CAZAC dizisi ve FPGA uygulamasına dayalı "Academic Paper" OFDM zaman-frekans senkronizasyon şeması
Özet:
CAZAC sekansına dayalı bir OFDM zaman-frekans senkronizasyon şeması önerilmiş ve FPGA uygulama blok diyagramı ve şemanın her bir parçasının donanım devresinin gerçek ölçüm etkisi verilmiştir. İlk olarak, zaman alanı senkronizasyon referans sembolü, zamanlama tahminini elde etmek için segment korelasyonunu gerçekleştirmek için kullanılır ve daha sonra kaba ve küçük ofset tahmini için maksimum olasılık yöntemi ile birleştirilir ve ardından senkronizasyon referans sembolü ve FFT demodülasyonu, iki sembolün doldurulması kullanılarak frekans alanına dönüştürülür. CAZAC dizisinin farkı, genel önyargı tahminini tamamlar ve son olarak bu iki senkronizasyon referans sembolünü ince önyargı tahmini için kullanır. Teorik analiz ve simülasyon sonuçları, geleneksel şema ile karşılaştırıldığında, bu şemanın daha iyi zamanlama tahmin performansına, yüksek frekans ofset tahmin doğruluğuna ve iyi mühendislik uygulanabilirliğine sahip olduğunu göstermektedir.
Çince alıntı biçimi: Chang Ning, Yan Ruijun, Hu Hanfei. CAZAC sekansı ve FPGA uygulamasına dayalı OFDM zaman-frekans senkronizasyon şeması Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2016, 42 (10): 108-111, 115.
İngilizce alıntı biçimi: Chang Ning, Yan Ruijun, Hu Hanfei. CAZAC sekansına ve FPGA uygulamasına dayalı zamanlama ve frekans senkronizasyon şeması. Application of Electronic Technique, 2016, 42 (10): 108-111, 115.
0 Önsöz
Modern mobil iletişimin amacı, daha hızlı bir iletim hızına, daha iyi iletim kalitesine, daha iyi spektrum verimliliğine ve daha büyük sistem kapasitesine sahip olmaktır. Çoklu yol, solma ve diğer ortamlarda yukarıdaki hedeflere ulaşmak için, yüksek iletim hızı, yüksek spektrum verimliliği ve güçlü anti-multipath özelliği avantajlarına sahip OFDM teknolojisi ilk tercih olur. Bir frekans kayması olduğunda, OFDM alt taşıyıcıları arasındaki ortogonalitenin bozulması ortak kanal girişimine neden olur, bu nedenle senkronizasyon sorunu OFDM teknolojisindeki ana problemlerden biri haline gelmiştir. Üç kategoriye ayrılabilen çok sayıda belge bu konuda araştırma yapmıştır: döngüsel öneke dayalı senkronizasyon algoritmaları, özel yapıya dayalı senkronizasyon algoritmaları ve eğitim dizilerine dayalı senkronizasyon algoritmaları.
Literatürde, CP zamanlamasının kullanılması nedeniyle bir plato alanı vardır, doğruluk yüksek değildir ve çok yollu kanalların etkisi altında bile çalışamaz; literatür, düşük sinyal-gürültü oranı altında zayıf performans gösteren senkronizasyon zamanlaması için eşlenik simetrik yapının özelliğini kullanır. Ve FPGA'da uygulamak daha zahmetlidir. Literatürde, CAZAC sekansı tarafından oluşturulan eğitim sekansı, zaman alanında tekrarlayan bir yapıya sahiptir.Aynı zamanda, PN sekansı ağırlıklandırma için kullanılır, böylece zamanlama ölçüm fonksiyonu çok keskin bir zirveye sahiptir.Ancak, PN sekansının ağırlıklandırılması, eğitim sekansının tekrarlılığını yok eder. Çok yollu kanallar altında fraksiyonel frekans kayması tahmininin performansı yüksek değildir; literatür, zaman alanlı zamanlama için oldukça keskin zirvelere sahip iki farklı CAZAC dizisi kullanır, ancak CAZAC dizilerinin ağırlıklandırma işlemi çok karmaşıktır, bu da FPGA tarafında uygulama için elverişli değildir. Kalibrasyon önyargı tahmininde, CAZAC dizisinin ağırlıklandırma doğruluğunun seçimi, sonucun doğruluğunu doğrudan etkiler ve çoklu yol durumunda daha büyük bir etkiye sahip olacaktır; literatür, zamanlama tahminini ve frekans sapması tahminini tamamlamak için CAZAC dizisinin iyi otokorelasyonunu ve çapraz korelasyonunu kullanır. , Ancak, frekans kaymasının etkisi altında, zamanlama performansı, frekans kaymasına karşı çok hassastır.
Bu nedenle, bu makale, CAZAC eğitim sırasına dayalı bir zaman-frekans senkronizasyon şeması önermektedir; bu, yalnızca performans gereksinimlerini karşılamakla kalmayıp, aynı zamanda mühendislik tarafından da gerçekleştirilebilir.Daha az kaynak kullanır ve daha iyi performansa sahip ulaşılabilir bir şemadır.
1 Sistem modeli
N'nin OFDM için FFT noktası sayısı olduğunu varsayarsak, Nu kullanılan alt taşıyıcıların sayısıdır ve Xk iletim için modülasyon sembolüdür, IFFT'den sonraki çıktı:
2 Senkronizasyon şeması
2.1 Eğitim dizisi tasarımı
CAZAC dizisi iyi bir otokorelasyona ve çapraz korelasyona sahiptir. CAZAC sekansı C (k) 'nin N periyodu ile otokorelasyon özelliği bir dürtü fonksiyonudur:
Mod, modulo anlamına gelir. Dahası, CAZAC dizisi sabit bir zarfa ve düşük tepe-ortalama oranına sahiptir ve Fourier dönüşüm dizisi de CAZAC dizisinin özelliklerini karşılar. Bu nedenle, bu makale CAZAC dizisini senkronizasyon eğitim dizisi olarak alır ve üretken formül şudur:
Formülde Nu, frekans alanındaki dizinin uzunluğu, yani bir OFDM'nin etkili alt taşıyıcılarının sayısıdır. Aynı zamanda, Nu aynı uzunlukta iki CAZAC dizisi C1 (k) ve C2 (k) oluşturmak için r1 ve r2'yi (r1 r2) alın ve bunları frekans alanında iki eğitim dizisinin etkili alt taşıyıcıları ile doldurun. Aynı zamanda Nu uzunluğunda bir CAZAC dizisi C3 (k) üretmek için r3 = | r2-r1 | alın ve frekans alanında C2 (k) = C1 (k) C3 (k) 'yi sağlayın. OFDM modülasyonundan sonra, 2 (N + Ng) uzunluğunda bir senkronizasyon eğitim sembolü gönderilir, burada Ng, OFDM sembolünün CP uzunluğudur.
2.2 Zamanlama senkronizasyonu
Bu yazıda, zamanlama senkronizasyonu tahmini, alınan sinyalin kayan segmentlerdeki yerel sekans ile ilişkilendirilmesini sağlamak ve böylece zamanlama konumunu tahmin etmek için eğitim sembolü zaman alanı sekansının otokorelasyonunu kullanır. CAZAC sekansı, frekans kaymasının etkisine çok duyarlı olduğundan, yanlış zamanlama senkronizasyon tahminine yol açtığından, bunun üstesinden gelmek için bölümlere ayrılmış eşlenik korelasyon yöntemi kullanılır. Zamanlama tahmin fonksiyonu:
R alınan sinyal olduğunda, c, yerel zamanlama senkronizasyon eğitim dizisinin zaman alanı verileridir, K bölüm sayısıdır ve M, KMy2'yi (N + Ng) karşılayan bölüm eşlenik korelasyonunun uzunluğudur.
Gürültünün ve çoklu yolun etkisinden dolayı, zamanlama konumunu elde etmek için sabit bir eşik ayarlandığında yanlış alarmlar veya kaçırılmış alarmlar meydana gelebilir.Bu nedenle, dinamik eşik bu makalede referans değer olarak kullanılmıştır. Geçerli anda dinamik eşiğin referans eşik değeri olarak ortalama değeri elde etmek için geçerli zaman zamanlama işlevi değerini ve önceki N zaman zamanlama işlevi değerlerini kullanın, yani dizideki r. Sayının referans eşiği:
Karşılık gelen katsayı değeri mul, elde edilen referans eşiğin boyutuna göre seçilir ve ardından mevcut dinamik eşik T (r) = Taz (r) · mul elde edilir. Eşiğin katsayı değeri çarpanı deneysel olarak MATLAB simülasyonu ile elde edilir.
Bu algoritmanın FPGA uygulama blok diyagramı Şekil 1'de gösterilmektedir. Algoritmanın karmaşıklığını azaltmak için, işaret biti korelasyon işlemleri için kullanılır ve (k) bir sabittir, bu nedenle normalleştirme işlemi atlanır.
Şekil 2, korelasyon işlemleri için normal senkronizasyon referans sembollerinin kullanılması ile korelasyon işlemleri için sembol bitlerinin alınması arasındaki karşılaştırmayı göstermektedir OFDM sistemindeki IFFT noktalarının sayısının 1.024 ve sistem alt taşıyıcılarının sayısının 751 olduğu varsayılmaktadır. Korelasyon fonksiyonu eğrilerinin performans farkının büyük olmadığı, ancak mühendislik uygulamasında normal dizi korelasyon fonksiyonunun gerçekleştirilmesi için 2 (N + Ng) çarpanı ve 1 bölücü gerektirdiği şekilden görülebilmektedir; ve sembol dizisi Korelasyon fonksiyonunun gerçekleştirilmesi, çarpanı bir seçiciye dönüştürür ve bölücünün kullanımını atlar Metinde, Bölüm 2.4 ve 2.5'teki algoritmaların tümü bu yöntemi kullanabilir.
2.3 Kaba ondalık çoklu frekans ofset tahmini
Kaba zamanlama tahmininin yerini bilen bu makale, kaba kesirli çoklu frekans kayması tahminini tamamlamak için CP kullanır.
Formülde, tim zamanlama pozisyonudur, P (), OFDM sembolünün döngüsel önekinin ve karşılık gelen konumdaki verilerin eşlenik çarpımı ve toplamının sonucunu temsil eder ve c, kaba ve küçük sapma tahmininin sonucudur. Tahmin edilen frekans kaymasının daha doğru olmasını sağlamak için, çok sayıda OFDM sembolünün döngüsel öneki tahmin etmek ve ortalamak için kullanılabilir. Bu algoritmanın FPGA uygulama blok diyagramı Şekil 3'te gösterilmektedir.
2.4 Tamsayı frekans kayması tahmini
Zamanlama sonucuna göre, senkronizasyon sembolü verisi çıkarılır ve R (k) elde etmek için FFT tarafından frekans alanına dönüştürülür. Bu zamanda, çoklu yol tarafından etkilenen, kaba zamanlama konumlandırmasının belirli bir hatası varsa, frekans alanında sürekli bir faz bükümü olarak görünecektir.
R1 (k) ve R2 (k) sırasıyla frekans alanındaki birinci ve ikinci eğitim sembollerini göstersin.Bir tamsayı frekans ofseti olduğunda ve zamanlama pozisyonunun ofseti olduğunda, dizi saptanır:
Daha sonra tamsayı sapma değeri elde edilebilir ve tamsayı sapmasının tahmin aralığı (-N / 2, N / 2) 'dir. Bu algoritmanın FPGA uygulama blok diyagramı Şekil 4'te gösterilmektedir.
2.5 Kesirli frekans kaymasının tahmini
Eğitim sembollerinin tasarımına göre, C1 (k) = C2 (k) C3 (k). Zamanlama ve frekans kayması ideal olduğunda, C2 (k) ağırlıklandırılır Bu zamanda, iki eğitim sembolü frekans alanında tutarlıdır ve frekans kaymasını az sayıda tahmin etmek için kullanılabilirler.
İlk eğitim sembolünü telafi ettikten sonra, aşağıdaki ifadeler FFT'yi takip eder:
Bunlar arasında, f sistemin artık frekans kaymasıdır, H1 (k) ve H2 (k) kanal frekans tepkisidir ve kP (P, OFDM sembolünün etkili alt taşıyıcı kümesidir).
Kanalın yavaşça değişen bir kanal olduğu varsayıldığında, birinci eğitim sembolünün ve ikinci eğitim sembolünün demodüle edilmesinden sonra, alt taşıyıcıların korelasyon işlemi aşağıdaki sonuçları alabilir:
Yukarıdaki formülün faz açısı alınarak, OFDM frekans alanında belirli bir dağınık pilot frekansta küçük sapmanın ve örnekleme sapmasının birleşik etkisinin neden olduğu faz sapma faktörü elde edilebilir:
Sinyal, kanal boyunca çeşitli girişimlere maruz kalacağından, tahmin edilen herhangi bir değer kümesinde hatalar olacaktır.Bu hatayı azaltmak için, elde edilen Nu tahmini değer kümesinin ortalaması alınarak aşağıdakiler elde edilebilir:
Bu algoritmanın FPGA uygulama blok diyagramı Şekil 5'te gösterilmektedir.
3 Simülasyon analizi
Aşağıdaki simülasyonlar, bu yöntemin AWGN kanalı ve çok yollu kanaldaki performansını doğrulamaktadır. Simülasyon parametreleri şunlardır: 1024 FFT noktası, 256 döngüsel önek uzunluğu, 751 etkin alt taşıyıcı ve 12,5 kHz alt taşıyıcı aralığı. Çoklu yol kanalı ITU-M.1225 Araç Kanalı B'dir. Hem AWGN kanalının hem de çok yollu kanalın normalleştirilmiş frekans kayması 4.2'dir.
Şekil 6, Gauss kanalı (Şekil 6 (a)) ve çok yollu kanal (Şekil 6 (b)) altında senkronizasyon zamanlama tahmininin varyansı üzerine bu makaledeki algoritmanın performans karşılaştırmasını, literatürü ve literatürü göstermektedir. Test sinyali, 500 ardışık OFDM sinyal çerçevesidir. Şekil 6 (a) 'dan literatürdeki yöntemin, özellikle düşük sinyal-gürültü oranlarında zamanlama açısından son ikisi kadar doğru olmadığı; literatürdeki yöntem, düşük sinyal-gürültü oranları dışında, eşlenik simetrik bir yapı kullanmaktadır. Düşük performansa ek olarak, MSE, yüksek bir doğruluk oranına sahip diğer sinyal-gürültü oranları altında sıfırdır; bu makaledeki algoritmanın zamanlama tahmini sıfırdır ve performans en iyisidir. Şekil 6 (b) 'den görülebileceği gibi, CP'nin çok yollu kanallar altındaki büyük etkisi nedeniyle literatürdeki yöntemin geçersiz olduğu; literatürdeki yöntem düşük sinyal-gürültü oranı altında zarar görürken, konjugat simetrik yapının zarar gördüğü ve sistem performansının olmadığı görülmektedir. İyi; bu makaledeki yöntem, düşük sinyal-gürültü oranı altında daha iyi performansa sahiptir.
Şekil 7, bu makaledeki algoritma ile Gauss kanalı (Şekil 7 (a)) ve çok yollu kanal (Şekil 7 (b)) altındaki literatür, literatür ve literatür arasındaki taşıyıcı frekansı ofset tahmin varyansının performans karşılaştırmasını göstermektedir. Şekil 7 (a) 'dan literatür, literatür ve literatürün performansının çok yakın olduğu ve bu makaledeki algoritmanın performansının diğer üç algoritmaya göre daha iyi ve performansının daha iyi olduğu görülmektedir. Şekil 7 (b) 'den görülebileceği gibi literatür performansı en kötüsüdür ve ciddi bir taban etkisi vardır; literatürde sinyal-gürültü oranı düşük olduğunda ciddi performans kaybı olacaktır, çünkü bu büyük ölçüde zamanlama konumuna bağlıdır. Yol kanalına aynı anda belirli bir frekans kayması eklendiğinde ciddi şekilde etkilenecektir.4 dB'den sonra performans literatürden daha iyidir; bu yazıda önerilen algoritmanın performansı diğer üç algoritmadan daha iyidir çünkü çok yollu kanalda CP kolay olmasına rağmen Semboller arası girişimden etkilenir, ancak bu makalede kullanılan fark yöntemi, çok yolun etkisine diğer yöntemlere göre direnç göstermede daha etkilidir.Aynı zamanda, CAZAC sıra ağırlıklandırma yöntemi, girişimin etkisini daha da azaltan ve frekans kaymasını iyileştiren ince önyargı tahmini için kullanılır. Tahmini performans.
4 FPGA deneysel doğrulama
Bu makale, 70 MHz IF sinyalinin altını örneklemek, dijital IF sinyal çıkışını AD tarafından FPGA'ya dijital aşağı dönüştürme için göndermek ve ardından temel bant dijital sinyalini eşzamanlı olarak demodüle etmek için AD'yi kullanır.
Şekil 8, sistem 7 dB Gauss gürültüsü ve 15 kHz taşıyıcı frekans kayması ortamında olduğunda, bir çerçeve (10 ms) oluşturmak için 10 atlama kullanıldığını göstermektedir.Her çerçevenin ilk sıçraması zamanlama, kaba, küçük ve tam sapma tahmini için kullanılır ve kalan 9 Xilinx tarafından sağlanan Chipscope yerleşik mantık analizörü tarafından ölçülen senkronizasyon sonuçlarını kullanarak yalnızca küçük sapma tahmin yöntemini atlayın.
Şekil 8 (a) 'da okla işaretlenen çizgi dinamik eşik, diğeri ise zamanlama tahmin korelasyon fonksiyonudur. Şu anda seçilen katsayı katsayısı 2.75'tir. Dinamik eşiğin referans değerinin sürekli değiştiği görülebilir. Belirli bir zirve mevcut dinamik eşiği aştığında, karşılaştırma modülünü açın, mevcut dinamik eşiği aşan değeri saklayın ve güncelleyin ve dinamik eşiği aşan en son değeri ve bir sonraki CP veri süresi içinde dinamik eşiği aşan önceden depolanan değeri yeniden konumlandırın Zamanlama konumu. Şekil 8 (b) 'de ilk satırda T işareti ile işaretlenen yer, son zamanlama konumudur. Şekil 8 (b) 'de, ilk üç sıra senkronizasyon zamanlama darbesi, kaba ve küçük sapma tahmin sonuçları ve genel sapma tahmin sonuçlarıdır. Bunların tümü her 10 ms'de bir tahmin edilir. Dördüncü sıra, küçük sapma tahmin sonucudur ve beşinci sıra siyah işareti gösterir. Mevcut frekans atlama sapmasının toplamıdır. Örnek olarak üçüncü kara işaret ile gösterilen frekans kaymasının toplam değerini alırsak, sistemin alt taşıyıcı aralığı 12,5 kHz, faz kontrol kelimesi 12 bit ve tahmini frekans kayması
15 kHz'den frekans sapması yalnızca yaklaşık 170 Hz'dir ve diğer siyah işaretlerdeki tahmini frekans sapması değerleri ile gerçek frekans sapması değerleri arasındaki maksimum fark, sistemin izin verilen aralığı içinde olan 210 Hz'dir.
5. Sonuç
Bu makale, CAZAC eğitim sırasına dayalı bir zaman-frekans senkronizasyon şeması önerir, FPGA uygulama blok şemasını verir ve donanım platformuna dayalı olarak donanım ölçüm sonuçlarını ve analizini verir. Önerilen zamanlama senkronizasyon şeması, çok yollu kanal ve frekans kaymasının etkisi altında segment korelasyonu ve sembol bit çarpma yöntemini uygular Aynı zamanda, dinamik eşiğin kullanılması, zamanlama senkronizasyonunun performansını büyük ölçüde geliştirir ve FPGA uygulama karmaşıklığı düşüktür; Kısmi tahmin şeması, eğitim sembollerinin farklı geçişlerinin kaldırılmasının sonucunu etkili bir şekilde kullanır.Çok yollu kanallar durumunda, integral sapma tahmininin doğruluğu iyileştirilir.Aynı zamanda, eğitim sembollerinin kısmi tahminini daha da iyileştirmek ve tahmin doğruluğunu geliştirmek için ağırlıklı yöntem kullanılır. Simülasyon sonuçları, bu senkronizasyon sisteminin tasarımının, çok yollu kanal ve frekans kaymasının etkisi altında, frekans kayması tahminini ve zamanlama tahminini tamamlayabildiğini göstermektedir.FPA gerçek ölçümü, bu makaledeki algoritmanın mühendislik uygulaması için kullanılabileceğini ve daha doğru senkronizasyon tahmini elde edilebileceğini göstermektedir.
Referanslar
Zhou En, Zhang Xing Yeni nesil geniş bant kablosuz iletişim OFDM ve MIMO teknolojisi Beijing: Halk Mesajları ve Telekomünikasyon Basın, 2008: 81-88.
KIM Y H, HAHM Y K, JUNG H J, ve diğerleri Sönen kanallar üzerinde OFDM sistemleri için verimli bir frekans kayma tahmincisi IEEE Trans. On Vehicular Technology, 1999, 3 (3): 75-77.
VAN DE BEEK J J, SANDELL M, ISAKSSON M, ve diğerleri.OFDM sistemlerinde düşük karmaşık çerçeve senkronizasyonu. IEEE Uluslararası Evrensel Kişisel İletişim Konferansı, 1995, 3 (2): 982-986.
Guo Yi, Liu Gang, Ge Jianhua OFDM sistemleri için yeni bir zaman ve frekans senkronizasyon şeması Tüketici Elektroniği üzerine IEEE İşlemleri, 2008, 54 (2): 321-325.
Ren Guangliang, Chang Yilin, Zhang Hui. OFDM sistemleri için yeni bir sabit zarf girişine dayalı senkronizasyon yöntemi IEEE İşlemleri Yayıncılık, 2005, 51 (1): 139-143.
Zhu Yan, Zhang Huisheng, Luo Yanbu. CAZAC sekansına dayalı OFDM zaman-frekans senkronizasyon algoritması Bilgisayar simülasyonu, 2009, 26 (11): 130-133.
Meng Jingbo, Kang Guihua. CAZAC sekansına dayalı yeni bir OFDM senkronizasyon algoritması.IEEE Uluslararası Bilgisayar Uygulaması ve Sistem Modellemesi Konferansı Bildirileri, Taiyuan, Çin: IEEE, 2010, 14: 634-637.
Yan Chunlin, Li Shaoqian, Tang Youxi CAZAC sekansını kullanan OFDM frekans senkronizasyon yöntemi Journal of Electronics and Information, 2006, 28 (1): 139-142.
