无线通信评职范文一种新的OFDM符号同步算法及FPGA实现

　　摘 要：无线通信系统中接收机的同步问题是无线通信系统设计中必须要首先考虑的因素，这个问题在很大程度上影响着系统的整体性能，较好的符号同步设计成为当前无线通信系统的迫切需要。本文针对采用正交频分复用(OFDM)技术的无线通信系统，提出了一种新的基于Zadoff-Chu序列的符号同步算法，并通过FPGA进行了硬件验证。该符号同步算法，具有较好的性能，并且易于硬件实现。

　　关键词：无线通信评职范文,核心期刊,符号同步,Zadoff-Chu序列,FPGA,正交频分复用

　　引言：正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)及其相关技术以频谱利用率高，抗多径和脉冲噪声，在高效带宽利用率情况下的高速传输能力，根据信道条件对子载波进行灵活调制及功率分配的能力，以及成本低廉等优点，在众多领域得到广泛应用，已成为未来第4代多媒体移动通信系统的关键传输技术。正是基于OFDM技术成为B3G/4G系统的核心技术，当前针对基于OFDM的无线通信系统关键技术的研究和实现，成为了研究热点之一。

　　OFDM系统虽然可以非常有效地对抗多径效应，但与单载波通信系统相比，它需要更为精确的系统同步。符号同步错误不仅会使信号的幅度和相位产生畸变，还会导致各个OFDM符号之间产生干扰，引入ISI，这会严重影响OFDM系统性能。在存在多径衰落、脉冲寄生干扰、多普勒频移的恶劣地面信道中传输信号，为了使无线通信系统接收机能够正确的对接收到的数据帧进行译码，符号同步问题已成为在设计OFDM接收机时要首先解决的问题。

　　1 符号同步原理

　　符号同步的实质就是确定出OFDM符号的起始(即FFT窗)位置，以便能正确地进行FFT解调。其正确的FFT窗及错误的符号定时位置。

　　图中阴影部分为循环前缀，其可以有效地防止OFDM符号间的干扰并保持子载波间的正交性。

　　OFDM符号同步方法可分为数据辅助的同步方法和盲同步方法。数据辅助同步方法需训练序列，这降低了数据传输效率，但这类方法有估计精度高的优点，一般其计算复杂度较低。盲同步方法不需额外数据作训练序列，它有带宽效率高的优点，但盲同步方法一般有计算复杂度高的缺点。本文讨论基于同步训练序列的符号同步算法，其利用本地训练序列和接收码字序列进行相关获得符号同步的信息，在多径衰落信道中具有更为精确的同步估计性能。

　　本文算法采用Zadoff-Chu(ZC)序列(也被称为GCL—广义啁啾样(Generalized Chirp-Like)序列)，它们都是非二进制单位振幅序列，满足CAZAC(Constant Amplitude Zero Autocorrelation，恒幅零自相关)特性。ZC序列具有以下特性。

　　特性1：ZC序列具有恒定振幅，经过DFT变换后是一个加权循环移位ZC序列，也是恒定振幅。恒定振幅特性限制了峰均功率比(PAPR)和对其他符号产生的边界和时间平坦性干扰。

　　特性2：任何长度的ZC序列具有“理想”的循环自相关性，即ZC序列的周期自相关性只有在零点出现峰值，同一序列的周期相关性只能在Ncs点出现峰值，因而避免了循环移位产生的多个峰值(Ncs是循环移位的采样数目)。

　　ZC序列的生成函数为：

　　其中 为序列长度，q∈{1,···, -1}为ZC序列的根指数。

　　本算法首先生成一个长度128的ZC序列，然后在每一个 序列数值后面补加3个0，构成一个长度为512的序列，把扩展后的序列进行512点IFFT变换即可得到一个由4组相同的长度为128的ZC序列构成的序列，本文以此长度为512的序列作为训练序列。

　　我们用四个连续重复的Zadoff-Chu序列在时域实现符号同步，由于已知发射端的同步128位的ZC序列，设为，首先将ZC序列与接收信号作共轭相关运算，则其中，为噪声项与本地序列作共轭相关的结果。然后，依次做峰值检测，当第一次发现连续出现四个峰值时可以确定接收信号同步序列所在OFDM符号位置，从而实现符号同步。

　　2 硬件结构

　　符号同步的硬件实现结构如图2所示，分为量化(Quantization)、匹配滤波(Match Filtering)和符号输出(Symbol Output)三个部分。

　　在处理ZC序列与接收信号作共轭相关时，为了节省资源，尽量避免使用乘法器，我们可以先将接收序列进行量化，然后再做共轭相关，具体量化过程如下：

　　量化处理之后，接收信号进入匹配滤波模块，与本地ZC序作共轭相关运算，结果可以表示为：

　　这样，在硬件实现过程中只用到了加法器，避免使用乘法器，的实部和虚部可以如下表示：

　　相关运算之后进行相关值累加求和，然后通过寻找其幅值的峰值来确定4个长度128ZC序列的结束点。相关累加求和利用的是传统的滑动窗口技术，即Sum = Sum+Data–ShiftData。其中ShiftData就是经过移位的数据。这个公式的结果实现了数据的累加，累加的宽度就是移位寄存器的深度。

　　确定符号的位置之后，符号输出模块负责完成去除循环前缀，将接收信号输出到下一级处理模块。

　　从上两图可以看出，量化后的相关结果与未量化相关结果相比，仅在相对幅度上有所差别，只要选取合适的门限值，具体的训练序列以及符号的起始位置仍然能清楚地得到，因此可以判定我们采用的量化方法可行。

　　3 系统所用资源量

　　本文所采用的芯片是Xilinx V5SX95T，基于该芯片，本算法所用资源量在FPGA输出文件中记录如表1所示。

　　4 结束语

　　本文提出了一种基于Zadoff-Chu序列为训练序列的符号同步算法，利用Zadoff-Chu序列良好的相关特性加上一些重复及累加手段以达到良好的同步性能。Zadoff-Chu序列由于其比较理想的特性，使得其在LTE的同步及导频设计部分都有得到应用。此外，本文对算法进行了硬件实现，并对资源量进行了分析，该设计对FPGA资源量的消耗可以接受，具有一定的实用价值。

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