訓練符號的起始時刻。符號定時的完成就是通過檢驗M(d)的最大值來確定的。可以看出，新算法中定時函數的表達式與Schmidl＆Cox算法相同，發(fā)生變化的是相關函數表達式P(d)的形式，根據訓練序列的特殊結構，相關函數定義為三對數據段運算的總和，又由于訓練序列中第三部分數據是第一部分數據對稱共軛后的相反數，所以P(d)表達式中又引入了因子(-1)k。
與圖2相比，圖5所示的新算法的符號定時函數輸出波形呈現出類似沖激的峰值，有效地克服了SchmidlCox時頻聯合同步算法中符號定時函數輸出波形的頂端平臺和波峰兩側數值下降緩慢所帶的誤差，有利于符號定時同步的精確完成。圖6是應用上述兩種同步算法對OFDM系統進行仿真時得到的信噪比一均方誤差圖。
3結語
從圖6中結果可以看出，新算法的符號定時同步性能比SchmidlCox時頻聯合同步算法的性能有較大幅度提升，而且新算法是在一個訓練符號的基礎上就達到了與SchmidlCox時頻聯合同步算法相當的頻偏估計性能，所用同步開銷小，有利于進一步提高OFDM系統的頻帶利用率。本文引用地址：http://cafeforensic.com/article/155392.htm
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