一种基于本地序列互相关检测的OFDM系统抗干扰信号检测与同步方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于本地序列互相关检测的OFDM系统抗干扰信号检测与同步方法。利用接收信号与本地序列的互相关值的峰值作为信号检测与系统同步的判定依据，与接收信号的延时自相关相比，接收信号与本地序列的互相关值受信噪比、干扰信号的影响较小，因此算法能适应信号变化，可以有效缓解基于接收信号自相关方案存在的丢帧问题，也具有良好的对抗噪声和干扰的能力，能够防止干扰、噪声存在的条件下产生大量误同步的现象，具有良好的鲁棒性，相关性能已在实际系统中得到检验。

【技术实现步骤摘要】
一种基于本地序列互相关检测的OFDM系统抗干扰信号检测与同步方法
本专利技术属于移动通信系统
，尤其涉及一种OFDM系统抗干扰信号检测与同步方法。
技术介绍
OFDM系统模型图如图1，系统发送的数据经过信道编码，QAM映射，IFFT和加CP等处理后得到OFDM信号，再经过无线信道传输。接收端先要对接收信号进行同步处理，估计并补偿符号定时和载波频率偏差，才能保证后续QAM解映射，信道解码等处理正确进行。OFDM系统的同步主要包含符号定时同步和载波同步。符号定时同步的目的是使接收端获得相同的发端符号周期序列，以便能够确定FFT窗函数正确起始位置。在基于循环前缀的OFDM系统中，每个OFDM符号之前为了抵抗多径的影响而引入了循环前缀，因此，只要它的长度大于最大时延拓展，就可以尽可能的消除由于多径造成的符号间干扰。载波同步的目的是克服发射机与接收机的晶体振荡器不匹配、多普勒频移等因素导致的收发端频率偏移，使接收端与发射端在相同的载波频率下工作，从而确保子载波间的正交性消除载波间干扰。综上所述，OFDM系统对于符号定时同步的精度要求不高，而对于载波同步的要求则相对严格，这是因为OFDM符号由多个子载波信号叠加而成，各个子载波之间是利用正交性来区分。在OFDM系统中，载波频偏一般采用子载波间隔对载波频偏进行归一化，从而载波频偏可以分为整数倍频偏和小数倍频偏，其中，整数倍频偏并不会导致子载波频率分量正交性的破坏，但是会导致循环移位从而使系统的BER性能显著下降，小数倍频偏会破坏子载波间的正交性，导致子载波间干扰。因此，频偏估计方法需要既能够估计整数倍频偏，也能估计小数倍频偏。针对OFDM系统的同步问题，目前为止已经有许多这方面的研究。在实际系统中，一般采用基于训练序列的同步方法，训练序列虽然会降低系统的传输效率，但以牺牲一定的传输效率为代价来提高同步的速度、精度和稳定度是十分值得的。基于训练序列的OFDM系统同步方法中比较有名的是Schmidl算法、Minn算法和Park算法，这些方法的基本思想都是发送端发送具有特定重复结构的训练序列，接收端计算接收信号的延时自相关，在此基础上，利用自相关峰值及其相位信息分别实现符号定时同步和载波频偏估计。但是，当系统受到干扰时，这些方法基本不再适用，这是因为干扰信号(例如，单音干扰、多音干扰等)往往具备重复结构，从而会导致自相关的峰值检测失效。
技术实现思路
为了解决现有基于自相关峰值检测的OFDM同步方法易受到检测门限、干扰信号的影响产生虚同步或者误同步的情形，本专利技术特提出一种基于接收信号与本地序列互相关检测的OFDM系统抗干扰信号检测与同步方法，方法包括设计具有特定重复结构能够同时满足频偏粗估计和精估计的训练序列、接收信号与本地序列互相关计算、互相关峰值检测与频偏估计。该方法的创造点在于OFDM系统的同步性能不易受到检测门限、干扰信号的影响，且在低信噪比条件下也具备很好的同步性能，能够同时解决频偏粗估计与精估计问题，且具有很好的稳定性和估计精度，特别的，提供了一种接收信号与本地序列互相关值的低复杂度计算方法，便于硬件实现。假设N为OFDM的IFFT(FFT)点数，Nu为非虚子载波数目，在每个OFDM符号前加入长度为NG的循环前缀。X(k)表示调制在第k个子载波上的频域符号。那么，发送端基带OFDM时域采样信号x(n)可以表示为其中，n∈[-NG,N-1]，j为假设多径衰落信道的冲激响应h(n)为其中，L为路径数，hl为第l条路径对应的复增益，τl为第l条路径对应的时延，δ(n-τl)为单位冲激响应函数。当不存在定时和频率偏差时，接收信号可以表示为y(n)＝x(n)*h(n)，*表示卷积运算。对接收信号y(n)进行FFT运算得到其频域表达式：其中，X(k),Y(k),H(k),W(k)分别为第k个子载波上的发射信号、接收信号、多径信道和噪声的频率响应。发射信号经过多径衰落信道后，定时偏差和频率偏差的接收时域采样信号yoffset(n)为其中，d为以采样周期归一化的符号定时偏差，ε为以子载波间隔归一化的载波频偏。w(n)表示均值为0，方差为的加性高斯白噪声信号；为了克服干扰对系统同步的影响，采用接收信号与本地序列互相关的方式来解决OFDM系统的同步问题，提高其在干扰和低信噪比条件下的性能。该方法要具有实用性，需要考虑以下三个问题：1、低信噪比条件下的符号定时同步与频偏估计精度；2、既能估计整数倍子载波频偏，也能估计小数倍子载波频偏；3、实现的计算复杂度适中。为了解决上述三个问题，设计了图2所示训练序列结构。它包含2段重复结构的短训练序列、2段重复结构的长训练序列，其中短训练序列和长训练序列均为具有互相关特性的伪随机序列，所谓互相关性是指：根据互相关值的定义，接收信号与本地序列之间的互相关值根据式(5)进行计算其中，M表示本地序列的长度。显而易见，当接收信号中出现与本地序列相同(或者存在一定相差)的信号时，其互相关值的幅值会出现尖锐的相关峰值，而由于训练序列具有良好的互相关性，互相关值在其余位置则趋近于0。如图2所示，由于训练序列中存在相邻的2段重复序列，因此，与本地序列的互相关值会出现两个连续的峰值，检测这些峰值即实现符号定时同步，并且符号定时同步具有很高的稳定度和准确度。另一方面，根据训练序列的重复结构，接收信号与本地序列的互相关值的绝对值会出现相距为序列长度的两个连续峰值，并且在不考虑噪声影响的条件下，它们之间满足式(6)所示关系RΔ(M+m)＝RΔ(m)ej2πεKN(6)其中，RΔ(m)表示接收信号与本地序列互相关曲线的峰值。根据式(6)，可以得到归一化频偏ε的估计值为其中，conj(.)表示共轭运算，∠表示取值位于(0,2π]之间的相位运算。可以看到，归一化频偏ε的估计范围与训练序列的长度M有关，对于某一特定M值，当归一化频偏ε超过某一范围时，其相关值的相位会出现模糊的现象。因此，可以得到以下结论：M越大，归一化频偏ε的估计范围越小，估计精度越高，反之，M越小，归一化频偏ε的估计范围越大，但估计精度越差；考虑到在同步的初始阶段CFO会很大，所以需要能够对大范围的CFO进行估计的技术。因此，在实际系统中训练序列设计为图2所示结构，先利用短训练序列实现CFO的粗估计并进行补偿，在此基础上，再利用长训练序列实现CFO的精估计与补偿。最后，考虑算法的实现复杂度问题。这里重点考虑突发OFDM系统，该系统需要对每一帧信号进行捕获和同步处理，因此，需要一直计算接收信号与本地序列的互相关值，并检测互相关值的某些特征实现信号的捕获。接收信号与本地序列互相关值根据式(8)进行计算其中，表示本地序列的共轭。可以发现，严格计算无限长接收信号与本地序列之间的互相关是一个滑动互相关，滑动互相关的计算需要很大的实现复杂度。通过分析，接收信号与本地序列的互相关可以等效为卷积过程。为了解决式(8)实现占用乘法器等资源多的问题，本项目拟采用快速傅立叶变换来实现式(8)的计算，基本原理为快速傅立叶变换可以实现循环卷积过程，因此，线性卷积利用重叠保留法可以低复杂度实现。具体过程如图3所示，在接收信号的数据头部添加前一帧尾部的M-1个数据(第一帧添加的是M-1个0)，然后将每帧的数据进行分段，每段数本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于本地序列互相关检测的OFDM系统抗干扰信号检测与同步方法，利用接收信号与本地序列的互相关值的峰值作为信号检测与系统同步的判定依据，与接收信号的延时自相关相比，接收信号与本地序列的互相关值受信噪比、干扰信号的影响小，其特征在于，采用接收信号与本地序列互相关值的低复杂度计算方法，具体内容如下：采用接收信号与本地序列互相关的方式来解决OFDM系统的同步问题，该方法需要考虑以下三个问题：(1)、低信噪比条件下的符号定时同步与频偏估计精度；(2)、既能估计整数倍子载波频偏，也能估计小数倍子载波频偏；(3)、实现的计算复杂度适中，为了解决上述三个问题，采用训练序列结构，该训练序列结构包含2段重复结构的短训练序列、2段重复结构的长训练序列，其中短训练序列和长训练序列均为具有互相关特性的伪随机序列，所谓互相关性是指：根据互相关值的定义，接收信号与本地序列之间的互相关值根据式(5)进行计算

【技术特征摘要】
1.一种基于本地序列互相关检测的OFDM系统抗干扰信号检测与同步方法，利用接收信号与本地序列的互相关值的峰值作为信号检测与系统同步的判定依据，与接收信号的延时自相关相比，接收信号与本地序列的互相关值受信噪比、干扰信号的影响小，其特征在于，采用接收信号与本地序列互相关值的低复杂度计算方法，具体内容如下：采用接收信号与本地序列互相关的方式来解决OFDM系统的同步问题，该方法需要考虑以下三个问题：(1)、低信噪比条件下的符号定时同步与频偏估计精度；(2)、既能估计整数倍子载波频偏，也能估计小数倍子载波频偏；(3)、实现的计算复杂度适中，为了解决上述三个问题，采用训练序列结构，该训练序列结构包含2段重复结构的短训练序列、2段重复结构的长训练序列，其中短训练序列和长训练序列均为具有互相关特性的伪随机序列，所谓互相关性是指：根据互相关值的定义，接收信号与本地序列之间的互相关值根据式(5)进行计算其中，M表示本地序列的长度，显而易见，当接收信号中出现与本地序列相同或者存在一定相差的信号时，其互相关值的幅值会出现尖锐的相关峰值，而由于训练序列具有良好的互相关性，互相关值在其余位置则趋近于0，由于训练序列中存在相邻的2段重复序列，因此，与本地序列的互相关值会出现两个连续的峰值，检测这些峰值即实现符号定时同步，并且符号定时同步具有很高的稳定度和准确度，另一方面，根据训练序列的重复结构，接收信号与本地序列的互相关值的绝对值会出现相距为序列长度的两个连续峰值，并且在不考虑噪声影响的条件下，它们之间满足式(6)所示关系RΔ(M+m)＝RΔ(m)ej2πεK/N(6)其中，RΔ(m)表示接收信号与本地序列互相关曲线的峰值，根据式(6)，得到归一化频偏ε的估计值为其中，conj(.)表示共轭运算，∠表示取值位于(0,2π]之间的相位运算，归一化频偏ε的估计范围与训练序列的长度M有关，对于某一特定M值，当归一化频偏ε超过某一范围时，其相关值的相位会出现模糊的现象，因此，得到以下结论：M越大，归一化频偏ε的估计范围越小，估计精度越高，反之，M越小，归一化频偏ε的估计范围越大，但估计精度越差；考虑到在同步的初始阶段CFO会很大，所以需要能够对大范围的CFO进行估计的...

【专利技术属性】
技术研发人员：辜方林，魏急波，王建，熊俊，马东堂，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43