《OFDM系统实现中的关键问题ppt课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《OFDM系统实现中的关键问题ppt课件（26页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、OFDM 系统实现中的关键问题,通常认为OFDM系统已具备以下特性： （1）与衰落信道的最大Doppler频移相比， 子载波间隔足够大，从而使得ISI很小。 （2）如果能保持系统的正交性，那么在基本 的OFDM系统中是不需要做均衡的。,OFDM系统的关键技术,1、同步算法 2、时偏与频偏ML估计器 3、信道估计 4、信道编码与交织 5、改善系统对非线性的敏感性 6、均衡,同步通信,同步又分时域同步与频域同步。因此估计器也分为时域估计器与频域估计器,分别用于时域和频域的同步。 时域同步算法主要有两种,即基于导频(Pilots)和基于CP的同步算法。 ,1）基于导频的同步算法,在基于导频信息的时域
2、同步方法中,OFDM信号是用调频。 此算法主要包括三部分：,功率检测：接收端将检测接收到信号功率,并将之与门限相比较,从而判断OFDM信号是否已经到达接收端。,粗同步：通过将接收信号与储存在本地的复制的同 步信号作相关运算来实现的。,细同步：每个子信道都有其导频信息,每个子信 道都由导频信息提供的信道特征进行均衡,2）基于CP的同步算法,在基于CP的时域同步算法中,对时域估计器的要求是由CP与信道冲激响应长度之差决定的。,如果定时错误(Timmg Error)较小,使得冲激响应长度小于CP长度,则各子载波之间的正交性仍可以维持。 如果冲激响应长度小于CP长度, 这个时域偏移将导致子载波星座产生
3、相位旋转,这种相位旋转在频带边缘达到最大。 相位旋转的大小可以用信道估计器来估计。 若时延大于CP的长度,则必然出现ISI。 ,3）跟踪阶段,这里的算法是指对时域与频率偏移的估计算法,以下的估计器也是对时域与频率偏移的估计器。 在原始的模拟OFDM系统中,OFDM系统是由相对较多的正弦子载波组成的,当子载波个数增大时,由中心极限定理,总的OFDM符号波形就是一个高斯过程,即OFDM符号的抽样值特性是时域离散的高斯过程。 （P272）,时偏与频偏ML估计器,1）AWGN信道设计的估计器,假设OFDM符号在AWGN信道中传输。,接收端抽样的基带信号：,r(k)=s(k-) e j2kN+n(k)
4、（1） 其中，n(k)为加性复高斯白噪声,其方差为2n。,除了CP中的重复外,其他r(k)值是互不相关的。,利用接收信号r(k)相关性,其似然函数可以表示为,上式第二项与无关,因此略去。考虑到r(k)可以表示为式(1)的形式,则与的似然函数可以写为,其中，,（2）,（3）,（4）,而 这里,=SNR/(SNR+1),而SNR=2s/2n。当使式最大化后,就可以得到对与的联合ML估计,即 ,（5）,（6）,（7）,2) AWCN信道和脉冲成形设计的估计器 设|g(k) |2为成形脉冲的功率。 g(k)的形状体现了r(k)的功率分布。 g(k)的选择将直接关系到相邻符号之间的影响。 将接收信号建模
5、为： r(k)=s(k-)g(k-)ej2k/N+n(k),协方差矩阵Cr (,)的对角元素同样取非零值,所不同的是现在这些值与脉冲形状有关。,（9）,此时,r(k)的对数似然函数可以写为,（,）=|() | cos(2+()+(),其中，,（10）,（12）,（11）,而,k, +L-1,k+N, +L-1,其他,（13）,（14）,这里, 1=SNR |g(k)|2+1 2=SNR|g(k)|2+SNR|g(k+N)|2+1 3=SNR|g(k-N)|2+SNR|g(k)|2+1 4=SNRg2+1 如果g(k)选得适当,式(6-118)中的级数是收敛的。 此时,对与的联合ML估计可以通过
6、使似然函数(10)最大化而得,即,信道估计,在OFDM系统中，信道估计器主要面临两问题：,其一，关于导频信息的选择。,其二，关于如何设计出既有较低的复杂度又有良好的导 频跟踪能力的信道估计器。,1）导频信息,信道估计需要导频信息作为参考,由于无线信号常常是在衰落信道中传送的,需要不断对信道进行跟踪,因此导频信息也必须不断地传送。,2）信道估计器的设计,假设已经选定了导频信息的发送方式,则MLE(最大似然估计)意义下的最佳信道估计器的结构是二维的维纳滤波器。,我们对估计器的要求当然是既要精确度高,又要复杂度低。 大多数精确度高的估计器,如维纳滤波器等,其计算复杂度较高。 而若复杂度较低,则精确性
7、往往又会下降。,第一种方法：用可分离滤波器(Separable Filter)代替通常使用的二维FIR(Finite Impulse Response)滤波器。,步骤：,首先在频域用一个一维FIR滤波器进行估计, 再在时域用一个一维FIR滤波器进行估计。,第二种方法：变换域法,步骤：,使用变换将信道的主要能量集中体现在变换域中的少量系数上,再在变换域进行信道估计。,信道编码和交织,OFDM系统中,编码是一个有着特殊意义的步骤。由于依赖多径传播中多条路径得到的接收信号,因此衰落信道本身体现了内在的分集特性。,衰落信道是会产生数据突发性错误的信道。对抗此类信道的一种有效方法是在编码后对数据进行交织
8、,使会产生突发性错误的信道变换为错误独立的信道。 采用了交织的系统框图如下图所示。,图1 数字OFDM系统框图,改善系统对非线性的敏感性,由于OFDM信号为多个正弦波的叠加,当子载波个数多到一定程度时,由中心极限定理,OFDM符号波形将是一个高斯随机过程,这样其包络是不恒定的。 这种现象在非线性限带信道(实际中大多为此类信道)中是特别不希望出现的,经非线性放大器后,包络中的起伏虽然可以减弱或消除,但与此同时却使信号频谱扩展,其旁瓣将会干扰邻近频道的信号,这在OFDM系统中将引起相邻信道之间的干扰,破坏其正交性。,OFDM包络的不恒定性可以用PAPR来表示。PAPR(Peak to Averag
9、e Power Ratio)是峰值功率与平均功率之比。 PAPR越大,系统的包络的不恒定性越大。 因此要改善系统性能,就是要设法减小PAPR。,1）PAPR数学定义,设第l个OFDM符号为,（11）,(12),(13）,(6-128),由第l个OFDM符号的数学表示式,可以继续推导出,其中, Rxl (n)为复值数据序列xl=x0 , x1，l , x2，l, , xN-1，l= ej0，l, ej1，l, ej2，l, ,ejN-1,l的非周期自相关函数, 即,由|s(t) |2的表示式, PAPR定义式的分母就等于N。 因此,上式又可以写为,式()表明OFDM信号的复包络依赖于发送数据序列
10、xl的非周期自相关函数旁瓣。如果旁瓣小,则信号的起伏就小,即PAPR小,就可以得到准恒定(Quasi Constant)幅度信号。因此,我们要寻找自相关函数旁瓣小的序列。,（14）,（15）,2) 基于互余序列的分组码的实现,先简要介绍Golay序列也就是互余序列。 若一对序列的非周期自相关函数在0偏移处之外的其他地方全为零,则称该对序列为互余的序列。 具体来说,设有一对序列为AN和BN,长度都是N,也就是AN=a0,a1,an和BN=b0,b1,bn ,如果 RAN (n)+RBN(n)=2N(n) n=0, 1, ,N-1 （16）,其中, ,而 , 其他,则AN和BN都分别称为互余序列。
11、为了构造出M进制的互余序列,现引入如下定理： 定理：设u代表长度为k的任意相位序列,x代表相应的长度为N的生成码字。 则x可以用u表示为 x=uGN+bN (mod M) (17) 其中,GN为N=2k-1,k=3,4,kN的生成矩阵,bN为长度是N的相位偏移序列,并且其中k与N是有关系的,满足N=2k-1,k=3,4,3) 基于互余序列的分组码的实现,这里使用差分方式是很自然的。设GN为分组码的生成矩阵,则最初的符号可以表示为 x0=u0GN+bNCN (18) CN为码字集合。 当l1时,我们可以得到 xl=(ul-1+ul)GN+bNCN =(xl-1+ul)GNCN, 在OFDM系统中,在一般的衰落环境下,均衡不是有效改善系统性能的方法。 因为均衡的实质是补偿多径信道特性,而OFDM技术本身已经利用了多径信道的分集特性,因此一般情况下,OFDM系统中就不必再作均衡。,均衡,
